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一种基于图神经网络的高鲁棒性威胁狩猎系统与方法

摘要

本发明提出一种基于图神经网络的高鲁棒性威胁狩猎系统及方法,所述方法包括如下步骤:步骤1、将主机的系统行为数据收集并保存到系统行为数据库中;步骤2、溯源图构建步骤,使用不同粒度的系统行为构建溯源图,所述系统行为包括内核层,操作系统层,应用层的行为;步骤3、利用Locating算法初步筛选溯源图,得出可疑子图;步骤4、查询图生成,根据威胁情报描述的攻击行为生成查询图,使用图神经网络模型为每个可疑子图计算其与查询图的匹配分数,分数超过阈值则发出告警。

著录项

  • 公开/公告号CN112269316B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院信息工程研究所;

    申请/专利号CN202011168793.X

  • 申请日2020-10-28

  • 分类号G05B13/04;

  • 代理机构北京科迪生专利代理有限责任公司;

  • 代理人张乾桢

  • 地址 100093 北京市海淀区闵庄路甲89号

  • 入库时间 2022-08-23 13:47:45

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-07

    授权

    发明专利权授予

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