結(jié)合動(dòng)態(tài)行為和靜態(tài)特征的APT攻擊檢測方法

摘要： 針對APT攻擊網(wǎng)絡(luò)流量難以獲得，模擬的數(shù)據(jù)與現(xiàn)實(shí)又很難匹配的問題，提出了一種基于動(dòng)態(tài)行為和靜態(tài)特征結(jié)合的APT攻擊檢測方法。采用Noriben沙箱提取待測軟件的進(jìn)程行為、文件行為、注冊表行為和網(wǎng)絡(luò)行為構(gòu)建動(dòng)態(tài)行為特征集，基于Transformer-Encoder算法識別APT惡意軟件的準(zhǔn)確率達(dá)到了95.8%。對識別出的APT惡意軟件進(jìn)行組織分類，提取軟件調(diào)用的DLL(dynam...