[发明专利]一种基于图神经网络的高鲁棒性威胁狩猎系统与方法有效
| 申请号： | 202011168793.X | 申请日： | 2020-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN112269316B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 于爱民;魏仁政;蔡利君;马建刚;孟丹 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 张乾桢 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于图神经网络的高鲁棒性威胁狩猎系统及方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、将主机的系统行为数据收集并保存到系统行为数据库中；步骤2、溯源图构建步骤，使用不同粒度的系统行为构建溯源图，所述系统行为包括内核层，操作系统层，应用层的行为；步骤3、利用Locating算法初步筛选溯源图，得出可疑子图；步骤4、查询图生成，根据威胁情报描述的攻击行为生成查询图，使用图神经网络模型为每个可疑子图计算其与查询图的匹配分数，分数超过阈值则发出告警。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 高鲁棒性 威胁 狩猎 系统 方法 | ||
【主权项】：
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