申请/专利权人：杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117743943A

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/22;G06N3/045;G06N3/042;G06F18/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于孪生图注意力网络的ATTCK攻击技术识别方法和装置，包括：1采集攻击技术样本：针对ATTCK攻击模型中的每个攻击技术进行模拟攻击，并采集和构建系统事件关联图。2构建并训练孪生图注意力网络得到攻击技术分类模型；3利用攻击技术分类模型对攻击技术样本进行分类。该方法的优势在于：1采集了内核日志中的多种类的真实攻击数据，检测粒度更细。2采用异构图进行图的构建，能反映复杂的攻击行为。3基于孪生神经网络训练相似度模型，克服了攻击样本少的缺点。

主权项：1.一种基于孪生图注意力网络的ATTCK攻击技术识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对ATTCK攻击模型中每类攻击技术进行模拟攻击，并采集模拟攻击过程中的系统事件数据作为有标签的攻击技术样本，为有标签的攻击技术样本构建攻击子图；构建孪生图注意力网络，包括输入层、特征层以及交互层，其中，输入层用于输入两个攻击子图，特征层采用异构图注意力网络用于表征两个攻击子图的子图表征向量，交互层用于计算两个子图表征向量之间的相似度，基于相似度构建损失函数并优化孪生图注意力网络参数，得到攻击技术分类模型；利用参数优化的攻击技术分类模型中特征层提取实时攻击技术样本的实时子图表征向量，并通过交互层计算实时子图表征向量与每个有标签的攻击技术样本的子图表征向量相似度对实时攻击技术样本进行攻击类型识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院 一种基于孪生图注意力网络的ATT&CK攻击技术识别方法和和装置

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