基于溯源图局部行为感知的高效威胁狩猎方法
Efficient threat hunting method based on local behavior perception of provenance graph
1. 贵州大学 计算机科学与技术学院, 贵阳 550025
2. 贵州大学 贵州省软件工程与信息安全特色重点实验室, 贵阳 550025
摘要
溯源图为检测高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat，APT)提供了细粒度的系统行为表示。现有威胁狩猎方法在大规模溯源图上面临候选子图规模膨胀、模型对实体属性依赖较强以及误报率高等问题。为解决以上问题，提出了一种基于溯源图局部行为感知的高效威胁狩猎方法PG-LBPHunt。PG-LBPHunt采用面向行为语义保留的子图采样与结构约简策略压缩溯源图规模，降低计算开销；设计了一种行为感知图相似性匹配模型用于候选子图的细粒度表示学习及跨图相似性匹配。实验证明，与现有方法相比，PG-LBPHunt将候选子图数量减少49%以上，候选子图平均规模缩减超过17%；同时，在公开数据集上最高达到98.81%的准确率和98.8%的F1分数。结果表明，PG-LBPHunt能在威胁情报描述与实际攻击不一致时确保威胁狩猎的准确性与鲁棒性。
基金项目
贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK[2023]重点001)
贵州省科技计划项目[黔科合支撑[2023]一般447]
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0133
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2027年第44卷 第1期
发布历史
[2026-08-27] 优先出版
引用本文
朱迪, 唐仁治, 朱佳乐, 等. 基于溯源图局部行为感知的高效威胁狩猎方法 [J]. 计算机应用研究, 2027, 44 (1). (2026-09-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0133. (Zhu Di, Tang Renzhi, Zhu Jiale, et al. Efficient threat hunting method based on local behavior perception of provenance graph [J]. Application Research of Computers, 2027, 44 (1). (2026-09-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0133. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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