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南宁达内培训如何利用人工智能技术应对高级威胁

发布：南宁达内it培训
来源：达内新闻
时间：2021-10-14 11:08

南宁达内培训如何利用人工智能技术应对高级威胁

人工智能技术往往会应用在以下几个领域，如图像识别、模式识别、自然语言处理等。这样的应用同样也可以落地在网络安全领域，来应对高级威胁。

技术层面可以通过以下思路来逐步实现：把一个文件映射成一张图像，把网络流量按照模式识别的方式去做一个建模;对于一些web类的攻击行为或者一些恶意的域名，可以通过自然语言的方法去对它进行处理。经过研究和实践，人工智能技术应用在以下几个检测能力上，效果明显。

1)对恶意软件建模。人工智能技术擅长语音识别，比如苹果的Siri程序，它的建模过程从样本的采集，采集语音流量，把语音通过数字化变成数字信号，再进行特征提取来提取语音线性参数，最后生成特征向量，作为模型的输入来源，最后再到建模、设置参数、训练学习和最后的识别过程。同理，对木马数据的外泄流量，可以用相似的过程：采集网络流量，对流量进行协议的解析和数据的统计，再把协议解析和统计后的数据提取特征，生成特征向量，再进行一个学习和识别。可以类比于一个语音识别过程，把木马数据外泄流量的过程进行建模。进一步可以把木马文件映射成图像，这样就可以用人工智能中的神经网络有效对图像进行识别，间接识别样本本身。

2)检测暗网的Tor流量。所谓Tor流量，就是通过在环境中模拟Tor浏览器产生的流量并进行捕获。这之中，关键要提取Tor流量的指纹向量，包括会话中的数据包大小、时间间隔和统计特征，都是有效的数据来源。之后再通过步态指纹方式进行建模。

3)检测DGA域名。DGA域名是通过算法生成的随机域名，它可以规避我们把一个域名或IP写死在受控木马样本并被发现之后，整个僵尸网络会被阻断的风险。首先需要升级大量的DGA域名，在收集了百万量级的域名之后，再去建立深度学习的模型，把样本放到模型里做训练，那么这个模型就具备了识别这类DGA算法生成新域名的能力。

4)检测web类攻击。像SQL注入、XSS和Webshell都是文本类的数据，要检测的内容实际上是通过语法来判断它是否属于攻击。结合之前的流程，首先要收集大量的数据，可以通过SQL map产生真实的SQL注入流量，也可以用相同的方法产生其他流量，还有内部积累和网站。下一步对数据进行预处理，首先是解码，解码后就可以形成可读懂和提取数据的格式，然后进行特征的编码，可以通过预训练的语言模型来提取特征向量，然后就成了我们后续训练模型的输入来源。最后再用机器学习模型检测新产生的web攻击。

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