基于树型结构的APT攻击预测方法

被引：21

作者：

张小松 ^{[1
]}

牛伟纳 ^{[1
]}

杨国武 ^{[2
]}

卓中流 ^{[1
]}

吕凤毛 ^{[2
]}

机构：

[1] 电子科技大学网络空间安全研究中心

[2] 电子科技大学大数据研究中心

来源：

电子科技大学学报 | 2016年 / 04期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

高级持续性威胁; 攻击预测; 关联分析; 杀伤链;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

近年来,高级持续性威胁已成为威胁网络安全的重要因素之一。然而APT攻击手段复杂多变,且具有极强的隐蔽能力,使得目前常用的基于特征匹配的边界防护技术显得力不从心。面对APT攻击检测防御难题,提出了一种基于树型结构的APT攻击预测方法。首先结合杀伤链模型构建原理,分析APT攻击阶段性特征,针对攻击目标构建窃密型APT攻击模型;然后,对海量日志记录进行关联分析形成攻击上下文,通过引入可信度和DS证据组合规则确定攻击事件,计算所有可能的攻击路径。实验结果表明,利用该方法设计的预测模型能够有效地对攻击目标进行预警,具有较好的扩展性和实用性。

引用

页码：582 / 588

页数：7

共 4 条

[1] 基于杀伤链模型的工业控制系统信息安全分析 [J].