高级持续性威胁中攻击特征的分析与检测

• 作者: 余伟 玄光哲 董刚
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高级持续性威胁 攻击特征 网络安全检测 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 339-344
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 4606字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2018221

摘要

针对高级持续性威胁的检测问题,提出一种基于网络连接特征属性的检测方法.通过数据采集、特征提取、异常检测和实时报警4个步骤,选取网络连接的12种特征属性,应用机器学习方法分析属性特征数据集,建立高级持续性威胁攻击检测模型.实验结果表明,该方法对于高级持续性威胁攻击检测性能良好,检测率较高,误报率较低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董刚	吉林大学软件学院	12	27	4.0	5.0
2	玄光哲	吉林大学大数据和网络管理中心	9	91	4.0	9.0
3	余伟	吉林大学软件学院	1	4	1.0	1.0