無線通信網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢識別方法分析

張小鋒

（深圳市電信工程有限公司，廣東 深圳 518000）

0 引 言

在面對日益復(fù)雜和智能化的網(wǎng)絡(luò)攻擊時，傳統(tǒng)的安全防護(hù)手段和策略已經(jīng)不再適用。為更好地保護(hù)無線通信網(wǎng)絡(luò)安全，及時發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對潛在的安全威脅至關(guān)重要。安全態(tài)勢識別作為網(wǎng)絡(luò)安全管理的重要環(huán)節(jié)，有助于及時、準(zhǔn)確、全面地識別網(wǎng)絡(luò)安全威脅，為網(wǎng)絡(luò)管理者提供決策支持和響應(yīng)措施。目前，無線通信網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢識別的研究已經(jīng)取得了一定的成果，涉及統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)等多個領(lǐng)域[1]。然而，不同方法在適用性、性能和效率等方面存在差異。文章進(jìn)行綜合分析和評估，以便為網(wǎng)絡(luò)安全研究者和從業(yè)人員提供借鑒。

1 無線通信網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢識別概述

1.1 安全態(tài)勢識別定義

安全態(tài)勢識別是指通過監(jiān)測、分析和解釋網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的各種安全事件、行為以及異?；顒?，提取出關(guān)鍵信息，形成對潛在威脅的全面理解。安全態(tài)勢識別涉及實(shí)時監(jiān)控和分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量、系統(tǒng)日志、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備狀態(tài)等內(nèi)容，以便及時發(fā)現(xiàn)、識別和響應(yīng)各種安全事件和攻擊。通過安全態(tài)勢識別，可以識別網(wǎng)絡(luò)中的異常行為、攻擊跡象以及惡意活動，并及時提供預(yù)警和反應(yīng)措施，保障網(wǎng)絡(luò)的安全性和可靠性。安全態(tài)勢識別的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的全面感知和理解，以及對威脅的準(zhǔn)確判斷和有效響應(yīng)。通過分析和解釋網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的特征、模式以及趨勢，可以幫助網(wǎng)絡(luò)安全研究者和從業(yè)人員識別已知和未知威脅，及時發(fā)現(xiàn)潛在的攻擊行為，并提供決策支持和應(yīng)急響應(yīng)指導(dǎo)。

1.2 安全態(tài)勢識別的重要性

隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大和網(wǎng)絡(luò)攻擊的日益復(fù)雜，僅僅依靠傳統(tǒng)的安全防護(hù)手段已經(jīng)無法滿足對網(wǎng)絡(luò)安全的需求。通過分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量、行為模式以及異?；顒?，能夠?qū)崟r監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)并及時識別潛在的安全威脅，從而幫助網(wǎng)絡(luò)管理員快速采取應(yīng)對措施，減少網(wǎng)絡(luò)安全漏洞和網(wǎng)絡(luò)攻擊造成的影響[2]。安全態(tài)勢識別還能提供對網(wǎng)絡(luò)整體安全狀況的全面了解，有助于發(fā)現(xiàn)隱蔽的攻擊行為，快速恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)功能，改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)防護(hù)策略，提高網(wǎng)絡(luò)的安全性和可靠性。因此，研究和應(yīng)用無線通信網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢識別方法對保障網(wǎng)絡(luò)安全具有重要意義。

1.3 無線通信網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢識別面臨的挑戰(zhàn)

無線通信網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和動態(tài)性使得安全態(tài)勢識別更加困難。無線網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、通信協(xié)議以及用戶行為具有隨機(jī)性，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中的安全事件和威脅具有多樣性和時變性。無線網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量龐大，包括來自不同傳感器、設(shè)備以及應(yīng)用的數(shù)據(jù)。基于安全態(tài)勢識別能夠有效處理和分析這些數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵特征并識別潛在威脅。此外，無線通信網(wǎng)絡(luò)具有開放性和共享性，因此網(wǎng)絡(luò)中存在各種攻擊手段和惡意行為，如拒絕服務(wù)攻擊、入侵行為以及惡意軟件等。這些威脅的隱蔽性和多樣性使得安全態(tài)勢識別更加具有挑戰(zhàn)性，需要有效識別和分析各種攻擊模式和異常行為。

2 無線通信網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢識別方法分類與分析

2.1 基于統(tǒng)計分析的方法

2.1.1 統(tǒng)計模型構(gòu)建

可以基于歷史數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)特征構(gòu)建統(tǒng)計模型，以捕獲和識別異常行為或潛在的安全威脅。在構(gòu)建統(tǒng)計模型時，通常采用各種統(tǒng)計技術(shù)和方法，如概率分布模型、時間序列分析、相關(guān)性分析等。通過統(tǒng)計分析網(wǎng)絡(luò)流量、事件日志、用戶行為等數(shù)據(jù)，可以獲得有關(guān)網(wǎng)絡(luò)行為模式和異常行為的信息。這些統(tǒng)計模型可以基于單一特征或多個特征進(jìn)行構(gòu)建，以便更好地描述網(wǎng)絡(luò)的安全狀態(tài)[3]。統(tǒng)計模型構(gòu)建的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一是如何選擇適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法和模型，從而處理不同類型的數(shù)據(jù)和安全問題，并滿足數(shù)據(jù)的特性、分布假設(shè)以及模型的適應(yīng)性和可解釋性。此外，對于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，需要考慮模型的可擴(kuò)展性和計算效率，以確保實(shí)時性和高效性。

2.1.2 特征提取和選擇

特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取具有代表性和區(qū)分度的特征，用于描述網(wǎng)絡(luò)通信行為和異常模式。選擇適當(dāng)?shù)奶卣骺梢詼p少數(shù)據(jù)維度和冗余信息，提高分類和檢測的準(zhǔn)確性。然而，由于無線通信網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和動態(tài)性，特征提取和選擇面臨一些挑戰(zhàn)。首先，如何選擇合適的特征表示方式是一個關(guān)鍵問題，需要考慮數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、屬性和相關(guān)性。其次，特征的選擇應(yīng)該具有一定的普適性和泛化能力，能夠適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和威脅類型的變化。最后，特征的提取和選擇應(yīng)該充分考慮計算效率和實(shí)時性的要求，以便能夠在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中快速處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。

2.1.3 異常檢測和預(yù)測算法

在無線通信網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢識別中，異常檢測和預(yù)測算法起著關(guān)鍵作用。幾種常見的異常檢測和預(yù)測算法的比較如表1 所示。從表1 可以看出，不同的異常檢測和預(yù)測算法各有優(yōu)缺點(diǎn)。統(tǒng)計模型和子空間方法在處理簡單場景與多維數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢，而離群點(diǎn)檢測方法適用于局部異常檢測。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法可以適應(yīng)復(fù)雜數(shù)據(jù)和非線性關(guān)系，但需要大量標(biāo)記樣本進(jìn)行訓(xùn)練。基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的高級表示，對復(fù)雜數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的建模能力，但訓(xùn)練過程復(fù)雜且需要大量數(shù)據(jù)和計算資源。

2.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法

2.2.1 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備和預(yù)處理

首先，需要收集真實(shí)世界中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和日志記錄等。其次，清洗和預(yù)處理數(shù)據(jù)，以去除噪聲、異常值以及重復(fù)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性[4]。在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，需要進(jìn)行特征提取和選擇，涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可供算法處理的特征表示形式。常用的特征提取方法包括統(tǒng)計特征、頻譜特征、時頻特征等。其中，特征選擇是從提取得到的特征集中選擇最具代表性和相關(guān)性的特征，以降低維度和提高模型性能。最后，劃分?jǐn)?shù)據(jù)集。通常需要將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測試集，用于模型的訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)以及評估。合理的數(shù)據(jù)集劃分能夠確保模型的泛化能力和可靠性。

2.2.2 模型評估和改進(jìn)

機(jī)器學(xué)習(xí)方法常用的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、精確率以及F1值等。通過比較這些指標(biāo)，可以評估模型的性能和效果。模型的泛化能力和可擴(kuò)展性也是需要考慮的因素，一般可以采用交叉驗(yàn)證、數(shù)據(jù)集擴(kuò)充和正則化等技術(shù)改進(jìn)。泛化能力指模型對未見樣本的適應(yīng)能力，而可擴(kuò)展性涉及模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練和推斷效率。此外，在無線通信網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)時性對于及時發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對安全威脅至關(guān)重要，需要優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu)，以提高識別速度，并通過硬件加速和分布式計算等技術(shù)降低計算的復(fù)雜度。

2.3 基于深度學(xué)習(xí)的方法

2.3.1 深度學(xué)習(xí)模型選擇與構(gòu)建

在無線通信網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢識別中，需要考慮網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和類型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）以及變換器等，同時需要根據(jù)問題的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的特征選擇合適的模型架構(gòu)。例如，對于序列數(shù)據(jù)，可以選擇使用RNN 或變換器模型進(jìn)行時間序列建模。此外，需要注意，深度學(xué)習(xí)模型的層數(shù)和寬度對模型的表達(dá)能力和計算復(fù)雜度都會產(chǎn)生影響，因此需要權(quán)衡模型的復(fù)雜度和性能。還可以考慮使用預(yù)訓(xùn)練的模型作為初始模型，以加快模型訓(xùn)練速度并提升性能。

2.3.2 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備和預(yù)處理

一方面，需要收集和獲取具有代表性的無線通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)等。另一方面，需要對數(shù)據(jù)集采取預(yù)處理措施，包括數(shù)據(jù)清洗、去除異常值和噪聲、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化等操作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。在數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備過程中，需要考慮以下因素。一是數(shù)據(jù)的收集范圍和時段，以確保數(shù)據(jù)的全面性和代表性。二是數(shù)據(jù)的標(biāo)注和分類，以便對數(shù)據(jù)集采取監(jiān)督學(xué)習(xí)或半監(jiān)督學(xué)習(xí)等措施。三是數(shù)據(jù)集的劃分，即將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測試集，以便進(jìn)行模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證以及評估[5]。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取和轉(zhuǎn)換等步驟。數(shù)據(jù)清洗主要針對數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值以及噪聲，可以使用插值方法、平滑濾波或異常檢測算法處理這些問題。特征提取是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的特征表示的過程，可以使用統(tǒng)計特征、頻譜分析、小波變換等方法提取與安全態(tài)勢相關(guān)的特征。此外，可以對數(shù)據(jù)采取降維處理措施，以減少數(shù)據(jù)維度和計算復(fù)雜度。

2.3.3 模型訓(xùn)練與優(yōu)化

在模型訓(xùn)練與優(yōu)化階段，針對基于深度學(xué)習(xí)的無線通信網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢識別方法，選擇并構(gòu)建合適的深度學(xué)習(xí)模型。首先，數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備和預(yù)處理包括對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、標(biāo)準(zhǔn)化以及劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。其次，模型訓(xùn)練階段采用大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行迭代訓(xùn)練，使用優(yōu)化算法（隨機(jī)梯度下降等）將損失函數(shù)最小化。在每個訓(xùn)練迭代中，通過反向傳播算法計算梯度并更新模型參數(shù)。最后，模型優(yōu)化需要考慮超參數(shù)調(diào)整、正則化技術(shù)（L1、L2正則化等）以及優(yōu)化算法的選擇，以提高模型的泛化能力和防止過擬合。通過迭代訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)優(yōu)，模型可以逐步學(xué)習(xí)和提取輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，從而更好地識別無線通信網(wǎng)絡(luò)中的安全態(tài)勢。

3 結(jié) 論

無線通信網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢識別是保障網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，基于統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)的方法在安全態(tài)勢識別中都具有潛力和應(yīng)用前景，但存在數(shù)據(jù)質(zhì)量較低和特征提取困難的問題，同時需進(jìn)一步改進(jìn)模型的泛化能力和實(shí)時性。后續(xù)將關(guān)注數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法與技術(shù)、融合多模態(tài)數(shù)據(jù)、基于區(qū)塊鏈的安全態(tài)勢識別以及可信計算與安全性保障等方向，為無線通信網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢識別提供更加高效、準(zhǔn)確以及可靠的解決方案，進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力。