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基于机器学习的Web异常检测

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Web防火墙是信息安全的第一道防线。随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战。传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截。一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击;另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高、成本大。

基于机器学习技术的新一代web入侵检测技术有望弥补传统规则集方法的不足,为web对抗的防守端带来新的发展和突破。机器学习方法能够基于大量数据进行自动化学习和训练,已经在图像、语音、自然语言处理等方面广泛应用。然而,机器学习应用于web入侵检测也存在挑战,其中最大的困难就是标签数据的缺乏。尽管有大量的正常访问流量数据,但web入侵样本稀少,且变化多样,对模型的学习和训练造成困难。因此,目前大多数web入侵检测都是基于无监督的方法,针对大量正常日志建立模型(Profile),而与正常流量不符的则被识别为异常。这个思路与拦截规则的构造恰恰相反。拦截规则意在识别入侵行为,因而需要在对抗中“随机应变”;而基于profile的方法旨在建模正常流量,在对抗中“以不变应万变”,且更难被绕过。

基于异常检测的web入侵识别,训练阶段通常需要针对每个url,基于大量正常样本,抽象出能够描述样本集的统计学或机器学习模型(Profile)。检测阶段,通过判断web访问是否与Profile相符,来识别异常。

对于Profile的建立,主要有以下几种思路:

1. 基于统计学习模型

基于统计学习的web异常检测,通常需要对正常流量进行数值化的特征提取和分析。特征例如,URL参数个数、参数值长度的均值和方差、参数字符分布、URL的访问频率等等。接着,通过对大量样本进行特征分布统计,建立数学模型,进而通过统计学方法进行异常检测。

2. 基于文本分析的机器学习模型

Web异常检测归根结底还是基于日志文本的分析,因而可以借鉴NLP中的一些方法思路,进行文本分析建模。这其中,比较成功的是基于隐马尔科夫模型(HMM)的参数值异常检测。

3. 基于单分类模型

由于web入侵黑样本稀少,传统监督学习方法难以训练。基于白样本的异常检测,可以通过非监督或单分类模型进行样本学习,构造能够充分表达白样本的最小模型作为Profile,实现异常检测。

4. 基于聚类模型

通常正常流量是大量重复性存在的,而入侵行为则极为稀少。因此,通过web访问的聚类分析,可以识别大量正常行为之外,小搓的异常行为,进行入侵发现。

基于统计学习模型

基于统计学习模型的方法,首先要对数据建立特征集,然后对每个特征进行统计建模。对于测试样本,首先计算每个特征的异常程度,再通过模型对异常值进行融合打分,作为最终异常检测判断依据。这里以斯坦福大学CS259D: Data Mining for CyberSecurity课程[1]为例,介绍一些行之有效的特征和异常检测方法。

特征1:参数值value长度

模型:长度值分布,均值μ,方差σ2,利用切比雪夫不等式计算异常值p

特征2:字符分布

模型:对字符分布建立模型,通过卡方检验计算异常值p

特征3:参数缺失

模型:建立参数表,通过查表检测参数错误或缺失

特征4:参数顺序

模型:参数顺序有向图,判断是否有违规顺序关系

特征5:访问频率(单ip的访问频率,总访问频率)

模型:时段内访问频率分布,均值μ,方差σ2,利用切比雪夫不等式计算异常值p

特征6:访问时间间隔

模型:间隔时间分布,通过卡方检验计算异常值p
最终,通过异常打分模型将多个特征异常值融合,得到最终异常打分:

基于文本分析的机器学习模型

URL参数输入的背后,是后台代码的解析,通常来说,每个参数的取值都有一个范围,其允许的输入也具有一定模式。比如下面这个例子:

例子中,绿色的代表正常流量,红色的代表异常流量。由于异常流量和正常流量在参数、取值长度、字符分布上都很相似,基于上述特征统计的方式难以识别。进一步看,正常流量尽管每个都不相同,但有共同的模式,而异常流量并不符合。在这个例子中,符合取值的样本模式为:数字_字母_数字,我们可以用一个状态机来表达合法的取值范围:

对文本序列模式的建模,相比较数值特征而言,更加准确可靠。其中,比较成功的应用是基于隐马尔科夫模型(HMM)的序列建模,这里仅做简单的介绍,具体请参考推荐文章[2]。
基于HMM的状态序列建模,首先将原始数据转化为状态表示,比如数字用N表示状态,字母用a表示状态,其他字符保持不变。这一步也可以看做是原始数据的归一化(Normalization),其结果使得原始数据的状态空间被有效压缩,正常样本间的差距也进一步减小。

紧接着,对于每个状态,统计之后一个状态的概率分布。例如,下图就是一个可能得到的结果。“^”代表开始符号,由于白样本中都是数字开头,起始符号(状态^)转移到数字(状态N)的概率是1;接下来,数字(状态N)的下一个状态,有0.8的概率还是数字(状态N),有0.1的概率转移到下划线,有0.1的概率转移到结束符(状态$),以此类推。

利用这个状态转移模型,我们就可以判断一个输入序列是否符合白样本的模式:

正常样本的状态序列出现概率要高于异常样本,通过合适的阈值可以进行异常识别。

基于单分类模型

在二分类问题中,由于我们只有大量白样本,可以考虑通过单分类模型,学习单类样本的最小边界,边界之外的则识别为异常。

这类方法中,比较成功的应用是单类支持向量机(one-class SVM)。这里简单介绍该类方法的一个成功案例McPAD的思路,具体方法关注文章[3]。
McPAD系统首先通过N-Gram将文本数据向量化,对于下面的例子,

首先通过长度为N的滑动窗口将文本分割为N-Gram序列,例子中,N取2,窗口滑动步长为1,可以得到如下N-Gram序列。

下一步要把N-Gram序列转化成向量。假设共有256种不同的字符,那么会得到256*256种2-GRAM的组合(如aa, ab, ac … )。我们可以用一个256*256长的向量,每一位one-hot的表示(有则置1,没有则置0)文本中是否出现了该2-GRAM。由此得到一个256*256长的0/1向量。进一步,对于每个出现的2-Gram,我们用这个2-Gram在文本中出现的频率来替代单调的“1”,以表示更多的信息:

至此,每个文本都可以通过一个256*256长的向量表示。

现在我们得到了训练样本的256*256向量集,现在需要通过单分类SVM去找到最小边界。然而问题在于,样本的维度太高,会对训练造成困难。我们还需要再解决一个问题:如何缩减特征维度。特征维度约减有很多成熟的方法,McPAD系统中对特征进行了聚类达到降维目的。

上左矩阵中黑色表示0,红色表示非零。矩阵的每一行,代表一个输入文本(sample)中具有哪些2-Gram。如果换一个角度来看这个矩阵,则每一列代表一个2-Gram有哪些sample中存在,由此,每个2-Gram也能通过sample的向量表达。从这个角度我们可以获得2-Gram的相关性。对于2-Gram的向量进行聚类,指定的类别数K即为约减后的特征维数。约减后的特征向量,再投入单类SVM进行进一步模型训练。
再进一步,McPAD采用线性特征约减加单分类SVM的方法解决白模型训练的过程,其实也可以被深度学习中的深度自编码模型替代,进行非线性特征约减。同时,自编码模型的训练过程本身就是学习训练样本的压缩表达,通过给定输入的重建误差,就可以判断输入样本是否与模型相符。

我们还是沿用McPAD通过2-Gram实现文本向量化的方法,直接将向量输入到深度自编码模型,进行训练。测试阶段,通过计算重建误差作为异常检测的标准。

基于这样的框架,异常检测的基本流程如下,一个更加完善的框架可以参见文献[4]。

本文管中窥豹式的介绍了机器学习用于web异常检测的几个思路。web流量异常检测只是web入侵检测中的一环,用于从海量日志中捞出少量的“可疑”行为,但是这个“少量”还是存在大量误报,只能用于检测,还远远不能直接用于WAF直接拦截。一个完备的web入侵检测系统,还需要在此基础上进行入侵行为识别,以及告警降误报等环节。

参考文献

1. CS259D: Data Mining for CyberSecurity, 课程网址:http://web.stanford.edu/class/cs259d/
2. 楚安,数据科学在Web威胁感知中的应用,http://www.jianshu.com/p/942d1beb7fdd
3. McPAD : A Multiple Classifier System for Accurate Payload-based Anomaly Detection, Roberto Perdisci
4. AI2 : Training a big data machine to defend, Kalyan Veeramachaneni


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