基于大数据分析的APT攻击检测研究综述_付钰

资 源 简 介

基于大数据分析的APT攻击检测研究综述_付钰

详 情 说 明

这篇文章围绕高级持续性威胁(APT)攻击的检测问题，系统性地梳理了大数据分析技术在网络安全领域的应用现状。作者付钰首先阐述了APT攻击区别于传统网络攻击的特点：长期潜伏、高度定制化、多阶段渗透等核心特征，这些特性使得传统基于签名的检测方法难以有效应对。

文章重点剖析了大数据分析技术在APT检测中的三类典型应用：基于日志分析的异常行为识别、流量特征的多维度关联分析，以及威胁情报的分布式处理方法。其中特别强调了机器学习算法在处理海量异构数据时的优势，包括无监督学习在未知威胁发现中的应用潜力。

在技术挑战方面，作者指出当前研究面临三大瓶颈：多源数据融合的标准化缺失、低误报率算法的设计难题，以及实时检测与历史数据分析的平衡问题。最后对检测技术的发展趋势做出预测，认为动态行为分析结合威胁图谱构建将成为未来主要研究方向。