龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种基于超图表征学习的APT恶意行为发现方法。本发明包括收集内核事件日志得到溯源图，对溯源图进行压缩，构建操作行为网络图；利用重叠社区发现算法得到操作行为网络图中所有进程的子社区，每个子社区形成一个超边；根据操作行为网络图提取进程的操作对象，将操作对象分配给相应的超边，形成超图结构；基于超图结构得到超边的特征矩阵训练超图神经网络，得到超图分类器；利用超图分类器进行APT恶意行为发现。本发明通过进程操作网络实现进程行为的高阶交互捕捉，基于构建的超图实现进程交互之间的深层次行为模式挖掘，基于超图的神经网络能对行为进行有效识别分类，具备更高的准确率。
主权项：1.一种基于超图表征学习的APT恶意行为发现方法，其特征在于，所述基于超图表征学习的APT恶意行为发现方法，包括：收集内核事件日志得到溯源图，对溯源图进行压缩；基于压缩后的溯源图构建基于进程的操作行为网络图，所述操作行为网络图包括进程、事件、时间段和操作对象；利用重叠社区发现算法得到操作行为网络图中所有进程的子社区，每个子社区形成一个超边；根据操作行为网络图提取进程的操作对象，将操作对象分配给相应的超边，形成超图结构，其中进程为超图结构的节点；基于超图结构将时间段、事件和操作对象嵌入到进程中，得到超边的特征矩阵；基于超边的特征矩阵形成超边的度矩阵、节点的度矩阵和权重矩阵训练超图神经网络，得到超图分类器；利用超图分类器进行APT恶意行为发现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于超图表征学习的APT恶意行为发现方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号