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申请/专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
摘要：本发明是关于一种基于频繁项集的网络团伙发现方法，该方法将网络安全事件数据构建为关系图谱，提取图中的IP节点，查询这些节点的网络通联数据，使用频繁项集算法计算该通联数据，得到IP节点的频繁项集特征，将节点的频繁项集特征用于标签传播算法LPA的边权重计算。本发明解决了标签传播算法LPA的精确度、随机传播及可信度低的问题，提升了算法的稳定性；能够同时挖掘属于已知标签的团伙以及未知标签的团伙。
主权项：1.一种基于频繁项集的网络团伙发现方法，其特征在于以下步骤：步骤1：构建关系图谱：将多种网络安全事件抽取出实体和实体间的关联关系,生成关系图谱，保存到图数据库中；步骤2：查询网路联通数据：提取图中的IP节点，查询这些节点的网络通联数据和域名访问数据；步骤3：计算频繁项集特征：使用频繁项集算法处理网络通联数据和域名访问数据，计算IP节点的频繁项集特征；步骤4：计算边权重：将节点的频繁项集特征用于标签传播算法LPA，计算边权重,以找出犯罪团伙；所述的步骤4中标签传播算法LPA的具体步骤如下：步骤41：计算节点重要性，利用网络节点的度中心性来度量节点的重要程度，计算所有节点的度数di作为该节点的重要性；步骤42：同时通过利用节点的度中心性找出网络所有局部核心节点；步骤43：将计算出的节点重要性作为节点的更新顺序；步骤44：计算所有边权重，首先获取两节点之间共同邻居集CommNeiij，根据节点与该共同邻居集的通联数据分别获取各自的频繁项集，将频繁项集之间的相似度作为边权重；步骤45：给网络中所有节点分配标签，其中，对已知事件数据节点标注相对应事件标签，而对于未知事件数据节点，指定一个唯一的标签，指定唯一的标签不属于已知事件标签；步骤46：更新标签：按照节点重要性从大到小的顺序，对网络中所有的节点进行标签的更新；步骤47：停止条件：多次迭代计算后，直到达到标签稳定或者达到设定的轮次阈值；步骤48：网络团伙划分：统计各个节点的标签，具有相同的标签的节点就处于同一个团伙。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家计算机网络与信息安全管理中心 一种基于频繁项集的网络团伙发现方法
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