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摘要：本发明涉及APT隐蔽通道识别方法技术领域，提供了一种多模态异常检测的APT隐蔽通道识别方法及系统，旨在解决高级持续性威胁APT攻击中隐蔽通道的检测问题。通过多模态异常检测，该方法能够识别和分析复杂网络环境中的APT攻击，尤其是那些使用隐蔽通道的攻击。本发明提供多模态异常检测的APT隐蔽通道识别方法，包括获得多模态数据、正常行为建模、联合表示学习、增强异常敏感性、捕捉时序异常模式、优化异常特征、更新异常检测模型、APT隐蔽通道识别和生成检测报告。本发明用于提高APT隐蔽通道的检测准确率，减少误报率，提高检测时延，增强模型的适应性，同时降低计算资源消耗，为企业提供强有力的网络安全防护手段。
主权项：1.一种多模态异常检测的APT隐蔽通道识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获得多模态数据，基于所述多模态数据，通过变分自编码器实现正常行为建模，得到正常行为模型；利用自适应多尺度深度耦合自编码器对所述多模态数据进行联合表示学习，获得联合表示；基于所述联合表示，通过对比学习增强异常敏感性，得到增强后的特征表示；采用长短时记忆网络处理所述增强后的特征表示，捕捉时序异常模式，获得时序异常特征；利用强化学习对所述时序异常特征进行自适应采样，得到优化后的异常特征；通过联邦学习聚合多方知识，更新异常检测模型；基于所述更新后的异常检测模型，对所述优化后的异常特征进行分析，实现APT隐蔽通道的识别；以及根据识别结果，生成APT隐蔽通道检测报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种多模态异常检测的APT隐蔽通道识别方法及系统
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