基于大数据分析的APT攻击检测研究综述.docx

基于大数据分析的APT攻击检测研究综述
随着网络技术的发展，网络安全问题愈加突出，APT攻击成为网络安全领域的重要研究方向之一。APT攻击即“高级持续性威胁”（AdvancedPersistentThreats）攻击，指针对特定目标的复杂、协调、有针对性和持续性攻击。APT攻击通过多种手段进行，可以依靠多种安全漏洞将内部网络中的账户信息、数据、源代码等有价值的信息提取并泄露出去。
大数据技术在网络攻击检测方面有着独特的优势，传统的单一节点检测方式在提高检测效率方面存在着很大的限制。而基于大数据分析的APT攻击检测方法不仅可以发现网络攻击中难以察觉的模式，而且在攻击检测的准确性、可扩展性、智能化和实时性等方面较传统的方法有不小的优势。
基于大数据分析的APT攻击检测方法主要分为两类：基于事件和基于流量。基于事件的检测方法通常使用规则或者机器学习技术从大量记录的安全事件中发现疑似攻击事件。而基于流量的检测方法则是从网络流量中提取特征进行攻击检测。下面将对这两种方法进行详细的介绍。
一、基于事件的检测方法
基于事件的检测方法通常包括两个主要的步骤：（1）安全事件数据的收集和存储；（2）安全事件的分析和检测。在安全事件的收集和存储中，可以使用安全日志管理系统（SecurityInformationandEventManagement，SIEM）对网络中的各种日志信息进行收集和分析。在安全事件的分析和检测中，可以使用规则、机器学习等方法对日志数据进行分析，以便发现异常事件。
规则引擎是目前较为成熟的基于事件的检测方法。通过预定义规则进行领域知识或特定事实的检测，将网络流量中的异常行为标记为攻击事件。但规则引擎的缺点是需要大量的人工劳动力和熟练的领域知识，而且规则库随着攻击模式变得过于庞大，不利于迅速识别新的攻击模式。
机器学习技术是基于事件的检测方法的一种新的趋势。利用机器学习技术，可以自动从大量的安全事件中提取特征，并建立分类器对网络流量中的异常行为进行检测。目前常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林等，还有深度学习技术如神经网络。
二、基于流量的检测方法
基于流量的检测方法是基于分析网络流量的异常行为进行攻击检测。网络流量中包含了丰富的信息，包括源IP、目的IP、端口、协议等，可以分析流量的各种特征。基于流量的检测方法通常包括以下步骤：
（1）流量数据的收集和存储。可以使用数据包捕获工具（如tcpdump）对流量数据进行捕获并存储。
（2）流量数据的预处理。对流量数据进行过滤、去噪等预处理，同时提取网络流量中的各种特征。
（3）基于特征的攻击检测。通过学习正常流量的特征，建立模型对异常流量进行检测。
基于流量的检测方法可以分为两类：基于统计和基于机器学习。
基于统计的检测方法包括一系列的尺度分析法、协议分析法、行为分析法等。这些方法都是基于网络流量数据的统计分析，从而识别出不正常的流量。
而基于机器学习的流量检测方法则非常流行，特别是在深度学习技术的应用中，网络流量的特征可以使用深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）进行提取和分析。深度学习技术可以处理大量的数据，并提高数据的利用率和分析精度。
三、总结
基于大数据分析的APT攻击检测方法是网络安全领域的前沿研究方向。在网络安全起到重要的保护作用，也对网络安全技术的发展提出了新的要求。基于事件和基于流量的攻击检测技术，都是大数据分析的重要应用方向。通过采用大数据分析技术进行攻击检测，不仅可以提高检测效率和准确性，同时也可以解决传统方法难以处理的问题，从而有效防御APT攻击。