40、VinciDecoder：基于神经机器翻译的取证报告生成工具

VinciDecoder：基于神经机器翻译的取证报告生成工具

1. 引言

在当今数字化时代，数据安全至关重要。当安全事件发生时，快速准确地生成详细的取证报告对于理解攻击步骤、确定根本原因以及采取相应的防范措施至关重要。VinciDecoder 是一种创新的工具，它利用神经机器翻译（NMT）技术，将数据来源图中的可疑路径转化为易于理解的取证报告。

2. 预备知识

2.1 来源图

数据来源是一种强大的技术，用于以图形表示捕获数据对象（如虚拟资源或操作系统文件）和事件（如管理操作或系统调用）之间的依赖关系。在云计算环境中，来源图通常由实体（用椭圆形表示）和活动（用矩形表示）两种类型的节点组成。实体代表虚拟资源，活动代表云管理操作。节点存储操作/资源的类型、触发操作的用户等属性，边表示操作与其受影响资源之间的依赖关系。

2.2 神经机器翻译

神经机器翻译（NMT）构建了一个条件概率模型 $P(Y | X)$，旨在最大化给定源句子 $X$ 时目标句子 $Y$ 的可能性。NMT 通常由编码器和解码器组成，通常使用循环神经网络（RNN），如长短期记忆网络（LSTM）。在训练开始时，LSTM 单元被赋予随机权重，编码器将源句子 $X$ 编码为固定长度的向量 $H$，解码器根据计算出的向量 $H$ 生成目标句子。NMT 通过计算生成句子与参考句子 $Y$ 的偏差，并基于其他句子对优化分配的权重来改进模型。

2.3 假设

• 假设现有工具提供的来源分析结果准确，能够捕获攻击步骤或恶意行为的可疑路径。
• 假设基于来源的根本原因分析解决方案在识别捕获攻击步骤