[发明专利]一种基于威胁特征融合与元学习的APT攻击检测方法在审
| 申请号： | 202310091225.1 | 申请日： | 2023-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN116248367A | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 李高磊;邵长捷;李建华;周志洪;刘文杰;张量 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;北京瑞星网安技术股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06F18/25;G06F18/214;G06F18/241;G06N3/0464;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于威胁特征融合与元学习的APT攻击检测方法，包括：特征融合：通过时间戳将系统日志syslog与网络流量进行对齐，通过Padding技术将不同维度的数据融合为元任务，并基于元学习将融合后的数据分拆为支持集和查询集；构建APT攻击检测模型；基于元学习预训练APT攻击检测模型：基于支持集训练模型，更新模型参数，用一组支持集学习初始化状态；基于查询集计算局部梯度，优化模型参数，提升模型泛化能力；基于按需微调机制优化预训练的APT攻击检测模型；基于训练完成的APT攻击检测模型进行APT攻击检测。与现有技术相比，本发明能够在攻击样本极少且类不平衡的条件下实现对高隐蔽未知APT的高效检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 威胁 特征 融合 学习 apt 攻击 检测 方法 | ||
【主权项】：
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