本报告介绍了APT攻击行为的基本概念，展示了APT攻击行为表示的方法原理，并分别讲述了面向恶意流量数据场景下的攻击行为检测技术和面向开源威胁情报场景下的攻击行为提取方法，最后简要梳理了了解APT攻击行为表示的应用场景与发展前沿。
APT攻击行为表示-门元昊原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/05/19/apt%e6%94%bb%e5%87%bb%e8%a1%8c%e4%b8%ba%e8%a1%a8%e7%a4%ba/
跨语言命名实体识别
上一篇
2024年5月18日 下午9:20
深度学习模型后门攻击检测
下一篇
2024年5月20日 下午8:49
相关推荐
-
浅谈TCP/IP协议栈
本次报告从TCP/IP四层模型出发，讲解了分层模型的原理和意义，并系统地从底层到顶层分别讲解了数据链路层、传输层和网络层这三层的主要协议和这些协议的实现原理。通过此次学术报告可以清…
-
二进制代码反编译技术
二进制代码反编译技术在漏洞检测、恶意代码分析等逆向工程领域中具有重要应用，显著提升了全检安全分析的效率与深度。该技术有助于高效理解和重构二进制程序，支持其修复、维护与再开发。本次报…
-
成员推理攻击
成员推理攻击（Membership Inference Attack）作为一种隐私攻击方法，其攻击对象是机器学习目标模型，攻击目标是推理一条或一批数据是否作为目标模型的训练集，以此…
-
聚类知识及其初始化问题
聚类学习作为机器学习中最为常用的算法，已经广泛的应用于许多领域。本文主要介绍聚类的一些基础知识，并且以概率聚类模型为例，并讲解一个聚类算法：基于t分布的熵惩罚最大期望算法，使大家对…
-
基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘
本次学术报告面向基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘，首先定义二进制缺陷检测子任务的基本概念和TIPO，其后介绍模糊测试、符号执行等动态缺陷检测方法，最终具体讲解了三种基于深度学习的二…
-
LDA主题模型浅析
LDA主题模型可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要…
-
对抗样本攻防的两种奇思妙想
围绕图像对抗样本攻防这一核心主题，介绍以 Block Shuffle & Rotation（BSR） 为代表的迁移攻击增强策略，以及以 Delta Data Augment…
-
模型窃取
机器学习，尤其是神经网络，已广泛部署在行业环境中，模型通常被部署为预测服务。但是，具有对模型的查询访问权的对手可以窃取该模型以获得与远程目标模型基本一致的替代模型，这就是模型窃取攻…
-
基于因果推理的对抗防御方法
基于因果推理的对抗防御方法通过因果干预、特征解耦与不变性学习，识别并强化数据中的因果特征，抑制模型对伪相关与“捷径特征”的依赖，从而在机理上增强模型的泛化能力和抗干扰能力，使其在遭…
-
DEEP-GAUSSIAN-MIXTURE-MODEL
近年来，尽管针对监督任务的深度模型取得了巨大成功，但机器学习和统计学界对深度聚类方 法的研究有限。在这次学术报告中，我们将讨论深度高斯混合聚类，一个由经典高斯混合模型推广而来 的强…
