攻击线索IOC置信度计算方法及设备

    公开(公告)号:CN114297644A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202111454822.3

    申请日:2021-12-01

    Abstract: 本发明公开了一种攻击线索IOC置信度计算方法及设备,所述方法包括:基于预设周期,计算IOC情报库中每条IOC情报的置信度,并根据置信度阈值,筛选出参与下次置信度计算的IOC情报;计算IOC情报库中每条IOC情报的置信度包括:获取IOC情报的多维特征;根据IOC情报的多维特征,计算IOC情报的基础分数,并对IOC情报进行判定;当IOC情报的判定结果为确认事件时,将基础分数的n倍数值作为IOC情报的置信度值,其中n满足:n>1;当IOC的判定结果为误报事件时,将基础分数乘以衰减系数作为IOC情报的置信度值,其中,衰减系数与IOC情报的置信度计算时间间隔呈反比。采用本发明,可以从海量IOC情报库中筛选出高价值的IOC情报,对低价值的情报进行停用,节约了计算资源。

    恶意软件同源性分析方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110135157B

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN201910272315.4

    申请日:2019-04-04

    Abstract: 本公开实施例提供了一种恶意软件同源性分析方法、系统、电子设备及存储介质。其中,该方法包括:获取恶意软件的样本的数据集;从样本的数据集中提取反汇编代码文本以及带属性的控制流程图;基于反汇编代码文本以及带属性的控制流程图,构建深度神经网络模型;通过深度神经网络模型,识别恶意软件的同源性。通过该技术方案,解决了如何提高恶意软件相似性分析的准确性的技术问题,可以识别新的、未知的恶意软件的同源性,挖掘其背后的组织信息,从而可以快速地定位攻击来源或攻击者,以便于可采取更快速、更准确的防治方法,进而可以帮助安全专家构建完整的攻击场景,而且可以跟踪攻击者。

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