MAGIC: Detecting Advanced Persistent Threats via Masked Graph Representation Learning.
本文提出 MAGIC，一种基于掩码图表示学习的自监督高级持续性威胁（APT）检测方法。现有基于数据起源图分析的 APT 检测方法存在三个主要缺陷：一是依赖包含攻击的数据和先验知识，难以应对未知攻击；二是无法充分提取起源图中丰富的上下文信息；
#self-supervised
共收录 2 条相关情报。
← 返回所有主题Transforming Keystroke Noise to Text: Self-Supervised Acoustic Eavesdropping Attacks on Keyboards
该论文提出了一种自监督的声学窃听攻击方法，能够仅从键盘敲击声重建出用户输入的文本内容，而无需针对目标设备收集标注数据。传统声学侧信道攻击通常需要大量的标注数据或特定的设备校准，这限制了其实际威胁性。本文方法通过结合无监督声学聚类、基于Tra