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面向APT攻击的溯源和推理研究综述
作者姓名:杨秀璋  彭国军  刘思德  田杨  李晨光  傅建明
作者单位:武汉大学 国家网络安全学院, 湖北 武汉 430072;空天信息安全与可信计算教育部重点实验室 (武汉大学 国家网络安全学院), 湖北 武汉 430072;贵州大学 贵州省大数据产业发展应用研究院, 贵州 贵阳 550025
基金项目:国家自然科学基金(62172308, 61972297, 62172144, U1636107, 62062019)
摘    要:
高级可持续性威胁(advanced persistent threat, APT)是一种新型网络攻击, 具有极强的组织性、隐蔽性、持续性、对抗性和破坏性, 给全球网络安全带来严重危害. 传统APT攻击防御倾向于构建模型检测攻击的恶意性或识别家族类别, 以被动防御为主, 缺乏全面及深入地梳理APT攻击溯源和推理领域的工作.
基于此, 围绕APT攻击的溯源和推理的智能化方法开展综述性研究. 首先, 提出APT攻击防御链, 有效地将APT攻击检测、溯源和推理进行区分和关联; 其次, 详细比较APT攻击检测4个任务的相关工作; 然后, 系统总结面向区域、组织、攻击者、地址和攻击模型的APT攻击溯源工作; 再次, 将APT攻击推理划分为攻击意图推理、攻击路径感知、攻击场景还原、攻击阻断和反制这4个方面, 对相关研究进行详细总结和对比; 最后, 讨论APT攻击防御领域的热点主题、发展趋势和挑战.


关 键 词:高级可持续威胁  网络安全  攻击溯源  攻击推理  人工智能
收稿时间:2023-02-12
修稿时间:2023-05-10
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