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随着网络安全环境的持续演变,网络安全防护正面临着前所未有的挑战。特别值得注意的是,高级持续性威胁(APT)攻击已成为网络空间中影响最为广泛、防御难度最高,且与地缘博弈紧密相连的显著风险。传统的威胁狩猎方法在面对这些复杂的网络攻击时显得力不从心,因此,亟需引入新的策略与技术来应对挑战。 威胁狩猎,作为一种主动防御策略。是借助威胁数据、分析技术和专家经验,主动搜索、识别网络中未知威胁的过程,其核心思想是假设存在威胁,并开展主动和持续的搜索发现,以缩短发现攻击者踪迹所需时间和提高响应处置能力。 然而,传统的威胁狩猎方法往往依赖于公开样本库、Passive DNS数据、杀软检测、异常动态行为检测、异常流量、异常日志等工具,这些方法在面对APT攻击时,往往存在样本覆盖率低、部署难度大、响应滞后
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