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基于深度图卷积神经网络的Exploit Kit攻击活动检测方法
被引量：
2
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作者
刘小乐
方勇
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黄诚
许益家
《信息安全研究》
2022年第7期685-693,共9页
攻击者使用漏洞利用工具包(exploit kit, EK)对软件系统、浏览器及其插件中存在的漏洞进行利用,达到隐蔽传播恶意负载的意图.传统EK攻击活动检测方法通过提取网络流量中的url进行静态分析,忽略了EK攻击活动产生的网络流量数据包之间的...
攻击者使用漏洞利用工具包(exploit kit, EK)对软件系统、浏览器及其插件中存在的漏洞进行利用,达到隐蔽传播恶意负载的意图.传统EK攻击活动检测方法通过提取网络流量中的url进行静态分析,忽略了EK攻击活动产生的网络流量数据包之间的交互过程,导致检测准确度较低.提出一种基于深度图卷积神经网络(deep graph convolutional neural network, DGCNN)的EK攻击活动检测方法.将HTTP请求响应对作为节点,节点之间的重定向关系作为边,根据自定义的节点和边的生成规则构建重定向图,使用DGCNN进行图的节点结构特征提取,并使用传统的深度学习方法进行图分类.实验结果表明,该方法能够有效检测EK攻击活动,平均检测准确率达到97.54%.
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关键词
漏洞利用工具包
http请求响应对
重定向图
深度图卷积神经网络
深度学习
图分类
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题名
基于深度图卷积神经网络的Exploit Kit攻击活动检测方法
被引量：
2
1
作者
刘小乐
方勇
黄诚
许益家
机构
四川大学网络空间安全学院
出处
《信息安全研究》
2022年第7期685-693,共9页
基金
国家自然科学基金项目(U20B2045)。
文摘
攻击者使用漏洞利用工具包(exploit kit, EK)对软件系统、浏览器及其插件中存在的漏洞进行利用,达到隐蔽传播恶意负载的意图.传统EK攻击活动检测方法通过提取网络流量中的url进行静态分析,忽略了EK攻击活动产生的网络流量数据包之间的交互过程,导致检测准确度较低.提出一种基于深度图卷积神经网络(deep graph convolutional neural network, DGCNN)的EK攻击活动检测方法.将HTTP请求响应对作为节点,节点之间的重定向关系作为边,根据自定义的节点和边的生成规则构建重定向图,使用DGCNN进行图的节点结构特征提取,并使用传统的深度学习方法进行图分类.实验结果表明,该方法能够有效检测EK攻击活动,平均检测准确率达到97.54%.
关键词
漏洞利用工具包
http请求响应对
重定向图
深度图卷积神经网络
深度学习
图分类
Keywords
exploit kit(EK)
http
request-response pair
redirection graph
deep graph convolutional neural network(DGCNN)
deep learning
graph classification
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度图卷积神经网络的Exploit Kit攻击活动检测方法
刘小乐
方勇
黄诚
许益家
《信息安全研究》
2022
2
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