对抗高级持续性威胁：挑战与对策

高级持续性威胁（APTs）的兴起已成为显著的网络安全挑战，其特点为复杂的协同调度、隐蔽执行、长期驻留，以及跨多个行业针对高价值资产。基于溯源图的核级审计已成为提升复杂网络环境中可见性与可追溯性的一种有前景的方法。然而，它仍面临重构复杂横向攻击链、检测动态规避行为以及防御智能对抗子图等挑战。为弥合研究空白，本文提出一种利用溯源图的高效且鲁棒的 APT 防御方案，包括用于高性价比横向攻击重构的网络级分布式审计模型、面向信任的 APT 规避行为检测策略，以及基于隐马尔可夫模型的对抗子图防御方法。通过原型实现与大量实验，我们验证了系统的有效性。最后，本文概述了该新兴领域中关键的开放研究方向。