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基于ATT&CK的多目标恶意代码攻击行为动态识别方法
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作者 张高猛 闫印强 +1 位作者 任姣姣 孙俊虎 《长江信息通信》 2024年第9期131-133,共3页
随着网络攻击者技术手段的发展,恶意代码的类型逐渐多样化。目前多目标恶意代码攻击行为检测存在检测准确度低、效率低等问题,为了解决方法中存在的问题,提出基于ATT&CK的多目标恶意代码攻击行为动态识别方法。首先基于ATT&CK... 随着网络攻击者技术手段的发展,恶意代码的类型逐渐多样化。目前多目标恶意代码攻击行为检测存在检测准确度低、效率低等问题,为了解决方法中存在的问题,提出基于ATT&CK的多目标恶意代码攻击行为动态识别方法。首先基于ATT&CK模型构建恶意代码的语义规则;其次,通过Cuckoo沙箱获取API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)调用序列,并对其实行预处理以获取网络行为特征;最后,以获取的恶意代码语义规则为标准,采用卷积神经网络和双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)模型完成多目标恶意代码的攻击行为动态识别。实验结果表明,所提方法的多目标恶意代码攻击行为动态识别准确度更高、效率更快、效果更好。 展开更多
关键词 ATT&CK模型 多目标恶意代码攻击 恶意代码数据提取 映射算法 攻击行为提取
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