(中国科学院信息工程研究所 北京 100093) (中国科学院大学网络空间安全学院 北京 100049) (fengyun@iie.ac.cn)
出版日期: 2021-05-01基金资助:国家自然科学基金项目(61902396)；中国科学院青年创新促进会(2019163)；中国科学院战略性先导科技专项项目(XDC02040100)；中国科学院网络测评技术重点实验室资助；网络安全防护技术北京市重点实验室资助An Unsupervised Method for Timely Exfiltration Attack Discovery
Feng Yun, Liu Baoxu, Zhang Jinli, Wang Xutong, Liu Chaoge, Shen Mingzhe, Liu Qixu(Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100093) (School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049)
Online: 2021-05-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61902396), the Youth Innovation Promotion Association of Chinese Academy of Sciences (2019163), the Strategic Priority Research Program of Chinese Academy of Sciences (XDC02040100), the Project of the Key Laboratory of Network Assessment Technology at Chinese Academy of Sciences, and the Project of Beijing Key Laboratory of Network Security and Protection Technology.摘要/Abstract
摘要： 近年来，窃密攻击成为了最严重的网络安全威胁之一.除了恶意软件，人也可以成为窃密攻击的实施主体，尤其是组织或企业的内部人员.由人实施的窃密很少留下明显的异常痕迹，给真实场景中攻击的及时发现和窃密操作的分析还原带来了挑战.提出了一个方法，将每个用户视为独立的主体，通过对比用户当前行为事件与其历史正常行为的偏差检测异常，以会话为单元的检测实现了攻击发现的及时性，采用无监督算法避免了对大量带标签数据的依赖，更能适用于真实场景.对算法检测为异常的会话，进一步提出事件链构建方法，一方面还原具体窃密操作，另一方面通过与窃密攻击模式对比，更精确地判断攻击.在卡内基梅隆大学的CERT内部威胁数据集上进行了实验，结果达到99%以上的准确率，且可以做到无漏报、低误报，证明了方法的有效性和优越性.
参考文献
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