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僅在2021 年，人類就創建、複製和使用了大約74 澤字節（萬億千兆字節）的數據。看起來我們擁有所需的所有數據，但實際上每年都越來越難找到相關信息。幸運的是，數據挖掘等技術可以幫助我們恢復數據的秩序，並利用它來提高我們的網絡安全。
使用數據挖掘技術分析您的數據庫和安全日誌可以幫助您改進對惡意軟件、系統和網絡入侵、內部攻擊以及許多其他安全威脅的檢測。有些技術甚至可以準確預測攻擊並檢測零日威脅。
在本文中，我們研究了關鍵數據挖掘技術以及網絡和端點安全中數據挖掘的五個用例。這篇文章對於開發網絡安全軟件並希望提高其威脅檢測能力的團隊很有用。
網絡安全中的數據挖掘：過程、優點和缺點什麼是數據挖掘？數據挖掘是分析信息、發現新模式和數據以及預測未來趨勢的過程。它經常用於科學研究、業務開發、客戶關係和其他領域。
雖然術語數據挖掘通常被視為數據庫中知識發現(KDD)的同義詞，但它實際上只是KDD 過程中的步驟之一。 KDD 的主要目標是從大量數據中獲取有用且通常是以前未知的信息。整個KDD流程包括四個步驟：
數據庫中知識發現的4 個步驟
KDD 廣泛應用於任何可以從海量數據分析中獲益的領域：科學研究、商業分析、營銷研究等。它還被網絡犯罪分子用來尋找新的攻擊方式，並被網絡安全專業人員用來檢測和阻止這些新的攻擊。
結合數據挖掘和網絡安全可以確定網絡攻擊的特徵並改進攻擊檢測過程。為了獲得有價值的知識，數據挖掘使用了來自統計學、機器學習(ML)、人工智能(AI) 和數據庫系統的方法。
數據挖掘可幫助您快速分析龐大的數據集並自動發現隱藏的模式，這對於創建能夠檢測以前未知威脅的有效反惡意軟件解決方案至關重要。但是，使用數據挖掘方法的最終結果始終取決於您使用的數據質量。
依靠數據挖掘來改進保護有其自身的優點和缺點。讓我們來看看它們：
這些是出於網絡安全目的而挖掘數據的一般利弊。除此之外，每種數據挖掘技術都有自己的優勢、局限性和特定的用例。讓我們來看看網絡安全的六種關鍵數據挖掘方法。
6 大關鍵數據挖掘技術您可以使用預測或描述技術來挖掘數據庫。說明性技術根據過去的事件進行預測，而描述性技術側重於對現有數據庫的分析和構建。
讓我們來看看網絡安全的六種關鍵數據挖掘技術：
挖掘網絡安全數據的技術
分類此技術通過將大型數據集分解為預定義的類、概念和變量組來創建數據庫模型。您還可以使用它來分析構建模型後添加到數據庫中的變量，並為它們分配相應的類。為了實現準確的實時分類，您需要非常注意算法的監督訓練以及測試其工作原理。在網絡安全中，分類通常用於檢測垃圾郵件和網絡釣魚電子郵件。
回歸分析這些算法根據數據集中其他變量的已知平均值來預測一個變量的變化值。使用此技術，您可以在數據庫中建立因變量和自變量之間的關係模型。分析變量的變化並將這些變化與因變量進行比較可以幫助您確定變化的原因以及一個變量對另一個變量的影響。回歸分析廣泛用於預測趨勢和事件，包括可能的網絡攻擊。
時間序列分析這些算法通過分析數據庫中任何數據條目更改的時間來發現和預測基於時間的模式。這種技術對於通過挖掘多年數據庫來深入了解各種週期性活動特別有用。您可以依靠時間序列分析來預測在特定事件、季節甚至一天中的某個時間發生的安全漏洞和攻擊。
關聯規則分析這是最廣泛的數據挖掘算法之一。關聯規則分析可以幫助您發現數據庫中頻繁一起出現的變量之間可能存在的關係，並發現隱藏的模式。您可以應用此技術來分析和預測用戶行為、檢查網絡流量以及定義網絡攻擊模式。安全人員經常使用關聯規則分析來研究攻擊者的行為和思維方式。
聚類聚類有助於識別具有共同特徵的數據項並了解變量的異同。它類似於分類，但聚類不能實時對變量進行排序。此技術只能幫助您構建和分析現有數據庫。與分類相比，聚類允許在模型中進行更改並創建子集群，而無需重新設計所有算法。
總結這種數據挖掘技術側重於編譯數據集、類和集群的簡要描述。摘要可以幫助您更好地了解數據集的內容和數據挖掘過程的結果，因為它可以掌握數據的本質並消除手動挖掘數據的需要。在網絡安全解決方案中，匯總主要用於生成報告和可視化日誌。
請記住，這些數據挖掘技術中的每一種都可以通過ML 和AI 算法得到增強。這些尖端技術可以幫助您發現更多隱藏的模式並提高預測的準確性。然而，將ML 和AI 添加到網絡安全解決方案中肯定會增加其開發和維護的複雜性。
接下來，我們將仔細研究特定用例，展示如何將數據挖掘用於網絡安全解決方案。
網絡安全中的數據挖掘用例您可以將數據挖掘應用於任何數據庫，並根據您想要實現的任何目標對其進行調整。在網絡安全領域，挖掘算法通常有助於發現可能表明安全事件的異常數據記錄和事件。
以下是數據挖掘在計算機安全領域最常見的五種應用：
1.惡意軟件檢測在構建安全軟件時，開發人員使用數據挖掘方法來提高惡意軟件檢測的速度和質量，以及檢測零日攻擊。
檢測惡意軟件的策略有以下三種：
惡意軟件檢測策略
異常檢測涉及對系統或網絡的正常行為進行建模，以識別與正常活動模式的偏差。基於異常的技術甚至可以檢測到以前未知的攻擊，並可用於定義濫用檢測器的簽名。
但是，異常檢測甚至可以報告偏離規範的合法活動，從而產生誤報。
誤用檢測，也稱為基於簽名的檢測，僅根據簽名示例識別已知攻擊。這種技術的誤報率較低，但無法檢測到零日攻擊。
混合方法結合了異常和濫用檢測技術，以增加檢測到的入侵數量，同時減少誤報數量。混合檢測算法不構建任何模型。相反，他們使用來自惡意軟件和合法程序的信息來創建分類器，這是一組規則或由數據挖掘算法生成的檢測模型。然後系統的異常檢測部分搜索與正常配置文件的偏差，系統的誤用檢測部分查找代碼中的惡意軟件簽名。
無論您選擇哪種策略，惡意軟件檢測系統的開發都包括兩個步驟：
惡意軟件檢測過程
首先，數據挖掘算法從API 調用、n-gram、二進製字符串、程序行為和其他事件的記錄中提取惡意軟件特徵。您可以應用靜態、動態或混合分析來從可能不安全的文件中提取惡意軟件特徵。
在分類聚類的過程中，可以使用相應的技術，根據特徵分析對文件樣本進行分組。此時，您需要使用RIPPER、決策樹、人工神經網絡、樸素貝葉斯或支持向量機等分類算法構建分類器。
使用ML 技術，每個分類算法都會構建一個模型來表示良性和惡意類。使用此類文件樣本集合訓練分類器使您甚至可以檢測新發布的惡意軟件。
2.入侵檢測攻擊者可以通過組織的網絡、數據庫、服務器、Web 客戶端和操作系統執行惡意入侵。使用數據挖掘技術，您可以分析審計結果並識別異常模式。因此，您可以檢測入侵、網絡和系統掃描、拒絕服務和滲透攻擊。
數據挖掘方法對於檢測這些類型的入侵特別有效：
通過數據挖掘檢測入侵
要檢測基於主機的攻擊，您的網絡安全軟件需要分析從程序中提取的特徵。檢測基於網絡的攻擊需要這樣的解決方案來分析網絡流量。與惡意軟件檢測一樣，您可以查找異常行為或濫用案例。
入侵檢測系統通常基於分類、聚類和關聯規則技術。這些技術允許從數據庫中提取攻擊特徵，將它們系統化，並標記任何具有相同特徵的新記錄。您可以在此處使用的一些算法包括回歸和決策樹、貝葉斯網絡、k 最近鄰、學習自動機和層次聚類。
您還可以向入侵檢測系統添加預測功能。分類和時間序列分析等技術可以計算未來入侵的可能性。使用AI 算法可以更輕鬆地檢測隱藏的或以前未知的可疑活動。
3.欺詐檢測檢測欺詐具有挑戰性，因為欺詐活動通常很隱蔽，而且網絡犯罪分子不斷發明新的欺詐模式。
利用機器學習的數據挖掘技術可以發現多種類型的欺詐行為，從金融欺詐到電信欺詐和計算機入侵。 ML 對於欺詐檢測特別有用，因為它可以：
擴展以考慮數據庫數量和復雜性的變化
學習檢測和預測新型欺詐
準確計算欺詐活動的概率
您可以使用監督和非監督ML 算法來檢測欺詐。
通過監督學習，所有可用記錄都被歸類為欺詐或非欺詐。然後使用此分類來訓練模型以檢測可能的欺詐行為。這種方法的主要缺點是無法檢測新型攻擊。
無監督學習方法從未標記的記錄中學習欺詐模式。他們為欺詐活動創建自己的分類和特徵描述。無監督學習有助於在不使用統計分析的情況下識別數據中的隱私和安全問題。它還能夠分析和檢測新型欺詐。
4.威脅情報收集有關網絡安全威脅的證據通常分散在組織的網絡中。這些記錄可用於形成訓練數據集、構建挖掘模型並提高預測準確性。但挑戰在於在數TB 的記錄中找到相關數據。
數據挖掘算法有助於發現此類隱藏數據並將其轉換為結構化的威脅情報數據庫。您可以使用聚類、關聯規則和匯總技術來發現這些類型的智能：
安全威脅情報的類型
數據挖掘通常僅用於威脅情報的第一階段：發現和構建數據。之後，網絡安全專家必須手動審查發現的數據並決定如何對其採取行動。但是，您也可以使用數據挖掘技術構建一個基於機器學習的框架來收集和處理數據。
5. 內部威脅檢測與預測內部威脅是可能對組織造成傷害的合法用戶的活動。檢測內部威脅活動通常是一項棘手的任務，因為這些行為通常看起來與普通用戶活動相似，或者它們可以被故意隱藏在威脅檢測機制之外。
由於大數據算法可以檢測機器和人類用戶的異常行為，因此它們被廣泛用於檢測和預測內部威脅。與入侵檢測系統類似，內部威脅檢測系統基於識別合法和威脅行為的特徵。
有多種基於機器學習的分類和聚類算法，包括有監督和無監督的，有助於檢測內部威脅。此外，您還可以根據數據挖掘原理訓練深度神經網絡，以檢查網絡安全日誌並實時檢測可能的內部活動。
結論可靠、相關且結構良好的數據是幾乎所有網絡安全解決方案的基礎。雖然組織每天都會生成大量數據，但手動收集和處理所有這些數據以應對網絡安全威脅是不可能的。
數據挖掘技術可以幫助您識別任何惡意活動的特徵，甚至可以預測可能的攻擊。它們在收集威脅情報和檢測惡意軟件、入侵、欺詐和內部攻擊方面特別有效。通過數據挖掘增強保護的主要好處是能夠識別已知攻擊和零日攻擊。