安全新视角：机器学习在网络安全异常检测中的示范应用

　　2024年的国家网络安全宣传周已于9月9日至15日在全国范围内统一开展，今年的活动主题是“网络安全为人民，网络安全靠人民”。在医疗行业，网络安全的重要性尤为突出。《医疗卫生机构网络安全管理办法》明确了医疗卫生机构在网络安全管理中的主体责任，要求建立健全的网络安全管理制度和责任体系，加强数据安全管理，并对关键信息基础设施运营者提出了安全保护计划的要求。这些措施旨在保障医疗数据安全和个人隐私保护，同时提升医疗卫生机构的网络安全防护能力。

　　随着技术的迅猛发展，人工智能和机器学习(Machine Learning)正在成为网络安全防护策略的重要组成部分，通过与传统的网络安全措施相结合，共同构建了一个更为主动和智能化的网络安全防护体系。

　　自动化水平：传统网络安全防护主要依赖于人工监控与分析，而机器学习能够实现自动化的威胁检测与快速响应，这不仅减少了对人工的依赖，也在一定程度上缓解了网安专业人才的短缺问题，同时显著提升了网络安全防护的效率。

　　响应速度：机器学习能够实时处理和分析海量数据，通过学习正常网络行为的模式，迅速识别并响应安全威胁，相较于传统模式，后者往往需要更长的时间来处理和响应。

　　准确性：通过分析历史数据和学习正常行为模式，机器学习能够更精确地识别和预测安全威胁，有效减少误报和漏报，同时提升安全团队的工作效率。

　　适应性：机器学习能够适应不断演变的网络环境和攻击手段，从而有效增强网络安全防护的防御能力，而传统模式可能难以应对新型攻击和威胁。

　　资源利用：机器学习的自动化处理能力使得资源分配更加高效，减少了人力资源的消耗，从而提高了网络安全运维的整体效率。

　　综上所述，机器学习在网络安全领域的应用，不仅提升了网络安全防护的自动化、响应速度、准确性和适应性，还优化了资源利用，为网络安全防护带来了革命性的变革。由此，这种新策略应用也变得非常广泛，比如利用机器学习模型分析软件的静态和动态特征，可以快速识别并分类恶意软件，有效防止其传播;网络入侵检测系统(IDS)通过深度分析网络流量数据，使用如孤立森林算法的模型来识别异常流量，及时发现并阻止网络攻击;采用用户和实体行为分析(UEBA)技术监控用户行为，通过对比正常行为模式与当前行为模式，识别出可疑或未经授权的活动，保护敏感数据不被泄露;利用机器学习模型分析网络流量、系统日志和用户行为模式，识别异常并标记潜在的安全威胁;随着云计算的普及，机器学习技术在云环境中的实施有助于识别和解决数字异常威胁等。

　　本文主要通过分享两例机器学习算法在数据异常检测和网络流量监控方面，以简单直观的可视化结果，说明机器学习能够从海量数据中学习并识别潜在的模式和异常行为，对安全威胁进行检测和防御。这种技术的应用，使得网络安全防护能够更加主动和智能化，提高了网络安全防护的整体效率和效果。

　　在实际应用中，网络异常流量数据集通常可从网络监控工具、流量检测软件、硬件探针或无线传感器网络中获取，主要包含了正常流量和各种类型的攻击流量，如DDos、BotNet、PortScan等，这些数据共同支持了异常检测任务，帮助识别和处理网络中的异常行为。数据集中包括了Traffic Volume(流量总量)和Connection Rate(连接速率)、Packet Size(数据包大小)、Data Transfer Rate(数据传输速率)、Session Duration(会话持续时间)、Port Activity(特定端口的活动)等多个特征。

　　案例一决策树算法在数据异常检测中的应用

　　该案例首先使用IsolationForest进行异常检测，这是一种基于集成学习的异常检测算法，它通过构建多个决策树来隔离观测值。在训练过程中，它尝试找到那些容易隔离的数据点，这些数据点通常是异常值，异常值会被标记为-1。再由决策树DecisionTreeClassifier通过一系列的问题将数据分类，用1表示一类正常的数据点。每个问题都是基于数据的一个特征，这些“问题”实际上是决策树在内部节点进行的属性测试，它们基于数据的特征来决定数据应该被分到哪个子节点。通过这种方式，决策树能够识别出数据中的异常模式。最后通过计算异常检测的准确率来评估模型性能。

　　本案例依次输出：绘制散点图，按颜色不同标注出异常点和正常点，我们可以直观地看到正常数据点和异常数据点的分布情况;绘制混淆矩阵热力图，我们计算了被正确标记为异常值的比例，来评估模型的特异性、敏感性和总体准确性;绘制ROC曲线和AUC分数图，以评估模型在不同阈值下的性能。最后一图是该案例的部分代码截图。本作者也同时实现了SVM(向量机)、GBT(梯度提升树)和KNN(K最近邻)等算法，各算法均有其优势，需在具体应用场景中再进行选择。

　　案例二随机森林算法在网络流量异常检测中的应用

　　作为集成学习方法的一种，随机森林算法通过构建多个决策树并结合它们的预测结果，来提高整体的预测准确性。随机森林能够处理高维数据，并且对于噪声和异常值具有较好的鲁棒性。通过分析网络流量的特征，该算法可以有效识别出异常流量，如异常的数据传输峰值或不寻常的通信协议使用，从而及时发现并阻止恶意软件的传播或网络攻击。

　　本案例运行结果，主要通过设定阈值、对计算出的异常分值进行判定是否异常，依次展示散点图(其中正常值按分值热力图显示、异常值标注为特殊标志，且异常值大于0.5)、及异常IP地址输出，便于网络安全员主动进行识别，尽早找出威胁隐患。以下是该案例的部分代码截图。

　　综上所述，机器学习在网络安全领域的应用案例充分展现了其在提升检测精度、减少误报以及自动化处理方面的显著潜力。随着模型的持续优化和调整，机器学习在网络安全中的作用日益凸显，为防护措施提供更为坚实的支撑。然而，这一领域也面临着诸多挑战，包括数据质量的不足、环境的动态性和不确定性、攻击者的隐蔽性，以及网络结构的复杂性。为了有效应对这些挑战，我们必须着力提升数据质量、增强模型的鲁棒性，并加强隐私保护措施。通过这些综合策略的实施，机器学习将在网络安全的未来发展中发挥更加关键的作用。

　　作者简介

　　安志萍，高级工程师，在职博士学历。CHIMA委员，中国研究型医院学会医疗信息化分会理事，中国医疗保健国际交流促进会医学工程与信息学分会委员，中国医学装备协会医院物联网分会委员。长期从事医院信息化建设工作。作者观点纯属与同行做技术交流，欢迎批评指正。