软件学报

作者：黄克振，连一峰，冯登国，张海霞，吴迪，马向亮

单位：黄克振，中国科学院 软件研究所 可信计算与信息保障实验室, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 10004911,连一峰，中国科学院 软件研究所 可信计算与信息保障实验室, 北京 10019002,冯登国，中国科学院 软件研究所 可信计算与信息保障实验室, 北京 10019003,张海霞，中国科学院 软件研究所 可信计算与信息保障实验室, 北京 10019004,吴迪，中国网络安全审查技术与认证中心, 北京 10002005,马向亮，清华大学 集成电路学院, 北京 10008406

关键词：网络攻击事件;网络攻击者;溯源;网络攻击事件溯源;关系图;图嵌入

基金：国家重点研发计划(2020YFB1806504, 2018YFC0824801)

随着信息技术的飞速发展, 网络攻击事件频发, 造成了日益严重的经济损失或社会影响. 为了减少损失或预防未来潜在的攻击, 需要对网络攻击事件进行溯源以实现对攻击者的挖掘追责. 当前的溯源过程主要依赖于人工完成, 效率低下. 面对日益增加的海量溯源数据和日趋全面的溯源建模分析维度, 亟需半自动化或自动化的网络攻击者挖掘方法. 提出一种基于图模型的网络攻击溯源方法, 建立网络攻击事件溯源本体模型, 融合网络攻击事件中提取的线索数据和威胁情报数据, 形成网络攻击事件溯源关系图; 引入图嵌入算法自动学习嵌有关联线索特征的网络攻击事件特征向量, 进而利用历史网络攻击事件特征向量训练SVM(support vector machine)分类器, 并基于SVM分类器完成网络攻击者的挖掘溯源; 最后, 通过实验验证了该方法的可行性和有效性.

来源：2022年第2期

《软件学报》期刊编辑部

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