圖資料函式庫強化網路安全威脅偵測

隨著網路攻擊日益複雜，傳統安全系統難以應付。圖資料函式庫技術因其能夠有效地表達網路關係和進行模式匹配，成為強化網路安全防禦的利器。透過圖資料函式庫，可以將網路中的各種實體（如使用者、裝置、服務）及其之間的關係建模成圖，並利用圖演算法進行威脅偵測和分析。結合機器學習技術，更能提升檢測的準確性和效率，實作更主動的安全防禦。

加強網路安全防護

網路安全威脅正日益增加，企業和個人都面臨著巨大的風險。根據 Ponemon Institute 的調查，2019 年，66% 的中小型企業在過去 12 個月內遭受過網路攻擊。這些攻擊不僅對企業造成了嚴重的財務損失，也對社會造成了深遠的影響。

網路攻擊的成本

網路攻擊的成本是巨大的。根據 IBM 的研究，單次資料外洩的平均成本為 386 萬美元，而在美國，這個數字更是高達 864 萬美元。更令人擔憂的是，發現和控制資料外洩的時間平均長達 315 天。研究表明，如果能夠在 200 天內發現資料外洩，可以節省 112 萬美元的成本。

網路攻擊的模式

瞭解攻擊者的運作模式是建立有效網路安全系統的關鍵。Common Attack Pattern Enumerations and Classifications（CAPEC）倡議提供了一套標準的攻擊模式分類別和描述，供分析師、開發人員和 IT 架構師使用，以增強防禦能力。CAPEC 將攻擊模式分為九大類別，例如濫用現有功能、收集和分析資訊、注入意外專案等。

程式碼示例：CAPEC 攻擊模式分析

import pandas as pd

# 定義 CAPEC 攻擊模式分類別
capec_categories = {
    "濫用現有功能": "操縱應用程式功能以實作惡意輸出",
    "收集和分析資訊": "收集、竊取資訊",
    "注入意外專案": "控制或破壞應用程式行為"
}

# 建立 DataFrame 以儲存 CAPEC 攻擊模式
capec_df = pd.DataFrame(list(capec_categories.items()), columns=['類別', '描述'])

# 顯示 CAPEC 攻擊模式分類別
print(capec_df)

內容解密：

此程式碼使用 Python 的 pandas 函式庫建立了一個 DataFrame，以儲存 CAPEC 攻擊模式的分類別和描述。首先，定義了一個字典 capec_categories，其中包含了 CAPEC 攻擊模式的分類別和描述。然後，使用 pd.DataFrame 將字典轉換為 DataFrame，並指定欄位名稱為 ‘類別’ 和 ‘描述’。最後，列印出 DataFrame 以顯示 CAPEC 攻擊模式的分類別。

圖分析在網路安全中的應用

圖分析技術可以有效地應用於網路安全領域，以檢測和緩解網路攻擊。透過分析網路流量、系統日誌等資料，可以構建圖模型，以識別異常行為和潛在的攻擊模式。

網路安全圖模型

  graph LR
    A[網路流量] --> B[圖模型]
    B --> C[異常檢測]
    C --> D[攻擊檢測]
    D --> E[安全預警]

圖表翻譯： 此圖表展示了網路安全圖模型的流程。首先，網路流量資料被輸入到圖模型中。然後，圖模型被用於檢測異常行為。接著，異常檢測的結果被用於檢測潛在的攻擊。最後，檢測到的攻擊會觸發安全預警。

結合圖分析與機器學習

結合圖分析和機器學習技術，可以進一步提高網路安全的檢測能力。透過圖分析，可以提取網路資料中的結構資訊，而機器學習演算法可以利用這些資訊進行模式識別和異常檢測。

程式碼示例：結合圖分析與機器學習

import networkx as nx
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 建立圖模型
G = nx.Graph()

# 新增節點和邊
G.add_nodes_from([1, 2, 3])
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3)])

# 提取圖特徵
features = nx.to_numpy_array(G)

# 建立 Isolation Forest 模型
model = IsolationForest()

# 訓練模型
model.fit(features)

# 檢測異常
anomaly = model.predict(features)

print(anomaly)

內容解密：

此程式碼結合了圖分析和機器學習技術。首先，使用 NetworkX 函式庫建立了一個圖模型，並新增了節點和邊。然後，提取了圖的特徵，並將其轉換為 NumPy 陣列。接著，建立了一個 Isolation Forest 模型，並使用圖特徵進行訓練。最後，使用訓練好的模型檢測異常行為。

隨著網路攻擊技術的不斷演進，網路安全防護也需要不斷地更新和改進。未來，我們可以期待以下幾個方向的發展：

1. 更先進的圖分析技術：隨著圖分析技術的不斷發展，我們可以期待更先進的演算法和技術被應用於網路安全領域。
2. 結合多源資料：結合多源資料，包括網路流量、系統日誌、威脅情報等，可以更全面地瞭解網路安全態勢。
3. 實時檢測和回應：實時檢測和回應網路攻擊，可以最大限度地減少攻擊造成的損失。

網路安全威脅偵測系統的圖資料函式庫實作

隨著網路攻擊日益複雜，企業面臨著越來越大的挑戰來監控資訊流動、識別漏洞並快速回應安全威脅。傳統的安全防禦系統難以應對龐大的資料量和複雜的攻擊模式，因此需要更先進的技術來加強網路安全防禦。

網路安全防禦的挑戰

在現代數位系統中，微服務之間的互動日益頻繁，這使得監控和追蹤安全事件變得更加困難。當一個微服務觸發另一個微服務並引發警示時，系統需要具備深度鏈路分析和模式匹配能力，以便快速識別異常行為和攻擊源頭。因此，網路安全攻擊偵測系統必須具備以下能力：

• 處理龐大的資料量
• 快速識別威脅並觸發警示
• 協助找到故障的原始起點
• 滿足企業日益增長的安全需求

圖資料函式庫在網路安全中的應用

圖資料函式庫是建模數位系統和偵測攻擊的自然選擇，因為網際網路本身就是一個相互連線的網路。攻擊模式可以被分析為圖中的事件鏈或路徑。圖資料函式庫可以有效地表達複雜的網路關係，並利用圖形演算法進行威脅偵測。

在圖模型中，攻擊者往往會形成特定的結構，例如DDoS攻擊中的中心節點。圖形分析可以幫助識別這些異常的中心節點，從而發現潛在的攻擊。

建構根據圖的網路安全防禦系統

建構根據圖的網路安全防禦系統需要考慮四個主要導向：

1. 將組織內的資料建模為統一的即時圖資料函式庫，涵蓋流程、資產和營運。
2. 監控圖中的關鍵操作和脆弱點，利用已知的攻擊模式進行防禦。
3. 在實際攻擊發生時，利用圖分析識別攻擊源頭和影響範圍。
4. 結合歷史資料和第三方資料，輸入機器學習模型以預測未來攻擊。

網路安全圖資料函式庫的實作

使用TigerGraph Cloud的Starter Kit，我們可以快速建立網路攻擊偵測系統。

網路安全威脅偵測Starter Kit

透過TigerGraph Cloud佈署新的雲端例項，並選擇「Cybersecurity Threat Detection」作為Starter Kit。安裝完成後，按照第3章第50頁的步驟載入資料。

圖結構設計

網路安全威脅偵測Starter Kit的圖結構包含九種頂點型別，以Event（事件）為核心。整個圖模型包含1,325個頂點和2,692條邊。圖結構如圖8-1所示。

  graph LR
    Device[Device]
    Event[Event]
    Event --> IP[IP 地址]
    Event --> UserID[使用者ID]
    Event --> Service[微服務]
    Event --> Server[伺服器]
    Event --> Resource[資源]
    Service --> Alert[警示]
    Alert --> Alert_Type[警示型別]
    Device --> Event

圖表翻譯： 此圖表展示了網路安全威脅偵測系統中的主要實體關係，包括事件、IP位址、使用者ID、微服務、伺服器、資源、裝置和警示之間的關聯。

頂點型別說明

事件型別

系統中定義了六種事件型別：

1. 認證事件
2. 防火牆事件
3. 登入事件
4. 請求事件
5. 讀取事件
6. 寫入事件

這些事件可能與使用者、裝置或IP位址相關聯，並可能涉及特定的服務、伺服器或資源。

網路安全圖資料函式庫的優勢

圖資料函式庫可以整合多種資料來源並即時處理，這是傳統安全系統難以做到的。透過圖資料函式庫，我們可以：

• 統一檢視服務、資料函式庫和使用者之間的關聯
• 即時監控系統狀態
• 快速識別異常行為
• 進行複雜的關聯分析

程式碼範例：事件關聯分析

def analyze_event_relations(events):
    # 建立事件關聯圖
    event_graph = {}
    for event in events:
        # 取得事件相關的實體
        related_entities = get_related_entities(event)
        # 在圖中建立關聯
        for entity in related_entities:
            if entity not in event_graph:
                event_graph[entity] = []
            event_graph[entity].append(event)
    return event_graph

def get_related_entities(event):
    # 取得事件相關的IP、使用者ID、服務等資訊
    related_entities = []
    if 'ip' in event:
        related_entities.append(event['ip'])
    if 'user_id' in event:
        related_entities.append(event['user_id'])
    if 'service' in event:
        related_entities.append(event['service'])
    return related_entities

#### 內容解密： 此程式碼用於分析事件之間的關聯性。首先，它遍歷所有事件並取得每個事件相關的實體（如IP、使用者ID、服務等）。然後，它建立一個事件關聯圖，將相關的實體與事件建立關聯。這樣的分析有助於識別複雜的攻擊模式和異常行為。

1. 整合更多資料來源，包括網路流量、日誌資料等。
2. 採用更先進的圖神經網路技術進行威脅偵測。
3. 實作即時的自動化回應機制。
4. 結合更多的第三方威脅情報。

透過這些發展方向，我們可以進一步提升網路安全威脅偵測系統的能力，更有效地保護企業的數位資產。

安全性考量

在建立網路安全威脅偵測系統時，我們需要考慮以下安全性問題：

1. 資料隱私保護：確保系統中儲存和處理的資料符合相關的隱私法規。
2. 存取控制：實施嚴格的存取控制機制，確保只有授權人員可以存取系統和資料。
3. 資料加密：對儲存和傳輸的資料進行加密處理，防止資料洩露。
4. 系統更新和維護：定期更新系統和元件，修補已知的安全漏洞。

透過這些安全措施，我們可以確保網路安全威脅偵測系統本身的安全性，避免成為攻擊者的目標。

強化網路安全：利用圖資料函式庫進行威脅檢測與分析

在現代網路安全領域中，圖資料函式庫的應用日益重要。透過將網路實體（如事件、裝置、使用者和資源）建模為圖中的節點和邊，可以有效地分析和檢測各種網路威脅。本篇文章將探討如何利用圖資料函式庫進行網路安全分析，並提供具體的查詢和分析範例。

圖資料模型設計

首先，我們需要設計一個適合網路安全分析的圖資料模型。該模型包含以下主要實體：

1. 事件（Event）：代表網路中的各種事件，如登入、存取資源、防火牆事件等。
2. 裝置（Device）：代表網路中的裝置，如伺服器、客戶端等。
3. 使用者（UserID）：代表網路中的使用者身份。
4. 資源（Resource）：代表網路中的各種資源，如檔案、資料函式庫等。
5. 服務（Service）：代表網路中的各種服務，如Web服務、資料函式庫服務等。

這些實體之間的關聯透過邊（Edge）來表示，例如：

• From_Device：事件與裝置之間的關聯。
• Has_ip：事件或使用者與IP位址之間的關聯。
• User_Event：使用者與事件之間的關聯。
• To_Service 和 From_Service：事件與服務之間的雙向關聯。
• To_Server 和 From_Server：事件與伺服器之間的雙向關聯。
• Output_To_Resource 和 Read_From_Resource：事件與資源之間的關聯。
• Service_Alert 和 Server_Alert：服務或伺服器與警示之間的關聯。
• Alert_Has_Type：警示與警示型別之間的關聯。

CREATE VERTEX Event (Event_Type STRING, Start_Date DATETIME)
CREATE VERTEX Device (Device_ID STRING)
CREATE VERTEX UserID (User_ID STRING)
CREATE VERTEX Resource (Resource_ID STRING, Firewall_required BOOL)
CREATE VERTEX Service (Service_ID STRING)

CREATE UNDIRECTED EDGE From_Device (FROM Event, TO Device)
CREATE UNDIRECTED EDGE Has_ip (FROM Event|UserID, TO IP)
CREATE UNDIRECTED EDGE User_Event (FROM UserID, TO Event)
CREATE UNDIRECTED EDGE To_Service (FROM Event, TO Service)
CREATE UNDIRECTED EDGE From_Service (FROM Service, TO Event)
CREATE UNDIRECTED EDGE To_Server (FROM Event, TO Server)
CREATE UNDIRECTED EDGE From_Server (FROM Server, TO Event)
CREATE UNDIRECTED EDGE Output_To_Resource (FROM Event, TO Resource)
CREATE UNDIRECTED EDGE Read_From_Resource (FROM Event, TO Resource)
CREATE UNDIRECTED EDGE Service_Alert (FROM Service, TO Alert)
CREATE UNDIRECTED EDGE Server_Alert (FROM Server, TO Alert)
CREATE UNDIRECTED EDGE Alert_Has_Type (FROM Alert, TO Alert_Type)

內容解密：

上述程式碼定義了網路安全分析所需的圖資料模型，包括節點型別（如事件、裝置、使用者等）和邊型別（如事件與裝置之間的關聯）。透過這些定義，可以有效地建模和分析網路中的各種實體及其關聯。

查詢與分析

根據建立的圖資料模型，我們可以執行各種查詢和分析來檢測網路威脅。以下是幾個範例：

1. 防火牆繞過檢測

此查詢旨在檢測那些繞過防火牆保護直接存取受保護資源的使用者或IP位址。

CREATE QUERY firewall_bypass_detection()
{
  # 步驟1：找出所有受防火牆保護的資源
  resources = SELECT t FROM Resource:t WHERE t.Firewall_required == TRUE;
  
  # 步驟2：找出存取這些資源的事件
  read_events = SELECT s FROM resources:r -(Read_From_Resource:e)- :s;
  
  # 步驟3：找出與這些事件相關的使用者和IP
  ip_userid = SELECT t FROM read_events:s -((Has_ip|User_Event):e)- :t;
  
  # 步驟4：進一步找出與防火牆事件相關的使用者和IP
  ip_userid_firewall = SELECT s FROM ip_userid:s -((Has_ip|User_Event):e)- :event WHERE event.Event_Type == "firewall";
  
  # 步驟5：找出繞過防火牆的使用者和IP
  ip_userid_no_firewall = ip_userid MINUS ip_userid_firewall;
  ip_userid_bypass_firewall = SELECT s FROM ip_userid_firewall:s WHERE s.@read_time.size() > s.@firewall_time.size();
}

內容解密：

此查詢透過多步驟的圖遍歷和分析，找出那些繞過防火牆直接存取受保護資源的使用者或IP位址。首先，它找出所有受防火牆保護的資源，然後遍歷到存取這些資源的事件和相關使用者/IP。接著，透過比較相關使用者/IP是否也有防火牆事件的關聯，篩選出可疑物件。

2. 可疑IP檢測

此查詢旨在檢測與給定IP位址在一定跳數內相關聯的被禁止IP位址。

CREATE QUERY suspicious_ip_detection(VERTEX<IP> input_ip, INT depth=3, BOOL display_paths=FALSE)
{
  # 初始化
  start = input_ip;
  start.@num_shortest_paths = 1;
  
  # 使用WHILE迴圈進行廣度優先搜尋
  WHILE (depth > 0) {
    neighbors = SELECT t FROM start:s -(Has_ip|...):e - :t;
    # 更新鄰居節點的累加器
    ...
    depth -= 1;
  }
}

內容解密：

此查詢使用廣度優先搜尋（BFS）演算法，檢測與給定IP位址在指定跳數內相關聯的被禁止IP位址。透過累加器追蹤最短路徑的數量和相關資訊，最終傳回可疑IP位址及其相關路徑資訊。

1. 整合更多資料來源：將更多的網路安全資料來源整合到圖資料函式庫中，如日誌資料、威脅情報等，以提供更全面的威脅檢測和分析能力。
2. 應用機器學習技術：結合機器學習技術，對圖資料進行深度分析，以自動識別未知的威脅模式和異常行為。
3. 實時分析與預警：開發實時分析功能，對網路事件進行即時監測和分析，提供及時的威脅預警和處置建議。

透過不斷最佳化和擴充套件圖資料函式庫的功能，我們可以更好地應對日益嚴峻的網路安全挑戰，保護網路資產和使用者安全。