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APT-MMF: 基于多模态和多级特征融合的高级持续性威胁行为者归因方法
提出了一种基于多模式和多层次特征融合的高级持续性威胁行为者归因方法，该方法利用异构属性图来表征高级威胁报告及其威胁迹象的信息，并提取融合多模式特征以构建全面的节点表示，进而设计多层次的异构图注意力网络来学习高级威胁报告节点的深层隐藏特征，结
PDF4 months ago
基于机器学习的对攻击进行归因中，从低层攻击模式到高级攻击模式对网络威胁行为者的实证评估
通过实证评估攻击模式和高级威胁指标在网络威胁归因中的有效性，实验结果表明，相比于低级威胁指标训练模型 40% 的准确率，高级威胁指标训练模型能够以 95% 的准确率有效进行网络攻击归因。
PDFa year ago
ThreatCrawl：基于 BERT 的网络安全领域聚焦爬虫
该研究发现，使用自然语言处理（NLP）提取威胁情报数据的方法已经被提出，但是文档搜索的问题并没有得到解决。本文提出了一种新的基于 BERT 的聚焦爬虫 ThreatCrawl，可以动态地分类文档并适应其爬行路径，能够成功地找到相关文档，并修
PDFa year ago
网络安全的拓扑数据分析综述
论文介绍了利用拓扑数据分析技术在网络安全领域进行数据分析和机器学习的工作，为研究人员提供了一个有潜力提升网络安全数据科学的新方向。
PDF2 years ago
KDD学习恶意软件行为的可解释表示
本文介绍了一种使用专业检测器和神经网络来识别威胁和恶意软件的方法，并且使用集成梯度方法来突出表现出威胁的特征行为模式，最后通过大规模数据的实验，探索了卷积神经网络、LSTMs 和变形金刚网络的有效性及无监督预训练技术在检测 njRAT 等恶
PDF3 years ago
ACL基于神经网络序列标注的威胁指标自动识别
本研究提出了一种基于神经网络的序列标注模型来自动识别网络入侵的迹象（IOCs），不需要专家级别的网络安全知识，通过对多个 token 拼写特征使用注意力机制，该模型可以从网络安全报告中识别出低频 IOCs，并取得了 88% 以上的平均 F1
PDF6 years ago