【技术实现步骤摘要】
一种模拟盗用敏感数据感知潜伏性APT攻击的方法
本专利技术涉及计算机网络安全
，特别是一种模拟盗用敏感数据感知潜伏性APT(AdvancedPersistentThreat)攻击的方法。技术背景APT并不是指某种特定病毒，而是黑客用先进的手段对目标进行长期、持续性的网络攻击，目标通常是高价值的企业、政府机构以及敏感信息。棱镜门事件爆发后，中国已明确成为遭受网络攻击的主要国家之一。360威胁情报中心发布的《2017中国高级持续性威胁(APT)研究报告》显示，截至2017年12月底，360威胁情报中心已累计监测到的针对中国境内目标发动攻击的境内外APT组织38个，2017年全年，这些APT组织发动的攻击行动，至少影响了中国境内超过万台电脑，攻击范围遍布国内31个省级行政区，其中政府机构占攻击目标的比例为50％，可见APT已严重威胁到国家重要机构的信息安全。此外，美国国防部的HighLevel网络作战原则中，明确指出针对APT攻击行为的检测与防御是整个风险管理链条中至关重要的一部分。近年来，高级持续性威胁攻击事件不断出现...
【技术保护点】
1.一种模拟盗用敏感数据感知潜伏性APT攻击的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)、建立由随机数组生成的二阶数组组成的数据环境，并对数据环境中的数据源进行标签化编制序列A[a
【技术特征摘要】
1.一种模拟盗用敏感数据感知潜伏性APT攻击的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)、建立由随机数组生成的二阶数组组成的数据环境，并对数据环境中的数据源进行标签化编制序列A[a1,a2,...ai,...an]，其中ai是第i个序列，利用系统日志还原、抽取和筛选标签化序列A[a1,a2,...ai,...an]，基于神经网络的属性值提取方法进行数据标注，生成特征序列A，形成数据模型；其中；
2)、设定若干数据源发送目标，与数据环境中数据源建立数据通道，每个通道编制一个代码，将所有代码记录进行序列化形成数据集B[b1,b2,...bi,...bn]，其中bi为第i个序列，利用流量分析仪，采用KTAM分析数据流量波动，生成流量序列B；
3)、对序列A和序列B进行组合计算，匹配，使用TF-IDF算法找出序列A和序列B的相同特征值，生成序列A和序列B各自的特征向量，计算两个特征向量的余弦相似度，值越大就表示越相似，并按照余弦值的大小排序得到AB组合特征库，并将AB组合特征库作为系统的正常序列库；
4)、每个向量数据均具有时间戳，将盗取数据病毒的释放时间作为时间戳作为变量加入计算，使用100Hz的采样率由时间戳组成特定的时间向量得出病毒特征时序组图，同时监控系统的实时序列；
5)、计算病毒释放后的实时序列与释放前的正常序列的差异度，并根据差异度判断系统是否可能存在潜伏性APT。
2.如权利要求1所述的模拟盗用敏感数据感知潜伏性APT攻击的方法，其特征在于：步骤2)中所述采用KTAM分析数据流量波动，包括流量速率、链路利用率、不同协议层的协议分布和包大小。
3.如权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈涵，王真，王睿，赵洪华，朱卫星，付印金，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军工程大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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