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申请/专利权人：江苏太湖慧云数据系统有限公司

摘要：本申请公开了一种基于异构图的流量横向移动攻击检测方法及系统，所述方法，包括：通过对微隔离安全域之间的通信流量构建异构图，然后基于异构图构建元路径，获取所述元路径的随机游走路径，基于所述随机游走路径获取对应的随机游走节点序列，并基于所述随机游走节点序列获取所述异构图中节点的嵌入向量；使用构成所述随机游走路径的起点和终点节点的嵌入向量的均方误差或平均绝对误差来作为重建误差，并根据所述重建误差识别未知横向移动及生成网络隔离策略，并将生成的网络隔离策略发送至管理员端，由所述管理员端下发最终策略至llot网关设备，能够提高横向移动攻击检测的准确性和可靠性。

主权项：1.一种基于异构图的流量横向移动攻击检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、通过策略动态生成模块中的流量捕捉器获取微隔离安全域之间的通信流量；步骤S2、所述流量捕捉器采用异步处理的方式对所述通信流量进行存储，得到通信流量数据集；步骤S3、基于所述通信流量数据集构造流量场景异构图G＝V,E,TV,TE，其中，V表示节点，E表示节点之间的边，TV，TE分别表示节点类型以及节点之间的边类型；步骤S4、在所述异构图中，基于选择的metapath2vec++算法在不同类型节点间构建元路径；步骤S5、对所述元路径进行随机游走，获取随机游走路径，基于所述随机游走路径获取对应的随机游走节点序列，并将所述随机游走节点序列输入至Skip-Gram模型获取所述异构图中节点的嵌入向量；步骤S6、将所述Skip-Gram模型的生成的节点的嵌入向量输入到无监督自动编码器模型中；所述无监督自动编码器模型输出重构后的节点的嵌入向量；使用预定的重建误差函数计算所述重构后的节点的嵌入向量与所述Skip-Gram模型的生成的节点的嵌入向量的重建误差，并根据所述重建误差识别未知横向移动攻击；步骤S7、服务端识别出所述未知横向移动攻击后，生成网络隔离策略，将所述网络隔离策略发送至管理员端，所述管理员端决定是否切断线路，并将最终策略下发至llot网关设备；所述基于选择的metapath2vec++算法在不同类型节点间构建元路径，包括：所述元路径定义如下：其中，V1，V2，…,Vl指的是节点类型，R1，R2,…,Rl-1指的是节点转移，表示关系的复合操作，l为大于1的整数；所述步骤S6，包括：将所述Skip-Gram模型的生成的节点的嵌入向量输入到无监督自动编码器模型中；所述无监督自动编码器模型输出重构后的节点的嵌入向量；使用预定的重建误差函数计算所述重构后的节点的嵌入向量与所述Skip-Gram模型的生成的节点的嵌入向量的重建误差，将所述重建误差与预设阈值比较，若所述重建误差大于预设阈值，则判断存在未知横向移动攻击，其中，所述预定的重建误差函数包括：均方误差函数、平均绝对误差函数两者中任一项。

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