面向攻击识别的威胁情报画像分析

• 作者: 刘宝旭 杜翔宇 杨沛安
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 攻击识别 威胁情报 情报分析 攻击图 关联分析
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 网络空间安全
• 页码范围: 136-143
• 页数: 8页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 7056字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0051157

摘要

新型网络攻击向高隐蔽性、高持久性和高扩散性的方向发展,导致攻击识别与检测难度骤增.为提高网络攻击识别的效率与准确性,提出一种面向攻击识别的威胁情报画像分析方法.建立攻击画像数据表达规范,基于Killchain模型和攻击原理,构建威胁属性状态转移关系的挖掘模型,提取属性状态转移序列.在此基础上,利用有色Petri网攻击图在因果关系处理和表达上的优势进行基于威胁属性的关联,并将相关要素与属性转换为要素原子图.通过要素融合算法对要素原子图进行融合,实现威胁情报画像分析.实际攻击事件分析过程中的应用结果表明,该方法能提高网络攻击识别准确度,并缩短攻击识别响应周期.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宝旭		87	1447	19.0	35.0
5	杨沛安		4	15	2.0	3.0
9	杜翔宇		1	0	0.0	0.0