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摘要：本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种基于恶意意图表征图的APT攻击检测方法。本发明包括收集系统溯源事件流，构建知识图谱，利用知识图谱和标签构建恶意意图表征图；采用WL图核方法提取节点的结构特征，根据标签提取节点的恶意意图特征；将结构特征和恶意意图特征的融合特征输入变分自编码器模型，得到重建特征；比较融合特征与重建特征，检测节点是否为异常节点。本发明通过构建恶意意图表征图检测APT攻击，相较于传统APT的攻击检测，融合了更多的特征。更多的特征使得检测效果更好，进一步减少了误报，这是因为结构特征的变化对模型的影响变小，模型不仅仅关注了结构上的特征变化，还关注了节点的恶意行为倾向变化。
主权项：1.一种基于恶意意图表征图的APT攻击检测方法，其特征在于，所述基于恶意意图表征图的APT攻击检测方法，包括：收集系统溯源事件流，将系统溯源事件流转换为节点和边并构建知识图谱，根据节点的行为和标签传递规则为节点分配对应的恶意意图标签，利用知识图谱和恶意意图标签构建恶意意图表征图；采用WL图核方法提取节点的结构特征，根据恶意意图标签提取节点的恶意意图特征；对每个节点的结构特征和恶意意图特征进行归一化处理并进行拼接，得到融合特征，将融合特征输入变分自编码器模型，得到重建特征；用余弦相似度将融合特征与重建特征进行比较，当差值大于预设的异常阈值时，当前节点是异常节点，当差值小于等于预设的异常阈值时，当前节点是良性节点。
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百度查询： 浙江工业大学 一种基于恶意意图表征图的APT攻击检测方法
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