【摘 要】
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高级持续威胁(APT)对网络安全构成严重威胁,其独特的高度不可预测性、深度隐蔽性和严重危害性使得传统网络监控技术在大规模复杂网络流量背景下面临前所未有的挑战。针对APT
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高级持续威胁(APT)对网络安全构成严重威胁,其独特的高度不可预测性、深度隐蔽性和严重危害性使得传统网络监控技术在大规模复杂网络流量背景下面临前所未有的挑战。针对APT检测的迫切需求,依托大数据分析和云计算技术的快速发展,基于机器学习理论,对网络应用语义丰富的行为特征模式进行描述,通过网络协议反向分析和数据流处理技术的有机结合,建立了一套支持建立入侵容忍网络生态环境的新的APT自学习检测框架。
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