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面向攻击识别的威胁情报画像分析

汇报人：

2024-01-27

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目录

引言

威胁情报画像概述

攻击识别关键技术研究

威胁情报画像在攻击识别中应用

系统设计与实现

总结与展望

01

引言

网络安全威胁日益严重

01

随着互联网的普及和数字化进程的加速，网络安全威胁日益增多，攻击手段不断翻新，对企业和个人的信息安全造成了严重威胁。

传统防御手段的局限性

02

传统的网络安全防御手段，如防火墙、入侵检测系统等，往往只能应对已知的攻击手段，对于未知威胁和高级持续性威胁（APT）等难以有效应对。

威胁情报在攻击识别中的价值

03

威胁情报作为一种新兴的安全技术，通过对海量安全数据进行收集、分析和挖掘，能够及时发现和识别潜在的威胁，为安全防御提供有力支持。

国外研究现状

国外在威胁情报领域的研究起步较早，已经形成了相对完善的理论体系和技术框架。例如，美国国家安全局（NSA）和中央情报局（CIA）等机构在威胁情报的收集、分析和共享方面积累了丰富的经验。

国内研究现状

近年来，国内在威胁情报领域的研究也取得了长足进步。政府、企业和研究机构纷纷加大对威胁情报的投入，推动相关技术和产业的发展。

发展趋势

随着人工智能、大数据等技术的不断发展，威胁情报的自动化、智能化水平将不断提高，其在攻击识别中的应用将更加广泛和深入。

研究目的

本文旨在通过对威胁情报的深入研究和分析，提出一种面向攻击识别的威胁情报画像分析方法，以提高对未知威胁和高级持续性威胁的识别和防御能力。

研究内容

本文将从以下几个方面展开研究：（1）威胁情报的收集与整理；（2）基于机器学习的威胁情报特征提取；（3）威胁情报画像模型的构建；（4）实验验证与结果分析。

02

威胁情报画像概述

威胁情报是关于威胁行为、攻击手段、恶意软件、漏洞利用、攻击者组织等相关信息的集合，用于帮助企业和组织识别、防范和应对网络威胁。

定义

根据来源和性质，威胁情报可分为内部情报（基于企业自身安全数据和日志分析得出）和外部情报（来自第三方安全机构、开源社区、黑客论坛等）。

分类

原理

画像技术是一种基于数据分析和可视化的方法，通过对大量数据进行挖掘、关联分析和可视化展示，形成对目标对象的全面、深入描述。

应用

在网络安全领域，画像技术可应用于威胁情报分析，帮助安全人员更好地理解攻击者的行为模式、技术手段和组织结构，从而制定更有效的防御策略。

数据预处理

对数据进行清洗、去重、标注等预处理操作，以便于后续分析。

数据收集

收集与威胁相关的各类数据，包括攻击样本、恶意软件、漏洞信息、网络流量、日志等。

特征提取

从预处理后的数据中提取出与威胁相关的特征，如恶意软件的行为特征、网络流量的统计特征等。

可视化展示

将分析结果以图形化方式展示，形成威胁情报画像，便于安全人员直观了解威胁情况。

关联分析

利用关联规则挖掘、社交网络分析等方法，发现不同威胁之间的关联关系，揭示攻击者的行为模式和组织结构。

03

攻击识别关键技术研究

常见的网络攻击手段

包括钓鱼攻击、恶意软件、僵尸网络、DDoS攻击等；

攻击特点分析

网络攻击具有隐蔽性、突发性、传播性等特点，同时不同攻击手段具有各自独特的特点，如钓鱼攻击善于伪装、恶意软件具有破坏性、僵尸网络难以追踪等。

基于签名的识别方法

通过比对已知攻击签名进行识别，具有准确率高、误报率低等优点，但无法识别未知攻击；

基于行为的识别方法

通过分析网络流量、系统日志等行为数据进行识别，能够发现未知攻击，但误报率较高；

基于深度学习的识别方法

利用深度学习模型自动提取特征并进行分类识别，具有自适应能力强、识别准确率高等优点。

模型评估与优化

采用交叉验证、网格有哪些信誉好的足球投注网站等方法对模型进行评估与优化，提高模型的泛化能力和识别准确率。

数据预处理

对原始网络流量或系统日志数据进行清洗、标注等预处理操作；

特征提取

利用深度学习模型自动提取数据的特征，如卷积神经网络（CNN）可用于提取图像特征，循环神经网络（RNN）可用于提取序列特征等；

模型训练

采用适当的深度学习算法对提取的特征进行训练，得到分类器模型；

04

威胁情报画像在攻击识别中应用

网络流量、系统日志、恶意软件样本等

数据来源

数据清洗、格式转换、归一化等

数据预处理

基于统计、时序、图论等方法提取特征

特征提取

利用特征重要性排序、降维等方法选择关键特征

特征选择

数据集划分、评估指标选择等

实验设置

实验结果

结果分析

准确率、召回率、F1值等评估指标结果展示

对实验结果进行深入分析，探讨威胁情报画像在攻击识别中的有效性及潜在问题

03

02

01

05

系统设计与实现

将系统划分为数据采集、存储和处理、威胁情报画像展示等模块，降低系统复杂性，提高可维护性。

模块化设计

采用分布式架构支持大规模数据处理和并发