| 基于溯源圖節點級別的APT檢測 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>391 K | |
| 標簽： 高級持續性威脅 入侵檢測 機器學習 | |
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| 文檔介紹：傳統的入侵檢測系統無法應對日益增多和復雜的網絡攻擊(如高級持續性威脅)，因為可能在幾個月內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據來實現基于主機的入侵檢測，溯源圖是由溯源數據構造成的有向無環圖。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（節點）不敏感，因此無法準確識別異常節點。提出了一種在溯源圖節點級別上的APT實時檢測方法。采用K-Means和輪廓系數相結合的方法對訓練數據集中的良性節點進行聚類，生成良性節點簇，通過判斷新節點是否屬于良性節點簇來判別是否存在異常。在Unicorn SC-2和DARPA TC兩種公共數據集上評估該方法，結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點。 | |
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