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申请/专利权人：浙江工业大学
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118101295A
主分类号：H04L9/40
分类号：H04L9/40;G06N3/042;G06N20/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本发明涉及APT攻击检测和机器学习技术，具体涉及一种基于时态图与掩码自编码器的APT入侵检测方法。本发明包括提取系统内核日志数据中的节点和边构建起源图；对起源图进行图结构压缩，并提取初始嵌入；对压缩后的图进行掩码，利用编码器基于初始嵌入生成边嵌入和非掩码节点的重构嵌入，利用解码器通过双任务解码得到结构重建重构损失和节点特征重构损失；根据重构损失计算异常时间快照的异常分数；更新异常时间快照队列的异常分数并与异常阈值η进行比较，判断队列中的异常时间快照是否是异常的。本发明减少数据存储开销，能够在不了解攻击特征的前提下检测到新的攻击，并在考虑时态信息基础上利用机器学习自动学习APT网络攻击。
主权项：1.一种基于时态图与掩码自编码器的APT入侵检测方法，其特征在于，所述基于时态图与掩码自编码器的APT入侵检测方法，包括：采集初始时段的系统内核日志数据，根据日志数据中提取的节点和关系构建起源图；通过合并起源图中的冗余边进行图结构压缩，并对压缩后的图中的所有节点提取考虑异质性的初始嵌入，按比例对压缩后的图进行掩码；利用编码器对非掩码节点进行表示嵌入，基于当前时间段产生的新的边的初始嵌入生成边嵌入，利用解码器重建边并计算结构重建重构损失，重构被掩码的节点并计算所有节点的节点特征重构损失，初始时段后定时将当前时间段内产生的新的边加入掩码后的图中，并输入编码器和解码器；判定当前时间快照内的每条边是否为异常边，所述当前时间快照包含当前时间段内产生的新的边，如果当前时间快照内有异常边，则当前时间快照为异常时间快照，根据异常时间快照中所有异常边的结构重建重构损失及异常边两端节点的节点特征重构损失计算异常时间快照的异常分数；根据异常边将异常时间快照分配到已有的异常时间快照队列或新的异常时间快照队列中；根据异常时间快照队列中的异常时间快照计算异常时间快照队列的异常分数，判断异常时间快照队列是否存在APT攻击。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于时态图与掩码自编码器的APT入侵检测方法
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