提升电信网络安全：序列状态推导的关联分析引擎

本文主要探讨了电信网络海量安全事件关联分析引擎技术的研究。随着电信级网络的发展，安全运营中心（SOC）在处理复杂且庞大的安全数据时面临着挑战，其中关键任务之一是区分误报和低级别告警，以便迅速识别出真正的威胁。传统的关联分析引擎机制通常采用状态机和推理机两种方法，然而这些方法在精确性和效率上存在不足，不完全适应电信网络的特性。 作者提出了结合状态机与推理机优势的新型关联分析引擎技术——基于序列状态推导的关联分析引擎。这种技术的核心在于通过自动序列控制，精确匹配攻击场景规则，从而实现对海量安全事件的高效和准确关联分析。这种方法显著提高了关联分析的精度，并且在电信级网络的应用中展现出更好的适应性，能够有效解决传统关联分析引擎在处理复杂网络环境下的问题。 该研究的重要性体现在它为电信网络的安全运营中心提供了一种更有效的工具，使得分析师能够在纷繁复杂的日志数据中快速定位潜在威胁，提升响应速度，保障网络的安全稳定。同时，通过集成序列状态推导，降低了人为错误的可能性，节省了人力成本，对于提升整体网络安全管理水平具有重要意义。 关键词包括：安全运营中心、关联分析引擎、序列状态和电信级网络，表明了文章的核心关注点和研究领域。引用的DOI标识了该研究成果的学术来源，可供后续研究者追踪和引用。 总结来说，本文是一项针对电信网络环境下高效安全事件关联分析的技术创新，对于网络安全实践者和研究人员具有实际价值，是提升电信级网络安全防护能力的重要一步。