【摘要】：由于網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展和廣泛傳播,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息大量增加,不法分子利用網(wǎng)絡(luò)流量中暴露的個人隱私信息,以及網(wǎng)絡(luò)的虛擬性與不易追蹤性,對使用者散播反人類的不良信息,甚至利用互聯(lián)網(wǎng)的漏洞,竊取用戶財產(chǎn),在嚴(yán)重影響到使用者個人生活的同時,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量的龐大以及分散性還極大地增加了相關(guān)部門偵查案件的工作難度。為了對海量數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選與關(guān)聯(lián),減少數(shù)據(jù)分析過程中的工作量,避免傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)載體式存儲,以及數(shù)據(jù)之間缺乏的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。本文將語義網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)威脅情報分析系統(tǒng)中,對如何為數(shù)據(jù)添加語義信息進(jìn)行了研究,并將含有語義的數(shù)據(jù)信息通過本體模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)篩選,形成語義知識元數(shù)據(jù)庫,最后完成數(shù)據(jù)的獲取。1、提出以語義網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)的后臺數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法。通過對語義網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)的研究,并深入探索了語義網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)中核心的三部分:XML、RDF資源描述框架以及本體模型,為分散、雜亂且龐大的數(shù)據(jù)添加語義信息,使得計算機(jī)能夠理解數(shù)據(jù)內(nèi)容。2、構(gòu)建本體模型規(guī)則。確定不同類別的安全域情報分析數(shù)據(jù),結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)、VPN與FreeGate的數(shù)據(jù)特點(diǎn),提取概念的語義信息,構(gòu)建抽象數(shù)據(jù)模型,集成網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)技術(shù),構(gòu)建適合網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域后臺數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的本體模型。3、基于領(lǐng)域本體的數(shù)據(jù)獲取研究與應(yīng)用。將標(biāo)注語義信息的數(shù)據(jù)與本體模型進(jìn)行映射,對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)與推理,形成知識元數(shù)據(jù)庫,通過Fuseki語義框架獲取知識元數(shù)據(jù),最后根據(jù)Sparql提供的數(shù)據(jù)獲取協(xié)議,實(shí)現(xiàn)知識元數(shù)據(jù)的獲取與推理。4、設(shè)計適合系統(tǒng)后臺數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)與推理的技術(shù)方案。通過編碼實(shí)現(xiàn)對應(yīng)的技術(shù)方案,應(yīng)用模型與知識元數(shù)據(jù)庫到分析系統(tǒng)中,依據(jù)網(wǎng)絡(luò)場景的特征,對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析定位,驗(yàn)證各個模塊的有效性和技術(shù)方案的準(zhǔn)確性與可靠性�；谡Z義網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)威脅情報分析系統(tǒng),通過真實(shí)數(shù)據(jù)的應(yīng)用測試,完成了對大量數(shù)據(jù)的過濾篩選以及關(guān)聯(lián)推理,驗(yàn)證了數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性、有效性以及可靠性,能夠有效提升相關(guān)部門對于網(wǎng)絡(luò)海量數(shù)據(jù)中關(guān)鍵內(nèi)容的定位關(guān)聯(lián)與分析。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.08;TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2460335