面向APT攻击的关联分析检测模型研究.docx

面向APT攻击的关联分析检测模型研究
随着信息化进程的不断推进，互联网的普及，网络攻击的风险也变得越来越高。其中，APT（AdvancedPersistentThreat）攻击是一种特定的网络攻击形式，通过长期的入侵行为，旨在获取用户的敏感信息或者控制用户的信息系统。
针对APT攻击，关联分析检测模型是一种比较有效的排查手段。关联分析主要是通过寻找和分析数据中的共现关系，揭示数据集中隐藏的模式和规律。在网络安全领域，关联分析检测模型主要是基于网络活动行为、攻击手段、攻击目标和攻击者信息等方面，对网络数据进行深度分析和挖掘，从而能够快速定位威胁源，有效提升网络安全防御的能力。
在关联分析检测模型中，它主要基于以下三点来确定模型的输入：
1、系统或网络配置:要通过关联分析模型定位攻击源，首先需要收集系统和网络配置信息，包括主机名、IP地址、服务、进程、端口等元数据信息。
2、安全事件日志:安全事件日志是指针对排查威胁源的攻击事件日志信息，这些日志包含了访问违规内容，未授权登录等有用的攻击信息。
3、网络线路流量:网络线路流量是指网络上的通信流量，通过统计网络数据流量、协议通信模式、传输的数据包和目的地址等信息，可以帮助检测模型更好地理解系统运行环境中的物理和逻辑拓扑结构。
在模型输入确定之后，关联分析检测模型主要通过以下两个步骤进行：
1、建立关联映射:根据模型输入信息中的元数据信息和事件日志，建立关联映射矩阵，该矩阵用于对日志信息进行统计和分析。关联映射主要包括事件信息、用户访问信息、IP地址和协议信息等。
2、关联模型分析:基于建立的关联映射矩阵，研究员就可对统计数据进行分析，并通过模型识别在该数据集中隐藏的威胁源。通过这些结果的多维分析，模型的有效性得以验证。
在进行完上述步骤之后，使用者应该可以获取以下几个方面的信息：
1、威胁源定位：依据模型分析结果，系统管理员可以通过确切的方法确定威胁源的位置，从而可以更准确地采取必要的措施打击威胁。
2、威胁类型识别：通过关联模式分析，确定所要面对的威胁类型（例如，攻击者可能从哪里入侵，利用什么样的漏洞等），有助于管理员更加针对性地对攻击进行响应。
3、预测和预警系统：关联分析检测模型可以通过将多个数据集之间的信息关联起来，有效提高预测和预警系统的性能。在网络攻击的预测中，信息的关联和分析是必须的，以便在之前未识别出威胁的情况下，发现任何预示威胁的迹象。
综上所述，关联分析检测模型是一种有效的网络攻击检测工具，能够系统地分析网络数据，并从中发现威胁源和攻击类型。在APT攻击中应用这种模型，可以快速发现威胁，准确快速地定位攻击源，并为进一步的网络安全防御工作提供必要的支持。