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摘要：本发明提出了一种支持隐私保护的多方联合复杂APT攻击检测方法，包括数据收集与预处理，应用隐私保护技术，构建多方联合协作平台，多方数据分析和APT检测。本发明通过整合先进的隐私保护技术、图深度学习算法和多方联合协作机制，相对于现有技术，显著提升了APT攻击检测的准确性和效率，同时在保护数据隐私方面取得了重大进展。它不仅优化了资源利用，降低了单个组织的成本，还提高了系统的灵活性和可扩展性。此外，本发明支持实时数据分析，极大提高了网络安全威胁的响应速度，有效减少了潜在的损失和影响，为网络安全防御提供了一种更为全面和高效的解决方案。

主权项：1.一种支持隐私保护的多方联合复杂APT攻击检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、数据收集与预处理，具体包括：从网络和系统中收集原始数据，所述原始数据包括网络流量、系统日志和应用程序日志；从网络设备和安全设备中收集网络流量数据，所述网络流量数据包括数据包、TCP和或UDP流量统计数据；从操作系统中收集系统日志，所述系统日志包括系统事件、警告、错误信息；从应用程序中收集日志信息，所述日志信息包括交易日志、用户活动、系统调用；进行数据预处理，使用数据清洗方法处理收集的数据，包括去除无关数据、数据格式统一化；利用数据挖掘技术和利用统计分析和模式识别从预处理后的数据中提取关键特征，用于后续的APT攻击检测；步骤二、应用隐私保护技术，具体包括：应用数据匿名化技术实现个人或组织标识信息在数据中被去标识化；应用同态加密技术对提取的特征数据进行加密；部署安全多方计算，用于在不透露各自数据内容的情况下，参与方之间进行联合数据分析；步骤三、构建多方联合协作平台，具体包括：在所有参与的服务器上安装Docker，并为每个微服务创建独立的Docker容器；部署并配置Kubernetes集群，包括至少一个主节点和多个工作节点，利用Kubernetes的Pods运行和管理所述Docker容器；集成OAuth和OpenIDConnect协议，实现用户认证与授权机制；使用Kubernetes的监控工具，使用Prometheus和Grafana，监控微服务的健康状态和性能；步骤四、多方数据分析和APT检测，具体包括：采用基于属性的加密ABE方法对数据进行加密处理；将加密数据纳入采用安全多方计算或全同态加密技术的隐私保护计算框架中，使多个合作方能够在不透露各自数据内容的条件下共同进行数据分析；从大规模图数据中提取有用特征并识别异常行为，部署深度学习模型，采用图注意力网络和变分自编码器；通过注意力机制动态学习节点间的关系，利用变分自编码器通过重构输入数据学习潜在的高维特征，识别出网络中的异常模式。

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百度查询： 中国人民解放军61660部队 一种支持隐私保护的多方联合复杂APT攻击检测方法