攻击链与流量检测结合的威胁情报分析方法

"这篇论文研究了基于攻击链和网络流量检测的威胁情报分析方法，旨在改进传统安全产品在检测新型威胁上的不足。通过分析网络异常流量，提取情报并以机器可读格式共享，以实现协同防御。论文提到了熵值序列链、异常时间点的特征项分类统计以及频繁模式挖掘等技术，用于还原攻击过程。实验证明这种方法能有效检测异常流量并提取威胁情报指标。" 这篇研究论文聚焦于网络安全领域的威胁情报分析，特别是如何利用攻击链模型和网络流量检测来提升威胁检测的效率和准确性。随着网络威胁的日益复杂，传统的基于特征检测的安全解决方案逐渐力不从心，因此，研究提出了一种新的分析方法。该方法的核心是结合攻击链的概念，这是一种描述攻击者逐步推进攻击步骤的模型，每个链上的环节代表了攻击的一个阶段。 首先，论文介绍了对网络异常流量的检测。网络流量分析是网络安全的关键环节，异常流量可能预示着潜在的攻击活动。通过分析流量特征及其相互关系，研究人员使用熵值序列链作为工具，这有助于识别流量模式并将其与攻击链的各个阶段相对应。 其次，对于每个异常时间点，研究进行了特征项的分类统计，并计算支持度，这是数据挖掘中常见的频繁模式挖掘技术。支持度计数用于找出特征间的关联性，这些频繁项集模式可以揭示潜在的攻击行为模式。 最后，结合攻击链各阶段的特性，研究方法试图重建攻击过程，从而更准确地识别和定位威胁。通过这种方式，可以更早地发现攻击迹象，为防御者提供宝贵的时间来采取应对措施。 仿真结果证实了该方法的有效性，它能够有效地检测网络中的异常流量，并从中提取出威胁情报指标，这对于提升整体的网络安全防御能力具有重要意义。该研究的背景涉及民航局的多个科技资助项目，强调了这一领域对安全技术研究的重视。 这篇论文提出的基于攻击链和网络流量检测的威胁情报分析方法，为网络安全防御提供了新的思路，特别是在面对新型威胁时，这种方法有望成为提升防御能力的重要工具。通过深入理解和应用这些技术，可以更好地预测、预防和应对网络攻击，保护关键信息基础设施的安全。