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Hidden Markov models for advanced persistent threats

机译：隐藏的马尔可夫模型，用于高级持久威胁

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Advanced persistent threats (APT) are a serious security risk and tools suited to their detection are needed. These attack campaigns do leave traces in the system, and it is possible to reconstruct part of the attack campaign from these traces. In this article, we describe a hidden Markov model for the evolution of an APT. The aim of this model is to validate whether the evolution of the partially reconstructed attack campaigns are indeed consistent with the evolution of an APT. Since APTs are hard to detect, we also introduce a score to take into account potentially undetected attacks. In addition, the score also allows comparing the fit of APTs of different lengths. We validate and illustrate both the model and the score using data obtained from experts.
机译：高级持久威胁（APT）是一个严重的安全风险，需要适合其检测的工具。 这些攻击活动确实在系统中留下追踪，并且可以从这些迹线重建部分攻击活动。 在本文中，我们描述了一个APT演变的隐马尔可夫模型。 该模型的目的是验证部分重建的攻击运动的演变是否确实与APT的演变一致。 由于APTS难以检测，我们还介绍了一个分数来考虑潜在未被发现的攻击。 此外，分数还允许比较不同长度的APTS的拟合。 我们使用专家获得的数据进行验证和说明模型和分数。

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