基于大数据的APT攻击检测.pptx

基于大数据的APT攻击检测 基于大数据的APT攻击检测是指使用大数据分析技术来检测和防止高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat，APT）的攻击。APT攻击是一种复杂的、长期的、隐蔽的电脑入侵过程，通常由某些人员精心策划，针对特定的目标。 APT攻击生命周期包括初始入侵、站稳脚跟、提升特权、内部勘查、横向发展、保持现状、任务完成等几个阶段。在这些阶段中，攻击者会使用各种技术和工具来隐蔽自己，例如使用社会工程学、钓鱼式攻击、零日攻击、恶意软件等。 为了检测和防止APT攻击，需要使用大数据分析技术来处理和分析大量的日志和事件数据。这可以帮助检测到潜在的攻击行为，并及时采取防御措施。 大数据APT检测思路主要包括两个方面：应对“低模式”和应对“慢模式”。应对“低模式”，需要检测系统将所辖网域中各种异常事件及数据完整记录，并利用大数据强分析能力处理数据间的相关性来揭示攻击轨迹。应对“慢模式”，需要保留长时间窗口的历史记录数据，在时间窗口内处理所有攻击相关上下文信息。 Beehive是一个基于大数据的APT检测系统，它使用感知异常行为如提升权限、窃取敏感信息、破坏操作系统等来检测APT攻击。Beehive系统由多个组件组成，包括传感器、检测系统和蜂群维护整个蜂窝。 Attack Pyramid是一个基于大数据的APT检测系统，它使用攻击树原理及分层模型来检测APT攻击。Attack Pyramid系统可以使用不同的算法并以MapReduce分布式计算来判断上下文间和上下文中的恶意活动。 大数据APT检测产品有很多，例如IBM公司的安全智能平台和Intel公司的安全商务智能平台。这些产品可以综合安全智能平台的实时处理及安全操作、大数据平台的大数据处理及分析取证。 大数据APT检测技术可以帮助企业和组织检测和防止APT攻击，保护敏感信息和系统免受攻击。然而，大数据APT检测也存在一些挑战，例如处理大量的日志和事件数据，确保检测系统的准确性和可靠性等。 大数据APT检测是检测和防止APT攻击的一种有效方法，企业和组织可以使用大数据分析技术来检测和防止APT攻击，保护敏感信息和系统免受攻击。