【摘 要】
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在互联网技术发展迅速并且在世界范围内快速普及的今天,其已经推动人类社会快速发展的重要动力。然而,高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat,APT)这一新型攻击手段正在不断破坏着网络空间,已经成为企业组织网络安全的严重威胁,并且以其为主要手段的网络空间破坏活动在未来会更加频繁。目前对APT攻击的检测防御存在两大难点,一是对检测方法的特征覆盖度要求高,二是报警数据的挖掘分析
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在互联网技术发展迅速并且在世界范围内快速普及的今天,其已经推动人类社会快速发展的重要动力。然而,高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat,APT)这一新型攻击手段正在不断破坏着网络空间,已经成为企业组织网络安全的严重威胁,并且以其为主要手段的网络空间破坏活动在未来会更加频繁。目前对APT攻击的检测防御存在两大难点,一是对检测方法的特征覆盖度要求高,二是报警数据的挖掘分析难度大。为了实现对APT攻击的有效检测与防御,上述两个难点亟须解决。针对APT攻击检测与防御的两大难点,本文调研了混合式入侵检测系统和网络攻击建模的相关工作,并设计实现了一套针对APT攻击恶意流量的检测防御平台。检测防御平台提出了一种混合式检测方案来检测多种类型的APT攻击,方案采用了基于签名、基于行为和基于神经网络的检测技术,结合了传统检测技术的准确性和神经网络检测技术的通用性;此外,检测防御平台采用知识图谱来存储多源异构的安全信息,并结合网络杀伤链模型对威胁信息进行建模,实现了安全信息的快速检索和高效分析,能够推导出潜在的网络威胁,便于安全管理人员做出防御决策。上述两方面的工作使得检测防御平台在检测出APT攻击步骤的同时,能够推理出APT攻击的完整攻击链,从整体上检测防御APT攻击。为了测试检测防御平台的检测性能和检测功能,本文设计了检测性能实验、检测功能实验和真实场景攻防实验,实验结果表明本文提出的检测防御平台在流量回放环境下能够检测出APT攻击的典型步骤,准确率达98%以上;并且能够完整检测真实场景中的APT攻击链,同时预警潜在攻击。平台已部署在国家电网下属某企业的生产环境中进行过应用示范展示,对未来的APT攻击的检测防御具有参考意义。
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