网络安全领域智能语义分析技术研究

摘要

随着互联网技术的不断发展,网络安全事件不断增多,网络攻击手段和网络安全威胁也在不断升级.电子邮件作为目前企业的常用沟通工具更是高级网络攻击和网络犯罪的重点目标.高级持久威胁(APT)攻击、账户接管(ATO)攻击、高级商务电子邮件欺诈(BEC)攻击等攻击层出不穷.传统的钓鱼邮件安全检测系统已不能抵御日益复杂的网络攻击,面临着新的挑战.本文提出了一种基于语义分析的网络钓鱼邮件检测模型.在模型匹配的检测机制中,检测能力完全取决于是否有足够多的恶意样本.在邮件钓鱼攻击的核心是语义攻击的本质上,提出了一种通过语义分析的检测机制在引擎样本库中扩展模型的方法.通过对邮件钓鱼样本的一些固有及常见的特征,分析了邮件内容中字符之间的语义关系,并与语义模型进行了比较,从而将以往的单字符相似度识别转化为灵活的"语义级"字符理解识别.研究数据表明,采用该机制可以有效地按照邮件中的文字描述识别出钓鱼攻击,进而提高了准确识别出钓鱼邮件的概率.