基于intranet環(huán)境的主機(jī)行為實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)的中期報(bào)告

基于intranet環(huán)境的主機(jī)行為實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)的中期報(bào)告概述：本項(xiàng)目旨在開(kāi)發(fā)一種基于intranet環(huán)境的主機(jī)行為實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)將實(shí)時(shí)監(jiān)控主機(jī)上所有進(jìn)程以及網(wǎng)絡(luò)流量等指標(biāo)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)主機(jī)行為進(jìn)行分析，并以此檢測(cè)出可能的安全威脅。本報(bào)告將介紹目前為止的項(xiàng)目進(jìn)展情況。在此期間，我們完成了如下的工作：1.收集數(shù)據(jù)：收集了大量的主機(jī)數(shù)據(jù)，包括進(jìn)程、網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)日志等信息。2.開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)處理模塊：我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)處理模塊，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、格式化等操作，并將其存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。3.開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊：我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊，可以監(jiān)控主機(jī)上的進(jìn)程、網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)日志等信息，并實(shí)時(shí)更新到數(shù)據(jù)庫(kù)中。4.開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模塊：我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，可以對(duì)主機(jī)行為進(jìn)行分析，并檢測(cè)出可能的安全威脅。詳細(xì)內(nèi)容：1.數(shù)據(jù)收集我們使用了兩種方法來(lái)收集數(shù)據(jù)：一是利用syslog服務(wù)，將主機(jī)的系統(tǒng)日志傳輸?shù)街醒敕?wù)器，然后對(duì)其進(jìn)行解析，提取關(guān)鍵信息，包括登錄日志、進(jìn)程啟動(dòng)、關(guān)閉等日志。二是利用網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控工具，實(shí)時(shí)捕獲主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，包括流量、連接信息等數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)處理模塊為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，我們需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、格式化等操作，并將其存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。在此期間，我們使用了Python編寫(xiě)了一個(gè)數(shù)據(jù)處理模塊，其主要功能包括：一是從原始日志中提取關(guān)鍵信息，例如登錄用戶、登錄時(shí)間、登錄終端等。二是將流量數(shù)據(jù)解析成一系列的請(qǐng)求，包括協(xié)議、目標(biāo)IP、目標(biāo)端口等。三是將數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除冗余信息或不合法數(shù)據(jù)。四是將處理后的數(shù)據(jù)以指定格式存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，以備后續(xù)的分析處理。3.實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊我們使用了agent方式來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控。主機(jī)上安裝一個(gè)專門的數(shù)據(jù)捕獲軟件（即agent），實(shí)時(shí)監(jiān)控主機(jī)上的進(jìn)程、網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)日志等信息。為了保證監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，我們需要在agent軟件中增加一些數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的功能，例如檢查運(yùn)行權(quán)限、檢查數(shù)據(jù)是否來(lái)自于指定的端口等。4.機(jī)器學(xué)習(xí)模塊我們使用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)主機(jī)行為進(jìn)行分析，以檢測(cè)可能的安全威脅。為了保證機(jī)器學(xué)習(xí)模塊的準(zhǔn)確性和可靠性，我們需要選擇一種合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并對(duì)其進(jìn)行合理的訓(xùn)練和優(yōu)化。在本項(xiàng)目中，我們采用了傳統(tǒng)的分類算法，例如SVM算法和樸素貝葉斯算法等，來(lái)對(duì)主機(jī)行為進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。我們同時(shí)也使用了深度學(xué)習(xí)算法，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），來(lái)提高分類準(zhǔn)確性和魯棒性。下一步計(jì)劃：1.完善數(shù)據(jù)處理模塊，優(yōu)化數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)的效率。2.完成實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊的開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)對(duì)主機(jī)進(jìn)程、網(wǎng)絡(luò)流量和系統(tǒng)日志等的實(shí)時(shí)監(jiān)控和收集。3.完成機(jī)器學(xué)習(xí)模塊的訓(xùn)練和測(cè)試，并實(shí)現(xiàn)對(duì)主