针对性网络疫情：基于流行病学方法的多阶段高级持续性威胁攻击活动建模

《IEEE Access》：Targeted Cyber Epidemics: Modeling of Multi-Stage APT Campaigns through Epidemiological Approach

　　

摘要：

在网络技术时代，决定性的战斗并非用导弹进行，而是通过恶意软件。那些由国家支持的持久性威胁组织会发动隐蔽行动，企图破坏对手的数据完整性。为应对此类攻击，人们提出了多种针对普通恶意软件和持久性威胁组织的模型，但这些方法无法完整体现持久性威胁组织的多阶段生命周期，包括其隐秘性、持久性以及长期行为等特征。本文提出了一种扩展的易感者-暴露者-感染者-康复者模型。该模型通过引入一个被称为“暴露状态”的潜伏阶段，弥补了现有模型的不足，能够描述威胁如何有目的地在高价值资产和低价值资产之间移动，还能体现网络结构对威胁传播的影响。所提出的模型能够完整呈现持久性威胁组织的生命周期，明确界定控制阈值，识别出从暴露到实际入侵之间的早期预警时间，同时为采取有效控制措施提供依据，比如实现更快速的分离，以及在仅有部分监控信息的情况下也能提升检测和修复能力。在所有测试场景中，与传统的SEIR模型相比，该模型都能更早地发出检测信号，并提供针对不同群体的风险指标，从而凸显了其在方法论上的创新价值以及实际应用意义。通过统一建模攻击者的行为、防御措施以及系统漏洞，该模型为理解异构系统中的持久性威胁传播提供了真实且具有实用价值的视角。