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一种基于图注意力机制的威胁情报归因方法
1
作者
王婷
严寒冰
郎波
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2293-2303,共11页
威胁情报关联分析已成为网络攻击溯源的有效方式。从公开威胁情报源爬取了不同高级持续性威胁(APT)组织的威胁情报分析报告,并提出一种基于图注意力机制的威胁情报报告归类的方法,目的是检测新产生的威胁情报分析报告类别是否为已知的...
威胁情报关联分析已成为网络攻击溯源的有效方式。从公开威胁情报源爬取了不同高级持续性威胁(APT)组织的威胁情报分析报告,并提出一种基于图注意力机制的威胁情报报告归类的方法,目的是检测新产生的威胁情报分析报告类别是否为已知的攻击组织,从而有助于进一步的专家分析。通过设计威胁情报知识图谱,提取战术和技术情报,对恶意样本、IP和域名进行属性挖掘,构建复杂网络,使用图注意力神经网络进行威胁情报报告节点分类。评估表明:所提方法在考虑类别分布不均衡的情况下,可以达到78%的准确率,达到对威胁情报报告所属组织进行有效判定的目的。
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关键词
威胁
情报
高级持续性威胁组织
知识图谱
图注意力机制
攻击溯源
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职称材料
一种基于深度学习的恶意代码克隆检测技术
被引量：
7
2
作者
沈元
严寒冰
+1 位作者
夏春和
韩志辉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期282-290,共9页
恶意代码克隆检测已经成为恶意代码同源分析及高级持续性威胁(APT)攻击溯源的有效方式。从公共威胁情报中收集了不同APT组织的样本,并提出了一种基于深度学习的恶意代码克隆检测框架,目的是检测新发现的恶意代码中的函数与已知APT组织...
恶意代码克隆检测已经成为恶意代码同源分析及高级持续性威胁(APT)攻击溯源的有效方式。从公共威胁情报中收集了不同APT组织的样本,并提出了一种基于深度学习的恶意代码克隆检测框架,目的是检测新发现的恶意代码中的函数与已知APT组织资源库中的恶意代码的相似性,以此高效地对恶意软件进行分析,进而快速判别APT攻击来源。通过反汇编技术对恶意代码进行静态分析,并利用其关键系统函数调用图及反汇编代码作为该恶意代码的特征。根据神经网络模型对APT组织资源库中的恶意代码进行分类。通过广泛评估和与MCrab模型的对比可知,改进模型优于MCrab模型,可以有效地进行恶意代码克隆检测与分类,且获得了较高的检测率。
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关键词
深度学习
高级
持续性
威胁
(APT)
组织
克隆检测
控制流图(CFG)
系统函数调用图
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职称材料
题名
一种基于图注意力机制的威胁情报归因方法
1
作者
王婷
严寒冰
郎波
机构
北京航空航天大学计算机学院
国家计算机网络应急技术处理协调中心
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2293-2303,共11页
基金
国家重点研发计划(2019QY1400)。
文摘
威胁情报关联分析已成为网络攻击溯源的有效方式。从公开威胁情报源爬取了不同高级持续性威胁(APT)组织的威胁情报分析报告,并提出一种基于图注意力机制的威胁情报报告归类的方法,目的是检测新产生的威胁情报分析报告类别是否为已知的攻击组织,从而有助于进一步的专家分析。通过设计威胁情报知识图谱,提取战术和技术情报,对恶意样本、IP和域名进行属性挖掘,构建复杂网络,使用图注意力神经网络进行威胁情报报告节点分类。评估表明:所提方法在考虑类别分布不均衡的情况下,可以达到78%的准确率,达到对威胁情报报告所属组织进行有效判定的目的。
关键词
威胁
情报
高级持续性威胁组织
知识图谱
图注意力机制
攻击溯源
Keywords
threat intelligence
advanced persistent threat organization
knowledge graph
graph attention mechanism
attack source tracing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于深度学习的恶意代码克隆检测技术
被引量：
7
2
作者
沈元
严寒冰
夏春和
韩志辉
机构
北京航空航天大学计算机学院
国家计算机网络应急技术处理协调中心
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期282-290,共9页
基金
国家自然科学基金(U1736218)
国家科技重大专项(2018YFB0804704)
北航青年拔尖人才支持计划(YWF-20-BJ-J-1038)。
文摘
恶意代码克隆检测已经成为恶意代码同源分析及高级持续性威胁(APT)攻击溯源的有效方式。从公共威胁情报中收集了不同APT组织的样本,并提出了一种基于深度学习的恶意代码克隆检测框架,目的是检测新发现的恶意代码中的函数与已知APT组织资源库中的恶意代码的相似性,以此高效地对恶意软件进行分析,进而快速判别APT攻击来源。通过反汇编技术对恶意代码进行静态分析,并利用其关键系统函数调用图及反汇编代码作为该恶意代码的特征。根据神经网络模型对APT组织资源库中的恶意代码进行分类。通过广泛评估和与MCrab模型的对比可知,改进模型优于MCrab模型,可以有效地进行恶意代码克隆检测与分类,且获得了较高的检测率。
关键词
深度学习
高级
持续性
威胁
(APT)
组织
克隆检测
控制流图(CFG)
系统函数调用图
Keywords
deep learning
advanced persistent threat(APT)groups
clone detection
control flow graph(CFG)
system function call graph
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于图注意力机制的威胁情报归因方法
王婷
严寒冰
郎波
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
一种基于深度学习的恶意代码克隆检测技术
沈元
严寒冰
夏春和
韩志辉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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