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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明属于异常检测领域，公开了一种基于因果图对齐分析的APT攻击过程持续挖掘检测方法，包括构建起源图；构建攻击查询图；攻击过程检测；攻击警报；持续检测。通过构建反映真实系统行为的起源图Gp，并将已知威胁情报建模为查询图Gq，利用图同构性分析两者之间的匹配程度，可以高精度地检测出APT攻击过程，避免了传统基于模式匹配的方法的高漏报和高误报问题，大幅提高了检测的准确性。
主权项：1.一种基于因果图对齐分析的APT攻击过程持续挖掘检测方法，其特征在于，所述基于因果图对齐分析的APT攻击过程持续挖掘检测方法，包括：1构建起源图：收集内核审计日志，根据内核审计日志中的因果关系和事件流构建起源图；2构建攻击查询图：从不同的网络威胁情报中提取威胁实体及威胁实体之间的关系，构建对应不同的网络威胁情报的攻击查询图；3攻击过程检测：根据所构建的起源图和多个攻击查询图，对于每个攻击查询图，在起源图中确定与攻击查询图中初始节点对应的POI初始节点集合；通过元行为匹配、节点对齐与等价语义传递，从各POI初始节点出发在起源图中检测与攻击查询图匹配的攻击过程路径；4攻击警报：计算起源图中的攻击过程路径与对应的攻击查询图的对齐分数，保留对齐分数超过对齐阈值的攻击过程路径，并进一步计算所保留的攻击过程路径的路径分数，将路径分数超过异常阈值的攻击过程路径标记为高危路径并触发威胁警报；5持续检测：将高危路径持久化存储于数据库，在接收到新的内核审计日志数据时，重新加载所存储的高危路径并与新内核审计日志数据进行匹配，以继续检测APT攻击活动。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于因果图对齐分析的APT攻击过程持续挖掘检测方法
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