基于大数据分析的网络安全事件检测与响应

　　文/武俊岭 山东省东营市利津县诉讼服务中心

　　摘要：随着互联网技术的快速发展，网络安全问题日益突出，传统的网络安全防护手段已难以应对日益复杂的网络攻击。本文针对法院诉讼服务中心面临的网络安全挑战，提出了一种基于大数据分析的网络安全事件检测与响应方法。该方法利用机器学习算法对海量网络数据进行分析，快速识别潜在的安全威胁，并通过自动化手段实现安全事件的实时响应。实验结果表明，该方法能够有效提升法院网络安全防护能力，为维护司法系统网络安全提供有力保障。

　　关键词：网络安全；大数据；机器学习

　　引言

　　法院诉讼服务中心承担着案件受理、立案、送达、档案管理等重要工作，大量涉案信息通过网络进行传输和存储。然而，网络空间日益复杂的安全形势给法院网络安全带来严峻挑战。网络犯罪分子可能利用各种手段窃取或破坏案件信息，给司法工作造成重大损失。因此，法院亟须引入先进的网络安全防护技术。本文提出运用大数据分析技术增强法院网络安全事件检测与响应能力，可为法院网络安全建设提供新思路。

　　1. 法院诉讼服务中心网络安全面临的挑战

　　1.1 网络攻击手段日益复杂，传统安全防护难以为继

　　当前，网络攻击者利用各种新技术不断创新攻击手段，网络攻击呈现自动化、智能化、隐蔽化的特点。零日漏洞、APT攻击、供应链攻击等层出不穷，传统的以防火墙、入侵检测为主的被动防御手段已难以有效应对[1]。攻防不对等加剧，单纯依靠堡垒式防护思路无法从根本上解决问题，亟须引入大数据分析、人工智能等前沿技术，通过对海量异构数据的分析挖掘，实现对未知威胁的主动发现和快速响应，提升网络安全防护的整体效能，维护法院业务系统的安全稳定运行。

　　1.2 诉讼服务面临的特殊网络安全需求

　　相较于其他行业，法院诉讼服务在网络安全方面有其特殊性。诉讼服务涉及大量敏感信息，如当事人隐私、商业秘密等，对信息的保密性和完整性要求极高。同时，网上办案、在线调解、电子送达等新型诉讼服务不断推出，使得被攻击面进一步扩大。由于案件信息的时效性，对安全事件的发现和处置反应速度也提出了更高要求。法院信息系统与公安、检察院等部门有大量数据交换，须统筹考虑外联单位的接口安全。因此，需要在全面评估法院业务场景的基础上，量身定制符合行业特点的网络安全解决方案。

　　2. 基于大数据分析的安全事件检测与响应方法

　　2.1 网络安全大数据采集与预处理

　　网络安全事件检测与响应的基础是全面、准确的数据支撑。需要采集多源异构的网络安全数据，包括网络设备日志、主机审计日志、安全设备告警信息、业务系统运行日志等，形成网络安全大数据集。由于这些数据种类繁多，格式各异，数据质量参差不齐，必须进行数据预处理，数据采集与预处理流程如图1所示。主要处理步骤包括：首先，在获取新数据后完成数据集成、数据清洗。其次，进入数据预处理阶段，数据规约过程涉及对数据进行降维或简化处理，以减少数据量、提高计算效率，并保留对分析至关重要的关键信息。最后，是数据分析阶段，这是整个流程的核心，数据分析的结果可能会触发新的数据获取或预处理需求，形成一个循环迭代的过程。对于数据转换，在通常的数据处理流程中，可能更多被视为数据预处理或规约过程中的一部分，用于调整数据的格式或类型，以适应特定的分析需求[2]。经过预处理后的网络安全大数据可用于模型训练和分析挖掘。同时，由于网络安全数据具有机密性，需要采取数据脱敏、访问控制、加密传输等措施，确保数据在采集、存储、处理、使用各环节的安全性，避免数据泄露和滥用。

　　2.2 机器学习算法在安全事件检测中的应用

　　在海量的网络安全大数据中快速、准确地发现安全事件，需要借助机器学习算法。无监督学习算法可用于异常检测，通过学习正常行为模式，识别出异常行为；有监督学习算法可用于多分类，将安全事件划分为不同类型；深度学习算法可提取数据高层特征，检测出未知安全事件。常用的机器学习算法包括：支持向量机（SVM），用于事件分类；K-均值聚类，用于异常点检测；隐马尔可夫模型（HMM），用于时序数据建模；卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），用于提取网络流量的空间特征和时间特征。在实际应用中，须结合法院业务场景，选择合适的算法，并引入威胁情报对模型预测结果进行校验，提高检测精准度[3]。针对未知安全事件，可采用主动学习方法，引入人工经验知识对检测模型进行迭代优化。

　　2.3 检测结果可视化呈现与辅助决策

　　网络安全事件检测的结果需要直观地呈现给安全运维人员，便于理解和决策，这就要求对检测结果进行可视化处理。可利用图形图表等可视化元素，生动展示事件的类型、数量、趋势、来源等统计信息；可结合法院网络拓扑和资产分布情况，直观展示事件在网络中的分布和影响范围。安全事件可视化不仅要突出显示事件本身的特征，还要揭示不同事件、攻击阶段之间的内在联系[4]，同时须提供交互式操作功能，允许用户按不同维度对事件进行筛选和聚合。基于检测结果可视化，辅以风险评估模型，形成对安全事件的分析报告，预判事件的发展趋势，给出处置建议，为安全管理决策提供参考。

　　2.4 自动化安全响应机制

　　安全事件的响应处置往往具有很强的时效性要求。传统的人工处置模式难以应对大规模、高频次的安全事件。因此，需要引入自动化安全响应机制，减少事件处置的时间，降低安全风险。自动化响应可基于预定义的安全策略，针对不同级别的安全事件，触发相应的处置动作，如阻断恶意流量、隔离失陷主机、修改防火墙规则、下发病毒库更新等[5]。在复杂场景下，还可通过编排多个响应动作形成响应工作流，实现事件响应流程自动化。自动化响应机制的关键是构建完备的安全策略知识库和响应动作库，并形成策略推荐机制，增强响应的针对性和有效性。在引入自动化响应的同时，还应预留人工干预的接口，在必要时允许人工介入事件处置过程，纠正可能出现的错误动作。

　　3. 方法实现与实验评估

　　3.1 系统架构设计

　　基于大数据分析的网络安全事件检测与响应系统的架构设计，需要兼顾数据采集、存储、计算、展示等多个方面。系统采用分层架构，自底向上依次为数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据应用层和数据展示层。

　　数据采集层负责多源异构安全数据的采集，通过部署采集探针，接入网络设备、安全设备、主机、业务系统等数据源，为确保传输安全，与数据源之间应建立加密通道。数据存储层负责原始数据和计算结果的存储，采用分布式文件系统HDFS和分布式数据库HBase等，既满足大数据量的存储需求，又保证数据高可用和可扩展。数据处理层是系统的核心，包括数据预处理模块、机器学习算法库、安全事件分析引擎等，实现数据的ETL处理、特征工程、模型训练以及推理、安全事件分析等核心功能。

　　数据应用层是面向安全管理业务的，将数据处理的结果应用到具体场景，形成面向不同业务目标的功能模块，如安全态势感知、风险评估、事件管理、响应编排等。数据展示层面向不同类型的用户，通过WEB、客户端等方式提供人机交互界面，以可视化图形、告警推送等形式将检测结果、分析报告等及时、直观地呈现给用户。系统还应考虑接口安全、身份认证、权限管理等非功能性需求。系统各组件间应采用标准化接口，如REST API，便于扩展和集成；应提供统一身份认证功能，并严格基于角色的权限管控；应具备较强的容错、故障恢复能力，关键节点做冗余设计，避免单点故障；应考虑系统的可扩展性，各层级均可平滑扩容。

　　3.2 实验环境搭建

　　为验证方法的有效性，须搭建实验环境。实验环境应尽可能模拟法院真实的网络环境，包括核心网、办公网、互联网等区域，部署在虚拟化平台上，以资源池的方式提供计算、存储资源。在核心网区域模拟法院业务系统，包括案件管理系统、电子卷宗系统、在线调解系统等，部署在Windows、Linux操作系统上。在办公网区域模拟普通办公电脑，装有常见的办公软件和法院专用软件。互联网区域通过Web防火墙、反向代理与内网连接。整个网络配置防火墙、路由器、交换机等网络基础设备。

　　在此基础上，部署安全事件检测与响应系统。数据采集层通过旁路部署流量采集器，镜像核心交换机流量，同时通过Syslog、Winlog等方式采集各系统、设备的日志，利用XML、JSON等格式规范日志数据并传输到数据存储层。在数据存储层搭建Hadoop集群，由若干节点构成，每个节点配置多块硬盘，利用HDFS实现分布式存储。数据处理层利用Spark、Storm等大数据处理框架，搭建数据预处理、机器学习和事件分析模块，开发相应的处理程序。搭建Mysql数据库，存储元数据信息如表1所示。利用Kafka搭建消息队列，实现各处理模块间的数据流转。数据应用层开发相应功能模块，通过调用数据处理层API获取结果数据。数据展示层采用B/S架构，搭建WEB服务器，利用D3等可视化库开发展示界面。

　　搭建完成后，对实验环境进行攻防测试，利用常见的攻击工具和漏洞，模拟对法院网络的渗透。通过收集攻防过程中产生的数据，形成训练和测试数据集，用于后续的检测模型训练和测试。

　　3.3 检测模型训练与测试

　　利用实验环境采集的数据，对检测模型进行训练和测试。首先进行数据预处理，通过数据清洗、归一化、特征选择等操作，形成适合算法输入的训练数据集。训练数据集应涵盖正常流量和已知攻击流量，并对样本数据进行标注。考虑到数据不平衡问题，可采用过采样、欠采样等技术进行平衡。利用TF-IDF、Word2Vec等技术提取文本特征。将各维度特征归一化处理，消除量纲影响。在此基础上，选择适合场景的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、SVM、随机森林、XGBoost、LSTM等，进行模型训练。以事件类型为分类目标，采用有监督学习模式。利用网格搜索、交叉验证等方法优化超参数。针对时序数据，可采用滑动窗口方式进行样本构建。为提升性能，可采用集成学习方法，将多个模型的输出进行融合。

　　模型训练完成后，利用独立的测试集进行效果评估。以精确率、召回率、F1值、ROC曲线、AUC值等指标，评价模型的分类效果。通过设置不同的阈值，评估模型在不同安全级别下的检测性能。对于误报、漏报情况，深入分析原因，必要时补充训练样本，迭代优化模型。为了增强模型的泛化能力，可采用数据增强、迁移学习等方法。模型测试合格后，固化为标准化模型包，导入到安全事件检测引擎中。编写调用代码，实现数据和模型参数的输入，分类结果的输出如表2所示。将模型的输出与威胁情报、资产信息等关联，判断事件的威胁等级。最后将检测结果推送到安全事件管理模块，触发预定义的响应动作。

　　3.4 响应机制有效性验证

　　对自动化响应机制的有效性验证包括响应动作有效性和响应流程可靠性两方面。通过实验环境中的攻防演练，评估不同安全事件下响应动作的阻断效果，考察响应流程执行情况，优化响应策略和流程。构建完备的安全知识库是关键，通过攻防实践不断完善。要兼顾响应的精细化和人工干预，形成人机协同的智能安全防护模式，显著提升事件处置效率。

　　4. 方法应用建议与展望

　　4.1 在法院诉讼服务中心的应用部署建议

　　在法院诉讼服务中心部署基于大数据分析的网络安全事件检测与响应方法，需要从顶层设计、分步实施、制度建设等方面统筹考虑。首先，要将该方法纳入法院整体网络安全规划，明确建设目标、实施路径和保障机制。其次，采取分步实施策略，先期开展安全数据治理，梳理数据源，规范数据标准，为大数据分析奠定基础。再次，试点推广该方法，针对关键系统和热点领域开展检测和响应，积累经验。最后，全面铺开，实现对各类安全事件的自动化检测和响应。同时，要健全配套制度，明确安全管理流程和职责分工，为方法落地应用提供制度保障。

　　4.2 开放性问题讨论与未来研究方向

　　将大数据分析技术引入网络安全事件检测与响应领域，尚有一些开放性问题有待进一步研究。例如，数据共享问题，如何在确保数据安全的前提下，促进法院内部以及与外部单位间的安全数据共享融合，扩大数据规模和维度，增强检测和响应能力；人才培养问题，网络安全和大数据分析是两个专业领域，如何加快复合型人才培养，为方法应用提供人才支撑；安全隐私问题，在大数据分析过程中不可避免会接触隐私数据，如何防止数据滥用，保护个人隐私；性能优化问题，大数据环境下网络安全事件检测与响应对实时性要求较高，如何提升数据处理和算法分析性能，缩短响应时延。未来研究可围绕机器学习算法改进、数据质量提升、知识库构建、人机协同优化等方面进行深化。

　　结语

　　网络空间安全问题事关法院工作大局，引入大数据分析技术可以提升法院应对网络安全威胁的能力水平。本文提出的安全事件检测与响应方法可为法院网络安全建设提供借鉴。通过先进技术与制度建设的有机结合，可推动网络安全防护能力的不断迭代提升。未来还须持续开展网络安全理论和应用研究，为维护国家安全和社会稳定作出更大贡献。

　　参考文献：

　　[1]韩佩阳.基于机器学习的网络入侵检测与分类系统研究[J].电脑编程技巧与维护,2024(6):104-107.

　　[2]闫驰.基于机器学习的工业控制网络安全态势感知技术研究[J].流体测量与控制,2024,5(2):78-81.

　　[3]任守东,陈亮,佟晓童,等.基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法研究[J].计算技术与自动化,2022,41(3):172-175.

　　[4]迟玉领.基于大数据分析的态势感知平台设计[J].网络安全技术与应用,2021(10):61-63.

　　[5]何静.网络安全大数据时代的呼唤[J].计算机与网络,2020,46(10):55.

　　作者简介：武俊岭，本科，工程师，研究方向：数字政务、网络安全、云计算。