50、提升IOC识别与CNN训练隐私效率的创新方案

提升IOC识别与CNN训练隐私效率的创新方案

在网络安全和深度学习领域，IOC（Indicator of Compromise，攻击者遗留痕迹）识别与卷积神经网络（CNN）训练的隐私保护问题一直备受关注。本文将为大家介绍两个创新性的解决方案：AspIOC和HeHe，它们分别在IOC识别和CNN训练隐私保护方面取得了显著的成果。

AspIOC：高效的IOC识别模型

模型背景与创新思路

传统的IOC识别方法在处理非结构化威胁情报文本时存在一定的局限性。而AspIOC模型提出了一种新的思路，它首次将方面级情感分析引入IOC识别研究中。该模型通过预提取IOC，建立基于方面级情感分类思想的深度神经网络，并结合方面词的上下文和字符特征，有效提升了模型的性能。

模型结构与特征提取

AspIOC模型主要由嵌入层、三个特征提取模型和输出层组成。嵌入层将句子和方面词转换为嵌入向量，然后将词嵌入和方面词的字符嵌入输入到交互式特征提取模型、上下文特征提取模型和字符级特征提取模型中，最终将输出层的五个向量拼接成一个向量，用于模型的分类结果。
- IOC字符级特征提取基于注意力机制 ：由于威胁情报中IP和域名的无效处理和字符组成随机性的特点，提出了基于注意力机制的IOC字符级特征提取模型。为防止用户误访问恶意网站，威胁情报文本中会对有害IP和域名进行无效处理，如将“.”替换为“[.]”等，但这种处理的范围有限。同时，大量恶意域名是通过随机算法生成的，其字符组成与非恶意域名不同。因此，注意力机制可以帮助模型快速识别关键细节。注意力权重矩阵通过点积（Dot-product）、双线性（Bi-linear）和多层感知机（MLP）三种方式计算，每种方式都涉及计算方面词每个字符的权重值，然后根据权重值对字符向量进行加权融合，生成特征向量。这三种机制可提取IOC的不同层次特征，最终将三个注意力算法产生的向量连接起来，生成方面词字符级特征提取模型的输出。
- 点积（Dot-product） ：关键矩阵$K_{N M}$和查询矩阵$Q_{1 M}$，权重得分 = $Q * K^T$。
- 双线性（Bi-linear） ：关键矩阵$K_{N M}$、查询矩阵$Q_{1 M}$和参数矩阵$W_{M M}$，权重得分 = $Q * W^T * K^T$。
- 多层感知机（MLP） ：关键矩阵$K_{N M}$、查询矩阵$Q_{1 M}$和参数矩阵$W_{2M}$。经过升维和复制操作后，$K$和$Q$矩阵变为$K’_{1 N M}$和$Q’_{1 N M}$，权重得分 = $tanh([K’, Q’] * W)$。
- 基于DistillBERT的IOC上下文特征提取 ：上下文特征提取模型基于HuggingFace开源社区的DistillBERT构建。上下文特征输出由两部分组成，DistillBERT输出生成向量的左半部分，对应“[CLS]”的位置；右半部分的输出向量将方面词的位置与DistillBERT的特征提取结果相结合。通过计算每个单词与方面词的距离，得到相对位置权重，公式如下：
$\alpha = \begin{cases}1 - \frac{L - a}{sentence length}, & L > a \ 1, & else\end{cases}$
其中，$L$是单词与方面词边缘的距离，$a$是决定$\alpha$衰减量的距离阈值。
- IOC方面词与上下文的交互式特征提取 *：交互式特征提取模型通过注意力机制使方面词向量和IOC上下文向量进行深度交互。模型的基本结构由一个基本单元八次堆叠而成，并引入了残差网络思想，防止深度网络中梯度消失。方面词由查询矩阵表示，上下文由关键矩阵表示，特征交互包括两部分：一是在计算关键矩阵的权重时，查询矩阵和关键矩阵通过参数$W$完成特征交互；二是将加权上下文信息矩阵作为基本单元的中间结果，添加到当前单元的查询矩阵中，得到最终的交互式特征。

实验结果与分析

• 数据集构建 ：通过开放网络平台收集数据，使用威胁数据收集器自动从国际安全博客、黑客论坛帖子和安全公告等多种来源收集网络威胁数据，并结合一些开源英文短文本数据集。经过手动下载、自动爬虫收集和正则匹配过滤，使用VirusTotal进一步筛选IP和域名，最终得到约100,000个样本，其中恶意样本和非恶意样本数量大致相等。
  |变量|模式|
  | ---- | ---- |
  |invalid handle dot|’(?:.|[.]|(.)|(dot)|(d0t)|[dot]|[d0t]){1}’|
  |IP|’(?i)(\ d{1,3}’+invalid handle dot+’){3}\ d{1,3}’|
  |exp domain|’([a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,61}’+invalid handle dot+’)+(?:com|edu|gov|int|mil|net|org|biz|info|pro|name|museum|network|coop|aero|xxx|xyz|idv|cn|eu|uk|us|fr|de|gs)’|
  |Domain|’(?i)(?<![-a-z0-9 \./])’+exp domain+’(?![-a-z0-9 \./])’|
• 对比实验与结果评估 ：将AspIOC与TNET LF、AOA、MGAN、Bert-SPC、Roberta-SPC和ASA-WD等最先进的模型在方面级文本分类任务上进行比较。实验采用相同的超参数设置，优化器为Adam，学习率为2e - 5，批次大小为16，训练40个周期，句子长度限制为85个单词。实验结果表明，AspIOC的准确率和Macro F1值均达到99.92%，优于其他模型。
  |模型|准确率|Macro F1|可训练参数数量|
  | ---- | ---- | ---- | ---- |
  |TNET LF|99.07%|99.07%|3700352|
  |AOA|98.59%|98.59%|2890802|
  |MGAN|98.71%|98.71%|3616202|
  |Bert-SPC|99.74%|99.74%|109483778|
  |Roberta-SPC|99.86%|99.86%|124647170|
  |ASA-WD|99.38%|99.38%|122068226|
  |AspIOC(ours)|99.92%|99.92%|68454710|
• 消融实验 ：对AspIOC的三个部分进行消融实验，结果表明，三个特征提取模型相互配合，能够有效提升模型的性能。同时，对字符级特征提取模型中的三种注意力机制进行消融实验，发现三种机制的组合效果最佳。
  |模型|准确率|Macro F1|可训练参数数量|
  | ---- | ---- | ---- | ---- |
  |Attention|99.23%|99.23%|996302|
  |Interactive-Feature|99.32%|99.32%|362402|
  |Attention + Interactive-Feature|99.81%|99.81%|1268402|
  |Attention + Interactive-Feature + Bert|99.89%|99.89%|111574070|
  |Attention + Interactive-Feature + Dbert|99.92%|99.92%|68454710|
  |MLP|98.04%|98.04%|272101|
  |Bi-linear|98.17%|98.17%|361501|
  |Dot-product|98.23%|98.23%|271501|
  |MLP + Bi-linear|99.03%|99.03%|633601|
  |MLP + Dot-product|99.05%|99.05%|544401|
  |Bi-linear + Dot-product|99.08%|99.08%|633001|
  |MLP + Bi-linear + Dot-product|99.23%|99.23%|996302|

HeHe：平衡CNN训练隐私与效率的框架

CNN训练隐私问题与挑战

随着云计算的发展，越来越多的CNN应用将训练任务外包给云服务提供商（CSP），形成了深度学习即服务（DLaaS）的模式。然而，这种模式带来了严重的隐私问题，CSP可能会窥探数据所有者（DO）的敏感图像，或者遭受外部攻击导致敏感图像泄露。同态加密（HE）作为一种有前途的密码学原语，为隐私计算提供了机会，但现有HE方案在实际训练任务中存在三个局限性：密文噪声随操作数量增加、不支持某些特定操作、计算成本高。

HeHe框架的提出与设计

为了在保证效率的前提下实现CNN在加密图像上的训练，提出了HeHe（Header Homomorphic encrypted）框架。该框架仅对网络的前几层浅网络进行加密，这些在密文上训练的层被称为CryptoHeader。这种设计源于敏感个人标识符信息主要在浅层网络泄露的观察。HeHe通过加性同态加密和CryptoHeader中的精细交互方案，实现了CNN在加密图像上的训练。

隐私模型与实验验证

为了评估图像内容在处理系统中的保留情况，提出了一种新的图像隐私模型（α, β） - 可恢复性，并从理论上证明了HeHe对该模型的鲁棒性。在多个数据集上对HeHe进行了准确性、效率和隐私方面的测试，实验结果表明，HeHe在保留图像内容的同时，能够以可接受的训练成本和内容泄露风险完成CNN的训练。

综上所述，AspIOC和HeHe分别在IOC识别和CNN训练隐私保护方面提供了创新的解决方案，为网络安全和深度学习领域的发展带来了新的思路和方法。未来，这些模型有望在更复杂的场景中得到进一步的应用和优化。

提升IOC识别与CNN训练隐私效率的创新方案

深入探讨AspIOC与HeHe的应用前景与潜在挑战

AspIOC的应用前景与挑战

• 应用前景
  • 网络安全监测 ：AspIOC在处理非结构化威胁情报文本时表现出色，能够准确识别有意义的IOC。在网络安全监测中，它可以实时分析大量的日志、报告等文本数据，快速发现潜在的攻击痕迹，为企业和组织提供及时的安全预警。例如，在遭受网络攻击后，通过分析相关的威胁情报文本，AspIOC可以迅速定位攻击者遗留的IP地址、域名等关键信息，帮助安全团队采取针对性的措施。
  • 威胁情报共享 ：随着网络安全威胁的日益复杂，威胁情报共享变得越来越重要。AspIOC可以作为一个高效的IOC识别工具，在不同的安全组织和企业之间共享威胁情报时，确保准确地识别和传递有价值的信息，提高整个网络安全生态系统的响应能力。
• 潜在挑战
  • 数据多样性问题 ：虽然实验中使用了多种来源的数据构建数据集，但实际应用中的威胁情报文本可能具有更多样化的格式和内容。AspIOC可能需要进一步优化以适应不同类型的文本数据，提高在复杂环境下的识别准确率。
  • 实时性要求 ：在网络安全领域，实时性是至关重要的。AspIOC在处理大规模数据时，可能需要进一步提高处理速度，以满足实时监测和响应的需求。

HeHe的应用前景与挑战

• 应用前景
  • 医疗图像分析 ：在医疗领域，大量的敏感医疗图像需要进行分析和诊断。HeHe可以在保护患者隐私的前提下，利用云计算的强大计算能力进行CNN训练，为医生提供更准确的诊断结果。例如，在训练疾病诊断模型时，医院可以将加密的医疗图像上传到云端进行训练，而不用担心患者隐私泄露的问题。
  • 金融数据处理 ：金融机构拥有大量的敏感客户数据，如交易记录、信用评分等。HeHe可以用于在加密数据上进行CNN训练，挖掘数据中的潜在信息，同时保护客户的隐私。例如，银行可以使用HeHe训练风险评估模型，而无需担心客户数据被泄露。
• 潜在挑战
  • 加密算法优化 ：HeHe使用的同态加密算法虽然提供了隐私保护，但计算成本较高。未来需要进一步优化加密算法，降低计算开销，提高训练效率。
  • 模型复杂度与安全性平衡 ：随着CNN模型的不断发展，模型的复杂度也在增加。HeHe需要在保证模型复杂度的同时，确保加密的安全性，避免出现安全漏洞。

技术趋势与未来发展方向

IOC识别技术趋势

• 多模态数据融合 ：未来的IOC识别可能会结合多种模态的数据，如文本、图像、网络流量等。通过融合不同类型的数据，可以更全面地识别攻击痕迹，提高识别的准确性和可靠性。
• 人工智能与自动化 ：随着人工智能技术的不断发展，IOC识别将越来越自动化。利用深度学习和机器学习算法，可以自动分析和识别威胁情报，减少人工干预，提高处理效率。

CNN训练隐私保护技术趋势

• 新型加密算法研究 ：研究人员将继续探索新型的加密算法，以提高同态加密的效率和安全性。例如，一些基于格的加密算法可能会在未来得到更广泛的应用。
• 联邦学习与隐私保护 ：联邦学习是一种新兴的机器学习技术，它可以在不共享原始数据的情况下进行模型训练。结合联邦学习和同态加密技术，可以进一步提高CNN训练的隐私保护水平。

总结与展望

AspIOC和HeHe分别在IOC识别和CNN训练隐私保护方面取得了显著的成果。AspIOC通过引入方面级情感分析，结合多种特征提取模型，提高了IOC识别的准确率。HeHe则通过加性同态加密和精细的交互方案，实现了CNN在加密图像上的训练，平衡了隐私与效率。

然而，这两个模型在实际应用中还面临着一些挑战，如数据多样性、实时性要求、加密算法优化等。未来，随着技术的不断发展，我们可以期待这些模型在更复杂的场景中得到进一步的优化和应用。同时，相关的技术趋势也将为网络安全和深度学习领域带来更多的创新和发展机会。

为了更直观地展示AspIOC和HeHe的工作流程，下面给出两个mermaid流程图。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(收集威胁情报文本):::process --> B(预提取IOC):::process
    B --> C(嵌入层处理):::process
    C --> D1(交互式特征提取模型):::process
    C --> D2(上下文特征提取模型):::process
    C --> D3(字符级特征提取模型):::process
    D1 --> E(拼接向量):::process
    D2 --> E
    D3 --> E
    E --> F(模型分类):::process

这个流程图展示了AspIOC的工作流程，从收集威胁情报文本开始，经过预提取IOC、嵌入层处理，再到三个特征提取模型，最后进行向量拼接和模型分类。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(数据所有者准备加密图像):::process --> B(上传到云服务提供商):::process
    B --> C(CryptoHeader处理):::process
    C --> D(CNN训练):::process
    D --> E(模型输出):::process

这个流程图展示了HeHe的工作流程，数据所有者准备加密图像并上传到云服务提供商，云服务提供商通过CryptoHeader进行处理，然后进行CNN训练，最后输出模型。

通过这两个模型的研究和应用，我们可以看到网络安全和深度学习领域在隐私保护和效率提升方面的不断探索和进步。相信在未来，这些技术将为我们带来更安全、更高效的网络环境和深度学习应用。