Fortschritte bei Intrusion Detection Systemen mit Deep Learning

Mit dem Fortschritt der Technologie wächst auch der Bedarf an besserer Sicherheit in Netzwerken. Ein wesentlicher Faktor für die Netzwerksicherheit ist das Intrusion Detection System (IDS), das darauf abzielt, ungewöhnliches Verhalten im Netzwerkverkehr zu erkennen und darauf zu reagieren. Traditionelle IDS-Methoden verwenden häufig statistische Techniken, die darauf angewiesen sind, bestehende Angriffsarten zu kennen. Diese Methoden haben jedoch Schwierigkeiten, neue oder unbekannte Angriffe zu erkennen. Daher ist ein fortschrittlicherer und anpassungsfähigerer Ansatz erforderlich.

Kürzlich hat maschinelles Lernen (ML) in diesem Bereich vielversprechende Ergebnisse gezeigt. Techniken wie Entscheidungsbäume (DTs) und Random Forests (RFs) wurden auf die Intrusionserkennung angewendet, was den Prozess der Identifizierung potenzieller Bedrohungen vereinfachen kann. Trotz ihrer Vorteile erfordern diese Methoden nach wie vor einen entscheidenden Schritt, der als Merkmalsengineering bezeichnet wird. Merkmalsengineering bezieht sich auf die Auswahl der besten Merkmale aus den Daten zum Aufbau des ML-Modells. Dieser Schritt kann herausfordernd sein, da er wichtige Details übersehen oder empfindlich auf bestimmte Datentypen reagieren kann.

Deep Learning, eine Untergruppe des maschinellen Lernens, hat an Popularität gewonnen, da es automatisch Merkmale aus grossen Datensätzen extrahieren kann. Tiefe neuronale Netze (DNNs) können komplexe Zusammenhänge zwischen Eingabe- und Ausgabewerten erkennen, was sie für Entscheidungsfindungsaufgaben nützlich macht, wie z.B. das Erkennen von Intrusionen im Netzwerkverkehr. Es wurden viele Versuche unternommen, IDS unter Verwendung von DNNs zu erstellen, die die Erkennungsgenauigkeit verbessern. Diese Implementierungen finden jedoch in der Regel im Netzwerksteuerungsebene statt, was zu hoher Latenz führen kann und strenge zeitliche Anforderungen nicht erfüllt.

Programmable Netzwerkgeräte, wie programmierbare Switches, sind in Netzwerken zunehmend verbreitet. Diese Geräte ermöglichen es, benutzerdefinierte Netzwerkfunktionen in der Datenebene auszuführen, was bedeutet, dass sie Daten schneller und effizienter verarbeiten können. Diese Fähigkeit öffnet neue Wege, wie z.B. das In-Network-Computing, bei dem Aufgaben direkt in der Datenebene verarbeitet werden können, um schnellere Ergebnisse zu erzielen.

Angesichts des wachsenden Bedarfs an Echtzeitschutz für Netzwerke und der Fortschritte in programmierbaren Netzwerken besteht ein starkes Interesse daran, diese Technologien für eine effiziente Intrusionserkennung mittels DNNs zu nutzen. Die Frage stellt sich: Können wir die Geschwindigkeit der programmierbaren Netzwerke effektiv nutzen, um DNN-basierte Intrusionserkennung schnell und effizient durchzuführen? Wenn sie vollständig in der Datenebene implementiert werden, könnten DNNs bemerkenswerte Leistungen erzielen. Da programmierbare Switches die Datenbewegung übernehmen, könnte die Inferenz sofort erfolgen, wodurch die Notwendigkeit externer Verarbeitungshilfen entfällt. Um diese Verarbeitung in Echtzeit zu erreichen, ist jedoch ein reiner Ansatz in der Datenebene erforderlich, was aufgrund komplexer Berechnungen und begrenzter Geräteleistungen einzigartige Herausforderungen darstellt.

Dieses Papier führt ein neues DNN-basiertes Intrusion Detection System ein, das vollständig in der Datenebene arbeitet und darauf abzielt, die Latenz zu reduzieren. Das System verwendet Rohpaketinformationen als Eingabe und vermeidet die Komplikationen des Merkmalsengineerings. Es ahmt die Datenverarbeitung eines DNN nach, indem Teile seiner Berechnungen über ein Netzwerk programmierbarer Switches verteilt werden. Jeder Switch führt einen Teil der DNN-Berechnungen durch und sendet Pakete mit Zwischenresultaten hin und her.

Die folgenden Abschnitte behandeln das Design und die Implementierung dieses Systems, wie es eine hohe Genauigkeit bei der Intrusionserkennung erreicht und die Vorteile des Betriebs in einer programmierbaren Umgebung.

#Bedeutung von Intrusion Detection Systems

IDS spielen eine entscheidende Rolle bei der Erkennung und Verwaltung ungewöhnlicher Aktivitäten im Netzwerkverkehr. Ihre Effektivität hängt von den Methoden ab, die sie zur Analyse von Verkehrsrichtungen verwenden. Traditionelle Systeme stützen sich oft auf statistische Methoden, die nur bekannte Bedrohungen erkennen können. Diese Systeme könnten neue oder unbekannte Bedrohungen übersehen, was zu Schwachstellen führt. Der Bedarf an fortschrittlicheren und anpassungsfähigeren Systemen hat zur Einführung von Techniken des maschinellen Lernens geführt.

Ansätze des maschinellen Lernens können helfen, effektivere Intrusion Detection Systems zu entwickeln. Techniken wie Entscheidungsbäume und Random Forests vereinfachen den Modellaufbau, erfordern jedoch weiterhin die Auswahl der besten Merkmale durch Merkmalsengineering. Dieses Erfordernis kann den Prozess komplizieren und kann zu Problemen wie Überanpassung führen, bei der das Modell Rauschen anstelle von zugrunde liegenden Mustern lernt.

DNNs verbessern die Fähigkeit, mit komplexen Datensätzen zu arbeiten und aus ihnen zu lernen. Sie haben in verschiedenen Anwendungen wie Sprach- und Bilderkennung bedeutende Fortschritte gemacht. Ihre Fähigkeit, grosse Datenmengen zu verarbeiten, macht sie für komplexe Aufgaben wie Intrusionserkennung geeignet. Traditionelle IDS-Methoden haben oft Schwierigkeiten mit unbekannten Angriffen, aber DNNs können sich anpassen und aus dem Verkehr, den sie analysieren, lernen, was ihre Erkennungsraten erheblich verbessert.

#Programmierbare Netzwerke

Mit dem Wachstum programmierbarer Netzwerkgeräte verändert sich die Landschaft der IDS. Diese Geräte ermöglichen es, benutzerdefinierte Funktionen direkt in der Datenebene zu implementieren. Diese Veränderung steigert die Verarbeitungsgeschwindigkeit und hilft bei der zeitgerechten Erkennung von Bedrohungen. Indem bestimmte Berechnungen an Netzwerkgeräte ausgelagert werden, schaffen wir Ressourcen frei und entwickeln effizientere Erkennungssysteme.

Insbesondere programmierbare Switches können Aufgaben im Zusammenhang mit Aggregation, Caching und Koordination mit hohen Geschwindigkeiten ausführen. Sie ermöglichen neue Möglichkeiten zur vollständigen Ausführung von Modellen des maschinellen Lernens in der Datenebene. Die Architektur dieser Geräte eignet sich für ein Setup, bei dem die Daten direkt verarbeitet werden, ohne umfangreiche externe Berechnungen. Die Nutzung der Möglichkeiten dieser Geräte kann zur Entwicklung eines schnellen und genauen Intrusion Detection Systems führen.

#Ziele des neuen Systems

Das Hauptziel dieses neuen Intrusion Detection Systems besteht darin, DNNs vollständig innerhalb der Datenebene des Netzwerks auszuführen. Dadurch können Netzwerkbetreiber den Verkehr in Echtzeit analysieren, ohne signifikante Verzögerungen zu haben. Die Ziele, die das Design dieses Systems leiten, sind wie folgt:

1. Kein Merkmalsengineering: Das System zielt darauf ab, die Notwendigkeit manueller Merkmalsauswahl zu beseitigen. Stattdessen wird es Rohpaketinformationen in Verbindung mit den Ankunftszeiten verwenden, um das DNN zu speisen.

2. Modellskalierbarkeit: Das System zielt darauf ab, grosse DNNs zu implementieren, die zahlreiche Berechnungen pro Inferenz erfordern. Um diese Last zu bewältigen, werden die Schichten des Modells auf mehrere programmierbare Switches verteilt.

3. Echtzeitverarbeitung: Der Fokus wird darauf liegen, sicherzustellen, dass das System Datenpakete schnell genug verarbeiten kann, um den Anforderungen an die Echtzeitverarbeitung gerecht zu werden.

#Funktionsweise des Systems

Das System nutzt die geschichtete Struktur von DNNs, bei der verschiedene Schichten spezifischen Funktionen im Erkennungsprozess entsprechen. Die Operationen jeder Schicht können separat über mehrere Switches ausgeführt werden. Die Verarbeitung folgt einem klaren Workflow, bei dem Pakete in das System gelangen, durch verschiedene Schichten analysiert werden und Ausgabeklassifikationen erzeugen.

#Paket Analyse

Zunächst, wenn ein Paket am ersten Switch ankommt, werden spezifische Details wie die Paket-ID und die Ankunftszeit erfasst. Das System überprüft, ob das Paket zu einem zuvor aufgezeichneten Fluss gehört. Wenn ja, werden die Merkmale der Zwischenankunftszeiten bis zum aktuellen Paket berechnet. Wenn dieses Paket als Punkt der Inferenz bestimmt wird (zum Beispiel basierend auf seiner Timing), verarbeitet das DNN es weiter.

Die DNN-Architektur besteht aus mehreren Schichten, darunter konvolutionale Schichten, Max-Pooling-Schichten und dichte Schichten. Jede Schicht hat ihre eigenen Funktionen, die zum endgültigen Ergebnis des Modells beitragen. Beispielsweise helfen konvolutionale Schichten bei der Merkmalsaus extraction, während dichte Schichten bei der finalen Klassifikation helfen.

#Mapper-Komponente

Die Mapper-Komponente ist verantwortlich für die Verteilung der DNN-Schichten auf die verfügbaren programmierbaren Switches. Die Berechnungen jeder Schicht werden verschiedenen Switches zugewiesen, basierend auf der Kapazität der Switches und der Art der Berechnungen. Diese Verteilung ermöglicht auch die parallele Verarbeitung, was zu einer erhöhten Effizienz führt.

Für jede konvolutionale Schicht werden die Filter unter den Pipelines der Switches aufgeteilt. Da keine Kommunikation zwischen den Filtern in einer Schicht erforderlich ist, können die Berechnungen gleichzeitig erfolgen. Ebenso werden für dichte Schichten die Gewichte aufgeteilt, wodurch eine schnelle Berechnung über die Switches hinweg ermöglicht wird.

#Paketgenerierung

Nach der Verarbeitung eines Pakets müssen die Ergebnisse in neue Pakete für die nächsten Schritte im DNN generiert werden. Das System folgt sorgfältig der Architektur und trifft Entscheidungen über den besten Weg, um Pakete von einem Switch zum nächsten zu senden.

Wenn ein Paket in einem Switch verarbeitet wurde, muss es an die nächste Schicht gesendet werden, die sich möglicherweise in einem anderen Switch befindet. Das System kümmert sich darum, indem es neue Pakete erstellt, die Ergebnisse kapseln und sie an die entsprechenden Switches weiterleiten.

#Ausführung des neuronalen Netzwerks

Im letzten Teil des Systems erfolgt die Ausführung des neuronalen Netzwerks. Jede Schicht im DNN fügt ihre Berechnungsprozesse hinzu, wenn die entsprechenden Pakete ankommen. Durch die Befolgung einer klaren Strategie für jede Art von Schicht kann das System eine effiziente und genaue Verarbeitung durchführen.

Konvolutionale Schichten beinhalten komplexe Berechnungen, die durch spezielle Techniken gehandhabt werden, die die erforderlichen Operationen reduzieren. Diese Methoden ermöglichen es dem DNN, eingehende Pakete auf eine optimierte Weise zu verarbeiten und gleichzeitig sicherzustellen, dass die geschichtete Struktur intakt bleibt.

#Fazit

Dieses neue Intrusion Detection System, das DNNs voll in programmierbaren Netzwerken nutzt, stellt einen Fortschritt in der Echtzeitsicherheit von Netzwerken dar. Durch die vollständige Ausführung des DNN in der Datenebene erfüllt es wichtige Geschwindigkeits- und Effizienzanforderungen. Die Fähigkeit, ohne komplexes Merkmalsengineering zu arbeiten, vereinfacht den Modellaufbau und ermöglicht eine hohe Genauigkeit bei der Intrusionserkennung.

Die Implementierung dieses Systems markiert einen bedeutenden Schritt in Richtung der Schaffung einer sichereren Netzwerkumgebung, da es sich an wechselnde Verkehrsbedingungen anpasst und im Laufe der Zeit aus neuen Mustern lernt. Durch den Fokus auf Echtzeitverarbeitung und die Nutzung der Fähigkeiten moderner programmierbarer Switches ebnet dieses System den Weg für zukünftige Innovationen in der Netzwerksicherheit.

Dieses neuronale Intrusionserkennungssystem bietet einen vielversprechenden Ansatz, der Deep Learning mit programmierbarem Networking kombiniert und letztendlich zu besseren Erkennungsraten und schnelleren Reaktionen auf potenzielle Bedrohungen führt. Während wir in einer Welt voranschreiten, in der Netzwerkangriffe ständig weiterentwickelt werden, werden Systeme wie dieses entscheidend sein, um unsere digitalen Umgebungen zu schützen.