| 基于溯源圖節(jié)點(diǎn)級別的APT檢測 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>391 K | |
| 標(biāo)簽： 高級持續(xù)性威脅 入侵檢測 機(jī)器學(xué)習(xí) | |
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| 文檔介紹：傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)無法應(yīng)對日益增多和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊(如高級持續(xù)性威脅)，因?yàn)榭赡茉趲讉€(gè)月內(nèi)不能檢測出隱蔽威脅事件并具有較高誤報(bào)率。最近研究建議利用溯源數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)基于主機(jī)的入侵檢測，溯源圖是由溯源數(shù)據(jù)構(gòu)造成的有向無環(huán)圖。然而，以前的研究是提取了整個(gè)溯源圖的特征，對圖中的少量異常攻擊實(shí)體（節(jié)點(diǎn)）不敏感，因此無法準(zhǔn)確識別異常節(jié)點(diǎn)。提出了一種在溯源圖節(jié)點(diǎn)級別上的APT實(shí)時(shí)檢測方法。采用K-Means和輪廓系數(shù)相結(jié)合的方法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的良性節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類，生成良性節(jié)點(diǎn)簇，通過判斷新節(jié)點(diǎn)是否屬于良性節(jié)點(diǎn)簇來判別是否存在異常。在Unicorn SC-2和DARPA TC兩種公共數(shù)據(jù)集上評估該方法，結(jié)果表明該方法準(zhǔn)確率達(dá)到95.83%，并且能夠準(zhǔn)確識別和定位異常節(jié)點(diǎn)。 | |
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