Som en av de allvarligaste typerna av cyberattacker har Advanced Persistent Threats (APT) orsakat stora problem på global nivå. APT hänvisar till en ihållande attack i flera steg i syfte att äventyra systemet och få information från det riktade systemet, som har potential att orsaka betydande skador och betydande ekonomiska förluster. Den exakta upptäckten och förutsägelsen av APT är en pågående utmaning. I detta arbete föreslås ett nytt maskininlärningsbaserat system kallat MLAPT, som kan exakt och snabbt upptäcka och förutsäga APT-attacker på ett systematiskt sätt. MLAPT löper genom tre huvudfaser: (1) Hotdetektion, där åtta metoder har utvecklats för att upptäcka olika tekniker som används under de olika APT-stegen. Genomförandet och valideringen av dessa metoder med verklig trafik är ett viktigt bidrag till den nuvarande forskningen; (2) Varningssamband, där ett korrelationsramverk är utformat för att koppla ihop resultaten av detektionsmetoderna, syftar till att identifiera varningar som kan relateras till och tillhöra ett enda APT-scenario; och (3) Attackförutsägelse, där en maskininlärningsbaserad förutsägelsemodul föreslås baserat på det korrelationsramverk som ska användas av nätverkssäkerhetsgruppen för att fastställa sannolikheten för tidiga varningar för att utveckla en fullständig APT-attack. MLAPT utvärderas experimentellt och det presenterade systemet kan förutsäga APT i sina tidiga steg med en förutsägelse noggrannhet på 84,8 %.
Användningen av ett anomalibaserat maskininlärningssystem, Maskininlärning Advanced Persistent Threat (MLAPT) föreslogs av REF.
Detection of advanced persistent threat using machine-learning correlation analysis
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}