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基于溯源图节点级别的APT检测
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：391 K
標簽：高级持续性威胁入侵检测机器学习
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文檔介紹：传统的入侵检测系统无法应对日益增多和复杂的网络攻击(如高级持续性威胁)，因为可能在几个月内不能检测出隐蔽威胁事件并具有较高误报率。最近研究建议利用溯源数据来实现基于主机的入侵检测，溯源图是由溯源数据构造成的有向无环图。然而，以前的研究是提取了整个溯源图的特征，对图中的少量异常攻击实体（节点）不敏感，因此无法准确识别异常节点。提出了一种在溯源图节点级别上的APT实时检测方法。采用K-Means和轮廓系数相结合的方法对训练数据集中的良性节点进行聚类，生成良性节点簇，通过判断新节点是否属于良性节点簇来判别是否存在异常。在Unicorn SC-2和DARPA TC两种公共数据集上评估该方法，结果表明该方法准确率达到95.83%，并且能够准确识别和定位异常节点。
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