[发明专利]基于威胁情报和消息传递模型的高级持续性威胁检测方法有效
| 申请号： | 202210412622.X | 申请日： | 2022-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN114884703B | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 陈兵;孙黎晓 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06F18/241;G06N3/0464;G06N5/02 |
| 代理公司： | 苏州三英知识产权代理有限公司 32412 | 代理人： | 潘时伟 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于威胁情报和消息传递模型的高级持续性威胁检测方法，包括：在目标网络系统内收集主机的网络行为数据并存储至网络行为数据库中；利用开源网络情报OSINT对所述网络行为数据进行扩充，得到网络信息数据；根据所述网络信息数据构建网络实体异质图；利用所述异质图节点的特征对所述异质图节点进行嵌入得到网络实体特征向量；根据所述网络实体特征向量构建消息传递模型，以更新每个异质图节点的自身特征，并根据更新后的异质图节点特征判断所述异质图节点是否为恶意网络实体；若是，将所述恶意网络实体补充至威胁情报库。该方法能够识别出恶意网络实体又可以进一步补充APT组织的威胁情报信息，为后续的攻击检测提供更多的先验标签信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 威胁 情报 消息 传递 模型 高级 持续性 检测 方法 | ||
【主权项】：
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