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當前國際網(wǎng)絡(luò)安全形勢日益嚴峻，從已曝光的APT攻擊案例可以看出，大量具備高度經(jīng)濟價值或政府機構(gòu)成為APT攻擊的目標。包括國家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，如伊朗核電站入侵事件；大型跨國公司，如歐洲能源巨頭EDP遭勒索軟件攻擊；政府部門，如德國政府遭COVID-19釣魚攻擊；大型工業(yè)企業(yè)，如富士康美洲工廠勒索事件等。
APT攻擊具有攻擊方法多樣化、攻擊技術(shù)復(fù)雜先進、攻擊持續(xù)時間長等特點；傳統(tǒng)的安全設(shè)備堆砌與基于先驗規(guī)則的防護方式，例如規(guī)則匹配、威脅情報等技術(shù)，只能對已知的攻擊和威脅進行描述，無法識別未知的攻擊或者是尚未被描述成規(guī)則的攻擊和威脅。面對未知威脅和高級威脅，需要更加智能的手段去應(yīng)對。而基于大數(shù)據(jù)框架對企業(yè)的系統(tǒng)、應(yīng)用和用戶訪問行為數(shù)據(jù)進行高級分析及挖掘，引入安全智能分析和機器學(xué)習(xí)算法來檢測異常行為，已逐漸成為檢測未知威脅及高級威脅最行之有效的技術(shù)。
項目創(chuàng)新構(gòu)建了基于機器學(xué)習(xí)未知網(wǎng)絡(luò)威脅檢測的多種算法復(fù)合模型。采用報文處理、網(wǎng)絡(luò)的通信數(shù)據(jù)監(jiān)測、web未知威脅監(jiān)測等自研方法，建立了日常行為模型，實現(xiàn)了不依賴傳統(tǒng)特征庫的未知網(wǎng)絡(luò)威脅檢測及告警溯源；應(yīng)用搭載熵值惡意代碼機器學(xué)習(xí)模型的文件探針進行惡意文件訓(xùn)練及檢測，研制了高性能協(xié)議識別和入侵檢測信息采集模塊裝置，形成了AI行為、關(guān)聯(lián)分析、威脅情報、文件檢測、入侵檢測引擎系統(tǒng)，顯著提升了系統(tǒng)檢測準確度和實時響應(yīng)速度；研發(fā)了未知網(wǎng)絡(luò)威脅機器學(xué)習(xí)動態(tài)可視化檢測與回溯系統(tǒng)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集存儲、高性能分布式計算、實時分析告警、網(wǎng)絡(luò)威脅可視化和回溯取證等功能，提高了網(wǎng)絡(luò)安全防護的易用性。
項目具有自主知識產(chǎn)權(quán)，已獲多件國家授權(quán)發(fā)明專利。項目產(chǎn)品六方云全流量威脅檢測與回溯系統(tǒng)已通過中國泰爾實驗室的功能測試和性能測試，測試結(jié)果符合要求，并被全國政協(xié)辦公廳信息中心、國家自然科學(xué)基金委員會、國家電網(wǎng)、鞍鋼集團自動化有限公司、四川省煙草公司宜賓市公司等單位采用，反映良好，應(yīng)用前景廣闊。
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