研究人员开发了GRASP，一种使用基于图的异常检测来检测高级持续性威胁（APT）攻击的新型系统。GRASP采用掩码自监督分类，通过其两跳来源图邻域推断进程可执行文件，并将错误分类的进程标记为异常。该方法在不依赖预定义阈值的情况下捕获行为模式，使其能够抵御未知活动和干扰。在DARPA TC和OpTC数据集上的评估表明，GRASP在检测异常行为方面优于现有系统，包括已记录的攻击以及可能未被标记为此类活动的潜在恶意活动。 AI
影响 引入了一种新颖的自监督学习方法，以增强网络安全威胁检测。
排序理由 详细介绍异常检测新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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