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Evidence-Based Detection of Advanced Persistent Threats

机译:基于证据的高级持续性威胁检测

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摘要

This paper presents an approach to the automation of cybersecurity operations centers with cognitive assistants that capture and automatically apply the expertise employed by cybersecurity analysts when they investigate advanced persistent threats. The goal is to significantly increase the probability of detecting intrusion activity while drastically reducing the workload of the operators.
机译:本文提出了一种使用认知助手来自动化网络安全运营中心的方法,该助手可以捕获并自动应用网络安全分析师在调查高级持续威胁时所采用的专业知识。目的是显着增加检测入侵活动的可能性,同时大大减少操作员的工作量。

著录项

  • 来源
    《Computing in science & engineering》 |2018年第6期|54-65|共12页
  • 作者单位

    George Mason Univ, Volgenau Sch Engn, Learning Agents Ctr, Fairfax, VA 22030 USA;

    George Mason Univ, Volgenau Sch Engn, Learning Agents Ctr, Fairfax, VA 22030 USA;

    George Mason Univ, Volgenau Sch Engn, Learning Agents Ctr, Fairfax, VA 22030 USA;

    George Mason Univ, Volgenau Sch Engn, Learning Agents Ctr, Fairfax, VA 22030 USA;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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