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申请/专利权人：国网江西省电力有限公司信息通信分公司;广州大学

摘要：本发明提供了一种网络攻击组织的行为基因识别方法包括：收集包括攻击组织行为基因知识图谱和系统进程数据的基础数据；提取系统进程数据中的进程行为序列数据进行行为基因同源推理以预测得到目标攻击组织；检索并整理目标攻击组织的高级行为基因信息然后转化为行为依赖模式集合，分析已知攻击事件的行为日志得到对应的行为依赖实例，将行为依赖实例与行为依赖模式集合进行对齐匹配从而识别出目标依赖模式；根据目标依赖模式构建威胁搜寻查询提示词用于与大语言模型交互以识别出与目标依赖模式行为基因语义一致的攻击行为。应用该方法能够实时解构行为基因数据并进行识别，能够进行多维度数据分析和高级行为基因识别提高了对识别精度和覆盖范围。

主权项：1.一种网络攻击组织的行为基因识别方法，其特征在于，包括：收集基础数据，所述基础数据包括抓取攻击情报数据进行威胁知识提取并更新得到的攻击组织行为基因知识图谱和系统进程数据；从所述攻击组织行为基因知识图谱中提取恶意行为序列进行构建并训练初级行为基因同源识别模型，提取系统进程数据中的进程行为序列数据输入所述初级行为基因同源识别模型进行对应所述进程行为序列数据的行为基因同源推理，从而预测得到与所述恶意行为序列的特征相匹配的目标攻击组织，其中，从所述攻击组织行为基因知识图谱中提取恶意行为序列进行构建并训练初级行为基因同源识别模型，包括：从所述攻击组织行为基因知识图谱中提取恶意行为序列，对所述恶意行为序列进行特征工程处理并将得到的结果按照预设比例划分为训练集和验证集输入随机森林分类模型进行训练和验证，以得到用于预测与所述恶意行为序列的特征相匹配的目标攻击组织的初级行为基因同源识别模型；利用所述攻击组织行为基因知识图谱检索并整理所述目标攻击组织的高级行为基因信息，所述高级行为基因信息包括攻击组织采取的攻击模式信息，应用大语言模型将所述高级行为基因信息转化为行为依赖模式集合，分析所述系统进程数据中的已知攻击事件的行为日志得到对应的行为依赖实例，利用大语言模型将所述行为依赖实例与所述行为依赖模式集合进行对齐匹配得到对齐匹配结果，比较所述对齐匹配结果从而识别出目标依赖模式；根据目标依赖模式构建威胁搜寻查询提示词，利用所述威胁搜寻查询提示词与大语言模型交互以识别出与所述目标依赖模式行为基因语义一致的攻击行为。

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