一种基于攻击图的高级持续威胁检测方法北大核心CSCD

针对传统入侵检测工具无法检测高级持续威胁(Advanced Persistent Threat,APT)攻击和威胁警报疲劳问题,文章提出一种基于攻击图的APT检测方法 ADBAG(APT Detection Based on Attack Graph),该方法根据网络拓扑、漏洞报告等信息生成攻击图,并利用攻击图对攻击者行为进行预先分析,有效解决了威胁警报疲劳问题。文章结合ATT&CK(Adversarial Tactics,Techniques and Common Knowledge)模型和APT攻击三相检测模型,设计了一种缺失路径匹配评分算法,从攻击全局角度分析和检测APT攻击。同时,设计了基于灰名单的多攻击实体关联方法,以保证生成的APT攻击证据链的准确性。在公开数据集上进行实验,实验结果表明,ADBAG可以有效检测APT攻击,并能够检测基于零日漏洞的APT攻击,进一步定位攻击影响范围。