一种基于图神经网络的高鲁棒性威胁狩猎系统与方法

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摘要

本发明提出一种基于图神经网络的高鲁棒性威胁狩猎系统及方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、将主机的系统行为数据收集并保存到系统行为数据库中；步骤2、溯源图构建步骤，使用不同粒度的系统行为构建溯源图，所述系统行为包括内核层，操作系统层，应用层的行为；步骤3、利用Locating算法初步筛选溯源图，得出可疑子图；步骤4、查询图生成，根据威胁情报描述的攻击行为生成查询图，使用图神经网络模型为每个可疑子图计算其与查询图的匹配分数，分数超过阈值则发出告警。

基本信息

专利标题：

一种基于图神经网络的高鲁棒性威胁狩猎系统与方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112269316A

申请号：

CN202011168793.X

公开（公告）日：

2021-01-26

申请日：

2020-10-28

授权号：

CN112269316B

授权日：

2022-06-07

发明人：

于爱民魏仁政蔡利君马建刚孟丹

申请人：

中国科学院信息工程研究所

申请人地址：

北京市海淀区闵庄路甲89号

代理机构：

北京科迪生专利代理有限责任公司

代理人：

张乾桢

优先权：

CN202011168793.X

主分类号：

G05B13/04

IPC分类号：

G05B13/04