如今，網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)和手段持續(xù)升級，漏洞利用攻擊、無文件攻擊等各類高級攻擊手段出現(xiàn)，其攻擊手法隱蔽、破壞性強，給單位網(wǎng)絡(luò)安全帶來了極大挑戰(zhàn)。

其中，加密流量攻擊是攻防實戰(zhàn)中最常見的手法之一，攻擊者為了竊取數(shù)據(jù)、控制目標(biāo)系統(tǒng)，往往采取更加隱蔽的加密通信技術(shù)，通過對內(nèi)容進行協(xié)議加密，消除攻擊的明顯特征，使檢測難度呈指數(shù)上升。

據(jù)深信服千里目安全技術(shù)中心2021年的實戰(zhàn)分析，近50%的安全事件由加密流量攻擊引發(fā)。如滲透階段采用TLS加密掃描，攻擊階段采用RDP、SSH等加密的暴力破解，再通過webshell獲取權(quán)限，最后通過加密隧道外發(fā)數(shù)據(jù)等。

一、AI技術(shù)在實戰(zhàn)中被廣泛應(yīng)用

檢測加密流量而不損害其加密完整性的智能手法逐步被認(rèn)可，AI技術(shù)可以基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律及目標(biāo)特征，更快地檢測出加密流量威脅，減少所需時間和資源，提高網(wǎng)絡(luò)分析的效率及準(zhǔn)確性，在實戰(zhàn)中被廣泛使用。

然而，AI技術(shù)如沒有得到有效運用，也無法在實戰(zhàn)中檢測到加密的威脅行為。例如無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以定位未知威脅，但精準(zhǔn)度待提升;有監(jiān)督學(xué)習(xí)精確度高，卻無法覆蓋未知威脅。

二、如何在實戰(zhàn)中精準(zhǔn)識別加密流量攻擊?

深信服安全團隊經(jīng)過7000+用戶實踐發(fā)現(xiàn)，只有將無監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)智能化結(jié)合，才能最大限度提升加密流量攻擊的識別率。

▲深信服NDR在實戰(zhàn)中識別高級威脅行為示例

1.有監(jiān)督學(xué)習(xí)精準(zhǔn)識別已知加密流量

有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)通過將已知、帶標(biāo)簽的行為數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)行為，并根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)簽來檢測、識別特定的高級威脅。

深信服NDR(全流量高級威脅檢測系統(tǒng))應(yīng)用AI模型，基于有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)抓取所有上下行流量，提取1000+維度特征，同時增加了模型訓(xùn)練算法LightGBM學(xué)習(xí)特征的權(quán)重，對已知高級威脅的檢測更為精準(zhǔn)。傳統(tǒng)的檢測方式基于一個模型檢測多個場景，不同場景的特征不盡相同，因此誤報率很高。深信服NDR基于AI模型有監(jiān)督學(xué)習(xí)進行場景化建模，一個模型對應(yīng)一個場景，根據(jù)場景特征進行針對性檢測，模型檢測精準(zhǔn)率能夠達到98%。

2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)提前發(fā)現(xiàn)未知加密流量

無監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)覆蓋了聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，不依賴任何標(biāo)簽值，通過自主學(xué)習(xí)，挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在特征，實現(xiàn)自動化全面檢測，更合理地利用資源，提升效率。

深信服NDR基于AI模型無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過聚類學(xué)習(xí)、特征映射等智能分析技術(shù)建立設(shè)備加密流量動態(tài)行為基線，篩選出異常的、可疑的行為，同時結(jié)合行為聚合與關(guān)聯(lián)分析，檢測出未知威脅的早期跡象，最大程度地實現(xiàn)自動化檢測，可以快速檢測出如下異常，幫助網(wǎng)絡(luò)安全團隊主動預(yù)防威脅：

異常的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備JA3

異常的訪問時間和訪問頻率

異常的上下行數(shù)據(jù)包比率

異常的證書簽發(fā)機構(gòu)

……

以常見的“服務(wù)器權(quán)限獲取手法webshell加密通信”為例，攻擊者通過滲透系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)安裝webshell ，在應(yīng)用服務(wù)器上執(zhí)行敏感命令、竊取數(shù)據(jù)、植入病毒，危害極大。‍webshell具有很強的隱蔽性，傳統(tǒng)的、基于單向數(shù)據(jù)流的流量檢測方案，無法實時更新數(shù)據(jù)，難以有效檢測webshell。

深信服NDR基于AI模型無監(jiān)督學(xué)習(xí)的孤立森林異常點檢測算法，可以構(gòu)建特征向量，精準(zhǔn)檢測“孤立離群”的webshell訪問行為，具有更高檢出率，更低誤報率。除了webshell加密通信場景外，深信服NDR同樣支持隧道檢測、CS漏洞、加密挖礦、加密反彈shell等威脅檢測，覆蓋多種加密威脅場景。

▲NDR發(fā)現(xiàn)攻擊者發(fā)起暴力破解，并上傳免殺的webshell文件，最終實現(xiàn)遠程控制

目前，超7000+用戶依托深信服NDR產(chǎn)品，在常態(tài)化攻防實戰(zhàn)中筑牢安全堡壘。除了全面精準(zhǔn)的高級威脅檢測，深信服NDR還可以深度聯(lián)動EDR、SaaS XDR等，對流量側(cè)、端側(cè)數(shù)據(jù)聚合分析，實現(xiàn)分析、檢測、溯源、響應(yīng)的一站式防護閉環(huán)，全力提升企業(yè)級用戶的縱深防御能力。

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