【摘 要】
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针对当前网络APT隐蔽目标攻击识别方法准确率低、攻击识别耗时长的问题,提出面向APT攻击的网络安全威胁隐蔽目标识别方法.引入关联规则算法构建隐蔽目标识别模型,据此构建APT
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项(ZY20180123,ZY20160106),河北省科技计划项目(16210705),上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室基金项目(AGK201704).
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针对当前网络APT隐蔽目标攻击识别方法准确率低、攻击识别耗时长的问题,提出面向APT攻击的网络安全威胁隐蔽目标识别方法.引入关联规则算法构建隐蔽目标识别模型,据此构建APT攻击隐蔽目标识别的总体框架,根据APT目标档案属性相关性计算网络安全威胁之间的关联规则,根据关联规则提取APT目标档案数据,通过可信度计算实现APT攻击下的网络安全威胁隐蔽目标识别.仿真实验表明,所提方法具有较高的攻击识别准确率,且攻击识别耗时短,能够高效、准确地实现APT攻击下网络安全威胁隐蔽目标识别.
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