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基于溯源图和异构图神经网络的高级持续威胁检测方法

摘要

本发明涉及网络安全技术领域,具体涉及一种基于溯源图和异构图神经网络的高级持续威胁检测方法。首先使用异构图表示学习技术为溯源图学习一个良好的表示,为后续的分类任务做准备。再通过对输出的异构图向量做分层池化,逐步聚合异构图的原始表示信息,并利用这些信息来判断是否输入的溯源图是否包含攻击行为。最后通过溯源图的真实标签来检验异构图表示的分类结果。有效地减少了APT检测过程对专家领域知识的过度依赖,并且方便拓展到不同的网络攻击检测领域,同时使用跨操作系统的溯源图架构对主机活动进行建模,让其可以在复杂的企业环境内得到应用,减少了为不同操作系统设计不同溯源图的工作量。

著录项

  • 公开/公告号CN114900364A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-08-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 桂林电子科技大学;

    申请/专利号CN202210546970.6

  • 发明设计人 黄永忠;欧阳规格;高一鹏;

    申请日2022-05-18

  • 分类号H04L9/40;G06K9/62;

  • 代理机构桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人白洪

  • 地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

  • 入库时间 2023-06-19 16:30:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-30

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04L 9/40 专利申请号:2022105469706 申请日:20220518

    实质审查的生效

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