Hướng Dẫn Chống Xâm Nhập Mạng

Dữ liệu là một phần không thể thiếu của doanh nghiệp, tổ chức và nó chỉ có giá trị khi được cấu trúc hợp lý và quản lý hiệu quả.

Theo một thống kê, 95% doanh nghiệp ngày nay thấy việc quản lý và sắp xếp dữ liệu phi cấu trúc là một vấn đề.

Đây là lúc khai thác dữ liệu xuất hiện. Đó là quá trình khám phá, phân tích và trích xuất các mẫu có ý nghĩa và thông tin có giá trị từ các tập hợp lớn dữ liệu phi cấu trúc.

Các công ty sử dụng phần mềm để xác định các mẫu trong lô dữ liệu lớn để tìm hiểu thêm về khách hàng và đối tượng mục tiêu của họ, đồng thời phát triển các chiến lược kinh doanh và tiếp thị để cải thiện doanh số bán hàng và giảm chi phí.

Bên cạnh lợi ích này, phát hiện gian lận và bất thường là những ứng dụng quan trọng nhất của khai thác dữ liệu.

Bài viết này giải thích về tính năng phát hiện sự bất thường và khám phá thêm cách tính năng này có thể giúp ngăn chặn các hành vi xâm phạm dữ liệu và xâm nhập mạng để đảm bảo an toàn dữ liệu.

Phát hiện bất thường và các loại của nó là gì?

Mặc dù khai thác dữ liệu liên quan đến việc tìm kiếm các mẫu, mối tương quan và xu hướng liên kết với nhau, nhưng đó là một cách tuyệt vời để tìm ra điểm bất thường hoặc điểm dữ liệu ngoại lệ trong mạng.

Điểm bất thường trong khai thác dữ liệu là các điểm dữ liệu khác với các điểm dữ liệu khác trong tập dữ liệu và sai lệch so với mẫu hành vi bình thường của tập dữ liệu.

Bất thường có thể được phân loại thành các loại và loại riêng biệt, bao gồm:

• Thay đổi trong Sự kiện: Đề cập đến những thay đổi đột ngột hoặc có hệ thống so với hành vi bình thường trước đó.
• Ngoại lệ: Các mẫu bất thường nhỏ xuất hiện một cách không có hệ thống trong quá trình thu thập dữ liệu. Chúng có thể được phân loại thành các ngoại lệ toàn cầu, theo ngữ cảnh và tập thể.
• Trôi dạt: Thay đổi dần dần, vô hướng và dài hạn trong tập dữ liệu.

Do đó, phát hiện bất thường là một kỹ thuật xử lý dữ liệu rất hữu ích để phát hiện các giao dịch gian lận, xử lý các nghiên cứu điển hình về sự mất cân bằng cấp cao và phát hiện bệnh để xây dựng các mô hình khoa học dữ liệu mạnh mẽ.

Chẳng hạn, một công ty có thể muốn phân tích dòng tiền của mình để tìm các giao dịch bất thường hoặc định kỳ đối với một tài khoản ngân hàng không xác định để phát hiện gian lận và tiến hành điều tra thêm.

Lợi ích của việc phát hiện bất thường

Phát hiện hành vi bất thường của người dùng giúp tăng cường hệ thống bảo mật và làm cho chúng chính xác hơn.

Nó phân tích và hiểu các thông tin khác nhau mà các hệ thống bảo mật cung cấp để xác định các mối đe dọa và rủi ro tiềm ẩn trong mạng.

Dưới đây là những lợi thế của việc phát hiện bất thường cho các công ty:

• Phát hiện các mối đe dọa an ninh mạng và vi phạm dữ liệu theo thời gian thực nhờ các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) liên tục quét dữ liệu của bạn để tìm hành vi bất thường.
• Nó giúp theo dõi các hoạt động và mẫu bất thường nhanh hơn và dễ dàng hơn so với phát hiện bất thường thủ công, giảm nhân công và thời gian cần thiết để giải quyết các mối đe dọa.
• Giảm thiểu rủi ro vận hành bằng cách xác định các lỗi vận hành, chẳng hạn như giảm hiệu suất đột ngột, trước khi chúng xảy ra.
• Nó giúp loại bỏ những thiệt hại kinh doanh lớn bằng cách phát hiện sự bất thường một cách nhanh chóng, vì nếu không có hệ thống phát hiện sự bất thường, các công ty có thể mất hàng tuần và hàng tháng để xác định các mối đe dọa tiềm ẩn.

Do đó, tính năng phát hiện bất thường là một tài sản lớn đối với các doanh nghiệp lưu trữ tập dữ liệu doanh nghiệp và khách hàng rộng lớn để tìm cơ hội phát triển và loại bỏ các mối đe dọa bảo mật cũng như tắc nghẽn hoạt động.

Kỹ thuật phát hiện bất thường

Tính năng phát hiện bất thường sử dụng một số quy trình và thuật toán máy học (ML) để giám sát dữ liệu và phát hiện các mối đe dọa.

Dưới đây là các kỹ thuật phát hiện bất thường chính:

#1. Kỹ thuật học máy

Kỹ thuật Machine Learning sử dụng thuật toán ML để phân tích dữ liệu và phát hiện sự bất thường. Các loại thuật toán Machine Learning khác nhau để phát hiện sự bất thường bao gồm:

• Thuật toán phân cụm
• thuật toán phân loại
• Thuật toán học sâu

Và các kỹ thuật ML thường được sử dụng để phát hiện sự bất thường và mối đe dọa bao gồm máy vectơ hỗ trợ (SVM), phân cụm k-means và bộ mã hóa tự động.

#2. Kỹ thuật thống kê

Các kỹ thuật thống kê sử dụng các mô hình thống kê để phát hiện các mẫu bất thường (như biến động bất thường về hiệu suất của một máy cụ thể) trong dữ liệu để phát hiện các giá trị nằm ngoài phạm vi của các giá trị dự kiến.

Các kỹ thuật phát hiện bất thường thống kê phổ biến bao gồm kiểm tra giả thuyết, IQR, điểm Z, điểm Z đã sửa đổi, ước tính mật độ, boxplot, phân tích giá trị cực trị và biểu đồ.

#3. Kỹ thuật khai thác dữ liệu

Các kỹ thuật khai thác dữ liệu sử dụng các kỹ thuật phân loại và phân cụm dữ liệu để tìm ra sự bất thường trong tập dữ liệu. Một số kỹ thuật khai thác dữ liệu dị thường phổ biến bao gồm phân cụm quang phổ, phân cụm dựa trên mật độ và phân tích thành phần chính.

Các thuật toán khai thác dữ liệu phân cụm được sử dụng để nhóm các điểm dữ liệu khác nhau thành các cụm dựa trên sự giống nhau của chúng để tìm các điểm dữ liệu và điểm bất thường nằm ngoài các cụm này.

Mặt khác, các thuật toán phân loại phân bổ các điểm dữ liệu cho các lớp cụ thể được xác định trước và phát hiện các điểm dữ liệu không thuộc về các lớp này.

#4. Kỹ thuật dựa trên quy tắc

Như tên cho thấy, các kỹ thuật phát hiện bất thường dựa trên quy tắc sử dụng một bộ quy tắc được xác định trước để tìm ra sự bất thường trong dữ liệu.

Các kỹ thuật này tương đối dễ dàng và đơn giản hơn để thiết lập nhưng có thể không linh hoạt và có thể không hiệu quả trong việc thích ứng với các mẫu và hành vi dữ liệu đang thay đổi.

Chẳng hạn, bạn có thể dễ dàng lập trình một hệ thống dựa trên quy tắc để gắn cờ các giao dịch vượt quá một số tiền cụ thể là gian lận.

#5. Kỹ thuật dành riêng cho tên miền

Bạn có thể sử dụng các kỹ thuật dành riêng cho miền để phát hiện sự bất thường trong các hệ thống dữ liệu cụ thể. Tuy nhiên, mặc dù chúng có thể có hiệu quả cao trong việc phát hiện sự bất thường trong các miền cụ thể, nhưng chúng có thể kém hiệu quả hơn trong các miền khác ngoài miền được chỉ định.

Ví dụ: sử dụng các kỹ thuật dành riêng cho miền, bạn có thể thiết kế các kỹ thuật cụ thể để tìm ra sự bất thường trong các giao dịch tài chính. Tuy nhiên, chúng có thể không hoạt động để tìm ra sự bất thường hoặc giảm hiệu suất trong máy.

Nhu cầu học máy để phát hiện sự bất thường

Học máy rất quan trọng và rất hữu ích trong việc phát hiện bất thường.

Ngày nay, hầu hết các công ty và tổ chức yêu cầu phát hiện ngoại lệ đều xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, từ văn bản, thông tin khách hàng và giao dịch đến các tệp phương tiện như hình ảnh và nội dung video.

Xem qua tất cả các giao dịch ngân hàng và dữ liệu được tạo mỗi giây theo cách thủ công để đưa ra thông tin chi tiết có ý nghĩa gần như là điều không thể. Hơn nữa, hầu hết các công ty phải đối mặt với những thách thức và khó khăn lớn trong việc cấu trúc dữ liệu phi cấu trúc và sắp xếp dữ liệu theo cách có ý nghĩa để phân tích dữ liệu.

Đây là lúc các công cụ và kỹ thuật như máy học (ML) đóng vai trò to lớn trong việc thu thập, làm sạch, cấu trúc, sắp xếp, phân tích và lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.

Các kỹ thuật và thuật toán Machine Learning xử lý các tập dữ liệu lớn và cung cấp sự linh hoạt trong việc sử dụng cũng như kết hợp các kỹ thuật và thuật toán khác nhau để mang lại kết quả tốt nhất.

Bên cạnh đó, học máy cũng giúp hợp lý hóa các quy trình phát hiện bất thường cho các ứng dụng trong thế giới thực và tiết kiệm các tài nguyên quý giá.

Dưới đây là một số lợi ích và tầm quan trọng của máy học trong phát hiện bất thường:

• Nó làm cho việc phát hiện bất thường mở rộng dễ dàng hơn bằng cách tự động xác định các mẫu và điểm bất thường mà không yêu cầu lập trình rõ ràng.
• Các thuật toán Machine Learning có khả năng thích ứng cao với việc thay đổi các mẫu tập dữ liệu, giúp chúng hoạt động hiệu quả và mạnh mẽ theo thời gian.
• Dễ dàng xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp, giúp phát hiện bất thường hiệu quả bất chấp độ phức tạp của tập dữ liệu.
• Đảm bảo xác định và phát hiện bất thường sớm bằng cách xác định các bất thường khi chúng xảy ra, tiết kiệm thời gian và nguồn lực.
• Các hệ thống phát hiện bất thường dựa trên Máy học giúp đạt được mức độ chính xác cao hơn trong việc phát hiện bất thường so với các phương pháp truyền thống.

Do đó, tính năng phát hiện bất thường được kết hợp với công nghệ máy học giúp phát hiện sớm hơn và nhanh hơn các điểm bất thường để ngăn chặn các mối đe dọa bảo mật và hành vi xâm phạm nguy hiểm.

Thuật toán học máy để phát hiện bất thường

Bạn có thể phát hiện các điểm bất thường và ngoại lệ trong dữ liệu với sự trợ giúp của các thuật toán khai thác dữ liệu khác nhau để phân loại, phân cụm hoặc học quy tắc kết hợp.

Thông thường, các thuật toán khai thác dữ liệu này được phân thành hai loại khác nhau—thuật toán học có giám sát và không giám sát.

Học có giám sát

Học có giám sát là một loại thuật toán học phổ biến bao gồm các thuật toán như máy vectơ hỗ trợ, hồi quy logistic và tuyến tính cũng như phân loại nhiều lớp. Loại thuật toán này được đào tạo trên dữ liệu được gắn nhãn, nghĩa là tập dữ liệu đào tạo của nó bao gồm cả dữ liệu đầu vào bình thường và các ví dụ bất thường hoặc đầu ra chính xác tương ứng để xây dựng mô hình dự đoán.

Do đó, mục tiêu của nó là đưa ra dự đoán đầu ra cho dữ liệu mới và chưa thấy dựa trên các mẫu tập dữ liệu huấn luyện. Các ứng dụng của thuật toán học có giám sát bao gồm nhận dạng hình ảnh và giọng nói, mô hình dự đoán và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Học không giám sát

Học tập không giám sát không được đào tạo trên bất kỳ dữ liệu được dán nhãn nào. Thay vào đó, nó phát hiện ra các quy trình phức tạp và cấu trúc dữ liệu cơ bản mà không cung cấp hướng dẫn thuật toán đào tạo và thay vì đưa ra các dự đoán cụ thể.

Các ứng dụng của thuật toán học không giám sát bao gồm phát hiện bất thường, ước tính mật độ và nén dữ liệu.

Bây giờ, hãy khám phá một số thuật toán phát hiện bất thường dựa trên máy học phổ biến.

Yếu tố ngoại lai cục bộ (LOF)

Yếu tố bất thường cục bộ hoặc LOF là một thuật toán phát hiện bất thường xem xét mật độ dữ liệu cục bộ để xác định xem một điểm dữ liệu có phải là điểm bất thường hay không.

Nguồn: scikit-learn.org

Nó so sánh mật độ cục bộ của một vật phẩm với mật độ cục bộ của các vật phẩm lân cận để phân tích các khu vực có mật độ tương tự và các vật phẩm có mật độ tương đối thấp hơn so với các vật phẩm lân cận—không có gì khác ngoài sự bất thường hoặc ngoại lệ.

Do đó, nói một cách đơn giản, mật độ xung quanh một vật phẩm lạ hoặc dị thường khác với mật độ xung quanh các vật phẩm lân cận của nó. Do đó, thuật toán này còn được gọi là thuật toán phát hiện ngoại lệ dựa trên mật độ.

K-Láng giềng gần nhất (K-NN)

K-NN là thuật toán phát hiện bất thường được giám sát và phân loại đơn giản nhất, dễ thực hiện, lưu trữ tất cả các ví dụ và dữ liệu có sẵn, đồng thời phân loại các ví dụ mới dựa trên sự tương đồng về chỉ số khoảng cách.

Nguồn: hướng dữ liệu khoa học.com

Thuật toán phân loại này còn được gọi là lazy learner vì nó chỉ lưu trữ dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn—mà không thực hiện bất kỳ điều gì khác trong quá trình huấn luyện.

Khi điểm dữ liệu huấn luyện chưa được gắn nhãn mới xuất hiện, thuật toán sẽ xem xét điểm K-gần nhất hoặc điểm dữ liệu huấn luyện gần nhất để sử dụng chúng để phân loại và xác định lớp của điểm dữ liệu chưa được gắn nhãn mới.

Thuật toán K-NN sử dụng các phương pháp phát hiện sau để xác định các điểm dữ liệu gần nhất:

• Khoảng cách Euclide để đo khoảng cách cho dữ liệu liên tục.
• Khoảng cách Hamming để đo độ gần hoặc “độ gần” của hai chuỗi văn bản đối với dữ liệu rời rạc.

Chẳng hạn, hãy xem xét tập dữ liệu đào tạo của bạn bao gồm hai nhãn lớp, A và B. Nếu có điểm dữ liệu mới, thuật toán sẽ tính toán khoảng cách giữa điểm dữ liệu mới và từng điểm dữ liệu trong tập dữ liệu và chọn các điểm đó là số lượng tối đa gần nhất với điểm dữ liệu mới.

Vì vậy, giả sử K=3 và 2 trong số 3 điểm dữ liệu được gắn nhãn là A, thì điểm dữ liệu mới được gắn nhãn là lớp A.

Do đó, thuật toán K-NN hoạt động tốt nhất trong môi trường động với yêu cầu cập nhật dữ liệu thường xuyên.

Đó là một thuật toán khai thác văn bản và phát hiện bất thường phổ biến với các ứng dụng trong lĩnh vực tài chính và doanh nghiệp để phát hiện các giao dịch gian lận và tăng tỷ lệ phát hiện gian lận.

Máy véc tơ hỗ trợ (SVM)

Máy vectơ hỗ trợ là một thuật toán phát hiện bất thường dựa trên máy học được giám sát, chủ yếu được sử dụng trong các bài toán hồi quy và phân loại.

Nó sử dụng một siêu phẳng đa chiều để tách dữ liệu thành hai nhóm (mới và bình thường). Do đó, siêu phẳng hoạt động như một ranh giới quyết định phân tách các quan sát dữ liệu bình thường và dữ liệu mới.

Nguồn: www.analyticsvidhya.com

Khoảng cách giữa hai điểm dữ liệu này được gọi là lề.

Vì mục tiêu là tăng khoảng cách giữa hai điểm, SVM xác định tốt nhất hoặc siêu phẳng tối ưu với lề tối đa để đảm bảo khoảng cách giữa hai lớp càng rộng càng tốt.

Liên quan đến phát hiện bất thường, SVM tính toán biên của quan sát điểm dữ liệu mới từ siêu phẳng để phân loại nó.

Nếu biên độ vượt quá ngưỡng đã đặt, nó sẽ phân loại quan sát mới là bất thường. Đồng thời, nếu biên độ nhỏ hơn ngưỡng, quan sát được phân loại là bình thường.

Do đó, các thuật toán SVM có hiệu quả cao trong việc xử lý các tập dữ liệu phức tạp và nhiều chiều.

Rừng cách ly

Khu rừng cách ly là một thuật toán phát hiện điểm bất thường trong máy học không giám sát dựa trên khái niệm Trình phân loại rừng ngẫu nhiên.

Nguồn: betterprogramming.pub

Thuật toán này xử lý dữ liệu được lấy mẫu phụ ngẫu nhiên trong tập dữ liệu theo cấu trúc cây dựa trên các thuộc tính ngẫu nhiên. Nó xây dựng một số cây quyết định để cô lập các quan sát. Và nó coi một quan sát cụ thể là bất thường nếu nó bị cô lập ở ít cây hơn dựa trên tỷ lệ ô nhiễm của nó.

Do đó, nói một cách đơn giản, thuật toán rừng cách ly chia các điểm dữ liệu thành các cây quyết định khác nhau—đảm bảo mỗi quan sát được cách ly khỏi quan sát khác.

Điểm bất thường thường nằm cách xa cụm điểm dữ liệu—giúp việc xác định điểm bất thường dễ dàng hơn so với các điểm dữ liệu bình thường.

Thuật toán rừng cô lập có thể dễ dàng xử lý dữ liệu phân loại và số. Do đó, chúng được đào tạo nhanh hơn và hiệu quả cao hơn trong việc phát hiện các điểm bất thường của bộ dữ liệu lớn và nhiều chiều.

Khoảng tứ phân vị

Khoảng tứ phân vị hoặc IQR được sử dụng để đo độ biến thiên thống kê hoặc độ phân tán thống kê nhằm tìm ra các điểm bất thường trong tập dữ liệu bằng cách chia chúng thành các phần tư.

Nguồn: morioh.com

Thuật toán sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng dần và chia tập hợp thành bốn phần bằng nhau. Các giá trị phân tách các phần này là Q1, Q2 và Q3—phần tư thứ nhất, thứ hai và thứ ba.

Đây là phân phối phần trăm của các phần tư này:

• Q1 biểu thị phân vị thứ 25 của dữ liệu.
• Q2 biểu thị phần trăm thứ 50 của dữ liệu.
• Quý 3 biểu thị phần trăm thứ 75 của dữ liệu.

IQR là sự khác biệt giữa bộ dữ liệu phân vị thứ ba (thứ 75) và thứ nhất (thứ 25), chiếm 50% dữ liệu.

Việc sử dụng IQR để phát hiện điểm bất thường yêu cầu bạn tính toán IQR của tập dữ liệu và xác định giới hạn dưới và trên của dữ liệu để tìm điểm bất thường.

• Ranh giới dưới: Q1 – 1,5 * IQR
• Ranh giới trên: Q3 + 1,5 * IQR

Thông thường, các quan sát nằm ngoài các ranh giới này được coi là dị thường.

Thuật toán IQR có hiệu quả đối với các bộ dữ liệu có dữ liệu được phân phối không đồng đều và ở những nơi phân phối không được hiểu rõ.

Từ cuối cùng

Rủi ro an ninh mạng và vi phạm dữ liệu dường như sẽ không được kiềm chế trong những năm tới—và ngành công nghiệp rủi ro này dự kiến ​​sẽ phát triển hơn nữa vào năm 2023 và chỉ riêng các cuộc tấn công mạng IoT được dự đoán sẽ tăng gấp đôi vào năm 2025.

Hơn nữa, tội phạm mạng sẽ gây thiệt hại cho các công ty và tổ chức toàn cầu ước tính khoảng 10,3 nghìn tỷ đô la hàng năm vào năm 2025.

Đây là lý do tại sao ngày nay nhu cầu về các kỹ thuật phát hiện bất thường ngày càng trở nên phổ biến và cần thiết để phát hiện gian lận và ngăn chặn xâm nhập mạng.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu thế nào là bất thường trong khai thác dữ liệu, các loại bất thường khác nhau và cách ngăn chặn xâm nhập mạng bằng các kỹ thuật phát hiện bất thường dựa trên ML.

Tiếp theo, bạn có thể khám phá mọi thứ về ma trận nhầm lẫn trong học máy.