原文标题：TIMiner: Automatically extracting and analyzing categorized cyber threat intelligence from social data
原文作者：Jun Zhao , Qiben Yan , Jianxin Li , Minglai Shao , Zuti He , Bo Li发表期刊：Computer & Security原文链接：https://seit.egr.msu.edu/paper/CS2020_TIMiner.pdf主题类型：CTI笔记作者：Ledraw
研究背景
现有的大多数方法无法识别未知的 IOC；无法自动生成带有域标签的分类 CTI
创新点
基于卷积神经网络 （CNN） 的识别器，可自动识别 CTI 所属的域，以及分层 IOC 提取方法，将单词嵌入和句法依赖性无缝融合，可以识别看不见的 IOC 类型，从而生成特定域的网络威胁情报。
贡献
开发基于 CNN 的自动化域识别器，以将 CTI 分配给它所影响的相应域。本研究中主要关注金融、政府、教育、物联网和工业控制系统。
提出一种基于词嵌入和句法依赖性的自动化 IOC 提取方法，从威胁描述文本中提取 IOC，既保证了预定义 IOC 提取的高精度，又能识别和提取不可见类型的 IOC。
提出了 Threat-Index，这是一种新的安全评估标准，用于评估不同领域的安全状态；Threat-Index 捕获多个域中威胁影响的差异，并量化每个域的威胁严重性。
分析了超过 118000 篇文本，对每个领域的威胁情报的演变有了更深层次的认识，最有趣的为以下方面：
DDOS(分布式拒绝服务攻击)
Phishing（网络钓鱼）
Ransomware （勒索软件）
TIMiner 总体框架
CTI 域识别器
用于识别已知和未知的 IOC，利用 kernel=5 的 256 个过滤器来了解每个威胁描述的本地特征，然后将池化的特征向量拼接成一个完全连接的层。最后，利用 soft-max 激活函数计算 CTI 的每个域标签的概率。
处理过程算法：
生成具有域标签的 CTI
算法：
生成示例：
识别 IOC 方法
正则匹配
深度识别：BiLSTM+CRF 识别 IOC（正则表达无法识别的 IOC）
词嵌入方法：利用word2vec模型实现一种有效的词表示方法，它超越了简单的句法规律，允许在嵌入式向量空间中进行简单的代数操作。
发现
DDOS:
大多数教育性 DDoS 攻击是 TCP 洪水攻击；
大多数政府和 ICS DDoS 攻击是域名系统 （DNS） 反射器攻击；
对于金融 DDoS 攻击，黑客通常会不断向目标服务器提交查询脚本以请求资源。
在物联网 DDoS 攻击中，攻击者入侵暴露在互联网上的物联网设备（例如摄像头、传感器）以构建僵尸网络，而被感染的设备将由隐蔽的 C&C 服务器远程控制。
勒索软件：
Petya 利用 CVE-20170199 漏洞进行网络钓鱼攻击，然后通过 EternalBlue 和 Eternal Ransom 漏洞传播。但是，WannaCry 会自动扫描 Windows 的 445 端口甚至电子信息屏幕，并在受感染的计算机和服务器中放置勒索软件、远程控制、特洛伊木马、矿工和其他恶意组件。
网络钓鱼：
从电子邮件网络钓鱼演变为鱼叉式网络钓鱼，并最终演变为最复杂的 Watering hole 网络钓鱼
攻击趋势分析结果
总结
在本文中，提出了一种新的 CTI 提取框架 TIMiner，用于自动提取 IOC 并从社交媒体中生成带有域标签的分类 CTI。更具体地说，首先，提出了一种基于 CNN 变体的域标记方法，用于标记威胁描述的域标记。然后，提出了一种基于词嵌入和句法依赖性的分层 IOC 提取方法，该方法能够有效地识别未知的 IOC。最后，将 IOC 与其相应的域标记组合在一起，以生成特定于域的 CTI。特定于域的 CTI 可以与相关的 CTI 订阅者共享，并允许他们快速识别各自行业的安全状况。此外，还提出了 Threat-Index 来定量衡量每个域中不同类型攻击造成的威胁严重性。通过分析 TIMiner 生成的特定域 CTI，可以发现有关威胁的新见解，并执行威胁趋势分析，以促进为多个域设计更好的网络防御机制。
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