APT样本逻辑表达式生成算法IOCG研究

"这篇论文研究了APT样本逻辑表达式生成算法，旨在解决现有IOC的局限性，提高情报分析效率和检测效果。论文作者为杜镇宇、李翼宏和张亮，发表在《计算机工程与应用》杂志2018年第1期。" 在当前的网络安全环境中，高级持续性威胁（APT）攻击已成为一个主要的安全威胁，以其高度的隐蔽性、持久性和破坏性引起广泛关注。APT攻击通常针对特定目标，利用各种先进的技术手段进行长期的渗透和监控。为了防御这样的攻击，研究人员提出了APT威胁感知、威胁表示和威胁共享三个主要策略。 APT威胁感知阶段，主要是通过收集攻击样本，从中提取关键信息，如漏洞利用、C&C（命令与控制）服务器地址和静态文件特性。在APT威胁表示阶段，这些信息被整理成攻击指示器（IOCs），以便后续的分析和共享。然而，现有的IOC生成方法存在一定的局限性，它们的逻辑关系通常是固定的，逻辑项数量不变，导致生成的IOC规模庞大且难以适应一类样本的表示。此外，处理这些特征可能耗费大量时间和资源。 针对上述问题，论文提出了名为IOCG（Indicator of Compromise Generate）的新算法。该算法基于威胁情报共享理论，能够自动生成可机读的逻辑表达式，有效地描述APT样本的特征。IOCG算法的独特之处在于它可以动态调整逻辑关系，根据样本的特性和变化生成相应的逻辑表达式，从而克服了传统方法的局限性。 在实验部分，研究者运用自助法对APT1样本进行抽样，将样本分为实验集和训练集。他们分别使用IOCG算法和IOC_Aware插件对训练集生成逻辑表达式，并比较两者的表达式本身和检测效果。实验结果显示，IOCG算法不仅有效，而且在提高检测效果方面具有优势。 这篇论文的研究成果对于提升APT防御能力，尤其是优化IOC生成过程，有着重要的理论和实践意义。IOCG算法的提出有助于减少冗余特征处理的时间消耗，加快情报分析和共享的速度，从而更好地应对不断演变的APT攻击态势。未来的研究可以进一步探索如何将这种算法应用于实际的网络安全系统中，以增强整体的防御机制。