【摘 要】
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随着网络攻击活动日益猖獗，网络基础设施与重要信息系统面临着严峻的安全挑战。传统的网络威胁检测方法往往只能检测已知的安全威胁，无法检测出未知、复杂的网络威胁行为，同时还存在检测速度慢、资源消耗大等问题。为此，基于知识图谱与图数据库Neo4j,设计并实现了可动态识别并学习新型攻击的网络威胁行为分析系统。利用知识图谱对网络威胁行为进行描述，采用自学习方式来动态更新威胁知识图谱，以应对复杂化的网络攻击，提
【基金项目】
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国家自然科学基金（61872069）～～；
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随着网络攻击活动日益猖獗，网络基础设施与重要信息系统面临着严峻的安全挑战。传统的网络威胁检测方法往往只能检测已知的安全威胁，无法检测出未知、复杂的网络威胁行为，同时还存在检测速度慢、资源消耗大等问题。为此，基于知识图谱与图数据库Neo4j,设计并实现了可动态识别并学习新型攻击的网络威胁行为分析系统。利用知识图谱对网络威胁行为进行描述，采用自学习方式来动态更新威胁知识图谱，以应对复杂化的网络攻击，提高对网络威胁行为的检测效率与准确率。基于Flume+Kafka+Storm的平台架构，对网络威胁行为数据进行处理，提升了知识图谱各节点之间的遍历搜索速度，加快了网络威胁行为识别效率。系统解决了传统入侵检测方法难以检测未知、复杂的网络威胁行为的问题，并提升了网络威胁行为检测速度，具有较强的实用性和可扩展性。
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