28、基于深度学习的网络攻击检测：端到端方法

基于深度学习的网络攻击检测：端到端方法

在网络安全领域，检测各类网络攻击是至关重要的任务。本文将介绍一种基于深度学习的端到端方法，用于检测利用逻辑漏洞的网络攻击，并对三种典型的网络攻击进行详细分析。

1. 攻击类型及数据处理

1.1 PtH 攻击

• 数据样本 ：PtH 攻击需要一系列数据包来完成对服务器的操作，因此每个数据样本应为数据包序列，而非单个数据包。
• 检测依据 ：PtH 依赖合法用户通常不用的认证机制，良性和恶意认证的网络数据包存在差异，这些差异存在于 SMB/SMB2 层的字段中。
• 关注字段 ：SMB/SMB2 层的 cmd（2 字节）、flags（4 字节）和 NT status（4 字节）。
• 神经网络架构 ：选择长短期记忆网络（LSTM）进行检测。

1.2 DNS 缓存投毒攻击

• 攻击原理 ：DNS 的主要功能是提供域名和 IP 地址的映射。当本地 DNS 服务器收到无对应记录的查询时，会向全球 DNS 服务器查询，收到响应后会将记录存入缓存。攻击者可伪装成全球 DNS 服务器，发送伪造的 DNS 响应，若伪造响应先到达，本地 DNS 服务器会将伪造记录存入缓存并转发给用户机器。
• 数据生成
  • 恶意场景