基于溯源圖節(jié)點級別的APT檢測
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>391 K
標簽： 高級持續(xù)性威脅 入侵檢測 機器學習
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文檔介紹：傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)無法應對日益增多和復雜的網(wǎng)絡攻擊(如高級持續(xù)性威脅)，因為可能在幾個月內(nèi)不能檢測出隱蔽威脅事件并具有較高誤報率。最近研究建議利用溯源數(shù)據(jù)來實現(xiàn)基于主機的入侵檢測，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溯源圖的特征，對圖中的少量異常攻擊實體（節(jié)點）不敏感，因此無法準確識別異常節(jié)點。提出了一種在溯源圖節(jié)點級別上的APT實時檢測方法。采用K-Means和輪廓系數(shù)相結(jié)合的方法對訓練數(shù)據(jù)集中的良性節(jié)點進行聚類，生成良性節(jié)點簇，通過判斷新節(jié)點是否屬于良性節(jié)點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)果表明該方法準確率達到95.83%，并且能夠準確識別和定位異常節(jié)點。
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