【摘 要】
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从自然语言描述文本中提取网络攻击知识存在语义鸿沟,导致TTPs威胁情报自动化利用低.为提高威胁情报自动分析效率,设计并实现了基于ATT&CK的APT攻击语义规则.首先,构建带标签
【机 构】
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信息工程大学 数学工程与先进计算国家重点实验室 郑州 中国 450001;信息工程大学 数学工程与先进计算国家重点实验室 郑州 中国 450001;国家数字交换系统工程技术研究中心 郑州 中国 450
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61502528)资助。
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从自然语言描述文本中提取网络攻击知识存在语义鸿沟,导致TTPs威胁情报自动化利用低.为提高威胁情报自动分析效率,设计并实现了基于ATT&CK的APT攻击语义规则.首先,构建带标签的有向图语义规则模型,对自然语言文本描述的攻击技术进行知识化描述;其次,定义语义规则,阐释网络实体属性及其逻辑运算关系的形式化描述方法;最后,利用关键词组识别、知识抽取等自然语言处理技术,从攻击技术文本中抽取形成123个APT攻击语义规则,涵盖ATT&CK的115项技术和12种战术.利用模拟场景采集的APT攻击日志数据,对语义规则进行验证,实验结果表明,语义规则检出率达到93.1％,并具备一定的攻击上下文信息还原能力,可有效支撑威胁检测分析.
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