【摘 要】
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针对当前高级持续性威胁(advanced persistent threat,APT)攻击防御技术以被动防御为主的问题,以主动防御为出发点,研究提出基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的A
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1636201)资助课题
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针对当前高级持续性威胁(advanced persistent threat,APT)攻击防御技术以被动防御为主的问题,以主动防御为出发点,研究提出基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的APT攻击路径预测方法,该方法分为建模和预测两部分。在建模方面,首先针对APT攻击的特点建立了APT攻击的隐马尔可夫通用模型,然后提出能够针对某一具体APT攻击,生成该APT攻击的HMM模型的算法。在预测方面,针对APT攻击样本数量少的问题,改进了HMM模型的参数计算方法,并引入报警信息确定预测起点,提出一种路径预测算法。实验通过模拟极光行动的攻击方式及流程搭建实验环境,结果表明,该建模及预测算法符合APT攻击场景,并能达到路径预测的目的。
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