12、网络安全中的抽样与结构化观察设计

网络安全中的抽样与结构化观察设计

1. 网络安全抽样方法

在网络安全领域，抽样是数据分析的重要手段。不同的抽样方法适用于不同的场景，以下为你详细介绍几种常见的抽样方法。
- 分层抽样（Stratified Sampling） ：当总体不均匀时，分层抽样是一种有效的方法。例如，在研究恶意软件家族时，不同版本的样本数量可能存在较大差异。若采用严格的随机抽样，某些版本可能在最终样本中代表性不足，从而影响结果的准确性。此时，可将总体分为不同的组，从每组中分别抽样，以确保每个组在样本中都有合理的代表。
- 示例 ：假设有一个由 /26、/24 和 /27 网络组成的网络，且这些网络不连续。为研究源自这些 IP 地址的网络流量，需对 IP 地址进行抽样。/26 包含 64 个 IP 地址，/24 有 256 个，/27 有 32 个。若采用概率抽样，/27 在样本中的代表性可能不如 /24。因此，可采用分层抽样，从每个网络中随机选择 IP 地址，避免 /24 主导样本。
- 有目的抽样（Purposive Sampling） ：当需要研究特定特征时，可采用有目的抽样。可以先进行随机选择，期望找到足够多具有所选特征的样本；也可以直接选择具有该特征的样本。此外，还可将随机抽样与有目的抽样相结合，先选择具有所需属性的元素组成新的总体，再从该总体中进行随机抽样。
- 示例 1 ：研究大型组织 24 小时内的网络流量，重点关注 ICMP 流量。由于总流量较大，ICMP 流量可能会被其他大量流量淹没。因此，可先有目的地抽取 ICMP 流量，再对其进行随机