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網路多階段攻擊的檢測方法研究

  • 作者：編者:馬威//毛學港|責編:曹森
  • 出版社：南京大學
  • ISBN：9787305301544
  • 出版日期：2026/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：214
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書聚焦多階段網路攻擊這一網路安全領域的核心難題，針對傳統單點告警、靜態規則防禦手段難以識別長周期、強隱蔽性多階段攻擊鏈的痛點，系統搭建了從認知基礎、技術方法到安全保障的完整研究框架。
    全書首先梳理了網路攻擊的演進路徑，依次闡述日誌關聯分析、隱馬爾可夫時序建模、基於Transformer的深度學習等三類主流多階段攻擊檢測技術的實現邏輯、適配場景與優劣特性，深入剖析不同技術在複雜真實攻防場景下的應用策略。同時針對檢測體系自身的數據安全風險，提出基於區塊鏈的數據追溯機制與「區塊鏈+聯邦學習」協同框架，構建了安全可信的多階段攻擊檢測支撐體系。
    本書融合網路安全、機器學習、區塊鏈等多領域前沿知識，適合網路安全領域研究者、工程師與從業者參考，可為相關技術創新與高素質安全人才培養提供有益思路。
作者介紹
編者:馬威//毛學港|責編:曹森
目錄
第一章 網路安全與網路攻擊
  1.1 網路攻擊的歷史
  1.2 網路攻擊的危害
  1.3 網路攻擊的防禦方法
第二章 多階段攻擊
  2.1 多階段攻擊誕生的背景
  2.2 多階段攻擊的現狀
第三章 基於日誌關聯分析的多階段攻擊檢測方法
  3.1 告警日誌的產生
  3.2 安全事件關聯分析方法
  3.3 日誌關聯分析流程
  3.4 方法優劣性分析
第四章 基於隱馬爾可夫模型的多階段攻擊檢測
  4.1 背景知識
  4.2 HMM演算法在多階段攻擊檢測中的應用
  4.3 方法優劣分析
第五章 基於深度學習方法的多階段攻擊檢測
  5.1 背景知識
  5.2 基於Seq2Seq模型的多階段攻擊檢測方法
  5.3 基於Transformer模型的多階段攻擊檢測方法
  5.4 方法優劣分析
第六章 多階段攻擊檢測中的數據安全問題
  6.1 數據流轉的產生
  6.2 基於區塊鏈的數據追溯方法
  6.3 基於區塊鏈+聯邦學習的模型構建
第七章 總結
參考文獻

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