【摘 要】
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网络威胁情报(Cyber Threat Intelligence,CTI)的技战术(Tactics,Techniques and Procedures,TTPs)分析能够为网络攻击事件提供全局视图,并揭示系统弱项,是网络攻击溯源的关键技术.现有分类TTPs方案面向抽象语言环境效果较差且不平均.本文提出一种基于关联增强的多标签深度学习模型RENet,通过使用结合上下文信息和多词语义的多标签分类器对战术和技术进行分类,并通过技战术条件转移矩阵将原有战术的分类结果转移到技术中增强技术分类.实验表明,RENet比
【机 构】
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四川大学计算机学院,成都610065;四川大学网络空间安全学院,成都610065
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网络威胁情报(Cyber Threat Intelligence,CTI)的技战术(Tactics,Techniques and Procedures,TTPs)分析能够为网络攻击事件提供全局视图,并揭示系统弱项,是网络攻击溯源的关键技术.现有分类TTPs方案面向抽象语言环境效果较差且不平均.本文提出一种基于关联增强的多标签深度学习模型RENet,通过使用结合上下文信息和多词语义的多标签分类器对战术和技术进行分类,并通过技战术条件转移矩阵将原有战术的分类结果转移到技术中增强技术分类.实验表明,RENet比其他分类模型有更精确的技战术分类效果与更快的收敛速度.在英文数据集上,RENet对技术和战术分类的F1分数比现有最好的模型分别提高4.62％和0.78％,在中文数据集上提高3.95％和3.77％.
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流场的特征分析是流体力学的重要研究方向,传统方法主要根据流动参数量值的大小加以判断,所得结果受选取的参数形式及主观阈值影响大.本文提出了基于流场时程深度学习的流动特征分析新方法,建立了基于自动编码的流动特征提取模型;采用无监督训练方法充分挖掘流动时程信号中的隐含特征,进行流场中复杂时序特征的低维表征与特征分析.开展了ReD=200的低雷诺数圆柱绕流流场特征识别,实现了周期层流流场数据的低维表征,并根据特征编码直接获得了流动特征分布,得到了合理的结果.本文所提出的研究方法可为流场特征提取、流动特征分析和流动
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