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大數(shù)據(jù)在信息安全方面的應(yīng)用
2016-06-03
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大數(shù)據(jù)在信息安全方面的應(yīng)用

用大數(shù)據(jù)的方法做信息安全的背景在于，傳統(tǒng)的“見招拆招”的安全措施面對(duì)靈活多變的攻擊手段 有些捉襟見肘，但各種攻擊手段大多會(huì)表現(xiàn)出一定的共性。所以當(dāng)樣本(malware樣本，server log，traffic pattern 等等)足夠多的時(shí)候，只要能正確提取出數(shù)據(jù)中的feature，就可能找到這些靈活多變的adversary的一些共性行為，以此來作為防御。

下面結(jié)合幾篇論文結(jié)說一下：

1. Malware detection (惡意軟件偵測)

惡 意軟件偵測除了傳統(tǒng)的對(duì)可執(zhí)行文件進(jìn)行分析以外，還可以根據(jù)其行為進(jìn)行偵測。比如賽門鐵克(Symantec)搞了一個(gè)項(xiàng)目[1]，它的idea就是：你 在網(wǎng)上瀏(kan)覽(pian)時(shí)下載了一個(gè)惡意軟件，它可能會(huì)附帶一些無害的文件(比如用于偽裝)，這種情況下這些文件和這個(gè)惡意軟件的同時(shí)出現(xiàn) (co-occurrence)的概率就會(huì)比較高。當(dāng)我們通過傳統(tǒng)的偵測手段發(fā)現(xiàn)了這個(gè)惡意軟件的時(shí)候，和它c(diǎn)o-occurrence概率較高的一些文 件就會(huì)被認(rèn)為有bad reputation。比如這時(shí)你在另一個(gè)用戶的電腦上發(fā)現(xiàn)了一些同樣的無害的文件，但沒有發(fā)現(xiàn)這個(gè)惡意軟件，那么就認(rèn)為有可能是這個(gè)惡意軟件的變種造成 的。賽門鐵克通過大量用戶上傳的匿名文件集合(file collection)樣本(1億多臺(tái)機(jī)器上的100多億個(gè)文件)，對(duì)文件進(jìn)行標(biāo)記(labeling)，訓(xùn)練出了這樣一個(gè)偵測惡意軟件的模型，識(shí)別率很 高(True Positive在0.99以上)，而且能做到比現(xiàn)有技術(shù)手段能提前一周識(shí)別。

2. 惡意鏈接預(yù)測

你 在上網(wǎng)的時(shí)候很可能遇到過釣魚網(wǎng)站，一般是那種看上去還比較正規(guī)但是你一點(diǎn)進(jìn)去各種被騙輸入密碼或者個(gè)人信息的網(wǎng)站，比如我在知乎上也見到過： 這封「知乎團(tuán)隊(duì)」的私信可信嗎? - Sean 的回答 ，這個(gè)釣魚站的域名是zhihuemail dot com，點(diǎn)進(jìn)去你就上當(dāng)了。怎樣預(yù)測這樣的域名是惡意網(wǎng)站呢?當(dāng)有用戶舉報(bào)上當(dāng)受騙時(shí)候顯然已經(jīng)晚了，而駭客們也會(huì)快速變換域名以躲避偵測。[2] 這篇paper 用大量的DNS記錄， IP地址信息，以及域名管理方(whois)的記錄，來預(yù)測一個(gè)域名是否是惡意網(wǎng)站。

3. DDoS檢測

DDoS 是各個(gè)網(wǎng)站都很頭疼的問題，網(wǎng)站流量突然升高，你怎么知道是真的訪問用戶多了還是駭客通過僵尸網(wǎng)絡(luò)對(duì)你發(fā)動(dòng)的攻擊呢?在這么多訪問中，你怎么知道哪個(gè)是用 戶哪個(gè)是僵尸呢?[3]這篇paper 提出用流量包中的source和destination 的地址，端口號(hào)，包的類型等作為feature，采用k-NN算法對(duì)其進(jìn)行分類，來檢測DDoS攻擊。(當(dāng)然這個(gè)模型比較簡單，用于在這里舉例比較方便， 然而實(shí)際上魔高一丈DDoS攻擊手段更加多樣性，我懷疑這種相對(duì)簡單的方法能不能真正有效)

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