【摘 要】
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在警务云系统中，数据融合是减少安全数据冗余和实现警务安全综合评价决策的有效办法，针对系统内评估信息来源单一、准确度偏差过大与异构数据提取融合不充分的问题，提出了一种可扩展攻击行为的多源异构网络安全数据融合框架。首先，建立以攻击模式为核心的安全事件分析模型，进一步精简安全数据；其次，针对决策层数据特征提取不足的问题，建立了基于攻击行为的1D-CNN （1D Convolutional Neural
【基金项目】
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江苏省重点研发计划资助项目（BE20200729）； 江苏省重点研发计划资助项目（BE2019762）； 军内科研项目； 军队重点课题；
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在警务云系统中，数据融合是减少安全数据冗余和实现警务安全综合评价决策的有效办法，针对系统内评估信息来源单一、准确度偏差过大与异构数据提取融合不充分的问题，提出了一种可扩展攻击行为的多源异构网络安全数据融合框架。首先，建立以攻击模式为核心的安全事件分析模型，进一步精简安全数据；其次，针对决策层数据特征提取不足的问题，建立了基于攻击行为的1D-CNN （1D Convolutional Neural Network,1D-CNN）模型，对警务安全数据进行特征学习与重构；最后，为了进一步提高警务云安全数据的分类能力，模型改进了D-S证据理论并结合多源安全数据的可信度进行数据融合。实验分析表明，基于1D-CNN的改进DS证据理论模型进一步提高了警务云中安全事件的报警识别率，与其他相关技术相比，该模型具有较好的分析能力，对警用云的安全入侵检测和漏洞分析具有重要意义。
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