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基于威胁情报的恶意软件识别

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本文使用数据分析及机器学习方法对威胁情报进行量化分析及分类,根据IP关联的威胁情报对IP地址进行筛选,并计算与之关联的恶意软件家族,输出的威胁情报能够在企业安全场景下识别恶意软件的网络行为,在网络安全防护及失陷主机检测方面发挥重要价值.通过对实际情报数据进行处理确认,本文所述的威胁情报挖掘分类系统与人工分析的结果相比,在准确率及召回率方面都能够达到较高的标准.通过对海量威胁情报进行自动化挖掘及分类,它能够充分发挥威胁情报的价值,解决实际的网络安全问题.

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来源
《第五届全国信息安全等级保护技术大会》|2016年|211-216|共6页
会议地点昆明
作者
周松松;
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作者单位

公安部第三研究所;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP393.08;
关键词
网络安全; 恶意软件; 威胁情报; 数据挖掘;

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