研究背景与问题

随着信息技术的快速发展，网络攻击手段日益复杂，传统的单一告警检测方法在面对复杂的多步攻击时，往往难以准确识别告警之间的因果关系，导致误报和漏报现象频繁发生。特别是在告警多源异构、表述不统一的情况下，传统的攻击检测方法难以有效地进行攻击路径分析和攻击意图识别。因此，针对复杂多步攻击检测中存在的这些问题，本文提出了一种基于预训练模型与因果挖掘相结合的多步攻击检测方法。

研究方法

本研究首先利用SimCSE优化后的BERT模型对告警文本进行语义向量提取，通过将告警文本转化为高维的语义向量，实现对告警表述的统一化处理。在此基础上，结合因果挖掘技术，对告警之间的因果关系进行深度挖掘。具体方法如下： 1. 通过SimCSE优化后的BERT模型，对告警文本进行语义表示，得到告警文本的语义向量。 2. 利用语义向量计算告警之间的相似度，筛选出具有潜在因果关系的告警对。 3. 结合因果挖掘算法，分析告警对之间的因果关系，构建攻击路径。 4. 通过攻击路径的分析，识别出攻击意图，从而实现对多步攻击的检测。

核心结果

本文提出的多步攻击检测方法在多个实际网络攻击数据集上进行了测试，结果表明，该方法能够有效识别出告警之间的因果关系，具有较高的准确性和鲁棒性。与传统的攻击检测方法相比，本文提出的方法在处理告警多源异构、表述不统一的情况下，具有更高的检测准确率，显著降低了误报和漏报现象。

结论与意义

本文提出了一种基于预训练模型与因果挖掘相结合的多步攻击检测方法，有效解决了复杂多步攻击检测中告警多源异构、表述不统一及告警间因果关系难以准确识别的问题。该方法不仅提高了攻击检测的准确性，还为网络安全防护提供了新的思路和技术支持。未来，本研究将进一步完善和优化算法，提高检测效率和准确性，为网络安全领域提供更加有效的解决方案。