| 基于事件语义关联融合的APT攻击场景重构方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1969 K | |
| 標簽： 高级持续性威胁 大语言模型 语义关联融合 | |
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| 文檔介紹：高级持续性威胁（APT）攻击具有高度隐蔽性、长期性和阶段性，对关键信息基础设施构成严重威胁，其攻击场景构成典型的复杂攻击场景。传统基于单点的检测方法难以从海量异构的事件日志集中有效还原此类攻击的全貌。提出一种基于事件语义关联融合的APT攻击场景重构方法。首先，设计了一个集成大语言模型（LLM）能力的多层次、语义增强型事件日志关联框架，通过引入安全实体和攻击行为语义，构建了从“攻击短链”到“攻击长链”的关联结构。其次，针对攻击行为与攻击阶段映射的不确定性问题，构建了一个隐马尔科夫模型的攻击阶段推理模型，结合事件语义信息，将攻击长链映射到标准杀伤链阶段，从而识别出完整的APT攻击链。实验结果表明，该方法在包含噪声和APT攻击的模拟数据集合中，能够有效识别完整及部分观测缺失的APT攻击场景，显著提升了场景重构的准确性和鲁棒性。 | |
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