APT样本的有效网络特征筛选算法

摘要：

在研究APT攻击的防御方案过程中,针对提取APT样本网络特征的维数过高问题,提出一种基于k-means++聚类的APT样本有效网络特征筛选算法.该算法的思路是首先基于聚类的思想将提取的原特征集划分成APT流量特征集与背景流量特征集,然后计算去掉某一维特征向量后聚类性能的变化程度,最后根据该结果评价该特征向量的区分度.其中,有效特征向量即为区分度超过设定阈值的特征向量.目的就是从提取的原特征集中筛选出有效特征,达成对特征的降维,从而降低后续威胁情报形成和部署检测工作的时空开销.实验结果表明,该算法具有一定可行性,针对此问题相比于其他筛选算法具有一定的优势.

关键词：APT攻击、网络特征、降维、k-means++、区分度

所属期刊栏目：55

分类号：T309.2

资助基金：国家自然科学基金U1636201

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：83-89