【摘 要】
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APT(advanced persistent threat)攻击潜伏时间长,目的性强,会通过变种木马、勒索病毒、组建僵尸网络等手段从内部瓦解企业安全堡垒.但现有攻击溯源方法都只针对单一日志或流
【机 构】
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西安电子科技大学网络与信息安全学院,西安电子科技大学计算机科学与技术学院,西安电子科技大学人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(61902291),中国博士后基金项目(2019M653567),陕西省自然科学基金项目(2019JM-425),中央高校基本科研业务费专项资金(JB191507)。
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APT(advanced persistent threat)攻击潜伏时间长,目的性强,会通过变种木马、勒索病毒、组建僵尸网络等手段从内部瓦解企业安全堡垒.但现有攻击溯源方法都只针对单一日志或流量数据,这导致了无法追溯多阶段攻击的完整过程.并且因为日志条目间关系复杂,日志关系图中会产生严重的状态爆炸问题,导致难以对攻击进行准确的分类识别.同时,在利用日志及流量数据进行攻击溯源过程中,很少考虑到数据隐私保护问题.为解决这些问题,提出了一种具有隐私保护的基于图卷积神经网络的攻击溯源方法.通过监督学习解决了因多
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