网络安全中的异常检测算法

原创于 2025-11-27 13:57:43 发布 · 750 阅读

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网络安全中的异常检测是指识别网络、用户或系统活动中偏离既定基准的模式或行为的过程。环境中的异常行为可能转化为能够破坏网络运营的严重威胁。随着现代环境的攻击面日益复杂，先进的异常检测系统对于发现潜在安全事件的早期迹象至关重要。

本文将详细探讨网络安全中异常检测所用的各类算法、面临的挑战以及网络安全相关用例。

异常检测的类型与技术

异常检测可分为三种类型：

点异常：一个与其他数据点完全不同的单一数据点，例如流量突然激增，或短时间内登录尝试次数意外增加，这可能表明存在暴力破解攻击。
上下文异常：在特定情境下与其他数据点存在差异的数据点，例如用户登录时间异常，或者在工作时间之外（例如深夜）发生大文件传输。
集体异常：一组数据点共同偏离正常模式，例如多个服务器上特权用户访问量突然增加，这可能表明存在有组织的内部人员操作。

可通过多种模型发现这些异常，相关技术包括：

统计方法：使用Z-score、四分位距（IQR）和Grubbs’检验等数学模型，基于数据分布假设来识别异常值。这类方法简单快速，但对复杂模式的检测效果较差。
机器学习方法：孤立森林、支持向量机（SVM）、聚类等算法从数据中学习正常行为并检测偏离情况。这类方法适应性强，能更好地处理复杂数据，但需要调优。
深度学习方法：借助自动编码器、卷积网络等神经网络，可以在大型、高维数据中检测微妙且复杂的异常。

什么是异常检测算法？

异常检测算法是识别数据中偏离正常范围的异常模式或行为的方法。这些异常可能表明存在欺诈、安全威胁、设备故障或意外事件。

该算法根据历史数据建立正常行为的基线。然后将任何新事件或数据点与该基线进行比较。如果偏差超过设定阈值，则将其标记为异常。

二、主要的异常检测算法及其在网络安全中的具体应用

异常检测算法主要分为以下几类：

1. 基于统计

原理：假设正常数据服从某种统计分布（如高斯分布），计算数据点的概率，低概率点被视为异常。
子类型：
- 单变量统计：监控单个指标（如某个用户在单位时间内的登录次数）。
- 多变量统计：同时分析多个相关指标（如CPU使用率、网络流量、内存占用之间的关系）。
网络安全应用：
- DDoS攻击检测：网络流量速率、数据包数量突然远超历史平均水平。
- 暴力破解检测：同一IP地址在短时间内产生大量失败的登录尝试。
- 内部人员威胁：员工在非工作时间访问大量敏感文件，偏离其日常行为模式。

2. 基于机器学习

这是当前最主流和活跃的方向，可分为有监督、无监督和半监督学习。

A. 无监督学习

原理：不需要已标记的数据，算法自行在数据中寻找模式。它假设正常数据是大多数，而异常数据是少数且与主流模式不同。
常用算法：
- 聚类算法：如K-Means, DBSCAN。将数据点分组，不属于任何簇或位于稀疏簇的点被视为异常。
  - 应用：发现网络中不遵循任何已知通信模式的“孤立的”主机或异常连接。
- 孤立森林：专门为异常检测设计的算法，通过随机切割数据空间，快速地将异常点“隔离”出来。
  - 应用：金融欺诈检测、云平台上的虚拟机异常行为识别。
- 自编码器：一种神经网络，通过将输入数据压缩再重建，学习数据的核心特征。重建误差大的样本被认为是异常。
  - 应用：检测复杂的网络流量异常或应用程序的异常执行流。

B. 有监督学习

原理：需要包含“正常”和“异常”标签的历史数据进行训练，构建一个分类模型。
常用算法：决策树、随机森林、支持向量机、神经网络。
网络安全应用：
- 恶意软件分类：根据文件特征（API调用序列、二进制代码特征）判断是否为恶意软件。
- 垃圾邮件过滤：根据邮件内容、发件人特征等分类为垃圾邮件或正常邮件。
挑战：获取大量且高质量的“异常”标签数据非常困难，且模型无法检测训练集中未出现过的攻击类型。

C. 半监督学习

原理：通常只用“正常”数据来训练模型，学习正常行为的模式。任何不符合该模式的行为都被视为异常。这是实践中非常常用且有效的方法。
常用算法：一类支持向量机、基于自编码器的异常检测。
网络安全应用：
- 用户行为分析：仅使用某个用户的正常操作历史（如登录时间、访问资源、命令使用）建立基线，后续任何偏离该基线的操作都会触发警报。
- 主机入侵检测：学习服务器上正常进程的系统调用序列，异常的调用序列可能意味着漏洞利用。

3. 基于深度学习

A. 自编码器

核心思想： 通过学习一个压缩和重构数据的网络，认为“正常”数据重构误差小，“异常”数据重构误差大。

网络安全应用：

恶意软件检测：
- 应用： 将可执行文件转换为灰度图像或操作码序列，输入自编码器。正常软件（如常见应用程序）能够被很好地重构，而新型或变种恶意软件由于其代码结构与正常软件不同，会产生较高的重构误差，从而被识别。
- 优势： 能够检测从未见过的（零日）恶意软件，无需依赖已知的特征签名。
网络入侵检测：
- 应用： 使用网络流量数据（如流量大小、协议类型、端口号等）训练自编码器。正常的网络通信模式（如办公软件流量、视频会议流量）会被模型学习。当发生DDoS攻击、端口扫描或异常数据外传时，其流量模式会偏离常态，导致高重构误差而被捕获。
- 优势： 发现新型的、低缓慢的攻击模式，这些攻击可能不会触发基于规则的检测系统。
内部威胁检测：
- 应用： 以用户的行为日志（登录时间、访问文件、数据库查询量等）作为输入。模型学习每个用户的正常行为模式。当某个用户的行为发生突变（如在非工作时间访问敏感数据、大量下载文件），自编码器无法很好重构此行为，从而触发警报。
- 优势： 无需明确定义“恶意”行为是什么，只需学习“正常”是什么，即可发现偏差。

B. 循环神经网络及其变体

核心思想： 专为序列数据设计，具有“记忆”功能，能捕捉时间上的前后依赖关系。

网络安全应用：

用户行为分析：
- 应用： 使用LSTM或GRU模型分析用户的操作序列。例如，一个用户通常的操作序列是“登录 -> 查看邮件 -> 编辑文档 -> 登出”。如果某天序列变为“登录 -> 直接访问核心数据库 -> 大量查询 -> 连接外部云存储”，RNN会识别出这个序列的异常，即使每个单独的操作本身可能不异常。
- 优势： 精准捕捉行为在时间维度上的上下文异常，极大减少误报。
高级持续性威胁检测：
- 应用： APT攻击周期长、步骤多，单个事件看似无害，但连起来就是一个攻击链。RNN可以分析长时间的日志序列，识别出分散在不同时间但相互关联的恶意活动阶段（如初始入侵、横向移动、数据收集、数据外传）。
- 优势： 从宏观时间尺度上发现隐蔽的、协同的攻击活动。

C. 生成对抗网络

核心思想： 通过生成器和判别器的“对抗”过程，学习正常数据的分布。

网络安全应用：

异常数据生成与检测：
- 应用： 使用正常数据训练GAN，其生成器会学习生成看起来“正常”的数据。同时，判别器会变得非常擅长区分真实正常数据和生成的数据。在检测阶段，输入一个真实数据，如果判别器以高概率判定它为“生成的数据”（即不像真实的正常数据），则它很可能是异常。
- 优势： 提供了另一种强大的无监督异常检测思路，尤其在数据分布非常复杂时表现优异。
欺诈交易检测：
- 应用： 在金融网络安全中，使用正常交易记录训练GAN。当出现新的欺诈交易模式时，由于其不符合正常交易的分布，会被判别器识别出来。
- 优势： 能自适应欺诈手段的变化。

D. 卷积神经网络

核心思想： 通过卷积核提取空间或局部特征，最初用于图像，但也可用于其他具有局部相关性的数据。

网络安全应用：

恶意软件图像化检测：
- 应用： 将恶意软件的二进制裁量直接转换为灰度图像，其中每个字节对应一个像素点。不同家族的恶意软件在图像纹理和结构上具有可视化的相似性。CNN可以像识别猫狗图片一样，识别出这些恶意软件图像的家族特征，甚至发现新的变种。
- 优势： 检测速度快，准确率高，能有效进行恶意软件家族分类。
系统调用序列分析：
- 应用： 将进程产生的系统调用序列视为一个“句子”，使用一维CNN来捕捉其中的局部模式。某些攻击（如缓冲区溢出）会引发特定的、异常的短系统调用序列，CNN可以有效地检测到这些模式。
- 优势： 对局部关键模式非常敏感，检测效率高。

在这里插入图片描述

三、异常检测算法的应用场景

网络入侵检测与防御

监控网络流量、端口连接、数据包特征，识别 DDoS 攻击、端口扫描、恶意代码传输等异常。
例如通过流量波动检测 DDoS 攻击，通过异常端口访问模式识别暴力破解尝试。

用户与实体行为分析（UEBA）

建立用户登录习惯、操作流程、权限使用的基准，检测异常登录（异地、非工作时间）、权限滥用、数据窃取行为。
例如员工突然访问非职责范围内的核心数据库，或短时间内批量下载敏感文件。

恶意软件与威胁检测

分析文件行为、进程交互、系统调用模式，识别未知恶意软件、勒索软件、挖矿程序。
例如通过进程异常资源占用、未知文件的可疑执行路径，检测零日漏洞利用。

数据安全防护

监控数据传输、存储、访问行为，识别数据泄露、违规拷贝、异常备份等风险。
例如大文件在非工作时间外发、敏感数据批量导出到外部设备。

基础设施与 IoT 安全

针对服务器、路由器、IoT 设备，检测异常运行状态、固件篡改、非法接入。
例如工业控制系统中设备的异常指令交互，或 IoT 设备的异常联网请求。

关键价值

提前预警未知威胁，弥补传统规则库无法覆盖新型攻击的短板。
减少误报率，通过行为基线学习区分合法波动与真实风险。
实现自动化响应，搭配 SIEM 系统快速阻断攻击、隔离受影响资产。

四、面临的挑战与未来趋势

挑战：

高误报率：最大的痛点。正常行为的微小变化（如公司活动导致流量激增）也可能被标记为异常，导致“警报疲劳”。
对抗性攻击：攻击者可以精心构造输入，使其在模型看来是“正常”的，从而绕过检测。
数据量与维度：网络数据量巨大、维度高，对算法的可扩展性和效率提出挑战。
基线漂移：正常行为模式会随时间缓慢变化，模型需要能够自适应地更新基线。

未来趋势：

深度学习：利用循环神经网络处理序列数据（如网络会话序列），利用图神经网络分析实体间复杂的关系图，能更精准地发现高级威胁。
自动化与集成：将异常检测与安全编排、自动化和响应平台结合，实现自动化的威胁响应。
联邦学习：在保护数据隐私的前提下，允许多个参与方共同训练模型，提升模型的泛化能力。
可解释性AI：不仅告诉你“这是异常”，还能解释“为什么这是异常”，帮助安全分析师快速决策。

SIEM系统如何帮助弥合这些差距

现代SIEM解决方案通过以下方式应对这些挑战：

通过跨多个数据源的复杂关联和上下文分析来弥合异常检测的差距，通过识别合法的业务活动来抑制误报。
使用基于规则的逻辑增强ML，并编码领域知识以有效过滤和确定事件优先级。
实施自适应基线调整，自动适应变更、季节性模式和不断演变的行为。
与威胁情报源集成，区分通用异常和已知攻击模式，同时全面的工作流能力支持自动化事件响应和遏制行动。
规范化不同的数据源，并使用资产信息、用户角色和地理位置上下文丰富事件，将原始的统计异常转化为可操作的安全情报，支持有效的运营。

Log360 如何通过异常检测增强企业安全运营

Log360 安全信息与事件管理（SIEM）解决方案，通过其重新设计的异常检测系统来适应企业环境，为安全运营带来变革。结合实时关联分析、映射MITRE ATT&CK®框架的规则以及基于机器学习的检测算法，主动抵御威胁，最大化提升安全态势。

利用基于机器学习的用户与实体行为分析（UEBA）增强异常检测能力。为网络中的每个用户和实体建立动态的正常活动基准，持续从行为模式中学习。当出现异常登录时间、过多登录失败、异常文件访问等偏离行为时，系统会立即将其标记为异常，并分配风险分数。

下面这个表格汇总了其核心的异常检测能力：

核心技术/模块	主要检测方法	关键检测场景
用户和实体行为分析(UEBA)	- 基于时间：分析活动发生时间与预期模式的偏差。 - 基于计数：分析活动数量与预期基线的偏差。 - 基于模式：分析事件序列是否偏离正常行为模式。	- 内部威胁（如员工恶意操作）。 - 账户泄露（如黑客利用被盗凭证）。 - 数据泄露（如异常大量数据访问）。
事件关联引擎	通过预定义或自定义的关联规则，将遍布在整个网络日志中的孤立线索串联在一起，识别复杂的多阶段攻击模式。	- 暴力攻击。 - 恶意软件传播。 - 加密攻击（如勒索软件）。
威胁情报与暗网监控	集成多方威胁情报源（如AlienVault、STIX/TAXII）及暗网监控（通过与Constella Intelligence集成），识别并与已知的恶意IP、域名、URL以及泄露的凭证数据进行匹配。	- 与恶意C&C服务器的通信。 - 企业凭证在暗网泄露。 - 供应链相关的安全威胁。

异常检测如何赋能安全运营

上述能力直接转化为以下关键安全运营优势：

精准识别内部威胁与账户滥用：UEBA模块通过分析用户行为基线，能有效捕捉如员工在离职前的异常数据删除、非工作时间的敏感文件访问、权限滥用等内部威胁。同时，它也能发现账户被黑客盗用后的异常行为，例如从异常地理位置登录、执行非常规操作等。
高效检测外部攻击与复杂威胁：关联引擎能将多个看似无关的安全事件关联起来，揭示复杂的攻击链条，例如暴力攻击成功后的横向移动。结合实时更新的威胁情报，还能在网络与已知恶意IP或域名交互时立即告警，并能够监控企业凭证是否在暗网泄露。
提升运营效率与实现主动防御：通过安全编排、自动化与响应（SOAR） 功能，可以自动执行响应动作，如在检测到特定威胁时自动禁用用户账户或隔离设备，大幅缩短响应时间。此外，其威胁狩猎能力使安全团队能够主动搜索潜伏在网络中的高级持续性威胁（APT）。
满足合规性要求：提供了大量预定义的合规性报告（如用于PCI DSS、HIPAA、GDPR等），这些报告能直接用于审计，证明企业已采取积极措施监控和保护敏感数据。