文献类型：期刊文章

作　　者：马旸[1] 仲思超[1] 蔡冰[1] 王占丰[2]

MA Yang;ZHONG Sichao;CAI Bing;WANG Zhanfeng(Jiangsu Branch of National Computer Network and Information Security Management Center,Nanjing,210003,China;School of Computer Science and Engineering,Southeast University,Nanjing,211189,China)

机构地区：[1]国家计算机网络与信息安全管理中心江苏分中心,南京210003 [2]东南大学计算机科学与工程学院,南京211189

出　　处：《南京航空航天大学学报》

年　　份：2019

卷　　号：51

期　　号：6

起止页码：870-878

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：网络空间中的实体推断是网络空间测绘研究的重要内容之一,主要通过综合多源数据实现对网络空间中各类实体的分类与识别。本文首先提出了网络空间的实体分类模型,基于此模型提出了一种低开销的网络实体探测分类方法。首先对于探测发现的IP地址,采用别名解析技术将属于一个设备的多个IP映射为一个网络实体;然后采用决策树对网络实体分类进行粗粒度分类;最后,再基于贝叶斯网络进行详细分类。为验证分类效果,以江苏省某市为例进行了探测分析并与备案数据进行了对比,试验结果表明该方法可以有效地对网络空间中的各类实体进行判别,从而为网络空间地图构建、态势分析等应用提供技术支撑。

关 键 词：网络空间测绘  网络实体  贝叶斯 标注  

分 类 号：TP393]