CN108229175B - 一种多维异构取证信息的关联分析系统及方法 - Google Patents

一种多维异构取证信息的关联分析系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种多维异构取证信息的关联分析系统及方法，所述系统包括：多维异构取证数据采集子系统，用于采集多维异构的取证数据，并对所述取证数据所对应的可能事件进行判断和融合，输出融合后的事件；安全事件关联分析子系统，用于根据安全事件训练集建立安全事件判断模型，并根据所述安全事件判断模型获取所述多维异构取证数据采集子系统输出的所述融合后的事件为各可能安全事件的概率，选取概率最大的前K个可能安全事件，对所述K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合。本发明能够有效融合多维异构取证数据，获得不同事件组合形成的安全事件的发生概率，提高了安全事件判断精度，能够构建安全事件完整、准确、真实的证据链。

Description

一种多维异构取证信息的关联分析系统及方法
技术领域
本发明涉及网络安全技术领域，更具体地，涉及一种多维异构取证信息的关联分析系统及方法。
背景技术
随着网络的飞速发展以及社会信息化程度的逐步提高，信息系统的安全漏洞和网络恶意行为不断出现，网络安全事件层出不穷。现有安全防护技术，能够防住已知攻击，但对APT(Advanced Persistent Threats，高级持续性威胁)等手段不断演进、利用0day漏洞的高级威胁而言，效果甚微，特别是国家重要信息系统的安全防护。因此，有必要采取主动防御技术，既要拦截网络攻击，还应对攻击者进行溯源，提取证据，并掌控攻击动向。
在实际中，大部分的安全事件并不是孤立产生的，它们之间存在着一定的时序或因果联系。安全事件关联分析是指结合安全事件的运行环境，对原来相对孤立的低层的网络安全事件数据集进行关联整合，并通过过滤、聚合等手段去伪存真，发掘隐藏在这些数据之后的事件之间的真实联系，辅助识别网络威胁和复杂的攻击样式，生成高级层面的安全场景，为网络安全态势感知及攻击发现提供可靠的知识支撑。
但是目前研究工作主要针对单一取证信息来源进行关联分析，比如从文本或者手机中，因为缺乏对取证信息的关联整合，导致单一来源取证信息对于证据链的准确程度把握不够，难以从总体上准确把握网络安全态势。
发明内容
本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种多维异构取证信息的关联分析系统及方法。
根据本发明的一个方面，提供一种多维异构取证信息的关联分析系统，包括：
多维异构取证数据采集子系统，用于采集多维异构的取证数据，并对所述取证数据所对应的可能事件进行判断和融合，输出融合后的事件；
安全事件关联分析子系统，用于通过机器学习的方法获取所述多维异构取证数据采集子系统的输出结果为各可能安全事件的概率，将概率最大的前K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，生成安全事件的证据链，其中，K为大于零的自然数。
其中，所述多维异构取证数据采集子系统进一步包括：
分类训练模块，用于从至少一种数据源中提取出有效信息进行训练，并针对每种数据源通过机器学习方法建立可能事件判断模型；
事件分类模块，用于存储所述可能事件判断模型，采集来自不同数据源的取证数据，并根据所述可能事件判断模型对所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行判断；
事件融合模块，用于依据可信度为所述不同数据源分别设置权重参数，并根据所述权重参数将所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行融合，并输出融合后的事件。
其中，所述安全事件关联分析子系统进一步包括：
安全事件训练模块，用于将安全事件训练集作为输入，通过机器学习的方法构建安全事件判断模型；
安全事件判断模块，用于存储所述安全事件判断模型，并根据所述安全事件判断模型获取所述多维异构取证数据采集子系统的输出结果为各可能安全事件的概率；
安全事件组合模块，用于选取概率最大的前K个可能安全事件，并对所述K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，生成安全事件的证据链，其中，K为大于零的自然数。
其中，所述多维异构的取证数据包括：web数据、视频数据、音频数据、文本和图像。
根据本发明的另一个方面，提供一种多维异构取证信息的关联分析方法，包括：
S1，采集多维异构的取证数据，并对所述取证数据所对应的可能事件进行判断和融合，输出融合后的事件；
S2，通过机器学习的方法获取所述融合后的事件为各可能安全事件的概率，选取概率最大的前K个可能安全事件，并对所述K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，生成安全事件的证据链，其中，K为大于零的自然数。
其中，所述步骤S1进一步包括：
S11，从至少一种数据源中提取出有效信息进行训练，并针对每种数据源通过机器学习方法建立可能事件判断模型；
S12，采集来自不同数据源的取证数据，并根据所述可能事件判断模型对所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行判断；
S13，依据可信度为所述不同数据源分别设置权重参数，并根据所述权重参数将所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行融合，并输出融合后的事件。
其中，所述步骤S2进一步包括：
S21，将安全事件训练集作为输入，通过机器学习的方法建立安全事件判断模型；
S22，根据所述安全事件判断模型获取所述融合后的事件为各可能安全事件的概率；
S23，选取概率最大的前K个可能安全事件，对所述K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，生成安全事件的证据链，其中，K为大于零的自然数。
其中，所述多源异构的取证数据包括：web数据、视频数据、音频数据、文本和图像。
本发明提出的一种多维异构取证信息的关联分析系统及方法，能够从多维异构取证数据中分类各类事件，有效融合多维异构取证数据，能获得不同事件组合形成的安全事件的发生概率，并从可能的事件组合中挑选出可能性最大的几种组合，提高了安全事件判断精度，能够构建安全事件完整、准确、真实的证据链。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的一种多维异构取证信息的关联分析系统的结构示意图；
图2为本发明另一实施例提供的多维异构取证数据采集子系统的结构示意图；
图3为本发明另一实施例提供的安全事件关联分析子系统的结构示意图；
图4为本发明另一实施例提供的一种多维异构取证信息的关联分析系统的结构框图；
图5为本发明另一实施例提供的一种多维异构取证信息的关联分析方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他的实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，为本发明一实施例提供的一种多维异构取证信息的关联分析系统的结构示意图，包括：多维异构取证数据采集子系统1和安全事件关联分析子系统2，其中，
所述多维异构取证数据采集子系统1用于采集多维异构的取证数据，并对所述取证数据所对应的可能事件进行判断和融合，输出融合后的事件；
所述安全事件关联分析子系统2用于通过机器学习的方法获取所述多维异构取证数据采集子系统的输出结果为各可能安全事件的概率，将概率最大的前K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，生成安全事件的证据链，其中，K为大于零的自然数。
具体地，多维异构的取证数据是指来自不同数据源的取证数据，可能来源于多维异构空间，包括web数据、视频数据、音频数据、文本和图像等。多维异构取证数据采集子系统1采集上述不同数据源的取证数据，通过分析判断挖掘出这些多维异构的取证数据所反映的具体事件类型，并对这些多维异构的取证数据所反映的具体事件进行基于时空或因果关系的关联分析，并依据每种数据源的取证数据来源的可信度进行权重分配，对所述各具体事件进行融合，获得融合后的事件，作为所述安全事件关联分析子系统2的输入，融合后的事件可能有多个种类。
安全事件关联分析子系统2通过采用机器学习的方法判断所述多维异构取证数据采集子系统输出的融合后的事件是否为安全事件，以及属于各类可能的安全事件发生的概率是多大，按照概率从大到小选出可能性最大的K个安全事件，然后，将各可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，即获得安全事件的证据链，可实现对安全事件的提前感知，有效把握安全态势。
本发明提出的一种多维异构取证信息的关联分析系统，能够从多维异构取证数据中分类各类事件，有效融合多维异构取证数据，能获得不同事件组合形成的安全事件的发生概率，并从可能的事件组合中挑选出可能性最大的几种组合，提高了安全事件判断精度，能够构建安全事件完整、准确、真实的证据链。
如图2所示，为基于上述实施例所提供的多维异构取证数据采集子系统的结构示意图，所述多维异构取证数据采集子系统1包括：分类训练模块11、事件分类模块12和事件融合模块13，其中，
所述分类训练模块11用于从至少一种数据源中提取出有效信息进行训练，并针对每种数据源通过机器学习方法建立可能事件判断模型；
所述事件分类模块12用于存储所述可能事件判断模型，采集来自不同数据源的取证数据，并根据所述可能事件判断模型对所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行判断；
所述事件融合模块13用于依据可信度为所述不同数据源分别设置权重参数，并根据所述权重参数将所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行融合，并输出融合后的事件。
具体地，所述分类训练模块11通过机器学习的方法为多维异构的取证数据建立可能事件的分类判断模型，首先获取至少一种取证数据来源的取证数据，包括：web数据、视频数据、音频数据、文本和图像等类型，分别从这些取证数据中提取出有效信息，并针对每种数据源分别进行可能事件判断模型的训练，训练完成后将选用的模型以及最终参数导入事件分类模块12中。
事件分类模块12则根据所述分类训练模块11所训练好的可能事件判断模型对所采集到的来自不同数据源的取证数据进行分类判断，判断取证数据所对应的事件类型。
事件融合模块13用于对多源异构的取证数据所对应的事件进行融合，使多源异构的取证数据能够融合起来用于安全事件的判断，具体地依据可信度为所述不同数据源分别设置权重参数，并根据所述权重参数将所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行融合，并输出融合后的事件。
如图3所示，为基于上述实施例所提供的安全事件关联分析子系统的结构示意图，所述安全事件关联分析子系统2包括：安全事件训练模块21、安全事件判断模块22和安全事件组合模块23，其中，
所述安全事件训练模块21用于将安全事件训练集作为输入，通过机器学习方法构建安全事件判断模型；
所述安全事件判断模块22用于存储所述安全事件判断模型，并根据所述安全事件判断模型获取所述多维异构取证数据采集子系统的输出结果为各可能安全事件的概率；
所述安全事件组合模块23用于选取概率最大的前K个可能安全事件，对所述K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，生成安全事件的证据链，其中，K为大于零的自然数。
具体地，安全事件训练模块21首先获取安全事件训练集，该安全事件训练集尽可能多地包含已知的安全事件，然后将该安全事件训练集作为输入，通过现有机器学习的方法构建用于进行安全事件分类的安全事件判断模型。
然后安全事件判断模块22则将训练完成的安全事件判断模型的相关参数存储下来，并根据该安全事件判断模型对所述多维异构取证数据采集子系统的输出结果即融合后的事件进行判断，判断该融合后的事件是否为安全事件，同时输出属于某类具体的安全事件的概率。
安全事件组合模块则选取概率最大的前K个可能安全事件，对所述K各可能安全事件所对应的取证数据进行组合，从而获得安全事件的证据链。
如图4所示，为本发明实施例提供的一种多维异构取证信息的关联分析系统的结构框图，所述多维异构的取证数据包括但不限于：web数据、视频数据、音频数据、文本和图像等。
如图5所示，为本发明另一实施例提供的一种多维异构取证信息的关联分析方法的流程示意图，包括：
S1，采集多维异构的取证数据，并对所述取证数据所对应的可能事件进行判断和融合，输出融合后的事件；
S2，通过机器学习的方法获取所述融合后的事件为各可能安全事件的概率，选取概率最大的前K个可能安全事件，并对所述K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，生成安全事件的证据链，其中，K为大于零的自然数。
具体地，多维异构的取证数据是指来自不同数据源的取证数据，可能来源于多维异构空间，包括web、视频、音频、图像、文本等。S1中，通过采集上述不同数据源的取证数据，然后分析判断挖掘出这些多维异构的取证数据所反映的具体事件类型，并对这些多维异构的取证数据所反映的具体事件进行基于时空或因果关系的关联分析，并依据每种数据源的取证数据来源的可信度进行权重分配，对所述各具体事件进行融合，获得融合后的事件，作为所述安全事件关联分析子系统2的输入，融合后的事件可能有多个种类。
S2中，通过采用机器学习的方法判断所述多维异构取证数据采集子系统输出的融合后的事件是否为安全事件，以及属于各类可能的安全事件发生的概率是多大，按照概率从大到小选出可能性最大的K个安全事件，然后，将各可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，即获得安全事件的证据链，可实现对安全事件的提前感知，有效把握安全态势。
基于上述实施例，所述步骤S1进一步包括：
S11，从至少一种数据源中提取出有效信息进行训练，并针对每种数据源通过机器学习方法建立可能事件判断模型；
S12，采集来自不同数据源的取证数据，并根据所述可能事件判断模型对所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行判断；
S13，依据可信度为所述不同数据源分别设置权重参数，并根据所述权重参数将所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行融合，并输出融合后的事件。
具体地，S11中，通过机器学习的方法为多维异构的取证数据建立可能事件的分类判断模型，首先获取至少一种取证数据来源的取证数据，包括：web、视频、音频、文本和图像等，分别从这些取证数据中提取出有效信息，并针对每种数据源分别进行可能事件判断模型的训练，训练完成后获得将选用的模型以及最终参数。
S12，根据所述训练好的可能事件判断模型对所采集到的来自不同数据源的取证数据进行分类判断，判断取证数据所对应的事件类型。
S13，对多源异构的取证数据所对应的事件进行融合，使多源异构的取证数据能够融合起来用于安全事件的判断，具体地依据可信度为所述不同数据源分别设置权重参数，并根据所述权重参数将所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行融合，并输出融合后的事件。
基于上述实施例，所述步骤S2进一步包括：
S21，将安全事件训练集作为输入，通过机器学习方法建立安全事件判断模型；
S22，根据所述安全事件判断模型获取所述融合后的事件为各可能安全事件的概率；
S23，选取概率最大的前K个可能安全事件，对所述K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合生成安全事件的证据链，其中，K为大于零的自然数。
具体地，首先通过获取安全事件训练集，该安全事件训练集尽可能多地包含已知的安全事件，然后将该安全事件训练集作为输入通过现有机器学习的方法构建用于进行安全事件分类的安全事件判断模型。
然后将训练完成的安全事件判断模型的相关参数存储下来，并根据该安全事件判断模型对所述多维异构取证数据采集子系统输出的融合后的事件进行判断，判断该融合后的事件是否为安全事件，同时输出属于某类具体的安全事件的概率。
最后，在S23中，选取概率最大的前K个可能安全事件，对所述K各可能安全事件所对应的取证数据进行组合，从而获得安全事件的证据链。
基于上述实施例，所述多源异构的取证数据包括：web数据、视频数据、音频数据、文本和图像。
即所述多源异构的取证数据包括但不限于如下几种形式：web数据、视频数据、音频数据、文本和图像。
本发明提出的一种多维异构取证信息的关联分析方法，能够从多维异构取证数据中分类各类事件，有效融合多维异构取证数据，能获得不同事件组合形成的安全事件的发生概率，并从可能的事件组合中挑选出可能性最大的几种组合，提高了安全事件判断精度，能够构建安全事件完整、准确、真实的证据链。
最后，本发明的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种多维异构取证信息的关联分析系统，其特征在于，包括：
多维异构取证数据采集子系统，用于采集多维异构的取证数据，并对所述取证数据所对应的可能事件进行判断和融合，输出融合后的事件；
安全事件关联分析子系统，用于通过机器学习的方法获取所述多维异构取证数据采集子系统的输出结果为各可能安全事件的概率，将概率最大的前K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，生成安全事件的证据链，其中，K为大于零的自然数；
其中，所述多维异构取证数据采集子系统进一步包括：
分类训练模块，用于从至少一种数据源中提取出有效信息进行训练，并针对每种数据源通过机器学习方法建立可能事件判断模型；
事件分类模块，用于存储所述可能事件判断模型，采集来自不同数据源的取证数据，并根据所述可能事件判断模型对所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行判断；
事件融合模块，用于依据可信度为所述不同数据源分别设置权重参数，并根据所述权重参数将所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行融合，并输出融合后的事件；
其中，所述安全事件关联分析子系统进一步包括：
安全事件训练模块，用于将安全事件训练集作为输入，通过机器学习方法构建安全事件判断模型；
安全事件判断模块，用于存储所述安全事件判断模型，并根据所述安全事件判断模型获取所述多维异构取证数据采集子系统的输出结果为各可能安全事件的概率；
安全事件组合模块，用于选取概率最大的前K个可能安全事件，并对所述K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，生成安全事件的证据链，其中，K为大于零的自然数；
其中，所述多维异构的取证数据包括：web数据、视频数据、音频数据、文本和图像。
2.一种多维异构取证信息的关联分析方法，其特征在于，包括：
S1，采集多维异构的取证数据，并对所述取证数据所对应的可能事件进行判断和融合，输出融合后的事件；
S2，通过机器学习的方法获取所述融合后的事件为各可能安全事件的概率，选取概率最大的前K个可能安全事件，并对所述K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，生成安全事件的证据链，其中，K为大于零的自然数；
其中，所述步骤S1进一步包括：
S11，从至少一种数据源中提取出有效信息进行训练，并针对每种数据源通过机器学习方法建立可能事件判断模型；
S12，采集来自不同数据源的取证数据，并根据所述可能事件判断模型对所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行判断；
S13，依据可信度为所述不同数据源分别设置权重参数，并根据所述权重参数将所述来自不同数据源的取证数据所对应的可能事件进行融合，并输出融合后的事件；
其中，所述步骤S2进一步包括：
S21，将安全事件训练集作为输入，通过机器学习方法建立安全事件判断模型；
S22，根据所述安全事件判断模型获取所述融合后的事件为各可能安全事件的概率；
S23，选取概率最大的前K个可能安全事件，对所述K个可能安全事件所对应的取证数据进行关联组合，生成安全事件的证据链，其中，K为大于零的自然数；
其中，所述多维异构的取证数据包括：web数据、视频数据、音频数据、文本和图像。
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