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大数据下的计算机网络安全技术分析.pdf
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1、InformationSecurity信息安全责任编辑赵志远大数据下的计算机网络安全技术分析辽宁省大数据管理中心(辽宁省信息中心)任成刚编者按:对大数据下的计算机网络安全技术进行了分析和探讨,提出了基于深度学习的网络态势分析与恶意流量识别技术,对于常见网络恶意流量的识别率达到95%以上的准确率。当前,大数据技术的迅猛发展和广泛应用,对计算机网络安全提出了新的挑战和影响。大数据技术下的计算机网络安全具有数据规模扩大、数据价值提升、隐私保护难度增大、安全威胁增多以及实时响应难以满足需求等特征。因此,开发和采用新的安全技术和方法成为当务之急。大数据下计算机网络安全态势感知1.应用场景在网络运维中,常
2、常涉及众多日志的处理,这些日志不仅来源十分复杂,同时数量极大。通过人工的方式分析,不仅人力与时间成本极高,同时效率也较低,无法及时定位并解决问题。因此,本文提出智能化网络态势感知的方法。2.问题建模网络态势感知的本质是通过收集网络日志数据,对当前网络态势进行分类,通过收集安全设备运行日志、操作系统与应用系统日志文件,将日志序列化为二进制文件并转换为灰度图作为基本数据源。3.基于深度学习的态势感知策略(1)特征编码在网络日志中找到网络流量数据,但这些信息存在大量几余信息。因此,需要对流量进行编码,以实现对特征的初步提取。使用源IP地址、源端口、目的IP地址、目的端口和传输层协议等信息来唯一确定一
3、个网络流。每个数据包中包含多个层次的头部和载荷数据,可以截取一定长度的数据包头部来获取关键数据段。为了方便处理,可以截取每个包的前6 4Byte内容。由于一个网络会话流中通常包含多个数据包,而前几个数据包通常包含了整个流的特征,因此以网络会话流作为基本单位进行恶意网络流量的检测。选取每个网络会话流中的前8 个数据包,截取每个数据包的前6 4Byte的数据内容,最终得到每个网络会话流的512 Byte的数据内容。其中,每个字节的取值范围为0 2 55。为了提高特征表示的效率,将这512 Byte的数据内容转化为二维灰度图像。可以将这些数据内容按照一定的规则映射到一个二维的灰度图像中,图像的大小可
4、以根据需要进行调整。将生成的二维灰度图像作为当前网络流的特征表示,作为神经网络的输入。(2)特征聚类具有类似特征的文件其特征灰度图具有相似的分布。因此,对灰度图的纹理分布进行分析,可以 2023.11投稿信箱责任编辑赵志远InformationSecurity信息安全有效划分具有相似特征的数据。使用KMeans聚类图像输入分类特征图,其流程主要分为初始化聚类中心、分配数据点和更新聚类中心三步,通过不断地迭代循环,最终得到K个,每个数据点都被分配到其中之一。它的核心思想是通过迭代的方式,不断优化聚类中心的位置,使得簇内的数据点相似度最大化,而不同簇之间的相似度最小化。聚类中心的选择和更新过程保证
5、了算法的收敛性。特征聚类有效地将海量的数据文件按照类别进行划分,聚类数K与日志种类应保持相同。根据常见的日志文件(相关的Webshell后门脚本上传,SQL注入、XSS、系统命令等注入,CSRF攻击、恶意爬虫攻击、文件包含、目录遍历、信息泄漏攻击,口令暴力破解、弱密码扫描、黑链、终端病毒/恶意软件,失陷主机等攻击行为),将K设置为14。(3)模型建立使用深度学习的方法建立模型,采用卷积神经网络(CNN)作为特征提取网络,其网络结构如图1所示。CNN由卷积层、激活函数和池化层三部分组成。卷积层是CNN的核心组件,它由多个卷积核组成,每个卷积核通过在输入上滑动进行局部感知,计算出特征图。卷积操作可
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