引 言
網(wǎng)絡(luò)安全事件被收集為一種網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)(CTI)可以用來(lái)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)攻擊。開(kāi)發(fā)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)事件分析模型來(lái)預(yù)測(cè)可能的威脅，可以幫助組織提供決策指導(dǎo)。網(wǎng)絡(luò)安全事件是一個(gè)完整的語(yǔ)義單元，包含所有參與的對(duì)象，這些對(duì)象具有豐富的屬性(如攻擊的結(jié)果和種類(lèi))。通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)安全事件，可以幫助預(yù)測(cè)組織可能面臨的威脅。
1.介紹
由于復(fù)雜的零日攻擊一直在增加，確保組織的系統(tǒng)安全非常困難[1]。為了對(duì)抗這些攻擊，組織依靠外部公開(kāi)報(bào)告來(lái)收集和共享安全信息[2]。作為網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)(CTI)的一種，來(lái)自外部報(bào)告的網(wǎng)絡(luò)安全事件是關(guān)于資產(chǎn)存在或正在出現(xiàn)的威脅的基于證據(jù)的知識(shí)。目前許多項(xiàng)目，如VCDB[3]、Hackmageddon[4]和Web Hacking Incident Database[5]，被用來(lái)共享安全事件信息。圖1給出了網(wǎng)絡(luò)安全事件的一個(gè)樣例。
開(kāi)發(fā)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全事件分析模型來(lái)預(yù)測(cè)組織可能面臨的威脅，對(duì)于獲取攻擊趨勢(shì)并為決策提供指導(dǎo)[6]具有巨大的價(jià)值。組織必須全面利用網(wǎng)絡(luò)事件分析模型，以更好地掌握當(dāng)前的威脅情況，例如“組織中哪些資產(chǎn)更多可能受到危害”、“誰(shuí)是組織的潛在攻擊者”、“他們可能對(duì)組織實(shí)施什么類(lèi)型的攻擊”以及“發(fā)現(xiàn)威脅的可能方法”等。
圖1 網(wǎng)絡(luò)攻擊事件的一個(gè)例子:一個(gè)受害組織遭受了來(lái)自攻擊者a1的惡意軟件后門(mén)攻擊，攻擊者a1竊取了受害組織的敏感文件。
2.網(wǎng)絡(luò)安全事件建模及應(yīng)用
安全信息共享已經(jīng)成為緩解網(wǎng)絡(luò)攻擊的新武器。VCDB[3],Hackmageddon[4]和Web Hacking Incident Database[5]等安全事件信息共享項(xiàng)目被用于收集網(wǎng)絡(luò)安全事故報(bào)告。但是，這些基于組織報(bào)告的項(xiàng)目旨在收集事件信息，無(wú)法分析威脅信息。
機(jī)器學(xué)習(xí)方法在分析網(wǎng)絡(luò)安全事件的組織報(bào)告中發(fā)揮著重要作用[10]。劉洋等人[11]從收集組織的外部網(wǎng)絡(luò)特征，并使用隨機(jī)森林分類(lèi)器來(lái)預(yù)測(cè)組織的違規(guī)事件。Sarabi等人[12]基于隨機(jī)森林方法，利用公開(kāi)的業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。Portalatinet等人[13] 提出一個(gè)統(tǒng)計(jì)框架對(duì)多元時(shí)間序列進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。這些方法通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析可測(cè)量的特征來(lái)預(yù)測(cè)安全事件的風(fēng)險(xiǎn)。
許多基于圖的方法被提出來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)安全事件中的異構(gòu)對(duì)象及其關(guān)系。趙軍和劉旭東等人[7] 基于攻擊事件構(gòu)建屬性異構(gòu)信息網(wǎng)，對(duì)攻擊者、漏洞、被利用的腳本、被入侵的設(shè)備和被入侵的平臺(tái)的異構(gòu)對(duì)象進(jìn)行建模。他們使用屬性異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)攻擊偏好。HinCTI[8] 旨在對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)進(jìn)行建模并識(shí)別威脅類(lèi)型，以減輕安全分析師繁重的分析工作。趙軍和嚴(yán)其本等人[9]提出一個(gè)框架來(lái)模擬異構(gòu)IOC之間的相互依賴(lài)關(guān)系，以量化它們的相關(guān)性。
3.網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)
網(wǎng)絡(luò)安全事件包含大量的多類(lèi)型對(duì)象從而形成異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)嵌入到低維空間，以采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行分析。
節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)嵌入方法的一個(gè)分支受到 Skip-gram（最初用于詞嵌入）模型的啟發(fā)[14]。DeepWalk [15] 首先使用random walks[16] 從網(wǎng)絡(luò)中采樣路徑并學(xué)習(xí)對(duì)象嵌入。LINE[17] 通過(guò)優(yōu)化獨(dú)立于鄰居的可能性，保留網(wǎng)絡(luò)的一階和二階鄰近性。Node2vec[18] 擴(kuò)展了有權(quán)重的DeepWalk用于探索不同的鄰居。Struc2vec[19] 構(gòu)建一個(gè)多層圖來(lái)編碼具有相同結(jié)構(gòu)但結(jié)構(gòu)不相鄰的節(jié)點(diǎn)。這些工作考慮和建模了成對(duì)對(duì)象之間的關(guān)系。
為了將多個(gè)交互作為一個(gè)整體來(lái)捕獲，事件[20]被定義為表示完整的語(yǔ)義單元。HEBE[20]通過(guò)學(xué)習(xí)異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中對(duì)象與事件的關(guān)系來(lái)保持對(duì)象的鄰近性。Event2vec[21]考慮事件中關(guān)系的數(shù)量和性質(zhì)，并在嵌入空間中保持事件驅(qū)動(dòng)的一階和二階鄰近。基于事件的建模封裝了更多信息，這對(duì)于安全事件分析尤為重要。
屬性網(wǎng)絡(luò)嵌入可以有效地處理節(jié)點(diǎn)屬性以學(xué)習(xí)更好的表示。典型的例子是SNE[22]，這為具有豐富屬性的社會(huì)行動(dòng)者保留了結(jié)構(gòu)和屬性接近性。BANE模型[23]聚集來(lái)自相鄰節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)屬性和鏈接的信息，以學(xué)習(xí)二進(jìn)制節(jié)點(diǎn)表示。
4.網(wǎng)絡(luò)安全事件分析框架CyEvent2vec
網(wǎng)絡(luò)安全事件建模框架CyEvent2vec[24]的體系結(jié)構(gòu)如圖2所示。框架的過(guò)程由四個(gè)主要組成部分組成：
數(shù)據(jù)處理與特征提取：從網(wǎng)絡(luò)安全事件中提取屬性對(duì)象及其關(guān)系和標(biāo)簽，包括受害者組織、資產(chǎn)、攻擊類(lèi)型和攻擊者節(jié)點(diǎn)。
組織事件和矩陣生成：組織事件生成算法可以根據(jù)遭受網(wǎng)絡(luò)事件的企業(yè)作為目標(biāo)，將相關(guān)的安全對(duì)象集合在一起。可以基于生成的組織事件構(gòu)造屬性異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)。組織事件被處理成事件矩陣，以表示攻擊事件和具有屬性的對(duì)象之間的關(guān)系。
網(wǎng)絡(luò)安全事件建模：為了探究對(duì)象之間復(fù)雜的關(guān)系，將事件矩陣輸入到自編碼器模型中，以獲得事件嵌入，使事件在低維空間中保持接近性。基于事件嵌入，可以計(jì)算得到對(duì)象嵌入。
安全事件分析的應(yīng)用：將對(duì)象嵌入方法應(yīng)用于組織威脅預(yù)測(cè)和威脅對(duì)象分類(lèi)。組織威脅預(yù)測(cè)可以幫助分析人員預(yù)測(cè)受害組織可能面臨的威脅，可以被看做為鏈接預(yù)測(cè)任務(wù)。威脅對(duì)象分類(lèi)預(yù)測(cè)了可能發(fā)現(xiàn)威脅的方法，可以看作是一個(gè)多標(biāo)簽分類(lèi)任務(wù)。
圖2 網(wǎng)絡(luò)安全事件分析框架
5.總結(jié)
在本文中，我們專(zhuān)注于網(wǎng)絡(luò)安全事件分析，旨在預(yù)測(cè)組織可能面臨的威脅。網(wǎng)絡(luò)安全事件包含大量相互作用的多類(lèi)型對(duì)象從而形成異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)嵌入到低維空間，從而可以采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全事件進(jìn)行分析。
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