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2024-05-29 发布于四川
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一种基于因果学习的APT攻击异常检测方法.pdf

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随着互联网技术的广泛应用，针对高级可持续性网络攻击异常检测技术中的基于图的异常检测技术困难点：序列构建难、攻击特征自动识别难。本发明提供了一种基于因果图的APT攻击异常检测方法，通过审计日志的事件数据，使用频率统计定义因果图中的路径列表和异常路径，并通过优化因果图以降低日志的复杂性，在优化的因果图基础上抽象出非攻击序列样本和攻击序列(异常)样本并选择性采样，再平衡后的样本输入到基于HighwayNetwork的卷积神经网络模型中学习样本特征。训练后的模型实现APT攻击的异常检测任务。本发明提供

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN118101321A

(43)申请公布日2024.05.28

(21)申请号202410432789.1

(22)申请日2024.04.11

(71)申请人广东电网有限责任公司信息中心

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