基于特征功能函数的APT样本分类方法

摘要：

APT攻击对网络空间构成严重威胁,APT组织通常会复用恶意功能代码.首先对大量威胁情报进行调研,总结了APT样本的8大类功能,构建各类功能的静态检测规则,并提取样本的功能函数.接着标准化处理函数的汇编代码和计算其模糊哈希,构建APT组织的特征功能指纹库.最后根据待分类样本与APT组织指纹库的匹配程度确定样本组织.实验结果表明,所提方法的准确率为92％,能有效实现对APT样本的组织分类和溯源.

关键词：APT样本分类、模糊哈希、特征功能函数、威胁情报、攻击溯源

所属期刊栏目：55

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：10-17,24