公开(公告)号：CN116644419A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310613509.2

申请日：2023-05-29

Applicant: 福州大学 ,  福建省数字福建云计算运营有限公司

Inventor： 刘延华 ,  邓文涛 ,  刘志煌 ,  陈莉琳 ,  张君

IPC: G06F21/55 ,  G06F21/57 ,  G06F21/64 ,  G06F18/2431 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于日志分类的大数据平台安全事件识别方法，旨在提升大数据平台中数据安全事件异常检测的智能化和自动化。首先经过数据预处理之后，采用无监督时间序列检测算法，对大数据平台的部分日志数据进行异常检测。根据异常识别结果，结合不同安全事件类型特点，通过细粒度分析的方式，指导规则编码模块提高数据标注的准确性。接着，基于标注数据，通过PU Learning算法进行异常检测模型的构建，进而对大数据平台的日志数据进行检测与分类。最后，基于分类结果构建基于XGBoost算法的安全事件检测与分类识别模型，实现大数据平台的安全事件的自动化与实时化识别。

公开(公告)号：CN113645286B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202110879142.X

申请日：2021-08-02

Applicant: 福州大学

Inventor： 刘延华 ,  刘志煌 ,  郭文忠

IPC: H04L67/02 ,  H04L9/40 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种面向数据泄露的Web安全事件取证方法及系统。该方法包括：首先，经过数据预处理之后，将多源日志划分为前端Web流量、Web有效载荷和后端Web数据库访问三个层次，分别基于iForest、BLSTM‑CNN和Canopy‑kmeans三种方法进行异常识别。然后对Web前后端各个层次的异常检测结果进行决策融合，为攻击建模阶段锁定Web数据泄露事件的主要时间段、参与的异常主机以及对应的异常类型。再构建能够反映时间序列和异常事件因果关系的攻击网格图，完成攻击场景建模。最后审计攻击网格图中的相关日志数据，从而完成数据泄露场景的取证还原。

公开(公告)号：CN113645286A

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202110879142.X

申请日：2021-08-02

Applicant: 福州大学

Inventor： 刘延华 ,  刘志煌 ,  郭文忠

IPC: H04L29/08 ,  H04L29/06 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种面向数据泄露的Web安全事件取证方法及系统。该方法包括：首先，经过数据预处理之后，将多源日志划分为前端Web流量、Web有效载荷和后端Web数据库访问三个层次，分别基于iForest、BLSTM‑CNN和Canopy‑kmeans三种方法进行异常识别。然后对Web前后端各个层次的异常检测结果进行决策融合，为攻击建模阶段锁定Web数据泄露事件的主要时间段、参与的异常主机以及对应的异常类型。再构建能够反映时间序列和异常事件因果关系的攻击网格图，完成攻击场景建模。最后审计攻击网格图中的相关日志数据，从而完成数据泄露场景的取证还原。