STEP:时空网络安全事故预测
密码学与安全
2021-06-01 v1
摘要
网络安全事故预测有助于网络运营者从主动视角采取应对策略,并降低网络攻击带来的成本,对维护整个网络的安全具有重要意义。现有事件预测方法多依赖时间特征并致力于探索时间序列预测,却忽略了主机间的空间关系。本文结合安全事件的时空特征,提出一种名为 STEP 的时空事件预测模型。具体而言,STEP 将安全事故预测建模为时空序列预测问题。STEP 利用图卷积操作捕获网络中主机的空间特征,并采用长短期记忆(LSTM)捕获事件的动态时间依赖。本文在两个公开数据集上验证了所提 STEP 方案。实验结果表明,STEP 下安全事故的预测精度高于 LSTM、ConvLSTM 等基准模型。此外,在从不同长度序列预测事件时,STEP 均取得高预测精度。
引用
@article{arxiv.2105.14932,
title = {STEP: Spatial-Temporal Network Security Event Prediction},
author = {Qiumei Cheng and Yi Shen and Dezhang Kong and Chunming Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.14932},
year = {2021}
}