安全事件关联分析方法

综述性文章可以参考《网络安全事件关联分析技术与工具研究》
琚安康 郭渊博 朱泰铭 王 通

类别 技术方法 主要特点 应用场景 文献
属性特征
有限状态机
行为动作明确清晰且具有极强的逻辑约束性;不够灵活,不支持
场景的动态变化
逻辑性较强的系统应用场景 [17-18]
基于规则
最易实现且效 率 最 高;使 用 不 灵 活,配 置 困 难,规 则 库 依 赖 于
专家知识
通用场景 [19-21]
codebook
关联匹配速度快,性能较好,关联 过 程 不 需 要 专 家 知 识;编 码 生
成过程复杂
异常事件匹配识别 [40]
逻辑推理
实例推断 具有学习能力;时间效率低,不适用于实时事件关联 非实时处理环境 [23-25]
模型推断 模块化协作;结构描述、行为描述和异常定义 逻辑回路错误诊断 [26]
概率统计
投票机制 指示范围辅助决策;无法给出确切信息 分布式网络下的网络错误或异常定位 [28]
依赖图 直观反映关联关系,易于管理;生成算法效率较低,依赖资源
反映事件因 果 的 偏 序 关 系,生 成 操
作信息流图
[30,41-42]
贝叶斯网络
综合了先验知识和专家知识,且可随环境变化更新;需要大量训
练,依赖专家知识,针对大型网络效果较差
小型网络环境
[31-33,
44-46]
马尔科夫模型
可检测未知入侵,适用于连续事 件 流 和 实 时 检 测;训 练 代 价 高,
性能依赖于参数调优
多步攻击定位问题 [34,47-49]
机器学习
神经网络
非线性逼近性、鲁棒性以及容错性,自适应性,抗噪声输入,便于
推广;调整权重和生成稳定网络的过程需要大量试错
快速、准确且 有 精 度 要 求 的 近 实 时
应用
[35-37,43]
支持向量机 克服了维数灾难和局部极小等问题,具有较好的泛化能力 小样本、高速网络应用 [27,37-39]

 

支持的开源工具

开源软件 应用场景 编程语言 用户接口 关联方法

Swatch 日志监控 Perl 命令行 文本规则
SEC 通用场景 Perl 命令行 文本规则
OSSEC 基于日志的IDS  C,PHP  Web接口 Xml规则
OSSIM 安全管理 C,PHP Python  Web接口 资产和脆弱性分析
Drools 规则引擎 Java  API  DRL,DSL
Esper  CEP,ESP  Java  API 类SQL规则

 

例如,文献
[1]从基于模型的角度分析比较了现有安全关联分析技术,
并将其分为基于相似度、基于序列和基于 实 例 的 方 法 等。其
中基于相似度的关联技术又包括基于属性[12]和基于时间关
系[15]两种方法;基于序列的关联技术包括基 于 因 果 条 件[6]、
图算法[30]、代码书[40]、马尔可夫模型[34]、贝叶斯网络[31]、神
经网络[35]等方法;而基于实例的方法[13-14]往往需要基于先验
知识。文 献 [2]根 据 对 知 识 库 的 依 赖 程 度,从 基 于 统 计 方
法[44]、基于知识[11]以 及 基 于 相 似 度[10]3种关联方法的角度
对警报关联技术进行了分析。其中基于统计方法的关联技术
不需要关于攻击场景的先验知识,可以用于检测新出现的攻
击方式;基于知识的关联技术主要分为基于攻击场景的知识、
基于因果关系的知识和混合知识等;基于相似度的关联技术
采用的方法主要是将安全报警与现有的数据进行对比,结合
过去的方法对当前遇到的问题进行处理。文献[3]则从关联
分析过程的视角,对规一化处理、数据聚集、关联分析、误差分
析、攻击策略分析、优先级确定等6个具体实现步骤的实现方
法进行了分析总结,并对各自的优缺点进行了比较。

2 基于属性特征的安全事件关联分析技术
基于属性特征的关联分析技术是指从事件自身的角度出
发,分析属性特征之间的关联特性,并以此为基础配置关联策
略,根据事件属性对其进行匹配检测。由于各种类型的安全
事件本身具有特有的特征,因此此类方法要求人们对事件有
较为深刻的理解,较多地依赖于专家知识,无法对未知问题进
行有效关联。

j基于状态机的关联分析方法,将有限状态机技术应用到网络安全事件关联分析中的本
质在于某个安全事件会带来多个可能的事件序列。基于状态
机的关联分析模型[17-18]的优点在于确定了系统状态及转换
函数后,描述系统各行为动作时是清晰明确的,具有极强的逻
辑约束性,适合于逻辑性较强的系统应用场景。在网络入侵
检测方面,可用于业务逻辑清楚且安全要求较高的应用场景,
但是也因为其强逻辑性,难以区分攻击事件和人员误操作,所
以会带来通用性不好的缺点;而且在确定了状态转换逻辑之
后,不支持场景的动态变化,针对不同的应用场景必须重新建
立状态模型,且当环境发生变化时需要进行适当调整。

基于规则的关 联 方 法[19-21]是 最 易 实 现 且 也 是 效 率 最 高
的方法,但其缺点也很明显:使用不灵活且配置困难。在实际
应用中,通常根据指定的条件动作关系设计和制定关联规则,
即为每个规则指定一个条件(如“在不到五分钟内事件 A 至
少发生十次,且在不超过一分钟后 B 事件发生”)和相应的操
作(如“向管理员发送报警消息”)。对一个规则的评估由相应
的输入事件触发,这些规则通常被称为事件条件操作(ECA)
规则。

实例推断
基于实例推断的思想源于现实生活中的应用场景,在现
实生活中,一些类似情形总是重复发生,处理某一特定情形的
方法在其他情形中也能适用,而这些类似的情形并非要与该
特定情形完全一致。因此,当试图解决一个问题时,都是从曾
经经历过的类似案例出发,基于实例推断的关联技术主要依
据这一思想,利用类比推理的方法得到新问题的近似解答,再
加以适当修正,使之完全适合新问题。
基于实例推断的关联技术[23-24]是指:将解决过的成功案
例作为知识存储起来,遇到新问题时,在实例库中查找相似的
案例,对其修正后作为新问题的解决方案。一般地,基于实例
推断的关联分析体系的结构由5个部分组成,其中包括1个
实例库和4个功能模块,4个功能模块分别是输入模块、检索
模块、修改模块和处理模块。首先,输入模块接收用户提供的
问题描述;接着由检索模块在实例库中寻找与之匹配的事例,
如果能找到完全匹配的事例,那么就应用该事例的解,问题就
迎刃而解。如果找不到完全匹配的事例,检索模块就在实例
库中找一个最近似的事例,然后由修改模块对该事例的解作
适当的修正即可满足当前问题的要求,其结果是得到一个新
问题的解;一旦问题被解决,则处理模块根据解决方案对问题
进行处理。

模型推断
基于模型推断的关联技术[26]将系统中的每一 个 部 件 都
表示为一个模型,需要对模型进行结构描述和行为描述,以及
违背上述两种描述的异常定义,这种方法的缺点在于解决问
题的复杂性较高。在基于模型的关联分析系统中,每个管理
对象都有一个模型作为其副本与之相联系,一个模型实际上
就是一个软件模块,事件之间的关联通过各个模型相互协作
实现。
虽然基于模型推断的关联技术在实现上会使用基于规则
的方法,但是与基于规则的方法针对于特定行为的事件模式
不同,基于模型推断的关联技术更关注一系列事件序列或模
型状态,在这种意义上更接近于基于 FSM 的方法。
在应用中,基于模型推断的关联技术较多应用于逻辑回
路的错误诊断。例如,在实际网络中一般都会周期性地对某
一路由器发出命令以检测其是否正常工作,在基于模型的推
理系统中,这一过程实际上是通过该路由器的模型周期性地
对路由器发出命令来实现。

基于概率统计的安全事件关联分析技术是指从事件发生
概率和统计数据角度出发,对报警信息间的关系以概率形式
进行刻画,揭示网络安全事件的时序和因果关系。这种方法
的优势在于现有统计分析方法已经较为成熟,但缺点也很明
显,即需要借助专家知识进行验证和性能调优,因此针对未知
攻击方式和存在大量冗余报警的事件集合的关联效果较差。

投票机制
通过投票机制可以定位网络中的错误或异常[28]。通常,
选票(由不同的 节 点 事 件 表 示)不 能 提 供 故 障 位 置 的 确 切 信
息,但其可以指示一定的方向和范围来辅助决策。正如文献
[4]指出,在故障定位过程中,基于投票机制的关联分析引擎
事先获知网络的拓扑结构,并且可以计算出每个网络组成元
素的投票数量,从而得到故障发生的可能位置。
文献[5]描述了一个使用投票机制的示例场景,在该场景
中,从一个可能的消息类型中确定一个故障信息(触发了具有
脆弱性设备中的一个程序漏洞),采用神经网络的方法检查每
个子网,每一个神经网络确定哪一个消息类型最有可能是该
消息的错误消息并进行投票,最后根据所有消息类型的选票
确定最有可能的错误消息类型。

依赖图
基于依赖图(Dependency Graphs)的关联分析技术[30]通
过将收集到的安全警报映射到基于时序信息的图形中,将警
报之间的关系表示为一个有向图,其中节点集表示警报,这些
节点相连的边表示连接警报(节点)的时空关系,也称为报警
关联图。
报警关联图具有下面几个优点:1)从管理角度看,图是比
较简单的模型,即图的形式可以很好地反映节点之间的关联
关系;2)在关联图上的操作实现具有鲁棒性,即添加或删除对
象和依赖关系都是简单的原子任务;3)图表是一种自然的分
布式结构,易于管理,可以由不同的管理员独立添加或删除对
象和从属关系。
在使用依赖图的同时往往也会结合决策树模型。决策树
是一种树状结构,用于揭示数据中的结构化信息,利用该结构
可以将大型记录集分割为相互连接的小记录集,通过每一次
连续分割,结果集中的成员彼此之间变得越来越相似。使用
决策树算法便于将数据规则可视化,构造决策树的过程所需
的时间也比较短,且输出的结果容易理解。决策树具有分类
精度高、操作简 单 以 及 对 噪 声 数 据 具 有 较 好 健 壮 性 的 优 点。
C4.5和ID3是常见的决策树算法方法,但是 C4.5决策树算
法在生成树的过程中,需要对样本集进行多次扫描和排序,导
致算法的效率比较低;另外,C4.5算法只适用于可以驻留于
内存的数据集,当训练集超过内存的容纳能力时,程序就无法
运行,这使得该算法对硬件的要求比较高。

贝叶斯网络
贝叶斯网络模 型,也 被 称 为 信 度 网 络(或 简 称 为 贝 叶 斯
网),是最强大的概率图形(GMs)之一,用于表示关于不确定
性的域间知识。贝叶斯网络主要由两个部分组成。
1)一个图形组件组成的向无环图(DAG),图的顶点表示
事件,边表示事件和事件之间的关系。
2)由数值组件组成的概率依赖关系,DAG 的每个节点表
示在其父母的 上 下 文 中 条 件 概 率 分 布 的 不 同 环 节 之 间 的 关
系,图中的每个节点代表一个随机变量,而节点之间的边代表
相应的随机变量的概率依赖关系。
贝叶斯网络由几个参数定义,即是由先验概率的父节点
状态和一组与子节点相关联的条件概率表(CPT)组成的,条
件概率表反映子节点和其父节点之间的先验知识。
贝叶斯网络用于解决告警关联问题时是有明显的优势。
首先,关联分析的处理速度快;其次,可以通过填充条件概率
表,合并先验知识和专家知识;再次,便于引入新数据以发现
未观测到的变量概率;另外,可以通过网络传播更新适应新的
数据和知识。但是其也存在一定的缺点,即这种方法需要大
量的训练活动以取得先验概率,且需要依赖于专家知识。此
外,基于贝叶斯网络的概率推理是 NP难问题,针对大型网络
实际上很难实施有效的解决方案。
4.4 马尔科夫模型
马尔科夫模型(Markov Models)[34]是由离散状态和状态
转移概率矩阵组成的随机模型,在此模型中的事件被假定遵
循马尔科夫特性,模型的下一个状态只取决于当前状态,而不
依赖于之前事件的顺序。在马尔科夫模型的定义中,需事先
设定好状态间的跃迁概率和初始状态概率,这些参数可以静
态定义,也可以通过对数据集进行训练得到。马尔科夫模型
经过训练得到定义相关的概率,即通过对一连串的事件进行
评估从而获得概率值,将概率与门限值进行对比,从而确定事
件之间是否 存 在 关 联 性。隐 马 尔 可 夫 模 型 (Hidden Markov
Models,HMMs)中的状态序列不可见,由于攻击过程的行为
序列有较强的先后顺序,一个步骤必须在另一步骤之后才能
达到攻击的目的,因此隐马尔科夫模型更适合于结合攻击的
先决条件来解决定位多步攻击问题。
一般来说,基于马尔科夫模型的关联分析技术更适用于
解决连续性质的问题,马尔科夫模型的主要缺点是需要经过
适当的训练,且性能依赖于参数调优。
5 基于机器学习的安全事件关联分析技术
基于机器学习的安全事件关联分析技术应用数据挖掘和
机器学习的方法训练数据集,生成事件关联规则,通过关联分
析得到新型攻击事件模式,是一种可实时运行的事件关联方
法。这种方法的优点在于可以自动地为安全事件建立关联模
型,为分析管理大量报警信息节省了时间,其结果提供的信息
便于分析人员阅读。缺点在于需要对数据进行训练,可能造
成结果线程过于庞大,而不存在于线程中的数据则无法进行
关联,影响到最后的分析结果的准确性。
5.1 神经网络
人工神经网络(ANN)通过大量相互关联的 处 理 单 元 即
神经元(Neurons)共同作用来解决具体问题,该模型主要受人
脑中的神经系统模型的启发。各神经元之间相互关联,每个
神经元可被看作是一个简单的自动处理单元,本地提供内存
和单向通道,使其与其它神经元进行通信。神经网络通常用
于复杂关系的建模或数据输入与输出之间存在非线性依赖关
系的场景。

。。。

 

目前,网络安全方向的主要研究方向之一便是网络安全文件关联分析,根据
Anton Chuvakin 所说,他将安全文件关联方法分为两种,一种是以有关规则的关
联作为基础,一种以统计的关联作为基础[
5]。规则关联的基础要求某些攻击的先
验知识,但是有关统计性的关联基础不要求攻打先验知识(至少不是主要的检测
手段),而是参考正常逻辑和运用数学算法来进行关联。一般情况下是将两种关
联算法混合使用以互相补充,提高关联准确度。
利用告警属性的类似程度来进行分析是现有的告警聚合分析的主要方法。
SRI 的 Andersson 等和 Valdes&Skinner 对告警属性的相似度作为基础的思想性
关联分析,进而对系统提出了,网络安全文件关联分析系统是由极小匹配规则和
人为定义的安全事件间的概率相似度来构建的[
6]。Cuppens 等的研究中包含的
alert-clustering 有关的部分就运用了和属性十分相似的聚合式方法,以此来实现
该目标。此方式的最大特色就是在进行相似告警聚类时效果很好,但是这类方法
也有一个很大的缺点,就是对相关告警之间的因果联系不能有效的识别[
5]。为了
能够对属性相似和因果关联这两个方法结合使用,Debar 和 Wespi 就提出了一种
将这两个方法同时用于入侵检测系统的关联分析中的方法,从而在一定程度上提
高了识别相关告警之间因果联系的能力[
7]。
聚合过程虽然可以有效的减少告警数量,但是不能去除误报和无效告警,然

而所有的误报和无效告警都会对后续的关联分析效果造成不便。因此,Morin 等
提出了一种形式化模型,以主机的系统类型、可能存在的漏洞等信息作为主要信
息进行告警关联,在理想状况下此方法可以对误报进行准确的识别。另外有些研
究者还对某些漏洞信息进行了深入性的探究。
有关多步攻击的关联分析方法,学者们通过对攻击之间的因果联系进行分析
来完成多步攻击的关联分析。多步攻击的关联方法最早由 Templeton 等提出的,
通过比较先前发生攻击产生的后果与后发生攻击的前因进行关联分析是该方法
的基本思想,这种方法可以高效地识别出两个告警之间的因果关系,从而使得关
联分析可以利用未知的攻击场景[
8]。研究者们还提出了一种以告警的前提条件
核心的告警关联算法。随后,美国北卡大学的 Peng Ning 等提出了一种方法,他
们依照告警提前条件的思维对这个方式进行了深入的分析[
9]。Cheung 等人对于
多步攻击建模的 CAML 语言给予了提出。Cuppens 等也通过这种方法对其系统
进行了大量的改进。因果关联关系定义过于困难和仅能关联已有因果联系的告警
这两个缺陷导致这种方法并不完美,进行关联分析时仅用该方法并不合理[
10]。
在国内,研究者们才刚刚开始对网络安全文件关联进行研究,很少能查到相
关的文献与资料。其中,由陕西西交大的李辉等人提出了一种方法,其主要思想
是利用人为发现和机器配合使用进行告警的关联分析[
11],并进行了实验,但是理
想化的研究结果并没能有效的在实际中进行应用。武汉华中科大的李家春对分级
告警的关联分析技术在分布式的入侵检测系统(IDS)中的应用进行了研究[
12]。
通过对国内相关资料的调查研究,我们得知大部分的论文都是凭借国外的技术,
目前国内有关的学术界还没有在网络事件的关联分析技术上进行深入的探究以
及阐释。
综合上面所说的,最近几年以来,国内外在安全网络事件的关联分析这一领
域的研究进度差距较大,国外已经在这一领域取得了明显的成果,由于网络安全
涉及到国家的利益,所以大多数大型的相关科研项目都得到其国家的大力支持。
而在国内,由于对该领域的研究才刚刚起步,还有很多问题需要深入研究解决,
所以,这一领域在近几年将会作为一个主要研究点出现。

 

关联分析技术分类
2.2.1 因果关系关联方法
任何一个攻击都不是单独出现的,一般情况下,每一个攻击的出现都是为后
面的攻击做铺垫或是前一攻击的产物,最终,将达到攻击的意图。也就是说,每
一步攻击都是整个攻击中的某一步,这些攻击之间有着一定的因果联系。因果关
系关联方法便由此产生。因果关联方法最早是由 Templeton 等提出的,首先,他
们对攻击进行建模,为每类攻击定义它的前因和后果,然后,通过比较后发生攻
击的先决条件和先发生的攻击的结果,关联这两个告警信息[
16]。随后,美国北卡
罗莱纳州大学的 Peng Ning 等在这一思想的基础上进行了深入和系统的研究。他
们提出了 TIAA 关联分析方法,该方法也是通过事件的前因和后果之间的联系进
行关联性的阐释[
17]。
经过对很多入侵案例的有关分析,我们能够发觉,入侵常常可以分成四个阶
段:
(1) 收集目标系统信息。
收集目标性的系统信息主要包括收集网络拓扑结构、目标系统的 IP 地址、
端口号、操作系统的类型、和对系统进行漏洞扫描等。有很多方法可以进行系统
信息的收集,如可以利用扫描工具来获得目标主机的操作系统版本等。
(2) 提升权限。
利用安全漏洞进行权限提升是目前流行的主要手段。近年来,安全漏洞出现
的速度惊人,对我们使用计算机产生了很大的危害。每一个漏洞都要通过厂家提
供相应的补丁,然后再将这些补丁安装到目标主机,才能解决相应的问题,这需
要一个很长的时间过程。因此,很多人就在这段时间里,通过该安全漏洞进行入
侵。当他们完成信息收集以后,会对收集到的信息进行综合分析,首先,对目标

主机上正在运用的程序进行分析,然后对该目标主机上的系统进行安全弱点扫
描,分析可以获取的权限,和可以继续加以利用的漏洞。
(3) 入侵和放置后门程序。
这一步主要包括的技术有缓冲区溢出、DDos、特洛伊木马和网络监听等。
缓冲区溢出是指通过填充数据,使得数据越出缓冲区的边界,从而造成原程
序的改变。有很多种方法可以造成缓冲区溢出,如栈溢出、堆溢出和静态数据区
溢出等是根据填充数据溢出的缓冲区的位置,还有本地溢出和远程溢出则是根据
缓冲区溢出漏洞的不同外部条件来进行的。
DDos 即拒绝服务攻击,是一种通过大量合理的请求来占用服务资源,从而
使得合法用户无法得到服务的攻击方法。它主要是运用网络上面已经被攻陷的电
脑作为“僵尸”,向着某一个特有的目标,向电脑发动密集式的“拒绝服务”需
求,用来将有关目标的网络资源以及系统的资源消耗完,让它不能向着正常的使
用者提供有效服务。来拒绝有关服务攻击方式多种多样性,包括针对 UDP 协议
的攻击、针对 WEB Server 的多连接攻击、针对 WEB Server 的变种攻击、针对
游戏服务器的攻击、TCP 全连接攻击等[
18]。
特洛伊木马是一种后门程序,它可以秘密潜伏在计算机中,从而可以通过远
程网络进行有效控制。控制者能够经过被木马感染的计算机来得到使用者的个人
信息,从而达到盗取各种资料的目的。特洛伊木马和病毒相似,具有很强的隐蔽
性,很难被用户发现。
目前,常见的木马包括 SUB7、BO2000、冰河等,打开 TCP 端口监听和写
入注册表启动是它们主要的控制方式。
通过网络监听可对网络状态、数据流、网络上的信息传输进行监听。因此,
控制者可以使用网络监听的方式来截获用户上传的数据流,其中可能包括用户的
各种账号和密码、机密文件等信息。为了防范网络监听,首先要确保以太网的整
体安全性,其次,一个很好的办法是采用加密手段,即使窃取了数据但不知道如
何解密也是无用的,还有一种方法便是使用交换机,由于交换机是工作在第二层,
而不像 Hub 一样在第一层工作,因为二层设备很少用到广播报文,所以大大的
降低了被窃取的可能[
19]。
(4) 入侵后的现场处理。

主要的处理便是清理或修改日志文件,以便隐藏攻击痕迹,从而达到隐蔽的
效果,为日后再次入侵做准备。
综上所述,我们可以知道,入侵攻击的每一步必然不是孤立的,一个完整的
攻击步骤一定存在着因果关联关系。比如可以通过 IPSweep 攻击与 Portscan 攻击
之间存在的因果关系来研究警告的因果关系,因为前者能够发现那些网络上的主
机能够被访问,后者能够发现这些能够被访问的主机中哪些在向外提供信息,运
用本地或远程缓冲区溢出攻击可以使得攻击者获得不合法授权的访问权限,或者
得到一定权限的 shell,安装后门程序为以后再次进行入侵系统提供了方便。
是由于警告之间具有这样的因果关系,所以可以通过这样的因果关系来判断警告
数据的关联性。
2.2.2 交叉关联方法
交叉关联方法是由 O.Dain 和 R.Cunningham 等人在 2001 年提出的。它的主
要原理是利用告警信息与网络环境里面的全部主机的破绽扫描成果、网络拓扑构
造,并通过安全策略与网络全部资料的结合分析,就能够较为准确的得到警告信
息的成功率,从而判断影响程度,通过这一系列的操作来达到区分真实威胁,并
最终去除误报的目的。
交叉关联方法有六个步骤:
(1)目标扫描。通过目标扫描就能够了解到警告信息中的目标系统存在怎样
的系统漏洞,了解系统类型、IP 地址等等为后续工作服务。
(2) 攻击类型的判断。通过警告信息,结合目标扫描结果来寻找攻击的类型,
并且需要对相应的攻击类型进行网络依赖性判别。
(3) 通过步骤 2 得到匹配结果,输入结果并得出贝叶斯网络条件的概率值,
然后把安全专家根据经验知识设定的条件概率表作为基础,攻击成功的条件概率
我们可以通过计算贝叶斯网络条件的概率值得出,这个值就是这条告警的可信
度。
(4) 在系统运行过程中,安全规则可以由网管进行一个动态的改变,在不同
的时间段内有着不同的应用规则,而特定的 priority 就是特定的源地址、端口达
到确定地址、端口产生的特定攻击造成的[
33]。如果告警和这个安全规则相匹配,
则将这规则的严重度用这条告警的严重度(priority)值设定来表示。如果没有匹

配的,就将告警本身的严重度设定为该规则的严重度值。
(5) 在同一网络中的各个不同的主机、服务器等,在全部网络的顺利运行中
必然有着不相同的价值和重要程度。一般采用 asset 值来对这样一些资产进行重
要性的衡量与判别,并且 asset 值可以根据实际需要有管理员在继续设置,且不
同的主机或网络可以有不同的 asset 值能进行灵活控制。在告警没有找到与其相
对应的 asset 值的时候,我们就将其默认设定为 1。
(6) 交叉关联的最终目的就是判断出告警的威胁程序,而这个告警的威胁程
序主要是由该告警的风险值 risk 来确定的。风险值 risk 的确定主要是通过前几步
中得到的可信度、严重度和 asset 值来计算的。
在不同的实际网络环境中,有可能得到相同的告警,这就使得使用交叉关联
这种方法有了很高的必要性。此外,可以通过设置筏值的方法对信息进行一定的
过滤,这就是交叉关联数据过滤必须要使用的过滤方法;并且通过过滤后还能够
把一些原本琐碎,但具有一定威胁的信息重新进行关联分析,这样就能够集中精
力来应对有一定威胁的警告。

 

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at Proceedings of the IEEE.2010.4.16.
[6]C. Kruegel and W. Robertson, Alert Verification: Determining the
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2010,07: 1-14.
[7]K. Calvin, Fink, George, Levitt, Execution Monitoring of
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Specification-based Approach[R], In Proceedings of the 2009 IEEE
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[8]S. Kumar, H. Spafford. A Pattern-Matching Model for Intrusion
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[9]P. Ning and D. Xu. Hypothesizing and reasoning about attacks missed
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[10]李辉,韩崇昭,郑庆华.一种基于交互式知识发现的入侵事件关联方法研究
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[11]李家春,李之棠.神经模糊入侵检测系统的研究[J].计算机工程与应用,
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[12]李家春,李之棠.入侵检测系统[J].计算机应用研究, 2011:5-9.

 

 

 

 

2.2 安全事件关联分析方法
在过去的几年中,研究人员和供应商共同努力下提出了许多关于降低警报冗
余性的相关方法。尽管如此,随着网络攻击的日趋多样化以及网络安全的要求日
益严格,传统的关联方法仍然存在很多问题。国内外学者仍然尝试从不同的角度
完善安全事件关联分析技术,使之可以更好的应用到实际网络态势系统中。通过
学习已有研究方法,根据所使用的相关算法模型对提出的不同技术进行分类,主
要可以概括为三个类别:基于相似度,基于攻击顺序和基于多源知识集成的方法。
下面针对每一类阐述设计思路以及研究现状。
2.2.1 基于相似度的关联方法
基于相似性的技术旨在通过使用警报间的相似性进行聚类以此来减少警报总
数。通过探测器生成的警报都有若干属性和字段,如警报生成时间、IP 地址、IDS
名称、报警信息描述、攻击分类等相似警报是指由相同攻击触发,由不同 IDS
监测并产生的一类警报。相似性计算方法的差异的是影响关联分析的主要因素。
为了提高关联的性能,许多研究者提出了不同的相似性策略。例如为每个属性定
义一个合适的相似度函数,因为属性在相关过程中可能有不同的权重和影响。属
于相似性关联方面的技术具有很多优点[19]。首先,它们通常用比其他类别的复杂
度更小的轻量级算法来实现,主要是因为这些算法仅仅基于简单的逻辑比较。其
次,这个类别已经证明了它在减少警报总数方面的有效性,这是关联过程中的一
个重要步骤,因为通常原始 IDS 会向网络管理员报告大量的警报。但是,这些技
术也有共同的弱点,那就是他们只是在属性层次上工作,不能检测到警报之间的
因果关系,从而发现问题的根源。基于相似性的相关技术可以分为两类:基于属
性信息和基于时间信息。下面分别介绍两种方法的设计思路。
基于属性信息的关联技术通过使用某些属性或特征之间的相似性来关联警
报,常用的属性如互联网协议地址、网络协议、攻击分类等。通过将定义好的属
性通过合适方式量化后,就可以使用计量函数来度量相似性,例如欧式距离、余

弦相似性、交叉熵以及汉明距离。得到的分数与阈值进行比较,从而确定这些警
报是否相关。选择适当的相似性度量函数将会增加相关性的整体性能,使用不同
的度量方式警报间的距离会有差异。Siraj 等人在不同属性的抽象层次的中给出了
不同的相似度分数[20]。与其他方法不同的是该方法除了考虑属性的字符串层次的
相似度,还考虑了字段实际意义层次的相似度。 例如,假设两个警报 A 和 B 具有
相同的 IP 地址,匹配将处于最高等级相似度并给出 4 分。但是,如果它们具有不
同的 IP 地址,则匹配被检查到更高级别,考虑子网级别。如果它们具有相同的子
网,则匹配分数将是 3,等等。Lee 等人使用类似的方法[21]。此外 Valdes 他们使用
基于欧几里德距离的相似性度量来计算两个警报之间的相似度值并进行聚类。他
们应用这种技术来检测 DDoS 攻击[9]。Zhuang 等人使用了三种相似性度量机制来
决定两个警报是否需要汇总[22]。这些机制是按字母,按位和最大值比较,分别应
用于三个不同的属性,警报标识符,IP 地址和端口相似性。这样做的好处是可以
根据不同属性字段选择最佳的比较方法,具有更好的灵活性和实用性。
基于时间信息的关联技术通过利用警报产生的时间隔来判定一组警报是否有
关联关系。该方法的假设是在攻击发生后的短时间内可能观察到由相同攻击引起
的若干警报,这些警报来自于不同 IDS。时间警报关联的主要优点是通过时间一个
维度的属性确定是否相似。但是,确定是事件间隔是固定的,这限制了关联算法
的适用性,而且在大规模环境中可能在某一个时刻有大量攻击发生,所以仅仅依
靠时间属性规约显然不合理[23,24]。
2.2.2 基于攻击顺序的关联分析方法
网络安全事件之间往往不是独立的个体,通常一个攻击场景由若干子攻击事
件组成,而且这些子攻击事件之间存在并列或者前置后续等关系,所以可以使用
构建逻辑公式对攻击场景进行表达。属于同一个攻击场景的警报可以进行归档合
并。常见顺序关系可以细分为几个主要类别:前置后续条件,攻击图,神经网络
和其他技术[25]。下面介绍一下有代表性的研究者的研究成果。
基于前置/后续条件的关联。在这个类别中,相关过程试图通过他们的前置和
后续条件来找到警报之间的因果关系。这种方法试图通过链接作为同一攻击的各
个步骤来重建一些复杂的攻击场景[10,21]。攻击规则的建立可以通过一阶逻辑或一
些攻击建模语言,如 LAMBDA [26]来实现。
基于马尔科夫模型的关联分析技术,将报警信息使用模型中的离散状态来表
示,报警状态之间的转换使用状态转移概率矩阵来表示。使用马尔科夫模型用于
安全事件关联分析可以有效预测多步攻击的下一步攻击动作,已有研究展示了较
好的关联效果。基于马尔科夫的相关系统具有相同的优点,但是同样的缺点是需

要手动设置多个概率参数和阈值,并且需要大而合适的训练数据集,而且通常无
法借助已知攻击检测未知的攻击。OB Fredj 等人提出了一种基于图结构的报警关
联系统[27],他们的方法基于两个基本模型:吸收马尔可夫链和图。吸收马尔可夫
链模型被用来定义在达到一些攻击目标之前根据给定情景从一个攻击行为转移到
另一个攻击行为的概率,能够进行自适应和精确的攻击识别。该方法使用吸收马
尔可夫链模型来定义每个多步攻击的初始状态和目标以及状态之间转移的概率,
较其他传统的基于马尔科夫模型关联分析的最大特点是概率是实时自动推导获
得,不需要任何预先知识。性能分析表明,该系统可以将大量警报(超过 442 000
条警报)关联到几十个攻击图中。
2.2.3 基于多源知识集成的关联分析方法
单一的数据源技术指关联的数据来自单一入侵检测源,此工作的优点是快速、
简单,不足是他们仅仅在报警一个维度做文章,没有考虑其他维度的重要信息,
所以很难发现攻击的真实目的。最新的关联相关研究都是基于多源信息的报警关
联,意味着要同时使用多源输入来获得更高的准确率。很显然,使用多个输入源
获得较好结果的同时提高了关联分析的复杂度。Zhang J 等人提出了一个新颖的方
法,使用网络安全指标(NSIS)来评估网络安全态势[28]。NSIS 包括基础维指数、
脆弱维指数、威胁维指数以及综合指数。每一个维度的指数都重点关注一个方面
的安全领域,并且给出了如何详细计算指标值的方法。Y Zhang[29]等人介绍了一种
简单的数据融合技术,通过收集大量原生安全数据,包括一个标准评估数据集,
威胁数据集,漏洞数据集,以及网络基础维数据集。他们分析了不同数据源之间
的关系,并且分析了影响网络安全的安全事件。通过相关关联分析技术来分析该
些安全事件之间的关系。J chang 等人提出了 MS2IFS[30]系统,使用了来自例如 Snort
IDS、Ossec IDS 、Nessus 等产生的警报信息,还考虑了漏洞信息。上述多源信息
融合报警关联研究时间相对较早,虽然综合了若干方面的安全态势知识,但是仍
然没有统一的安全知识库模型,关联方法缺乏一定的可扩展性。

 

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2.1.3 几种常见的网络安全关联分析技术
网络安全关联分析通过将来自于具有不同功能、不同设备的各种网络安全检
测工具所产生的各类报警信息进行统一格式、综合分析,挖掘确定出真正的网络
攻击事件,该技术是网络安全监控的重要部分。网络安全关联分析技术发展至今,
主要分为以下几种。
2.1.3.1 基于聚类分析的网络安全关联分析技术
基于聚类分析的网络安全关联分析技术,通过分析由同源进行触发的网络安
全信息和事件攻击特征,并对这些信息进行相似性观察,再根据适当的假想设定,
如相似网络安全信息源于相同或者相似根源等,为报警提供了一个统一的数学模
型,从而挖掘出网络安全信息之间的关系,识别攻击场景。此类技术的关键是衡
量各种相似性,包括网络安全信息之间的相似性、基于特征的相似性、警报与警
报间的相似性、警报与安全策略之间的相似性、警报与被保护主机网络软硬件和
网络条件之间的相似性等[
19]。
Alfonso Valdes[
20,21]提出了基于特征相似度的概率聚类技术分析方法。此类方
法的主要思想是计算并将各个网络安全信息相似度进行比较,来判定新产生告警
的聚类归属。包括定义特征相似函数、特征最小相似度、特征相似期望、报警相
似度阈值域以及计算报警相似度等。报警信息的共同特征包括攻击的类型、攻击
主机、被攻击主机、主机端口、发生时间等。
1991 年 Cai,Cercone 和 Han[
22]首次提出了面向属性归纳 AoI(Attribute—
Oriented Induction)方法。
此类方法的网络安全关联分析技术,在相似性标准参数(比如最小相似度和

报警相似度阀值)取值恰当的前提条件下,可以较好地实现对于网络安全事件信
息的有效、正确地聚集与关联这个目的。然而如果相似度仅由单一的配置参数确
定,则很难全面反应各告警之间的关系[
23]。另外,这项技术在使用过程中得到的
效果水平,要严重依赖于使用者所掌握安全知识的程度。
2.1.3.2 基于攻击场景的模式识别关联分析技术
基于攻击场景的模式识别关联分析技术的主要思想是,预先定义好攻击场景
模式,通过将这些场景模式和网络安全信息序列(这些序列是描述实际发生的网
络安全事件的)进行匹配,从而来识别序列中的网络安全信息之间的关系,并分
析出网络中发生的实际攻击场景及其目的。
研究攻击过程发现,一次完整的攻击过程通常可以分为五个步骤,包括:目
标主机的信息收集、目标主机漏洞的探测、用户权限的获取、攻击破坏进行、攻
击痕迹清除处理。因此,可以对同属于某一个攻击场景的报警信息进行关联分析。
攻击场景的建模问题是该类技术需要解决的核心和基础问题。比较常用的攻
击场景建模手段有以下几种:原子模型方法,自动机方式,建立时序逻辑模型,
专家系统以及对上述模型的扩展与演变等。目前,基于模式识别技术大量运用于
很多旨在分析网络安全信息间关系的研究领域。
采用原子模型方法[
24]的主要思想是,提前构建好攻击场景和可信度,每当接
收到一个攻击事件,就与攻击场景进行关联匹配分析,并根据已有的可信度值对
该攻击步骤中该攻击场景的可信度值进行确定。某一攻击事件一旦被归入到一个
攻击场景中,就不会再进行改变。最后会进行阀值判断,进一步确定该攻击场景
是否已经发生,并根据这些来产生攻击告警。
Richard Kemmer 和 Giovanni Vigna[
25]领导的 STAT 项目组则是自动机建模方
式的代表,提出了基于状态转移图的关联分析方法[
26,27],基于高层状态转移图对
安全事件入侵模式进行表示和分析。
Benjamin Morin 和 Herve Debar 是时序逻辑模型的代表,他们提出了一种基
于 时 序 模 式 识 别 的 攻 击 场 景 识 别 技 术[
28]。 时 序 模 式 识 别 技 术 (Chronicle
Recognition)的主要思想是按照一定的时序逻辑推理方法,将输入的时序信息流与
时序模式规则进行匹配,从而能够按照预定义的时序模式对时序流中的网络安全
信息进行关联,并识别出符合预定时序模式的输入信息流
Christopher Kruegel 和 Thomas Toth[
29]的 P2P 攻击场景识别技术是基于模式图
识别的。具体实现上该技术采用了树形的攻击场景模式来对每一个可能的攻击场
景进行建模,使用树形规则描述这些场景,关联过程中,关联引擎会基于这些规
则进行安全事件的关联分析。在规则树中,每一个结点都会对应某一条关联规则。
关联引擎会把一段时间内接收到的已统一格式的安全报警从树的根节点到叶子节

点依次进行匹配。只要规则没有超时,那么规则匹配地越是接近叶子节点,则这
个攻击场景就越可能会成功。
基于攻击场景的模式识别技术关联分析技术,在明确地分析出各个网络安全
信息之间的关系上具有很大优势,但是也并不是完美的,比如无法识别出未知的
攻击场景,无法穷举攻击场景、较难识别人类攻击者的复杂性、不确定性和不可
预期性攻击。
2.1.3.3 基于网络安全事件因果关系的关联分析技术
网络安全事件存在固有的因果关系是基于网络安全事件因果关系的关联分析
技术的理论基础,通过这种固有的因果关系的关联,可以将这些描述网络安全事
件的网络安全事件较好地关联起来,接下来就可以形成攻击场景图,在攻击场景
图中描述了各个网络安全事件之间的关系。具体实现时,会逐个寻找并分析一个
攻击事件的前因与另一个攻击事件的后果之间是否存在逻辑联系,如果它们之间
存在着联系,就能表明这两个攻击事件之间存在关联[
30]。
基于因果关联技术进行实现的有:Peng Ning 领导的 TIAA 项目[
31]、 ONERA
的 Frederic Cuppens 领导的 MIRADOR 项目[
32]、 UCDavis 的 Steven Templeton 和
Karl Levitt 领导的 JIGSAW 项目[
33]。
Ning[
34]和 Cuppens
[35]则是使用关联规则来表示攻击场景,基于谓词对每种类
型攻击进行编码,用于进行攻击前提和结果的描述
基于网络安全事件因果关系的关联分析技术,较好地利用了攻击序列之间存
在的前后因果关系[
23],如何实时高效地在线分析、攻击场景的缺损和攻击场景的
高噪声则是需要克服的问题。
2.1.3.4 基于序列模式的关联分析挖掘方法
序列模式挖掘[
36]是指挖掘频繁场景,也就是挖掘相对的时间窗口内或者是在
其它的模式中出现的某些频率较高的模式。经过序列模式的挖掘[
37,38],发现了攻
击事件之间的理论上的有价值的关联模式:
1.发现基于特征的攻击方式的场景:来自同一攻击源的攻击事件在一个攻击
场景中,如果只是攻击的目标不同但是告警序列相同,通常这样的攻击场景可以
表明该攻击者在使用同一攻击方式或者同一种工具对不同的目标进行攻击;
2.发现场景规则:分析已发生的攻击事件,可以对攻击者的行为进行预测,
从而采取适当的措施进行防御;
3.对合法的系统操作行为进行过滤:异常并不一定意味着入侵,对非入侵行
为进行建模,对其所产生的类似攻击事件进行单独的预处理,这样可以减少挖掘
过程的负担。
序列模式挖掘方法存在的缺点是:方法的自动化程度较低;其产生的攻击场

景相对难以理解,定位操作会花费很长时间,因而需要寻找到实用性更强的的报
警序列模式挖掘算法[
39]。另外,基于该算法可以进行拓展,用于进行报警信息的
关联分析。
2.1.3.5 基于网络安全信息统计因果关系的关联分析技术
基于网络安全信息统计因果关系的关联分析技术的基本思想是,网络安全事
件之间存在的某种统计因果关系能够把不同的网络安全信息关联起来,因此可以
通过统计因果分析当前的网络安全信息流,从而识别出网络安全事件间的因果关
系。
Xinzhou Qin 和 Wenke Lee 提出了一种 Granger Causality Test(GCT) [
40]的算法
来关联网络安全事件。该算法用统计函数来计算两个时序事件的 Granger Causality
Index(GCI)值,并将该值与 Fisher 分布的特定值进行对比,从而确定出这两个时序
事件之间的统计因果关系。 (靠谱???)
基于网络安全信息统计因果关系的关联分析技术具有很强的技术创新和突
破,它的出现给网络安全关联分析技术的发展开拓了一个新的方向。然而该技术
本身发展得并不成熟,其有效性还有待时间的检验。
2.1.3.6 基于过滤器的关联分析方法
基于过滤器的关联分析方法[
41]的主要思想,是把网络安全事件和主机的脆弱
性(即漏洞)、主机的资产进行关联分析。其理论来源是,当发生一个针对某个
主机漏洞进行的攻击时,如果该主机恰好具有该漏洞,或者是当发生一个针对某
类资产的服务进行的攻击时,如果该服务恰好运行了符合这次攻击的软件版本,
那么,我们就可以认为该攻击真实发生了。
此算法的优点是能过滤掉大量的虚假警报,其缺点是对网络安全事件之间的
关系缺乏进一步关联。

 

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目前,网络安全事件关联主要有漏洞扫描、聚合分析,因果关联分析、基于
统计的关联和安全事件严重度分析等。
等提出了一种形式化模型考虑信息源包括被检测系统的描述、
漏洞信息、检测工具的有关信息以及被观测事件的信息来对告警进行关联,这种
方法在理想状况下能有效识别误告警。还有一些研究者提出利用漏洞分析信息来
进行告警确认的方法一。然而关于该方法的研究尚未深入,难以整合到完整的
关联分析过程中,并且这种方法依赖于对受保护网络的早期漏洞分析结果,无法
适应动态的告警确认。
聚合分析目前主要采用基于告警属性相似度的计算方法。的
等【和一在项目中用手工定义的入侵事件间概率相似度

极小匹配规则来构建安全事件关联分析系统。等【」和在文献
【一中同样用到了相似度计算的方法。等在法国国防部的科研项目
中的告警聚合部分也使用了类似的方法。这类方法的优点是在对相似
告警进行聚类时非常有效,能够有效地合并相似度很大的告警,缺点是不能充分
发掘出相关告警之间的因果关系,并不能把属于不同种类却之间存在着某种联系
的两种告警有效地关联起来。和』提出的用聚类和关联两种方法
用于报警的关联分析,综合考虑了相似性和因果两种关系,部分解决了该
问题。聚合过程能有效的减少告警数据量,但是不能去除误告警和无用告警,而
这些多余告警会对后续的关联分析过程产生很大的影响【。
为了挖掘告警间的因果关系,研究者们提出了通过分析攻击间因果关系的方
法来进行多步关联分析。该方法最早由介等根据〔一提出。随后,美
国北卡罗莱纳州大学的即等【一根据这一思想对该方法做了深入和系
统的研究,全面提出了基于先决条件的网络安全事件关联,将告警表示为用三元
组,提出了基于三元组的知识表示的关联算法和攻击场景构建技术。等
提出了语言用于多步攻击建模。等也利用这一方法对
系统做出了改进〔。而这种方法的缺陷就在于因果关系的定义太过
复杂且只能关联存在因果关系、的告警,因此不适合在关联分析过程中单独使用。
另有一些研究利用己知的攻击场景和从现有的数据集中挖掘出来的知识进行安
全事件关联分析。的等提出了使用专家知识库进行关联分析
的方法,该方法已经用于的事件关联分析系统中。等〔
对该方法中的规则生成过程进行了优化。和【川提出了基于资
料挖掘的方法,并通过实验比较指出数据挖掘方法优于原始匹配方法和启发式关
联方法。
在统计方面,佐治亚理工学院的、等利用时间序列之
间的统计关系对安全事件做关联分析「中科院计算所的肖政等利用分
类器对告警进行聚类【。
在安全事件严重度分析的研究方面,公司的等在
项目的研究中提出了基于一的事件优先级计算方法。
国内,西安交通大学的李辉博士等提出了一个基于人机交互式知识发现的入
侵事件关联方法毛〕,华中科技大学的李家春博士对分布式入侵检测系统中分级
告警关联技术进行了研究【一〕,提出了一种基于改进增量贝叶斯分类器的概率
关联方法。根据文献情况来看,国内大部分的工作者都侧重于介绍国外的方法和
技术,并没有关于新的关联方法的探讨,网络安全事件关联分析方法上还未有足
够深入的研究。

参考文献见《网络安全事件关联引擎的研究与设计》附录部分

 

 

探针每天要从网络上收集到成千上万的事件,如果对这些海量的事件信息不
加任何处理就直接报告或生成报警,这种做法是没有意义的。而在报告之前通过
关联分析可以将这些成千上万的事件进行浓缩并确认成数十个甚至数个事件,以
一种智能的方式将这些复杂而抽象的海量事件转化成我们可以理解的警告。
网络安全事件关联分析能将不同功能的网络安全检测工具产生的报警信息进
行综合统一、去伪存真,从而挖掘出真正的网络攻击事件,是网络安全监控的重
要部分。关联分析技术发展至今,归纳起来主要有以下几种:
1. 基于特征相似的概率关联方法[
3]

利用报警信息特征的相似性来解决该问题,其方法描述如下:
(1) 定义特征相似函数。即对报警信息的共同特征(如攻击主机、被攻击
主机、攻击的类型、发生时间等)分别定义相似函数
(2) 定义特征相似期望。相似期望表示的是对报警信息特征相似的先验期
望,这个相似期望的大小依赖于特定上下文。因为不同的特征对于报警信息是否
整体相似的作用是不一样的,所以采用不同特征的相似度的加权值来计算整体相
似度。
(3) 定义特征最小相似度。如果某特征的相似度小于最小相似度,则两条
报警信息的该特征不具有相似性。
(4) 定义报警相似度阈值域。如果两条报警信息的相似度不包含在相似度
阔值域,则两条报警不相似。
(5) 计算报警相似度。
基于此方法的网络安全关联分析技术在最小相似度和相似度阈值域取值适当
的情况下能够较好地实现对网络安全事件信息的有效聚集和关联。但是由于这些
取值是由用户自行调整的,因此该技术在使用中其使用效果严重依赖于使用者所
掌握的安全知识。
2. 基于攻击场景构建的关联方法[
4][5]

通过对攻击过程的研究发现,一次完整的攻击过程通常经历五个步骤,即:
目标主机信息收集、目标主机漏洞探测、用户权限获取、实施攻击破坏、攻击痕
迹清除。因此,同属一个攻击场景的报警信息可以进行关联分析。
采用原子模型方法[
6]:每从 NIDS 接收到一个攻击事件,就与经构建的攻击场
景进行关联分析,即计算该攻击事件是否属于已知攻击场景,并根据预先设定的
可信度值确定在这个时间点上该攻击场景的可信度值。一旦改攻击事件归为一个
攻击场景,就不再改变。最后通过设定阈值来判断,改攻击场景是否发生,并因

此产生攻击警报。其缺点是:由于场景的分配基于原子模型,一旦一个攻击场景
出错,就会影响到后续报警信息的关联,因此该方法需要在减少错误场景创建上
进行改进。
Benjamin Morin 和 Herve Debar 提出了一种基于时序模式识别的攻击场景识
别技术[
7]。所谓时序模式识别技术(Chronicle Recognition)是指按照一定的时序逻辑
推理方法基于一定的时序模式规则对输入的时序信息流进行匹配,从而将网络安
全信息按照预定义的时序模式进行关联并识别出符合时序模式的输入信息流。时
序模式识别技术对自动机技术而言的优势在于它能够灵活地描述事件间的时序关
系并能够随着时间的推移自动地取消对一些不可能成立的时序模式的识别。
Steven Cheung 等提出了一种基于专家系统的攻击场景识别技术[
8]。改方法主
要是将攻击场景描述为一些模块,每个模块代表了一个攻击场景,攻击场景由一
系列攻击子场景和攻击事件组成。当攻击子场景或事件满足一定的约束条件则认
为特定的攻击场景已发生并形成一个描述该攻击场景的报警。
3. 面向属性归纳的概念聚类方法
由 Cai, Cercone 和 Han[
9]于 1991 年首次提出的面向属性归纳 AOI(Attribute—
Oriented Induction),它是数据概化的一种方法。概念聚类[
10][11][12]依据对对象的概
念描述从而形成聚类簇,一般分两步进行:首先发现合适的簇,其次形成对每个
簇的描述。
概念聚类主要优点是:①通过对聚类簇的可理解性描述,方便了聚类解释;
②概念聚类擅长于处理类别属性特征数据,例如 IP 地址、端口号和报警类型等。
AOI 首先是作为一种数据总结技术被提出,后来建立起与概念聚类之间的联系
[12][13],成为概念聚类的工具。
4. 序列模式挖掘方法
序列模式挖掘[
15]是指挖掘在相对时间或在其他模式中出现频率高的模式,即
频繁场景。通过序列模式的挖掘[
11][12],从理论上发现了攻击事件间的有价值的关
联模式:①发现攻击方式的特征场景:如在一个攻击场景中,来自同一攻击源的
攻击事件,如果攻击目标不同但是报警序列相同,通常这样的攻击场景表明攻击
者使用同一攻击方式或者工具在对不同目标进行攻击;②发现场景规则:通过对
已发生的攻击事件的分析,可以对攻击者的行为进行预测,并可采取适当措施防
御;③对合法系统操作引起的操作行为进行过滤:异常并不一定意味着入侵,因
此,对非入侵行为所产生的攻击事件进行预处理,可以减少分析的负担。
该方法的缺点是:自动化程度较低;产生的攻击场景难以理解,定位操作很
耗时,需要寻找更实用的报警序列模式挖掘算法[
16]。该算法可以进行拓展,用于
报警信息关联分析。

5. 基于因果关系的分析技术
基于因果关系的分析技术[
17],其基本思想是网络安全事件之间存在固有的因
果关系,基于这种固有的因果关系可以将网络安全事件信息很好地关联起来,从
而形成可以描述网络安全事件之间关系的攻击场景图。
实现方法[
18][19][20]主要是首先为各种网络安全事件定义因果关联知识,并通过
因果关联算法,识别出各事件之间的关联关系,最终形成攻击场景图
优点是揭示了安全事件间的联系,缺点是关联后的场景可能和实际场景有一
定差异。
6. 基于过滤器的关联分析方法[
21]

主要方法是把网络安全事件和主机脆弱性、主机资产进行关联分析。因为当
发生一个针对某主机的漏洞进行的攻击,如果该主机具有该漏洞,或者当发生一
个针对某资产的服务进行的攻击时,该服务正好运行了符合这个攻击的软件版本,
那么我们认为该攻击真实发生。
优点是能过滤大量虚假警报,缺点是对事件间的关系缺乏关联。

 

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美国北卡罗莱纳州大学的等人汇用三元组几,,
描述攻击行为,称为。是报警属性的集合,
说明攻击成功的必需条件,描述如果攻击成功可能导致的结果。这样,
将入侵检测系统的原始报警信息定义为前提集和结果集,以描述报警之间的因果关
系。法国学者等人提出一个攻击描述语言,以逻辑为基础描述
攻击情景事前必要条件一与事后造成影响一,再根据
这些攻击描述产生关联规则,发现报警之间的关联关系。等提出了
语言用于多步攻击建模,以模块化的方式描述多步骤攻击。各模块采用前提
、活动与结果三段式的语法来描述攻击行为。语言【'

ADeLe: An Attack Description Language for Knowledge-Based Intrusion Detection

ADeLe is an attack description language designed to model a database of known
attack scenarios. As the descriptions might contain executable attack code, it
allows one to test the efficiency of given Intrusion Detection Systems (IDS).
Signatures can also be extracted from the descriptions to configure a particular
IDS.

 

posted @ 2020-11-27 17:16  bonelee  阅读(2604)  评论(1编辑  收藏  举报