多源安全数据融合提升报警关联准确性

本文档深入探讨了"基于多源安全数据融合的报警关联方法研究"，由丁才华和王祖喜两位作者合作完成，他们是华中科技大学自动化学院的研究人员。研究背景是针对现有的报警关联方法在处理多维度安全因素时，其攻击检测准确度不高这一问题。作者们注意到，单一的数据源往往不能全面反映网络环境中的威胁，因此他们提出了创新性的解决方案。 首先，文章引入了本体表示方法，这是一种将异构安全数据进行语义统一和整合的工具。通过本体，不同来源的安全数据被转化为具有共同语义结构的知识模型，这使得原本孤立的信息得以连接起来，提高了关联的精确性。 其次，作者构建了一个复杂的本体框架，它能够捕捉到攻击与其他安全因素之间的深层次关系。这些关系被用来制定规则，指导报警关联过程。这样做的目的是为了更准确地识别潜在的攻击行为，避免因单一标准导致的误报和漏报。 为了验证新方法的有效性，作者设计了一套详细的实验。实验结果显示，与传统的报警关联方法相比，基于多源安全数据融合的方法显著提升了攻击检测的准确性，不仅能够有效减少误报，还能弥补漏报，从而更完整地还原出实际的攻击路径。 论文的关键词包括“信息安全”、“报警关联”、“本体”以及“数据融合”，这些都是论文的核心焦点，表明了研究者对于提高网络安全性，特别是通过综合运用多种数据源来增强报警关联能力的深入探索。这篇论文为解决实际网络安全问题提供了新的视角和方法，对于提升整体安全防护水平具有重要意义。