Fortschritte bei Netzwerk-Angriffserkennungssystemen

Mit der Zunahme von Cyber-Bedrohungen, die immer häufiger und komplexer werden, brauchen Organisationen effektive Lösungen zum Schutz ihrer Computernetzwerke. Dieser Artikel stellt neue Methoden vor, die darauf abzielen, die Netzwerkeindringungserkennungssysteme (NIDS) zu verbessern, die den Netzwerkverkehr überwachen, um bösartige Aktivitäten zu erkennen. Die besprochenen Methoden kombinieren Graph Neural Networks (GNNs) mit fortschrittlichen Techniken, um die Art und Weise, wie Netzwerke Anomalien erkennen, zu verfeinern.

#Bedeutung der Cybersicherheit

Cybersicherheit ist für jede Organisation entscheidend, da sie die Sicherheit sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff und Angriffen gewährleistet. Cyber-Bedrohungen können in verschiedenen Formen auftreten, einschliesslich Viren, Malware und Phishing-Versuchen. Organisationen setzen oft mehrere Sicherheitsmassnahmen um, wie Firewalls, regelmässige Sicherheitsbewertungen und die Schulung der Mitarbeiter zur Online-Sicherheit. NIDS und Netzwerk-Eindringungsschutzsysteme (NIPS) spielen eine entscheidende Rolle in dieser Schutzstrategie, indem sie Echtzeitüberwachung und Verteidigungsfähigkeiten bieten.

Traditionelle NIDS stehen jedoch vor Herausforderungen wie der Erzeugung von Fehlalarmen (falsche Positivmeldungen) oder dem Übersehen von echten Bedrohungen (falsche Negativmeldungen). Ausserdem wird es durch die zunehmende Nutzung verschlüsselter Kommunikation schwieriger, bösartige Aktivitäten zu erkennen. Auch das wachsende Volumen des Netzwerkverkehrs belastet die Fähigkeit dieser Systeme. Sie stützen sich oft auf signaturbasierte Erkennung, was sie anfällig für neu auftretende Bedrohungen macht.

#Die Rolle graphenbasierter Ansätze

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, erforschen Forscher graphenbasierte Ansätze, die die Beziehungen zwischen Verkehrsdatenpunkten berücksichtigen. Traditionelle Methoden könnten diese Verbindungen übersehen, aber graphenbasierte Techniken bieten eine umfassendere Sicht. Indem sie verstehen, wie Datenpunkte miteinander in Beziehung stehen, können diese Methoden die falschen Positiv- und Negativmeldungen erheblich reduzieren. Sie sind besonders gut darin, komplexe Angriffsmuster zu identifizieren, die standardmässige NIDS möglicherweise übersehen.

Im Kontext der Anomalieerkennung ist die Struktur der Daten – wie etwa die Verbindungen zwischen verschiedenen Geräten in einem Netzwerk – entscheidend. Hier kommen GNNs ins Spiel. GNNs erfassen die Beziehungen zwischen Datenpunkten und ermöglichen somit eine detailliertere Darstellung der Netzwerkaktivitäten im Vergleich zu herkömmlichen Modellen.

#Innovative Ansätze für NIDS

Aktuelle Studien schlagen neue Methoden vor, die GNNs in Kombination mit verbesserten Merkmals-Extraktions-Techniken nutzen. Eine Methode konzentriert sich auf Kantenmerkmale, die Verbindungen zwischen Knoten (Geräten) repräsentieren. Ziel ist es, diese Verbindungen auf verschiedenen Detailebenen zu analysieren, um eine breite Palette von Aktivitäten und Anomalien effektiv zu erfassen.

Die erste beschriebene Methode verwendet eine Technik namens Streuwandlung, die Kantenmerkmalsvektoren in verschiedenen Auflösungen analysiert. Diese Multi-Resolution-Analyse hilft, subtile Anomalien im Netzwerkverkehr zu identifizieren. Die zweite Methode verbessert erheblich, wie Knotenrepräsentationen initialisiert werden, indem sie sich von einfachen einheitlichen Werten entfernt und stattdessen ein genaueres Bild des Netzwerks erfasst.

#Streuwandlung und E-GraphSAGE

Die Streuwandlung ist eine mathematische Technik, die komplexe Daten in einfachere Komponenten zerlegen kann, während wichtige Informationen erhalten bleiben. Indem wir diese Technik auf Kanten in einem Netzwerk anwenden, können wir verschiedene Datenebenen analysieren, um Einblicke in sowohl kleinere Variationen als auch breitere Muster zu gewinnen.

E-GraphSAGE ist eine Version des GraphSAGE-Frameworks, die sich auf Kantenmerkmale in Graphen konzentriert. Sie ermöglicht die Erfassung von Beziehungen und Interaktionen, die für die Anomalieerkennung im Netzwerkverkehr wichtig sind. Diese Methode verbessert herkömmliche Modelle, indem sie eine nuanciertere Sicht auf die Interaktionen innerhalb des Netzwerks bietet.

Die Kombination der Streuwandlung mit E-GraphSAGE, die als STEG bezeichnet wird, verstärkt die Fähigkeiten beider Techniken. STEG hilft, Kantenmerkmale umfassender darzustellen, verbessert die Erkennung von Anomalien und erhöht die Gesamtgenauigkeit des NIDS.

#Node2Vec-Initialisierung

Eine weitere wichtige Innovation in dieser Studie betrifft die Verwendung von Node2Vec zur Initialisierung von Knotenmerkmalen. Traditionelle Methoden weisen Knoten oft statische, einheitliche Werte zu, die keine echten Einblicke in die Eigenschaften des Netzwerks bieten. Node2Vec geht dies an, indem es sinnvollere Darstellungen basierend auf den tatsächlichen Verbindungen und Interaktionen der Knoten erstellt.

Node2Vec verwendet zufällige Spaziergänge, um das Netzwerk zu erkunden, und erzeugt Sequenzen von Knoten, die ihre Beziehungen erfassen. Diese Sequenzen schaffen reichhaltige Vektorrepräsentationen, die sowohl strukturelle als auch kontextuelle Aspekte des Netzwerks vermitteln und die Fähigkeit des Modells zur Identifizierung von Anomalien verbessern.

#Datenvorbereitung für Tests

Um diese Methoden umzusetzen, müssen die Rohdaten des Netzwerks in ein graphenbasiertes Format transformiert werden. Die Daten bestehen typischerweise aus IP-Flüssen, die wichtige Informationen wie IP-Adressen und Paketanzahlen enthalten. Nicht alle Elemente in diesen Daten sind relevant für die Erkennung von Anomalien. Zum Beispiel werden bestimmte weniger informative Merkmale wie Portnummern aus der Analyse ausgeschlossen, um den Datensatz zu optimieren.

Sobald der Datensatz verfeinert ist, wird er in Trainings- und Testsätze unterteilt. Diese Unterteilung ermöglicht es dem Modell, von einem Teil der Daten zu lernen, während es seine Leistung an einem anderen bewertet. Die Daten werden dann normalisiert, um sicherzustellen, dass die Werte in einem konsistenten Bereich liegen, was hilft, die Effektivität der Lernalgorithmen zu verbessern.

#Algorithmen zur Anomalieerkennung

Nach der Vorbereitung der Daten und dem Training des Modells werden verschiedene Algorithmen eingesetzt, um Anomalien zu erkennen. Dazu gehören KMeans, Isolation Forest und Histogramm-basierte Ausreisseranalyse (HBOS). Jeder Algorithmus verwendet unterschiedliche Techniken zur Identifizierung abnormaler Muster in den Daten.

KMeans ist eine Clustertechnik, die ähnliche Datenpunkte zusammenfasst, wodurch es einfacher wird, Ausreisser zu erkennen. Isolation Forest hingegen isoliert Anomalien, indem es zufällige Entscheidungsbäume erstellt und sich darauf konzentriert, Punkte zu isolieren, die sich von der Mehrheit unterscheiden. HBOS erstellt Histogramme für jedes Merkmal, um effizient Ausreisser zu identifizieren.

Diese Algorithmen werden an Benchmark-Datensätzen getestet, um die Leistung der vorgeschlagenen Methoden zu bewerten. Die Ergebnisse werden mit Metriken wie Genauigkeit (Acc), makro F1-Werten und Erkennungsrate (DR) gemessen, die Einblicke geben, wie gut die Modelle Anomalien erkennen.

#Experimentelle Ergebnisse

Die vorgeschlagenen Methoden, STEG und Node2Vec-Initialisierung mit E-GraphSAGE, wurden an zwei standardisierten Datensätzen getestet: NF-UNSW-NB15-v2 und NF-CSE-CIC-IDS2018-v2. Die experimentellen Ergebnisse heben die Effektivität dieser neuen Ansätze im Vergleich zu bestehenden Techniken hervor.

In Experimenten ohne Kontamination (wo die Daten rein sind und keine Angriffe enthalten) erreichte STEG hohe makro F1-Werte und zeigte seine Fähigkeit, Anomalien effektiv zu identifizieren. Selbst in kontaminierten Szenarien, in denen einige Angriffsmuster in die Trainingsdaten einflossen, hielt STEG starke Leistungen aufrecht und zeigte seine Robustheit gegenüber verrauschten Daten.

Die Node2Vec-Initialisierung zeigte ebenfalls vielversprechende Ergebnisse. Die Algorithmen, die diese Initialisierung verwendeten, schnitten über beide Datensätze hinweg konstant gut ab, selbst wenn sie mit geringfügigen Datenkontaminationen konfrontiert waren. Die Ergebnisse verdeutlichten die Vorteile der Kombination effektiver Repräsentationsmethoden mit Algorithmen zur Anomalieerkennung.

#Fazit

Dieser Artikel präsentiert innovative Methoden zur Verbesserung von Netzwerkeindringungserkennungssystemen unter Verwendung von Graph Neural Networks. Durch die Integration der Streuwandlung mit E-GraphSAGE verbessert die STEG-Methode die Erkennung subtiler Netzwerk-Anomalien. Die Node2Vec-Initialisierung bietet eine bedeutungsvollere Darstellung von Knoten, was zur besseren Erkennung abnormaler Aktivitäten beiträgt.

Umfassende Bewertungen zeigen die Überlegenheit dieser Ansätze gegenüber traditionellen Methoden in verschiedenen Szenarien. Zukünftige Bemühungen werden sich darauf konzentrieren, diese Techniken zu verfeinern und ihre Anwendbarkeit in verschiedenen Netzwerkumgebungen zu erkunden, um letztendlich das Feld der Cybersicherheit durch effektivere Massnahmen zur Anomalieerkennung voranzutreiben.