摘要
本发明涉及网络安全技术领域,具体为一种基于多阶段的非合作网络攻击溯源方法;方法步骤为:基于协同认证码,在溯源过程中为网络设备和终端提供安全验证,确保溯源过程的可信性与完整性;基于攻击行为的特征提取,将网络攻击转化为行为特征数据;提取事件级特征,揭示攻击行为的时序关系及依赖关系,识别潜在攻击模式;运用因果分析对事件进行时间对齐,形成标准化因果链;结合Transformer网络与NLP预训练模型进行多维特征融合,识别攻击模式;结合IP地址数据库、自建组织库及代码作者库,采用多重级联CNN结构,进行攻击源头的定位与攻击者溯源。本发明通过多层次的特征分析,实现了对复杂网络攻击的精准识别与溯源。
技术关键词
网络攻击溯源方法
多阶段
系统日志
复合CNN模型
地理位置数据库
级联卷积神经网络结构
深度学习分析
异常事件
标签特征
自然语言文本
组织
数据库审计
访问控制列表
模式
上下文无关文法
关系
解析通信协议
特征提取模块
系统为您推荐了相关专利信息
机器学习算法
智能管理方法
智能管理系统
样本
梯度下降优化算法
光纤光栅传感器
环境检测方法
误差补偿模型
环境检测系统
多模光纤光栅
缺陷检测方法
自动化测试设备
网络模型结构
分支
缺陷类别