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

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表現(xiàn)出一定的共性。所以當樣本(malware樣本，server log，traffic pattern 等等)足夠多的時候，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。

下面結合幾篇論文結說一下：

1. Malware detection (惡意軟件偵測)

惡 意軟件偵測除了傳統(tǒng)的對可執(zhí)行文件進行分析以外，還可以根據(jù)其行為進行偵測。比如賽門鐵克(Symantec)搞了一個項目[1]，它的idea就是：你 在網(wǎng)上瀏(kan)覽(pian)時下載了一個惡意軟件，它可能會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惡意軟件的同時出現(xiàn) (co-occurrence)的概率就會比較高。當我們通過傳統(tǒng)的偵測手段發(fā)現(xiàn)了這個惡意軟件的時候，和它co-occurrence概率較高的一些文 件就會被認為有bad reputation。比如這時你在另一個用戶的電腦上發(fā)現(xiàn)了一些同樣的無害的文件，但沒有發(fā)現(xiàn)這個惡意軟件，那么就認為有可能是這個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(1億多臺機器上的100多億個文件)，對文件進行標記(labeling)，訓練出了這樣一個偵測惡意軟件的模型，識別率很 高(True Positive在0.99以上)，而且能做到比現(xiàn)有技術手段能提前一周識別。

2. 惡意鏈接預測

你 在上網(wǎng)的時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)但是你一點進去各種被騙輸入密碼或者個人信息的網(wǎng)站，比如我在知乎上也見到過： 這封「知乎團隊」的私信可信嗎? - Sean 的回答 ，這個釣魚站的域名是zhihuemail dot com，點進去你就上當了。怎樣預測這樣的域名是惡意網(wǎng)站呢?當有用戶舉報上當受騙時候顯然已經(jīng)晚了，而駭客們也會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，來預測一個域名是否是惡意網(wǎng)站。

3. DDoS檢測

DDoS 是各個網(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)絡對你發(fā)動的攻擊呢?在這么多訪問中，你怎么知道哪個是用 戶哪個是僵尸呢?[3]這篇paper 提出用流量包中的source和destination 的地址，端口號，包的類型等作為feature，采用k-NN算法對其進行分類，來檢測DDoS攻擊。(當然這個模型比較簡單，用于在這里舉例比較方便， 然而實際上魔高一丈DDoS攻擊手段更加多樣性，我懷疑這種相對簡單的方法能不能真正有效)

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