事件日志研究中的可复现性：面向基于事件的签名的参数化生成器与基准
密码学与安全
2026-01-21 v1
摘要
基于事件的数据集对网络安全分析至关重要。一个关键用例是检测基于事件的签名，这些签名表示跨越多个事件的攻击，只有在相关事件被识别并关联后才能被理解。分析事件数据集对于监控系统安全至关重要，但其不断增长的量和频率带来了显著的可扩展性与处理困难。研究人员依赖这些数据集来开发和测试自动识别签名的技术。然而，由于真实数据集具有安全敏感性且很少被共享，在不同方法之间进行有意义的比较评估变得困难。本研究通过提供一种系统的方法来生成具有已知真实标签的事件日志，从而解决了这一评估局限性，实现了可复现且可比较的研究。我们提出了一种新颖的参数化生成技术，能够生成包含用于发现的基于事件的签名的合成事件数据集。为了展示该技术的能力，我们提供了一个签名检测基准。我们的基准测试表明了DBSCAN的适用性，在大多数生成的数据集上实现了大于0.95的调整兰德指数。这项工作增强了研究人员开发和基准测试新网络安全技术的能力，最终有助于构建更强大、更有效的网络安全措施。
引用
@article{arxiv.2601.12978,
title = {Reproducibility in Event-Log Research: A Parametrised Generator and Benchmark for Event-based Signatures},
author = {Saad Khan and Simon Parkinson and Monika Roopak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.12978},
year = {2026}
}