自從互聯網問世以來，網絡攻擊和威脅一直存在。惡意的攻擊會給企業帶來物理上和經濟上的的損失。隨著技術的發展，惡意的網絡攻擊不斷增加，而且越來越危險。因此，防范網絡攻擊變得異常重要。

用傳統的方法檢測攻擊，通常是將數據收集下來進行離線的歷史分析，但這樣難以對網絡攻擊采取及時有效的應對。在采用離線分析的同時，我們可以利用更先進的技術，實時檢測網絡攻擊和威脅，以便對實時洞察和應對惡意攻擊。

利用流計算平臺很好地解決這種問題。使用流計算技術，企業很容易實現實時的網絡安全分析：通過實時分析網絡訪問，企業能過濾無關數據，只抓取和保存有意義的數據，然后結合已有的離線分析，將能更好地定制網絡安全策略和防止網絡非法入侵。

Streams v4.1增加了Cybersecurity Toolkit，該Toolkit將網絡訪問分析功能構建成模塊，以幫助開發者快速地實現實時網絡安全分析。Cybersecurity Toolkit提供三個機器學習模型：

• DomainProfiling – 基于DNS響應流量中的域名而構建的Profile，檢測可疑的網絡訪問行為。
• HostProfiling – 基于DNS響應流量中的主機而構建的Profile，檢測可疑的網絡訪問行為。
• PredictiveBlacklisting – 預測是否該將一個域加入到黑名單。

下面舉個例子說明如何使用機器學習模型分析DNS的響應記錄。

DomainProfiling 模型

DomainProfiling Operator利用機器學習模型分析DNS響應流量并報告域名訪問是否是可疑的。通過一定時期內的DNS響應記錄構建Profile，然后利用Profile分析每次訪問是“可疑的”還是“良性的”。先來看看正常的網絡訪問演示：

在這個場景中， 30秒時間窗口內的DNS訪問和響應被捕獲下來。利用這些信息為每個域名構建Profile，這樣，訪問每個域名的用戶數和訪問次數被記錄下來。這種場景作為網絡中的“正常的”或“預期的”行為。這種每個域名在30秒內都有幾次的訪問，我們認為是良性的（判斷時結合歷史數據分析）。

這是另一種場景：

在這種場景中，同樣是30秒的時間窗口內的DNS訪問和響應被捕獲下來。然而，根據Profile，a11233112.ru.ch的異常訪問馬上體現出來。該域名在30秒內被4個不同用戶共25訪問，對比“正常的”30秒窗口，這種超過10倍的訪問是非常可疑的。在這種情況下，DomainProfiling operator就會報告這樣的域名是“可疑的”。

前面的例子目的是闡明如何利用DomainProfiling判斷域名的訪問是“良性的”還是“可疑的”。在實際使用中，并非對所有的DNS記錄進行判斷，而是根據一定的規則預先進行過濾，例如，利用黑名單和白名單進行過濾，以確保DomainProfiling分析的準確性。下圖是Streams實現實時網絡檢測的原型：

IBM在GitHub上提供了該樣例代碼，以便開發人員參考和使用。下載代碼請訪問//github.com/IBMStreams/streamsx.cybersecurity.starterApps

本文暫時先介紹DomainProfiling，而HostProfiling的用法與前者類似，因此不再闡述。關于PredictiveBlacklisting的原理和使用，請關注下期的文章。

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