Avanços em Sistemas de Detecção de Intrusão na Rede

À medida que as ameaças cibernéticas se tornam mais frequentes e complexas, as organizações precisam de soluções eficazes para proteger suas redes de computadores. Este artigo apresenta novos métodos voltados para melhorar os Sistemas de Detecção de Intrusão de Rede (NIDS), que monitoram o tráfego da rede para detectar atividades maliciosas. Os métodos discutidos combinam Redes Neurais Gráficas (GNNs) com técnicas avançadas para aprimorar a forma como as redes detectam anomalias.

#Importância da Cibersegurança

A cibersegurança é vital para qualquer organização, pois garante a segurança de dados sensíveis contra acesso não autorizado e ataques. As ameaças cibernéticas podem vir de várias formas, incluindo vírus, malware e tentativas de phishing. As organizações costumam implementar várias medidas de segurança, como firewalls, avaliações de segurança regulares e educando a equipe sobre segurança online. NIDS e Sistemas de Prevenção de Intrusão de Rede (NIPS) desempenham papéis críticos nessa estratégia de proteção, fornecendo monitoramento em tempo real e capacidades de defesa.

No entanto, os NIDS tradicionais enfrentam desafios como a geração de alarmes falsos (falsos positivos) ou a falha em detectar ameaças reais (falsos negativos). Além disso, com o aumento do uso de comunicação criptografada, detectar atividades maliciosas se torna mais difícil. O volume crescente de tráfego da rede também sobrecarrega a capacidade desses sistemas. Eles costumam depender da detecção baseada em assinatura, o que pode deixá-los vulneráveis a novas ameaças.

#O Papel das Abordagens Baseadas em Grafos

Para lidar com esses desafios, os pesquisadores estão explorando abordagens baseadas em grafos que consideram as relações entre pontos de dados de tráfego. Métodos tradicionais podem ignorar essas conexões, mas as técnicas baseadas em grafos oferecem uma visão mais abrangente. Ao entender como os pontos de dados se relacionam, esses métodos podem reduzir significativamente os falsos positivos e negativos. Eles se destacam em identificar padrões de ataque intrincados que os NIDS padrão podem perder.

No contexto da detecção de anomalias, a estrutura dos dados - como as conexões entre diferentes dispositivos em uma rede - é crucial. É aqui que os GNNs entram. Os GNNs capturam as relações entre os pontos de dados, permitindo uma representação mais detalhada das atividades da rede em comparação com modelos convencionais.

#Abordagens Inovadoras para NIDS

Estudos recentes propõem novos métodos que utilizam GNNs combinados com técnicas de extração de características aprimoradas. Uma abordagem foca nas características de borda, que representam as conexões entre nós (dispositivos). O objetivo é analisar essas conexões em diferentes níveis de detalhe para capturar uma ampla gama de atividades e anomalias de forma eficaz.

O primeiro método descrito emprega uma técnica chamada transformação de dispersão, que analisa vetores de características de borda em várias resoluções. Essa análise em múltiplas resoluções ajuda a identificar anomalias sutis no tráfego da rede. O segundo método melhora significativamente a forma como as representações de nós são inicializadas, afastando-se de valores uniformes simples e, em vez disso, capturando uma imagem mais precisa da rede.

#Transformação de Dispersão e E-GraphSAGE

A transformação de dispersão é uma técnica matemática que pode decompor dados complexos em componentes mais simples, mantendo informações importantes. Ao aplicar essa técnica às bordas em uma rede, podemos analisar diferentes níveis de dados para obter insights sobre variações menores e padrões mais amplos.

E-GraphSAGE é uma versão da estrutura GraphSAGE projetada para focar em características de borda em grafos. Ele permite capturar as relações e interações essenciais para a detecção de anomalias no tráfego da rede. Este método melhora os modelos convencionais, fornecendo uma visão mais sutil das interações dentro da rede.

A combinação da transformação de dispersão com E-GraphSAGE, chamada de STEG, amplifica as capacidades de ambas as técnicas. O STEG ajuda a representar características de borda de forma mais abrangente, melhorando a detecção de anomalias e aumentando a precisão geral do NIDS.

#Inicialização Node2Vec

Outra inovação importante neste estudo envolve o uso do Node2Vec para inicializar características de nós. Métodos tradicionais costumam atribuir valores estáticos e uniformes aos nós, que não oferecem uma visão real das características da rede. O Node2Vec resolve isso criando representações mais significativas com base nas conexões e interações reais dos nós.

O Node2Vec emprega caminhadas aleatórias para explorar a rede e gera sequências de nós que capturam suas relações. Essas sequências criam representações vetoriais ricas que transmitem tanto aspectos estruturais quanto contextuais da rede, melhorando a capacidade do modelo de identificar anomalias.

#Preparação de Dados para Testes

Para implementar esses métodos, os dados brutos da rede precisam ser transformados em um formato baseado em grafos. Os dados geralmente consistem em fluxos de IP, que contêm informações cruciais como endereços IP e contagens de pacotes. Nem todos os elementos desses dados são relevantes para detectar anomalias. Por exemplo, certas características menos informativas, como números de porta, são excluídas da análise para simplificar o conjunto de dados.

Uma vez que o conjunto de dados é refinado, ele é dividido em conjuntos de treinamento e teste. Essa divisão permite que o modelo aprenda com uma parte dos dados enquanto avalia seu desempenho em outra. Os dados são, então, normalizados para garantir que os valores estejam dentro de um intervalo consistente, o que ajuda a melhorar a eficácia dos algoritmos de aprendizado.

#Algoritmos de Detecção de Anomalias

Após preparar os dados e treinar o modelo, diversos algoritmos são empregados para detectar anomalias. Estes incluem KMeans, Isolation Forest e Histograma de Pontuação de Outlier (HBOS). Cada algoritmo usa técnicas diferentes para identificar padrões anormais nos dados.

KMeans é uma técnica de agrupamento que reúne pontos de dados semelhantes, facilitando a identificação de outliers. Isolation Forest, por outro lado, isola anomalias criando árvores de decisão aleatórias, focando em isolar pontos que são distintos da maioria. O HBOS constrói histogramas para cada característica para identificar outliers de forma eficiente.

Esses algoritmos são testados em conjuntos de dados de referência para avaliar o desempenho dos métodos propostos. Os resultados são medidos usando métricas como Precisão (Acc), Macro F1 scores e Taxa de Detecção (DR), que fornecem insights sobre o quão bem os modelos identificam anomalias.

#Resultados Experimentais

Os métodos propostos, STEG e inicialização Node2Vec com E-GraphSAGE, foram testados em dois conjuntos de dados padronizados: NF-UNSW-NB15-v2 e NF-CSE-CIC-IDS2018-v2. Os resultados experimentais destacam a eficácia dessas novas abordagens em comparação com técnicas existentes.

Em experimentos sem contaminação (onde os dados são puros, sem ataques), o STEG alcançou altas pontuações de macro F1, demonstrando sua capacidade de identificar anomalias efetivamente. Mesmo em cenários contaminados, onde algumas amostras de ataque foram incluídas nos dados de treinamento, o STEG manteve um desempenho forte, mostrando sua resistência a dados ruidosos.

A inicialização Node2Vec também mostrou resultados promissores. Os algoritmos que utilizam essa inicialização apresentaram um desempenho consistente em ambos os conjuntos de dados, mesmo quando enfrentaram níveis menores de contaminação dos dados. Os resultados destacaram as vantagens de combinar métodos de representação eficazes com algoritmos de detecção de anomalias.

#Conclusão

Este artigo apresenta métodos inovadores para aprimorar os Sistemas de Detecção de Intrusão de Rede usando Redes Neurais Gráficas. Ao integrar a transformação de dispersão com E-GraphSAGE, o método STEG melhora a detecção de anomalias sutis na rede. A inicialização Node2Vec proporciona uma representação mais significativa dos nós, contribuindo para um melhor reconhecimento de atividades anormais.

Avaliações extensivas demonstram a superioridade dessas abordagens em relação aos métodos tradicionais em várias situações. Esforços futuros vão focar em refinar essas técnicas e explorar sua aplicabilidade em diferentes configurações de rede, avançando assim o campo da cibersegurança por meio de medidas de detecção de anomalias mais eficazes.