面向威胁情报的攻击指示器自动生成

• 作者: 徐文韬 王轶骏 薛质
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 威胁情报 共享 机器学习 分析平台
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 安全与保密
• 页码范围: 116-123
• 页数: 8页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 5183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2017.01.020

摘要

为了应对更加复杂的攻击，如何便捷地分享交流安全情报成为针对特定攻击目标检测、响应和防止的关键问题。基于国内外共享的威胁情报和OpenIOC 框架，实时获取国内外海量共享的威胁情报数据，对其进行爬取、解析和分类，通过基于沙箱的恶意代码分析平台进行威胁行为的检测分析，最后结合机器学习算法自动生成可机读、共享的IOC 文件，从而对最新广泛流行的攻击行为做出快速响应。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛质	上海交通大学电子信息与电气工程学院	274	1489	18.0	25.0
2	王轶骏	上海交通大学电子信息与电气工程学院	80	388	10.0	15.0
3	徐文韬	上海交通大学电子信息与电气工程学院	3	10	1.0	3.0