进程行为异常检测技术研究综述

"这篇论文是关于基于进程行为的异常检测技术的研究综述，由孙美凤、黄飞、殷新春和龚俭等学者撰写，得到了国家‘973’计划和江苏省网络与信息安全重点实验室的资助。文章讨论了如何通过观察和建模进程行为来实现异常检测，对相关领域的研究进展进行了总结，并分析了主要方法的误差特性和检测复杂性，为后续研究提供了指导。" 正文: 异常检测是网络安全领域的一个关键问题，尤其在面对不断演变的网络攻击时显得尤为重要。基于进程行为的异常检测技术因其在实践中的良好检测效果，被认为是异常检测实用化的重要突破点。这种技术的核心是通过深入理解系统的正常行为模式，当进程行为偏离这些模式时，可以识别出潜在的异常或入侵。 首先，论文探讨了看待正常行为的不同角度。正常行为的理解是构建异常检测模型的基础。作者指出，可以从静态和动态两个维度来描述进程行为。静态行为通常涉及进程的属性，如权限、启动路径和关联文件，而动态行为则关注进程执行时的时间序列和交互模式。理解这些行为特征对于区分正常和异常至关重要。 其次，论文总结了多种建模方法，包括统计建模、机器学习和深度学习等。统计建模常采用概率分布，如高斯模型，来表示正常行为的频率和模式。机器学习方法则利用训练数据集来学习正常行为的特征，如决策树、支持向量机和神经网络。随着大数据和计算能力的提升，深度学习在异常检测中的应用越来越广泛，其强大的模式识别能力能捕捉到更复杂的进程行为模式。 论文还深入分析了主要方法的误差特性，包括误报和漏报。误报是指将正常行为错误地识别为异常，可能导致不必要的系统干扰；漏报则是未能检测到实际的异常或攻击，可能导致安全风险。作者讨论了如何通过优化模型参数、增加特征选择和引入时间上下文信息来降低这些误差。 此外，检测复杂性是另一个重要考虑因素。高效异常检测算法应能在保持高检测率的同时，减少计算开销，适应实时监控的需求。论文对此进行了探讨，提出了优化策略，如使用近似算法和分布式计算来加速处理过程。 最后，论文对未来的研究方向给出了建议，包括更深入的行为建模、动态适应性和自我学习能力的增强，以及跨层和多源信息融合的异常检测框架。 这篇综述文章为基于进程行为的异常检测提供了全面的理论和实践见解，对于研究者和安全从业者来说，是一份宝贵的参考资料，有助于推动该领域的进一步发展。