【摘 要】
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针对传统的IDS规则更新方法基本只能提取已知攻击行为的特征,或者在原有特征的基础上寻找最佳的一般表达式,无法针对当前发生的热点网络安全事件做出及时更新,提出基于威胁情报的自动生成入侵检测规则方法.文章分类模块使用Word2Vec进行特征提取,利用AdaBoost算法训练文章分类模型获取威胁情报文本;定位IoC所在的段落并使用条件共现度算法进行特征扩展和子文档重构,使用深度学习算法ResLCNN提取文章中的IoC数据;将所提取的IoC数据转化为入侵检测规则.通过对最新恶意代码流量数据进行测试,该方法对新发现
【机 构】
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四川大学 网络空间安全学院,四川 成都 610065;四川大学 电子信息学院,四川 成都 610065
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针对传统的IDS规则更新方法基本只能提取已知攻击行为的特征,或者在原有特征的基础上寻找最佳的一般表达式,无法针对当前发生的热点网络安全事件做出及时更新,提出基于威胁情报的自动生成入侵检测规则方法.文章分类模块使用Word2Vec进行特征提取,利用AdaBoost算法训练文章分类模型获取威胁情报文本;定位IoC所在的段落并使用条件共现度算法进行特征扩展和子文档重构,使用深度学习算法ResLCNN提取文章中的IoC数据;将所提取的IoC数据转化为入侵检测规则.通过对最新恶意代码流量数据进行测试,该方法对新发现的恶意代码的检测能力优于现有的入侵检测系统,能够提升计算机网络应对网络安全热点事件的能力.
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