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核心概念
本文提出了TREC,這是首次利用深度學習技術從溯源圖中識別APT戰術/技術的嘗試。TREC通過異常檢測、子圖採樣和少樣本學習等技術,解決了樣本稀缺和標註困難的問題。
摘要
本文提出了TREC,這是首次利用深度學習技術從溯源圖中識別APT戰術/技術的嘗試。TREC包括以下四個模塊:
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溯源圖構建模塊:持續收集內核級系統事件並構建溯源圖。
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NOI檢測和子圖採樣模塊:首先使用異常檢測模型檢測潛在的惡意節點(NOI),然後採用子圖採樣算法從溯源圖中分割出涵蓋個別APT技術實例的子圖。
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技術子圖表示模塊:使用異構圖神經網絡對技術子圖進行表示學習,捕捉不同類型節點的重要性差異。
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APT技術識別模塊:採用Siamese神經網絡的少樣本學習策略,將APT技術識別問題轉化為樣本對比分析,以減少對每種APT技術的訓練樣本需求。
實驗結果表明,TREC在APT戰術識別和APT技術識別方面都顯著優於現有系統。
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arxiv.org
TREC: APT Tactic / Technique Recognition via Few-Shot Provenance Subgraph Learning
統計資料
平均每個溯源圖樣本包含8957個節點和4個NOI。
每種APT技術/子技術平均只有18/10個訓練樣本。
引述
無
深入探究
如何進一步提高TREC在少樣本情況下的識別性能?
要進一步提高TREC在少樣本情況下的識別性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：透過數據增強技術生成更多的樣本，例如對現有的APT技術子圖進行隨機變換、添加噪聲或進行小幅度的結構改變，這樣可以擴大訓練數據集的多樣性，從而提高模型的泛化能力。
多任務學習：將APT技術識別與其他相關任務（如異常檢測或行為分類）結合，通過共享學習的特徵來提高模型的整體性能。這樣可以利用其他任務的數據來輔助少樣本的APT技術識別。
改進的Siamese網絡架構：探索更複雜的Siamese網絡架構，例如引入注意力機制或圖卷積網絡（GCN），以更好地捕捉子圖之間的相似性，從而提高識別準確性。
自監督學習：利用自監督學習方法，從未標記的數據中學習有用的特徵，這樣可以在缺乏標記數據的情況下，提升模型的學習能力。
集成學習：結合多個模型的預測結果，通過集成學習方法（如隨機森林或Boosting）來提高識別的穩定性和準確性，特別是在少樣本的情況下。
TREC是否可以應用於其他類型的網絡攻擊行為識別?
是的，TREC的框架可以應用於其他類型的網絡攻擊行為識別。由於TREC基於溯源圖的學習方法，這種方法可以擴展到其他攻擊類型，例如：
網絡釣魚攻擊：通過分析用戶行為和網絡流量的溯源圖，TREC可以識別出可疑的網絡釣魚活動，從而提高防範能力。
惡意軟件行為識別：TREC可以用於分析惡意軟件的行為模式，通過捕捉其在系統中的活動來識別其技術和策略。
內部威脅檢測：在企業環境中，TREC可以幫助識別內部人員的可疑行為，通過分析其操作的溯源圖來發現潛在的內部威脅。
DDoS攻擊識別：通過分析流量的溯源圖，TREC可以識別出異常的流量模式，從而檢測和防範DDoS攻擊。
除了溯源圖,TREC是否可以利用其他類型的數據源進行APT攻擊分析?
除了溯源圖，TREC還可以利用其他類型的數據源進行APT攻擊分析，這些數據源包括：
網絡流量數據：通過分析網絡流量的特徵，TREC可以識別出異常的流量模式，這些模式可能與APT攻擊有關。
系統日誌：系統日誌中記錄的事件可以提供有關系統行為的詳細信息，TREC可以利用這些日誌數據來識別可疑活動。
行為分析數據：通過用戶行為分析（UBA）數據，TREC可以識別出異常的用戶行為，這些行為可能是APT攻擊的前兆。
威脅情報數據：結合外部的威脅情報數據，TREC可以更好地識別已知的APT攻擊模式，並提高對新型攻擊的預測能力。
虛擬環境數據：在虛擬環境中進行的攻擊模擬可以生成大量的數據，這些數據可以用來訓練和測試TREC模型的識別能力。
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