24、网络流量语义特征分析与处理

网络流量语义特征分析与处理

1. 移动网络告警数据聚合技术

在移动网络中，入侵检测系统会生成大量告警数据。为了更高效地处理这些数据，提出了一种基于告警属性集的告警数据聚合技术，同时还涉及告警传输、优先级排序和反馈控制等技术。

1.1 技术优势

通过对企业网络捕获的真实告警进行模拟，结果表明该聚合技术能够实现很高的聚合率，并能适应可用带宽以最大化效率。

1.2 待优化因素

目前该技术未考虑每个节点的计算能力和可用能量。由于优先级排序过程是计算密集型操作，考虑这些因素可能会影响对元告警进行优先级排序的频率。未来的工作将进一步分析这些额外参数，以优化告警聚合和能量消耗。

2. 网络流量语义分析

2.1 语义分析的应用现状

语义分析技术在普通文档处理中已较为成熟，众多概率生成模型能够有效模拟作者、引用、主题层次、词元二元组顺序等复杂关系。此外，语义分析还成功应用于音乐流派相似度匹配、Twitter消息流等领域。

2.2 网络浏览会话语义分析的特点

在网络安全领域，对在线浏览会话进行有意义的语义分析需求日益增长。但这与传统文档语义分类有显著不同：
- 语料库没有统一的领域或特征将所有成员联系起来作为一批文档处理。
- 语料库由弱界定或不规则界定的“伪文档”组成，这些“伪文档”在捕获过程中可能嵌套、交错，并按时间顺序排列。
- 关注的语义是信息检索请求与其响应的配对，将请求和响应组合成文档，更关注通过对组成文档的语义分析所反映的会话语义。
- 语料库中的文档既不是由请求者撰写，也不是由请求者分类或分组。

2.3 处理目标与方法

主要聚焦于分割和分词过程，为语义和主题分析做准备。处理结果可用于形成语义特征向量，用于后续的机器学习和分析过程。

2.3.1 处理网络流量作为语料库的问题

• 跟踪主题词 ：需要一种方法来跟踪不同语料库和观察会话之间的主题词。传统方法中，语义主题通常通过对表示词元频率的数字向量空间文档向量进行概率分析来确定，因此希望每个词元ID（TermID）在整个观察期和不同用户（通过IP地址表示和匿名化）之间都代表相同的词。这意味着应使用预定义的词典进行词元化。
• 同义词识别与解决 ：在语义分析中，识别和解决同义词是一个重要问题。在某些分析场景中，特定领域的同义词集创建和解决将显著提高对这些流的语义分析效果。

为了利用现有的语义分析计算方法，将网络流量的特征映射到兼容的格式。使用TermID:Frequency（T:F）文档矩阵表示网络伪文档，这种表示类似于经典的TF-IDF（词频 - 逆文档频率），并得到文档分类和语义分析工具的广泛支持。

2.4 相关工作

在语言分析中，分割是将内容语料库划分为较小片段的过程，通常是划分为“文档”和文档内的“句子”。在书面和电子语料库中，标点符号有助于分割；而在对话、转录和流媒体等形式中，句子和文档分隔符很少可用。以下是一些相关的分割方法：
- TextTiling方法 ：目标是为每个文档标注适当的子结构。主要线索是通过“标题”和“副标题”来划分文本，在没有这些标题标记的情况下，实现一种词汇衔接算法将文本文档划分为反映子主题结构的多段落片段。
- 基于主题和子主题的分割方法 ：通过使用滑动窗口的TextTiling方法，根据相邻句子组之间的相似度分数对句子进行分组，以指示主题。
- TSF（TextSegFault）方法 ：使用滑动窗口方法，通过句子内块之间的参数相似度和不相似度度量来识别主题边界。

2.5 分割目的

上述分割方法大多是基于原始有序内容进行基于分隔符或内容句子连贯性的算法操作，旨在为每个段落或句子组标注主要主题语义，以便后续查询或分析。而对于网络流量会话的分析，采用不同的文档模型：将每个文档视为从观察到的HTTP请求开始，并包含该请求收到的所有响应内容。这种方法有两个主要特点：
- 允许将请求字符串的内容与结果响应文本关联起来，用于文档分类研究。
- 每个文档由一组词元表示，没有其他明显的结构。

2.6 分词

在语言分析中，分词是为每个感兴趣的不同字符串分配唯一整数标识符（TermID）的方法。常见的分词操作包括：
- 去除不需要的字符串 ：通常使用停用词词典去除不需要的字符串。
- 词干提取 ：将相关字符串规范化为一个通用表示和TermID，如“Porter Stemmer”算法。但对于网络流量处理，词干提取并不适用，因为更关注单词不同形式的分布、频率和隐含语义。

此外，还有一种用于生物文献领域HTML文档的“极端分词”方法，将文档转换为包括HTML标记的词元序列，并标记生成的序列ID（SID），同时保留实体和其他连续字符序列。分词后构建词典，将词元ID与字符串映射起来，并生成其他专用词典以避免在搜索、显示和句子边界检测时重新解析。处理后的文档存储为XML文档，以兼容数据库、存储容器和文档处理查询系统。

2.7 未来探索动机

进行网络流量分割和分词工作的动机是形成语义频谱的时间序列，支持以下两种分析：
- 纵向频谱演变 ：建模较长时间段内频谱的相似性和差异，以识别表征工作站（用户）浏览行为的重复主题“谱线”。
- 差分比较技术 ：测量两组频谱之间的差异，或将观察到的频谱与现有存档集进行匹配。

2.8 实现步骤

为了实现适用于网络流量语义分析的分割和分词，对上述过程进行了扩展，具体步骤如下：
| 流程步骤 | 描述 |
| — | — |
| 流量收集 | 具有可见性的传感器收集包含感兴趣IP地址的子网中的网络流量，收集工具应捕获整个数据包，而非截断。 |
| 分割 | 形成“文档”，每个文档从GET/POST请求开始，累积该请求的所有响应，并在下一个GET/POST请求时终止。 |
| 分词：结构清理为词元 | 去除标点和分隔符，用一个空格替换每个分隔符以保留词元完整性，清理后词元是由空格分隔的可打印字符字符串。 |
| 分词：停用词去除 | 去除出现在定制停用词列表中的词元，尝试去除键值对（KVPs）中的关键词元。 |
| 分词：词汇映射和（未来）同义词解决 | 在语义分析之前进行词典TermID映射，以反映特定领域的同义词解决，同时形成IP地址特定的辅助词典。 |
| 文档矩阵：使用选定词典的规范表示 | 将词元转换为TermID时使用静态词典，以确保在不同分析批次和用户会话之间保留相同的词和主题语义。 |
| 形成词频文档向量 | 使用标准词典中的TermID，创建辅助词典以包含具有语义和差异价值的IP特定实体。 |
| 语义分析 | 选择标准数量的主题（N），在本研究中选择主题大小为10，每个主题用前10个词的向量表示。使用标准方法对网络文档语料库进行分析，对表示每个主题的词元集大小进行阈值或排名选择。 |
| 语义特征向量 | 通过IP地址和时间范围识别，用于存档和机器学习技术进行趋势和异常分析。 |

graph LR
    A[流量收集] --> B[分割]
    B --> C[分词：结构清理为词元]
    C --> D[分词：停用词去除]
    D --> E[分词：词汇映射和同义词解决]
    E --> F[文档矩阵：规范表示]
    F --> G[形成词频文档向量]
    G --> H[语义分析]
    H --> I[语义特征向量]

2.9 网络流量处理概念

为了更好地处理网络流量，对一些概念进行了重新定义和扩展：
- 字符串 ：由一个或多个可显示的ASCII字符组成，右侧由字符串分隔符（通常是空格）分隔。
- 词元 ：由空格包围或分隔的字母数字字符字符串。
- 单词 ：词元中字母序列构成自然语言中的“单词”，可在词典中找到，使用同一词典将单词一致映射到TermID。
- 词典 ：与字典不同，词典是与感兴趣领域相关的单词列表，不包含其他标签或语义指示。
- 同义词 ：语料库中与另一个单词具有相近语义的单词。
- 同义词解决 ：识别在特定领域中具有共同语义的单词集，并在语义分析之前将其解析为一个代表单词和一个TermID。
- 命名实体 ：对象的专有名称或给定名称，在进行同义词解决时，可将其替换为所属类别的词典单词。
- 停用词列表 ：在自然语言中，某些频繁出现且单个语义重要性较低的单词，将其列入停用词列表，在分词为TermID之前从文档中去除。
- 标记、容器和脚本停用词 ：网络流量通过HTML标记语言传输，一些标记名称、属性和属性值对没有有用的语义，应予以去除。由于传感器网络收集的流量可能不完整，不能依赖严格的HTML或XML解析器来区分标记和脚本与内容。
- 辅助词典 ：为了识别参与语义分析的非英语单词，为每个监控的IP地址形成更动态的词典。在分词过程中，用标准词典的TermID表示单词，用地址特定词典的TermID表示辅助字符串。每次处理运行都会向该词典添加新的辅助单词，并分配相应的TermID。

这些概念和定义的扩展有助于从分割、解析和转换后的网络流量中推导和分析语义及主题概念，与传统英语普通文档语义分析相比，该处理过程有三个显著差异，能够更有效地分析网络流量：
- 停用词去除不仅针对普通停用词，还包括与HTML代码和HTML格式标记相关的“非内容”词元。
- 混合字母数字和纯数字或分隔数字在网络流量语义表征和比较中可能对语义分析有重要贡献。
- 网络文档通过表面级（非嵌套）GET或POST事件分割形成，文档由从初始请求到所有后续响应的所有词元连接而成，假设在一个浏览器窗口中的所有渲染都与GET分割的同一组主题相关。

3. 移动网络告警数据聚合与网络流量语义分析的关联

移动网络告警数据聚合技术和网络流量语义分析看似是两个不同的领域，但实际上它们在网络安全中有着紧密的联系。

3.1 数据来源的相关性

移动网络中的告警数据往往与网络流量的异常情况相关。例如，当网络流量出现异常的高峰或特定模式时，入侵检测系统可能会生成告警。通过对网络流量进行语义分析，可以更好地理解这些异常流量的来源和目的，从而为告警数据的聚合提供更准确的信息。

3.2 分析结果的互补性

告警数据聚合技术可以帮助快速筛选和处理大量的告警信息，找出关键的安全事件。而网络流量语义分析则可以深入挖掘网络流量背后的语义信息，了解攻击者的意图和攻击模式。将两者结合起来，可以更全面地评估网络安全状况，制定更有效的安全策略。

3.3 优化策略的协同性

在考虑优化告警聚合和能量消耗时，可以参考网络流量语义分析的结果。例如，如果发现某些类型的网络流量与频繁的告警相关，可以针对性地优化这些流量的处理方式，减少不必要的计算和能量消耗。

4. 实际应用案例

为了更好地理解上述技术的实际应用，以下是一个简单的实际应用案例。

4.1 场景描述

假设一个企业网络中存在多个部门，每个部门有不同的网络使用需求和安全级别。网络管理员需要实时监控网络流量，及时发现潜在的安全威胁，并对告警信息进行有效处理。

4.2 处理步骤

步骤	操作内容
1. 流量收集	使用传感器收集企业网络中各个部门的网络流量数据，包括HTTP请求和响应内容。
2. 流量分割	将每个HTTP请求及其对应的响应内容组合成一个文档，按照上述网络流量分割方法进行处理。
3. 分词处理	对每个文档进行分词，去除停用词，进行词汇映射和同义词解决，形成词频文档向量。
4. 语义分析	使用标准的语义分析方法，对词频文档向量进行分析，提取主题信息。
5. 告警生成	根据语义分析结果，结合预设的安全规则，生成相应的告警信息。例如，如果发现某个部门的网络流量中频繁出现与恶意软件相关的主题，生成高优先级告警。
6. 告警聚合	运用移动网络告警数据聚合技术，对生成的告警信息进行聚合，减少冗余信息，提高处理效率。
7. 安全决策	根据聚合后的告警信息，网络管理员可以快速做出安全决策，如封锁特定IP地址、加强访问控制等。

graph LR
    A[流量收集] --> B[流量分割]
    B --> C[分词处理]
    C --> D[语义分析]
    D --> E[告警生成]
    E --> F[告警聚合]
    F --> G[安全决策]

4.3 效果评估

通过上述处理步骤，可以实现对企业网络流量的实时监控和安全威胁的及时发现。同时，告警数据的聚合可以减少管理员的工作量，提高处理效率。通过定期评估处理结果，可以不断优化安全策略，提高网络的安全性。

5. 技术挑战与解决方案

5.1 技术挑战

在实际应用中，移动网络告警数据聚合技术和网络流量语义分析面临着一些挑战。

5.1.1 数据量大

随着网络规模的不断扩大，网络流量和告警数据的量也越来越大。处理这些海量数据需要大量的计算资源和时间。

5.1.2 数据复杂性

网络流量和告警数据具有很高的复杂性，包括不同的格式、来源和语义。如何有效地处理这些复杂的数据是一个挑战。

5.1.3 实时性要求

在网络安全领域，实时性是非常重要的。需要及时处理告警数据和分析网络流量，以便及时发现和应对安全威胁。

5.2 解决方案

针对上述挑战，可以采取以下解决方案。

5.2.1 分布式计算

利用分布式计算技术，将数据处理任务分配到多个节点上进行并行处理，提高处理效率。

5.2.2 数据预处理

在进行数据分析之前，对数据进行预处理，如清洗、转换和归一化，减少数据的复杂性。

5.2.3 实时监测与反馈

建立实时监测系统，对数据处理过程进行实时监测，并根据监测结果及时调整处理策略，确保实时性要求。

6. 未来发展趋势

6.1 智能化分析

随着人工智能和机器学习技术的不断发展，未来的网络流量语义分析和告警数据聚合将更加智能化。可以利用深度学习算法自动学习网络流量的模式和特征，提高分析的准确性和效率。

6.2 跨领域融合

网络安全与其他领域的融合将越来越紧密，如物联网、云计算等。未来的技术需要能够适应不同领域的特点，实现跨领域的安全分析和管理。

6.3 可视化展示

为了更好地理解和利用分析结果，未来的技术将更加注重可视化展示。通过直观的图表和界面，将复杂的分析结果呈现给用户，帮助用户做出更明智的决策。

综上所述，移动网络告警数据聚合技术和网络流量语义分析在网络安全中具有重要的作用。通过深入理解和应用这些技术，可以更好地保障网络的安全和稳定运行。同时，面对不断变化的网络环境和技术挑战，需要不断探索和创新，推动技术的发展和进步。