Использование машинного обучения для обнаружения киберугроз в реальном времени

Современные технологии продолжают развиваться, но вместе с этим растёт и число киберугроз для информационных систем. Для борьбы с ними традиционные методы защиты, такие как антивирусы и файрволы, становятся недостаточными. В последние годы наблюдается значительный рост интереса к использованию машинного обучения (ML) для обнаружения киберугроз в реальном времени.

Это связано с возможностью машинного обучения анализировать большие объёмы данных, выявлять скрытые закономерности и адаптироваться к новым типам атак. Давайте посмотрим, как ML может помочь в такой непростой задаче.

Ограничения традиционных методов обнаружения угроз

Традиционные методы защиты, такие как системы обнаружения вторжений (IDS), зависят от заранее заданных правил или сигнатур. Например, антивирусы работают по принципу сравнения данных с заранее известными шаблонами вредоносных программ. Это делает их уязвимыми перед новыми и изменяющимися угрозами. Надо понимать, что на разработку сигнатуры для новой угрозы уйдет определенное время с момента ее обнаружения. .

В то же время злоумышленники разрабатывают всё более сложные и изощрённые методы атак, такие как полиморфные вирусы, которые изменяют свой код при каждом заражении, и атаки нулевого дня, для которых не существует заранее известных сигнатур. Традиционные подходы могут быть недостаточно быстрыми или гибкими для обнаружения таких угроз.

Усиление машинным обучением традиционных методов обнаружении угроз

Одним из ключевых преимуществ ML в области кибербезопасности является способность к адаптивному обучению и самосовершенствованию. Машинное обучение позволяет преодолеть ограничения традиционных систем безопасности за счёт использования алгоритмов, которые могут обучаться на исторических данных и делать прогнозы на основе анализа текущих данных. ML открывает следующие ключевые возможности:

1. Автоматическое обнаружение аномалий. Машинное обучение позволяет строить модели поведения сети и систем, которые могут автоматически выявлять отклонения от нормы. Эти аномалии могут быть ранними индикаторами киберугроз, таких как попытки несанкционированного доступа, утечки данных или атаки на отказ в обслуживании (DDoS).
2. Обработка больших данных. Кибербезопасность включает в себя анализ огромных объёмов данных, таких как сетевой трафик, журналы событий, активности пользователей и другие метрики. Алгоритмы машинного обучения способны обрабатывать и анализировать эти данные в реальном времени, что позволяет быстро выявлять подозрительные действия и реагировать на них.
3. Обучение на исторических данных. Алгоритмы ML могут обучаться на исторических данных, анализировать прошлые атаки и идентифицировать общие признаки различных типов угроз. Это особенно полезно для борьбы с новыми типами атак, которые могут быть похожи на предыдущие угрозы.

Практическое применение алгоритмов машинного обучения в кибербезопасности

Различные типы алгоритмов ML находят своё применение в области кибербезопасности. Ниже приведены некоторые из них:

• Модели на основе деревьев решений. Такие алгоритмы, как Random Forest и Gradient Boosting, способны классифицировать данные и обнаруживать аномалии на основе различных характеристик сетевого трафика или активности пользователя. Они часто применяются для создания систем обнаружения вторжений.
• Нейронные сети. Глубокое обучение и нейронные сети, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и свёрточные нейронные сети (CNN), применяются для анализа сложных паттернов в данных. Эти алгоритмы могут анализировать последовательности действий и выявлять аномальные или подозрительные действия в режиме реального времени.
• Методы обучения без учителя. Эти алгоритмы полезны для обнаружения неизвестных ранее угроз, так как они не зависят от наличия меток в обучающих данных. Например, автоэнкодеры могут выявлять новые аномалии путём анализа структуры данных и нахождения нехарактерных паттернов. К методам обучения без учителя также относится кластеризация. Алгоритмы кластеризации, такие как K-means и DBSCAN, используются для группировки данных и выявления отклонений от нормального поведения. Это помогает обнаруживать аномальные активности в сети, которые могут свидетельствовать о присутствии злоумышленника.

Примеры использования машинного обучения для обнаружения киберугроз

• Системы обнаружения вторжений. Многие компании внедряют ML в системы обнаружения вторжений для улучшения эффективности обнаружения атак. Примеры таких решений включают использование нейронных сетей для анализа сетевого трафика с целью выявления несанкционированных подключений.
• Защита от фишинга. Машинное обучение помогает в автоматическом выявлении фишинговых атак, анализируя текстовые и визуальные признаки фальшивых электронных писем и веб-сайтов.
• Прогнозирование DDoS-атак. Используя данные о сетевом трафике, алгоритмы машинного обучения могут предсказать и предотвратить атаки на отказ в обслуживании, распознавая аномальные изменения в нагрузке на серверы.
• Анализ поведения пользователей. Системы анализа поведения пользователей (UBA) применяют ML для выявления подозрительных действий внутри компании, таких как аномальная активность сотрудников или использование учётных данных вне рабочего времени.
• Графовые методы. Представляют собой мощный инструмент для обнаружения аномалий, особенно в контексте анализа перемещений пользователей. С помощью графовых структур можно визуализировать и анализировать взаимодействия между пользователями, выявляя необычные паттерны поведения. Такие подходы позволяют эффективно отслеживать необычные маршруты и активности, что может быть полезно, например, в случаях выявления мошенничества или аномалий в пользовательских данных.
• Большие языковые модели (LLM). Становятся важным инструментом в работе аналитиков, освобождая их от рутинной работы. Эти модели способны обрабатывать и анализировать огромные объемы текстовой информации, что позволяет извлекать значимые инсайты и автоматизировать множество задач. Упрощая работу с данными, LLM помогают аналитикам сосредоточиться на более сложных и креативных аспектах анализа, повышая общую эффективность и продуктивность их деятельности.

Ограничения применения ML

Хотя машинное обучение открывает новые возможности для обнаружения киберугроз, его использование сопряжено с рядом ограничений. Для эффективной работы алгоритмов ML необходимы качественные данные. Если данные, используемые для обучения, содержат шум или недостаточно информации, это может привести к ошибкам в обнаружении. Алгоритмы могут генерировать ложные срабатывания, ошибочно интерпретируя легитимные действия как угрозы. Это требует настройки моделей и мониторинга их работы. Некоторые сложные модели, такие как глубокие нейронные сети, трудно интерпретировать, что может затруднить понимание того, как была обнаружена угроза и какие действия следует предпринять. Стоит уделить внимание важности знаний в доменной области, экспертной разметки для методов с учителем, устареванием данных и необходимостью постоянного обучения модели.

Заключение

Итого, в заключении можно констатировать, что использование машинного обучения для обнаружения киберугроз в реальном времени становится неотъемлемой частью современных систем кибербезопасности. Благодаря возможности анализа больших объёмов данных, выявлению аномалий и адаптации к новым угрозам, ML позволяет значительно повысить эффективность защиты от атак. Однако, для достижения максимальной производительности важно использовать правильные алгоритмы, качественные данные и тщательно настраивать системы для минимизации ложных срабатываний.

Автор: Кирилл Лисовский, руководитель группы аналитиков первой линии USSC-SOC, УЦСБ.