陳琳

（福建信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)與人工智能學(xué)院，福建福州 350001）

隨著信息化技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)在社會(huì)生產(chǎn)、生活中的重要性越來(lái)越凸顯。為了保障組織機(jī)構(gòu)工作的安全與效率，政府和企業(yè)大多建設(shè)了自己的內(nèi)網(wǎng)。內(nèi)網(wǎng)作為網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的重要組成部分，其安全性對(duì)信息的保密具有重要意義。內(nèi)網(wǎng)信息安全問(wèn)題根據(jù)威脅的類型可分為：外部的黑客入侵，即黑客盜取內(nèi)網(wǎng)的機(jī)密信息；外部的襲擊行為，主要是內(nèi)網(wǎng)用戶以不同的方式將主機(jī)連到外網(wǎng)，從而破壞了內(nèi)網(wǎng)的封閉性。5G技術(shù)為內(nèi)網(wǎng)的信息化改進(jìn)提供了更加靈活的接入方式，但也增加了安全威脅。為此，科研人員設(shè)計(jì)了許多非法訪問(wèn)信息的挖掘方法加以應(yīng)對(duì)。其中，毛伊敏等人[1]運(yùn)用信息熵和遺傳算法設(shè)計(jì)了挖掘算法，基于對(duì)數(shù)據(jù)相似項(xiàng)目的構(gòu)建，通過(guò)支持度閾值進(jìn)行挖掘，具有較好的挖掘效果。薛歡慶等人[2]提出了基于關(guān)系代數(shù)的挖掘算法，通過(guò)隸屬度函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行設(shè)定，在支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上設(shè)定關(guān)聯(lián)規(guī)則，同樣具有較強(qiáng)的挖掘效果。

上述挖掘方法主要用在網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)庫(kù)中，由于缺乏連續(xù)性的數(shù)據(jù)挖掘規(guī)則，忽視非連續(xù)性數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)特征及數(shù)據(jù)中存在的時(shí)間關(guān)聯(lián)性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘的最終結(jié)果存在偏差，無(wú)法有效區(qū)分非法訪問(wèn)信息與安全信息。本文通過(guò)時(shí)空序列相似性設(shè)計(jì)了一種新的挖掘方法，將數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)連續(xù)的過(guò)程，將訪問(wèn)數(shù)據(jù)看作一個(gè)時(shí)空序列，對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)空屬性進(jìn)行定義，并將其運(yùn)用于內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘過(guò)程，為保證內(nèi)網(wǎng)的信息安全提供技術(shù)支持。

1 大規(guī)模內(nèi)網(wǎng)非法訪問(wèn)信息挖掘規(guī)則知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建

為實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)非法訪問(wèn)信息的大規(guī)模挖掘，需要預(yù)先設(shè)定挖掘規(guī)則。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)類型的劃分，判斷其是否為異常行為或攻擊行為[3]。由于數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)連續(xù)性的過(guò)程，因此應(yīng)建立動(dòng)態(tài)循環(huán)的挖掘流程，在數(shù)據(jù)發(fā)出訪問(wèn)時(shí)進(jìn)行對(duì)比，并根據(jù)訪問(wèn)特征建立數(shù)據(jù)審計(jì)結(jié)構(gòu)，見(jiàn)圖1。

圖1 數(shù)據(jù)審計(jì)結(jié)構(gòu)

圖1中，n 表示數(shù)據(jù)列總數(shù)。對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的劃分主要依賴數(shù)據(jù)列，包括其訪問(wèn)時(shí)間及用戶的ID信息等。在采集到訪問(wèn)信息后，將其與具體的特征描述進(jìn)行對(duì)照，完成對(duì)數(shù)據(jù)的先驗(yàn)審計(jì)[4]。然后，從語(yǔ)句分析和關(guān)聯(lián)分析兩方面判斷該訪問(wèn)數(shù)據(jù)是否為非法訪問(wèn)。具體處理流程如下：

（1）語(yǔ)句分析，主要是對(duì)語(yǔ)句的表達(dá)形式進(jìn)行檢測(cè)，驗(yàn)證其是否存在攻擊和非法訪問(wèn)的特征。因此，需要對(duì)語(yǔ)句的類型和操作表進(jìn)行設(shè)定，實(shí)時(shí)跟蹤其變化情況。

（2）關(guān)聯(lián)分析，是指對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)鏈路中的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，根據(jù)主外鍵關(guān)系對(duì)訪問(wèn)信息進(jìn)行擴(kuò)展，驗(yàn)證是否存在相似的歷史數(shù)據(jù)。若具有相似性數(shù)據(jù)記錄，可初步判斷為安全數(shù)據(jù)；反之，判斷為非法訪問(wèn)數(shù)據(jù)。

運(yùn)行上述分析程序時(shí)，常規(guī)化的檢測(cè)用時(shí)較少，但如果發(fā)生非法訪問(wèn)行為，內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)被攻擊的概率很高[5]。為此，需要建立以服務(wù)數(shù)據(jù)審計(jì)為目標(biāo)的挖掘規(guī)則知識(shí)庫(kù)，如圖2所示。圖中，m 表示數(shù)據(jù)量[6]。由于非法訪問(wèn)通常為群體行為，若從單個(gè)操作來(lái)判斷可能為正常的語(yǔ)義，因此需要采用動(dòng)態(tài)的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行規(guī)則設(shè)定；分別對(duì)訪問(wèn)信息的產(chǎn)生時(shí)間、路徑以及流通至數(shù)據(jù)庫(kù)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢驗(yàn)，判斷其是否為數(shù)據(jù)庫(kù)中的非法權(quán)限用戶。通過(guò)上述規(guī)則，在時(shí)間序列中判斷非法訪問(wèn)信息的相對(duì)位置，并對(duì)其位置關(guān)系進(jìn)行標(biāo)識(shí)。

圖2 挖掘規(guī)則知識(shí)庫(kù)

2 非法訪問(wèn)信息相對(duì)序列位置連接關(guān)系的標(biāo)識(shí)

序列長(zhǎng)度能夠記錄不同數(shù)據(jù)產(chǎn)生的位置信息。為實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中非法訪問(wèn)信息的快速挖掘，可利用上文設(shè)計(jì)的規(guī)則知識(shí)庫(kù)獲取信息的相對(duì)序列，并對(duì)其位置的連接關(guān)系進(jìn)行標(biāo)識(shí)。將每一個(gè)數(shù)據(jù)的序列記為單一項(xiàng)集，記作：

式中，b為數(shù)據(jù)序列串[7]，v為數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)度[8]。數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)度與事件訪問(wèn)時(shí)間有關(guān)；當(dāng)為非法訪問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí)，其數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)度必大于給定的序列長(zhǎng)度。據(jù)此，可建立序列的位置表征關(guān)系，見(jiàn)表1[9]。

表1 數(shù)據(jù)序列位置表征

根據(jù)表中內(nèi)容，此次將序列劃分為4 個(gè)類型，分別按照向前和向后兩個(gè)方向?qū)ζ溥M(jìn)行位置信息判斷，每種序列類型分別對(duì)應(yīng)一種位置。以序列定義來(lái)看，當(dāng)數(shù)據(jù)的序列長(zhǎng)度能夠繼續(xù)擴(kuò)展時(shí)，則其中至少含有一個(gè)可變位置方向。根據(jù)擴(kuò)展情況定義新序列，并給予新的支持系數(shù)，具體為：

其中：v″為數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)度的變化結(jié)構(gòu)[10]；→為變換過(guò)程；f為位置變換表征矩陣；h為支持系數(shù)；b″為新序列串?；诖耍瑢?duì)數(shù)據(jù)序列的擴(kuò)展位置定義如下：

數(shù)據(jù)序列在傳輸過(guò)程中的具體位置可以用位置方向來(lái)表示，表達(dá)式見(jiàn)公式（5）。例如：當(dāng)數(shù)據(jù)的序列長(zhǎng)度v=1 時(shí)，其出現(xiàn)在方向z中的位置為z=2，則位置信息表示為(1 ,2 )。

3 時(shí)空序列相似性下數(shù)據(jù)庫(kù)非法信息挖掘的實(shí)現(xiàn)

基于設(shè)定的時(shí)間序列的位置關(guān)系，以時(shí)間順序?qū)?shù)據(jù)序列進(jìn)行排序，根據(jù)時(shí)空序列相似性對(duì)非法訪問(wèn)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行挖掘。以常規(guī)化的數(shù)據(jù)請(qǐng)求為例，在形式上將數(shù)據(jù)看作是一個(gè)時(shí)空序列，并對(duì)其時(shí)空屬性進(jìn)行定義，則有：

其中：d為數(shù)據(jù)屬性集合；a為屬性個(gè)數(shù)；p為數(shù)據(jù)的屬性域[11]；i為時(shí)空域；o為數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式，且oa∈p(da)[12]。測(cè)量數(shù)據(jù)序列之間的相似性，要求序列長(zhǎng)度相同，且每個(gè)序列的屬性一致，計(jì)算公式如下：

式中：pv1和pv2表示屬性域?yàn)閜的數(shù)據(jù)序列[13]；ya、ua表示數(shù)據(jù)序列屬性，且ya∈da、ua∈da；t(pv1,pv2)表示序列之間的距離函數(shù)[14]。

由于數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中為波動(dòng)狀態(tài)，直接對(duì)相鄰數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)度計(jì)算容易產(chǎn)生誤差，因此需要設(shè)定一個(gè)平衡函數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，該函數(shù)表達(dá)如下：

式中：e和w為數(shù)據(jù)在時(shí)空序列下的變動(dòng)字符；r(e,w) 為平衡函數(shù)；r1、r2、r3為平衡得分[15]；[matches] 為匹配狀態(tài)；[dismatches] 為不匹配狀態(tài)；[alighs] 為具有較小差異。在基于連續(xù)傳輸數(shù)據(jù)對(duì)比的挖掘中，只有[matches] 表示訪問(wèn)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)相類似，其余均為非法訪問(wèn)狀態(tài)。至此，本文通過(guò)時(shí)空序列的相似性，完成非法訪問(wèn)數(shù)據(jù)挖掘算法的設(shè)計(jì)。

4 實(shí)驗(yàn)測(cè)試與分析

運(yùn)用MATLAB_7.0 測(cè)試平臺(tái)模擬一個(gè)內(nèi)網(wǎng)環(huán)境[16]，以一個(gè)擁有邊界防火墻，并與外界隔絕的單位內(nèi)網(wǎng)作為模擬對(duì)象；通過(guò)ETHERNET10M/1000M交換機(jī)組成局域網(wǎng)，該交換機(jī)不會(huì)與互聯(lián)網(wǎng)連接，因此可以實(shí)現(xiàn)局域網(wǎng)與外網(wǎng)的隔絕。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)該局域網(wǎng)連接7 組計(jì)算機(jī)（其中包括兩組筆記本電腦），組成一個(gè)內(nèi)網(wǎng)環(huán)境；具體配置見(jiàn)表2。

表2 測(cè)試環(huán)境配置情況

如表2 所示：編號(hào)Q1 的主機(jī)為整個(gè)測(cè)試的服務(wù)器，是該內(nèi)網(wǎng)的控制臺(tái)；其余6臺(tái)主機(jī)為客戶端，均安裝監(jiān)控代理裝置。利用MATLAB_7.0 測(cè)試平臺(tái)與MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)進(jìn)行交互，在搭建的內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)選擇4 150 組用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)作為后期的測(cè)試對(duì)象，運(yùn)用SNIFFER 軟件對(duì)客戶端用戶的非法訪問(wèn)行為進(jìn)行監(jiān)控。完成測(cè)試環(huán)境的配置后，再對(duì)非法訪問(wèn)信息的挖掘測(cè)試條件進(jìn)行設(shè)定：在控制主機(jī)中編寫安全策略，并根據(jù)設(shè)備信息表中的ID 進(jìn)行定義，編輯數(shù)據(jù)庫(kù)中所有信息的來(lái)源IP地址（見(jiàn)表3）。

MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中有140 個(gè)數(shù)據(jù)集，選擇其中20個(gè)。統(tǒng)計(jì)所選數(shù)據(jù)集在內(nèi)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)量和安全等級(jí)，將5 級(jí)以下的設(shè)定為安全數(shù)據(jù)。在MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中創(chuàng)建一個(gè)名為“Iris”的表格，插入相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)；則現(xiàn)階段數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)均具有安全性，不會(huì)與后期的非法訪問(wèn)產(chǎn)生沖突。除控制主機(jī)外，其余的主機(jī)均可模擬非法訪問(wèn)行為。為保證測(cè)試的統(tǒng)一性，對(duì)其余主機(jī)的訪問(wèn)IP進(jìn)行包裝，使其盡可能地與安全信息的來(lái)源IP相似，也可以作為非法訪問(wèn)信息的來(lái)源IP。具體情況如下：

（1）Q2主機(jī)：非法IP地址為132.07.2526.18，歸類為E2、Q2、R2；

（2）Q3主機(jī)：非法IP地址為125.07.2502.65，歸類為E3、Q3、R3；

（3）Q4主機(jī)：非法IP地址為128.07.3204.33，歸類為E4、Q4、R4；

（4）Q5主機(jī)：非法IP地址為125.08.2402.33，歸類為E5、Q5、R5；

（5）Q6主機(jī)：非法IP地址為125.07.2501.64，歸類為E6、Q6、R6；

（6）Q7 主機(jī)：其他非法IP 地址，歸類為E7、Q7、R7。

表3 來(lái)源IP地址

通過(guò)對(duì)4 組主機(jī)中產(chǎn)生的非法訪問(wèn)信息的分析，發(fā)現(xiàn)其對(duì)應(yīng)的IP 地址與表2 中安全數(shù)據(jù)的IP 地址較為相似，因此，能夠模擬非法數(shù)據(jù)的訪問(wèn)，符合測(cè)試要求。其挖掘算法的Python 偽代碼如下：

1.//導(dǎo)入Iris庫(kù)和訪問(wèn)IP包裝模塊

2.import pandas as pd

3.from sklearn.preprocessing import StandardScaler

4.from sklearn.cluster spatiotemporal variation attribute

5.//讀取Iris數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理

6.iris_data = pd.read_csv（'iris.csv'）//假設(shè)數(shù)據(jù)集保存在'iris.csv'文件中

7.features = iris_data.drop（'class'，axis=1）//去除目標(biāo)變量列

8.scaler=StandardScaler（）

9.features_scaled = scaler.fit_transform（features）//特征標(biāo)準(zhǔn)化

10.//使用基本聚類算法

11.kmeans=KMeans（n_clusters=3，random_state=42）

12.kmeans.fit（features_scaled）

13.clusters=kmeans.predict（features_scaled）

14.//檢測(cè)非法訪問(wèn)信息

15.illegal_access=[平衡函數(shù)]

16.for i in range（len（clusters））：

17.if clusters[i]!=iris_data['class'][i]：//將實(shí)際類別與訪問(wèn)數(shù)據(jù)得分進(jìn)行比較

18.illegal_access.append（i）//如果不匹配，則認(rèn)為是非法訪問(wèn)信息

19.//輸出非法訪問(wèn)信息的樣本索引

20.print（"Illegal access samples："，illegal_access）

21.```

運(yùn)用上述偽代碼對(duì)非法訪問(wèn)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，主要是基于對(duì)訪問(wèn)數(shù)據(jù)IP 來(lái)源的確定，即只有標(biāo)定出其具體的來(lái)源，才能完成攔截或是阻斷。因而，對(duì)本次選擇的安全I(xiàn)P 地址和非法IP 地址進(jìn)行特征編碼，以二分法進(jìn)行歸類處理，見(jiàn)圖3。圖中，橫縱坐標(biāo)分別表示特征編碼，安全數(shù)據(jù)全部歸類在特征“1”中，非法訪問(wèn)數(shù)據(jù)歸類在特征“2”中。挖掘測(cè)試中，設(shè)定非法訪問(wèn)數(shù)據(jù)為同時(shí)段發(fā)布狀態(tài)，則4 組主機(jī)會(huì)同時(shí)段對(duì)內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行訪問(wèn)。為了明確本文方法的挖掘效果，特選擇基于關(guān)系代數(shù)的挖掘算法和基于信息熵的挖掘算法進(jìn)行對(duì)比，見(jiàn)圖4。

圖3 數(shù)據(jù)特征編碼示意

圖4 不同算法的挖掘測(cè)試

由圖4可見(jiàn)，3種算法對(duì)非法訪問(wèn)信息的挖掘結(jié)果各不相同。其中，基于關(guān)系代數(shù)的挖掘算法將W8、W13、W19 誤判為非法網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，而將R2、E3、E6歸類到安全數(shù)據(jù)中。這是因?yàn)樵撍惴ò◤?fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和模式挖掘，在處理大規(guī)模、非關(guān)系型的數(shù)據(jù)集時(shí)效率較低，會(huì)產(chǎn)生信息損失和偏差，因此挖掘效果受限。基于信息熵的挖掘算法將W16、W17、W18、W20 誤判為非法網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，而將R2、R4、E3、Q3、R6歸類到安全數(shù)據(jù)中。這是因?yàn)樵撍惴ǖ挠?jì)算過(guò)程涉及多個(gè)關(guān)系操作及其執(zhí)行順序與優(yōu)化，而信息熵計(jì)算又是個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)難以保證執(zhí)行效率，必然導(dǎo)致挖掘的準(zhǔn)確性和可信度下降。本文算法僅將W6 誤判為非法網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，將R6 歸類到安全數(shù)據(jù)中，表現(xiàn)出較為理想的挖掘效果。這是由于本文算法利用時(shí)空序列相似性，將數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)連續(xù)性的過(guò)程，降低了挖掘的誤差。

5 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)時(shí)空序列相似性方式設(shè)計(jì)了新的數(shù)據(jù)挖掘算法，主要針對(duì)內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的非法訪問(wèn)信息進(jìn)行挖掘。新算法在用戶同時(shí)發(fā)出訪問(wèn)行為時(shí)，能高效、準(zhǔn)確地劃分安全數(shù)據(jù)與非法訪問(wèn)數(shù)據(jù)，挖掘效果理想，具有較好的應(yīng)用價(jià)值。但因在非法訪問(wèn)信息的設(shè)定方面沒(méi)有做專門的統(tǒng)計(jì)，所以研究還存在一定的不足，計(jì)劃在后續(xù)研究中加以完善。