机构名称：
¥ 1.0
摘要 - 从网络攻击中扣除要求从业人员对高级对手行为进行操作。网络智能智能（CTI）关于过去的网络攻击事件的报告描述了随时间的恶意行动链。要避免重复网络攻击事件，从业人员必须主动识别并防御反复出现的行动链，我们称这是时间攻击模式。在动作之间自动挖掘模式提供了有关过去网络攻击的对抗行为的结构化和可行的信息。本文的目的是通过从网络威胁情报报告中挖掘时间攻击模式来帮助安全从业人员对网络攻击的优先级和主动防御。为此，我们提出了Chronocti，这是一种自动化管道，用于开采过去网络攻击的网络智能智能（CTI）报告的时间攻击模式。要构建Chronocti，我们构建了时间攻击模式的地面真相数据集，并应用最先进的大语模型，自然语言处理和机器学习技术。我们将ChronoCTI应用于一组713个CTI报告，在其中我们确定了124个时间攻击模式 - 我们将其分为9个模式类别。我们确定最普遍的模式类别是欺骗受害者用户执行恶意代码来发起攻击，然后绕过受害者网络中的反恶意软件系统。基于观察到的模式，我们主张组织培训用户有关网络安全最佳实践，引入功能有限的不变操作系统以及执行多用户身份验证。此外，我们提倡从业人员利用Chronocti和设计对策的自动化矿化能力，以应对重复的攻击模式。
从网络智能报告中挖掘时间攻击模式
主要关键词
相关文件推荐
