检索结果-南通市图书馆

计算机学报 2021年第5期44卷 882-896页

作者：王伟平宁翔凯宋虹鲁鸣鸣王建新中南大学计算机学院长沙410083

网络威胁指标(ioc)作为网络威胁的行为特征,可以按照标准组织起来并部署在安全系统中防御攻击.博客是重要的网络威胁情报来源,及时从中收集网络威胁指标能够快速应对新的安全威胁,但人工阅读并抽取ioc的方式耗时耗力,所以我们迫切需要... 详细信息

网络威胁指标(ioc)作为网络威胁的行为特征,可以按照标准组织起来并部署在安全系统中防御攻击.博客是重要的网络威胁情报来源,及时从中收集网络威胁指标能够快速应对新的安全威胁,但人工阅读并抽取ioc的方式耗时耗力,所以我们迫切需要一种从网络安全博客中自动抽取ioc的方法.为此,本文提出了一种面向网络安全博客的ioc自动抽取方法iAES(ioc Automatic Extraction System).该方法完成了博客的自动增量爬取、博客页面去噪预处理、结合文本特征和话题特征的博客分类、基于正则表达式匹配和深度学习模型的ioc语句识别、基于上下文语义相似性的ioc格式化.我们通过人工标记的方法建立了博客数据集、语句数据集和ioc数据集,分别对iAES与近期相关研究iACE进行测试,测试结果表明iAES在ioc博客分类、ioc语句分类和安全博客ioc抽取上的表现分别比iACE提升了9.46%、4.25%和7.11%.进而采用iAES对来自于29个安全博客网站的67682博文进行测试,并从自动获取的ioc语句中随机选取1000条进行人工验证,结果表明精确率达到94.3%.

关键词：网络安全网络威胁指标深度学习语句分类 ioc抽取

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