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從“反爬”到深度態(tài)勢感知,航空業(yè)求解出行安全新路徑
2018-12-05   網(wǎng)絡(luò)安全和運(yùn)維

       

       如果能夠“看見”時(shí)間,那么人類都會(huì)變成以生命為長度、四維世界里的生物,詳細(xì)記錄每一刻發(fā)生的變化。在信息世界里,無形的時(shí)間維度被數(shù)據(jù)量化,記錄著我們在城市之間的起降,出行的始終……點(diǎn)連成線,四維空間正變成現(xiàn)實(shí)。

       在航旅類App上,用戶的飛行記錄綻放出一張個(gè)人旅行地圖。國際航空運(yùn)輸協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)顯示,2017年全球總共有3680萬個(gè)航班起降,平均每天約有10萬個(gè)航班,千萬乘客與航空系統(tǒng)交互。在這張巨大的復(fù)雜地圖里,無數(shù)真實(shí)用戶行為里夾雜著巨量“虛假”訪問,甚至惡意訪問行為,其中最常見的就是網(wǎng)絡(luò)爬蟲。

       按照授權(quán)情況,爬蟲可以分為合法爬蟲與惡意爬蟲。云鼎實(shí)驗(yàn)室研究發(fā)現(xiàn),惡意爬蟲流量最大的行業(yè)就是出行,包括航空、酒店、火車票預(yù)定等。據(jù)《科技日報(bào)》報(bào)道,某訂票網(wǎng)站的頁面每分鐘瀏覽量為1.2萬人次,真實(shí)用戶只有500人,爬蟲流量占比95.8%。即使在淡季,虛假流量也占到網(wǎng)站訪問總量的50%。由此帶來的成本消耗和安全威脅令航空業(yè)不堪其擾。

       航司健康的寄生蟲

       入侵航司網(wǎng)站的大量惡意爬蟲,絕大部分來自黑灰產(chǎn)的爬蟲團(tuán)伙,在低頻爬取航司票務(wù)信息后,通過虛假身份信息搶占打折機(jī)票,待真實(shí)用戶通過灰色平臺購買機(jī)票,再將占有的座位退出,隨后使用真實(shí)用戶身份購入。航司對旅客的優(yōu)惠轉(zhuǎn)化成第三方灰產(chǎn)的非法收入,使得航司蒙受損失,也增加了網(wǎng)站壓力和系統(tǒng)成本。

       更令人不安的是,惡意爬蟲通過模擬真實(shí)用戶盜取后臺接口,獲取旅客姓名、身份證、手機(jī)號、積分卡等,造成個(gè)人信息泄露。而隨著新網(wǎng)絡(luò)安全法的實(shí)施,對于個(gè)人信息的保護(hù)顯得尤為重要。

       無監(jiān)督“免疫系統(tǒng)”實(shí)力反爬

       白山云科技創(chuàng)新研發(fā)的新一代態(tài)勢感知平臺ATD,專門針對解決上述問題。

       態(tài)勢感知實(shí)際效果圖

       

       通過查訂比(查詢訂票比例,通常查訂比越高,爬蟲風(fēng)險(xiǎn)越大)確認(rèn)反爬的效果。基于ATD無監(jiān)督聚類算法,在繁雜的海量數(shù)據(jù)輸入中,確定事件邊界,根據(jù)場景作出相應(yīng)處理。ATD深度引擎對訪問請求進(jìn)行特征建模形成向量,對于特征向量執(zhí)行聚類算法,最終將小眾群(離群點(diǎn))進(jìn)行行為特征引擎的監(jiān)督,精準(zhǔn)識別低頻攻擊,從而打擊灰色產(chǎn)業(yè)爬取航班、票務(wù)信息,杜絕惡意占座等行為。在多家航司服務(wù)實(shí)踐中,ATD算法模型不斷自我優(yōu)化完善,其中幫助某航司客戶的查訂比下降90%,有效防御惡意爬蟲的圍攻。

       某團(tuán)伙爬蟲示意圖

       

       在保護(hù)旅客信息方面,ATD學(xué)習(xí)引擎針對用戶登錄行為按照文本特征和行為特征進(jìn)行學(xué)習(xí)。

       文本特征學(xué)習(xí)針對業(yè)務(wù)接口的特征,包括輸入?yún)?shù)數(shù)量、輸入?yún)?shù)類型、輸出返回碼分布,輸入和輸出的對應(yīng)關(guān)系等,建立業(yè)務(wù)在Request上的文本規(guī)律。當(dāng)任何一個(gè)請求到來的時(shí)候,ATD就可以根據(jù)之前的文本特征學(xué)習(xí)結(jié)果作出異常概率評估。

       行為特征學(xué)習(xí)針對每個(gè)用戶在一段時(shí)間內(nèi)連續(xù)行為的規(guī)律,比如用戶起始是在哪個(gè)頁面,中間經(jīng)過哪個(gè)接口,最終訪問到達(dá)哪個(gè)業(yè)務(wù)。通過學(xué)習(xí)上述行為,ATD就可以為業(yè)務(wù)建立一套訪問規(guī)律,從而當(dāng)有異常行為發(fā)生時(shí),可以迅速發(fā)現(xiàn),準(zhǔn)確識別。

       基于文本特征和行為特征,ATD在異常賬號登錄時(shí)可以準(zhǔn)確判斷,及時(shí)攔阻并對威脅事件全面回溯,保護(hù)用戶隱私數(shù)據(jù),防止財(cái)產(chǎn)損失甚至人身傷害。

       學(xué)習(xí)引擎未知問題發(fā)現(xiàn)

       

       不同于行業(yè)內(nèi)其他安全產(chǎn)品,ATD所采用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,無需人工介入,在不依賴人為設(shè)定規(guī)則的情況下即可捕捉潛在威脅。而其特有的旁路部署方式,在完全不影響業(yè)務(wù)系統(tǒng)的情況下,有效識別并旁路阻斷風(fēng)險(xiǎn)。

       深度態(tài)勢感知護(hù)航出行安全

       爬蟲只是航司面對的威脅之一。此外,包括安檢、系統(tǒng)、AODB(機(jī)場營運(yùn)數(shù)據(jù)系統(tǒng))等在內(nèi)的多個(gè)航司系統(tǒng),每天產(chǎn)生巨量交互日志,面對數(shù)據(jù)安全性、系統(tǒng)運(yùn)營穩(wěn)定性、信息準(zhǔn)確性等問題,整體安全態(tài)勢感知能力建設(shè)就顯得尤其重要。

       白山ATD在旁路接入系統(tǒng)數(shù)據(jù)后,針對不同場景需求自動(dòng)選用實(shí)時(shí)引擎、深度引擎和學(xué)習(xí)引擎,整個(gè)算法過程不依賴規(guī)則,即可在事件發(fā)生的同時(shí)立即作出分析,判斷攻擊狀態(tài)成功與否、還原攻擊場景、判斷原因和內(nèi)在維度特征,解放安全工程師的人力并提高其效率,最終實(shí)現(xiàn)對于航司外網(wǎng)、業(yè)務(wù)、內(nèi)網(wǎng)的三層智能防御。

       與此同時(shí),不同系統(tǒng)的接入不斷為ATD算法提供關(guān)聯(lián)分析的數(shù)據(jù),自動(dòng)為各個(gè)復(fù)雜事件建立內(nèi)在關(guān)聯(lián),提高識別準(zhǔn)確率和召回率,不斷完善用戶行為肖像。在風(fēng)險(xiǎn)來臨之前,ATD通過極其微弱甚至不相關(guān)的異常行為即可預(yù)測潛在風(fēng)險(xiǎn),站在系統(tǒng)整體高度實(shí)現(xiàn)深度態(tài)勢感知。“通過ATD系統(tǒng),不僅將查訂比顯著降低,而且自動(dòng)感知出一些未知異常,包括驗(yàn)證碼繞過、越權(quán)操作、非法占座等威脅,最終提高了航司整體安全性。” 白山合伙人兼工程副總裁叢磊說,“期待可以幫助更多企業(yè)通過AI算法在信息世界的四維空間里更安全。”

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