MALOnt：面向恶意软件威胁情报的本体
密码学与安全
2020-06-23 v1 人工智能
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摘要
恶意软件威胁情报从分散的威胁源中揭示有关恶意软件、威胁行为者及其战术、失陷指标（IoC）和不同平台中漏洞的深层信息。这些聚合信息可指导安全运营中心（SoCs）所采用网络防御应用中的决策。本文介绍一个开源恶意软件本体——MALOnt，它支持结构化信息抽取与知识图谱生成，尤其面向威胁情报。使用MALOnt的知识图谱从包含数百份标注恶意软件威胁报告的语料库中实例化。该知识图谱支持对恶意软件所致网络威胁的分析、检测、分类与归因。我们还以示例威胁情报报告演示了使用MALOnt的标注过程。本研究仍在进行中，是面向从异构在线资源自动生成知识图谱（KGs）以收集恶意软件威胁情报这一更宏大工作的一部分。
引用
@article{arxiv.2006.11446,
title = {MALOnt: An Ontology for Malware Threat Intelligence},
author = {Nidhi Rastogi and Sharmishtha Dutta and Mohammed J. Zaki and Alex Gittens and Charu Aggarwal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.11446},
year = {2020}
}