APT攻击检测研究方向：行为分析、恶意代码分析等

APT攻击检测的几个研究方向包括：

攻击行为分析：研究攻击者的行为模式和攻击方式，通过分析攻击者的行为特征，建立攻击行为的规则和模型，以便及时发现和阻止APT攻击。
恶意代码分析：研究恶意代码的特征和行为，通过分析恶意代码的代码、功能和传播方式，提取恶意代码的特征签名，并建立恶意代码库，用于检测和阻止APT攻击中的恶意代码。
网络流量分析：研究网络流量中的异常行为和攻击特征，通过对网络流量数据的分析和监控，发现和识别APT攻击中的异常流量和攻击流量，并进行相应的处理和阻止。
威胁情报分析：研究威胁情报的收集和分析，通过搜集、分析和整理来自各种渠道的威胁情报，建立威胁情报库和威胁情报分析系统，以便及时获取APT攻击的相关信息，提前进行预警和防御。
用户行为分析：研究用户的行为特征和行为模式，通过分析用户的操作行为和习惯，发现和识别异常的用户行为，以便及时发现和阻止APT攻击中的内部威胁。
高级威胁检测技术：研究新的检测技术和方法，如机器学习、行为分析、大数据分析等，以提高APT攻击的检测准确性和及时性。