无监督异常检测模型原理与安全实践

2019-06-12 约 4657 字 预计阅读 10 分钟

声明:本文 【无监督异常检测模型原理与安全实践】 由作者 4o4notfound 于 2019-06-12 09:01:00 首发 先知社区 曾经 浏览数 95 次

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前言

异常检测模型按照其数据样本的分布可以分为无监督模型、半监督模型和有监督模型。当已标记数据量充足的情况下,例如具有海量真实样本数据的阿里云和360,此时优先选用有监督学习,效果一般不错;当只有少数黑样本的情况下,例如有成熟安全团队的二线互联网厂商应该有一些积累,可以考虑半监督学习;当遇到一个新的安全场景,没有样本数据或是以往积累的样本失效的情况下,只有先采用无监督学习来解决异常检测问题,当捕获到异常并人工审核积累样本到一定量后,可以转化为半监督学习,之后就是有监督学习。
现实的情况是安全场景被细分,问题需要一个一个单独去解决,能够借助的资源比较有限,所以异常检测问题的开始往往是两眼一抹黑,只有业务场景和没有标记的海量数据,这时候就需要无监督异常检测模型了。

无监督异常检测模型

无监督异常检测模型有基于密度的异常检测、基于邻近度的异常检测、基于模型的异常检测、基于概率统计的异常检测、基于聚类的异常检测、OneClassSVM的异常检测、iForest的异常检测、PCA异常检测、AutoEncoder异常检测、序列数据的异常检测等,有点杂乱,知乎大佬总结的很好,分为五大类:统计和概率模型、线性模型、基于相似度衡量的模型、集成异常检测和模型融合、特定领域的异常检测。
统计和概率模型:主要是假设和检验。假设数据的分布,检验异常。比如对一维的数据假设高斯分布,然后将3sigma以外的数据划分为异常,上升到高维,假设特征之间是独立的,可以计算每个特征维度的异常值并相加,如果特征之间是相关的,也就变成了多元高斯分布,可以用马氏距离衡量数据的异常度。这类方法要求对问题和数据分布有较强的先验知识。
线性模型:假设数据在低维空间上有嵌入,那么无法、或者在低维空间投射后表现不好的数据可以认为是异常点。PCA有两种检测异常的方法,一种是将数据映射到低维空间,然后在特征空间不同维度上查看每个数据点和其他数据点的偏差,另一种是看重构误差,先映射到低维再映射回高维,异常点的重构误差较大。这两种方法的本质一样,都是关注较小特征值对应的特征向量方向上的信息,《机器学习-异常检测算法(三):Principal Component Analysis》这篇文章关于PCA异常检测介绍的很详细。OneClassSVM也属于线性模型。
基于相似度衡量的模型:这里的相似度衡量可以是密度、距离、划分超平面等。其中典型的当属基于局部相对密度的Local Outlier Factor,和基于划分超平面的Isolation Forest。
集成异常检测和模型融合:Isolation Forest是经典例子,判别异常的直接依据是异常点的划分超平面数远小于正常点,Isolation Forest通过数据和特征的bagging和多模型等集成学习技术增加模型的鲁棒性。

安全实践

无监督异常检测模型有什么用呢?设想一种场景:正在业务发展期的一线互联网公司,安全团队初建,一切都是从头开始,主管给实习生小四设定了检测主机用户异常操作的任务,小四面临的问题有:
1、场景问题,做异常检测,那么怎么定义用户正常操作和异常操作?
2、数据问题,完全没标记样本数据积累,典型的无监督学习,只能从头自己采数据,那能获取到的数据是什么?数据量级?数据内在分布?
3、特征工程问题,因为对问题不了解,造成了对数据不了解,进而对能区分正常异常的特征提取也不了解。
4、算法选择问题,是选用基于高斯分布的统计和概率模型还是Isolation Forest一把梭,因为对问题及数据分布没有较强的先验知识,所以选取哪种算法比较好很难说清楚。
这样一看,任务就是通过无监督异常检测模型检测主机用户异常操作,梳理了一下面临以上四个问题,发现最根本的问题还是在场景问题,也就是异常操作的理解和定义。这里有两种思路,一种是即使我们不知道此业务场景面临的异常到底是什么,也要深入了解业务后根据已有的经验和知识定义异常,有针对性特征化接无监督学习,效果完全看经验,因为业务的不同,以前的经验可能很有用也可能一开始方向就错了。另一种是我们不知道异常就不知道异常,异常操作数据直接看成文本,用NLP和深度学习技术盲特征化再接入无监督算法学习,从0开始从真实环境中一点点筛出异常人工审核,抓到异常样本再去审视问题,获取先验知识,定义此业务场景下的真实异常,然后再接第一种思路,模型的话看样本数量继续用无监督或调整为半监督。第一种思路适合老师傅,实习生小四选择了第二种思路,当小四跃跃欲试的想去抓数据时,主管告诉小四线上环境不能碰,只分配一台云测试机,小四,卒。
小四只有采用迂回战术,选用公开数据集较多的URL异常检测这个场景来验证第二种思路的可行性。假设我们不知道URL异常是什么,只猜测URL数据中有异常,构造了训练集和测试集,来验证数据的维度、数量、分布对无监督模型异常检测效果的影响。

解释一下上面表格数据,(2000,0)(20000,1000)24795意思是训练集2000个白样本,0个黑样本,测试集20000个白样本,1000个黑样本,24795个特征(tfidf),第一列其他数据同理。第2、3、4列中的数据,例如41.8s|0.5175|0.494,表示模型训练时间为41.8秒,训练集准确率为0.5175(20%验证集),测试集准确率为0.494,红色标记表示按行同类型算法中最差的效果,黑色加粗表示最好效果。
观察可得出以下结论:
1、Isolation Forest较为稳定,维度和数据量对Isolation Forest的综合影响不大,无论是开销还是训练集和测试集准确率。
2、综合来看Local Outlier Factor的模型准确率最优,但是维度和数据量对lof的训练时间开销有较大影响,如果是稀疏矩阵的话例外。
3、OneClassSVM准确率性能最差,一片红,数据量也对OneClassSVM的模型训练时间开销产生很大影响,不适合处理大规模数据。
4、Robust Covariance效果一般,可能是因为采用tfidf提取的24795个稀疏特征,经过降维后得到的200维、100维、50维、10维特征的数据不满足高斯分布这个假设。Robust Covariance不适合处理高维(稀疏)特征,也没必要处理高维特征,统计得到的可能满足高斯分布的特征数量一般都还是低维范畴。
5、从数据维度和量级对训练时间开销、训练集测试集的准确率三个评价指标的综合影响来看,IsolationForest《Local Outlier Factor《Robust Covariance《OneClassSVM。
真实的环境下,一般异常非常稀疏,所以下面关注的点是模拟数据分布(正负样本比)对无监督学习模型筛选异常的影响,优先关注召回率,所以下面表格数据列出了样本混淆矩阵。

解释一下表格数据,维度10都还是由NLP的tfidf提取特征再降维到10维,黑色加粗表示按行同类型算法准确率最优,红色表示最差,蓝色标记的混淆矩阵表示检出正例(异常样本)最优。
观察表格数据可以得到以下结论:
1、不论训练集中黑样本数据的稀疏与否,Robust Covariance对异常的检出能力极差,这是因为这里的10维特征都是NLP提取并降维的,不满足高斯分布的假设前提。
2、在异常占比相对较多的情况下,Isolation Forest和OneClassSVM对异常有一定的检出能力,但是随着黑样本的稀疏,检出能力越来也差,而且OneClassSVM的准确率很低,可能不适用于真实环境中对异常的筛选。
3、LOF对异常的检出率稳定较优。
4、算法选择优先级LOF>Isolation Forest>OneClassSVM>Robust Covariance。
上面四个结论的前提都是10维特征是由tfidf自动提取的,效果总的来看较差,但是一定程度上还是能够检出异常的,当我们抓取到异常样本并人工审核后,观察样本,统计提取特征,重新看一下数据分布对无监督模型异常检测的影响。

上表中的维度10表示10个根据专家知识提取的统计特征,由上表数据可以得到以下结论:
1、无论异常稀疏与否,OneClassSVM对异常的发现能力最优,但是准确率最低,实际操作起来可行性不高。
2、当数据一定程度上满足高斯分布时,Robust Covariance在稀疏数据中检出异常效果较好。
3、Isolation Forest在稀疏数据中异常检测综合性能稳定。
4、当有相对可靠的统计特征为基底时,Robust Covariance、IsolationForest、OneClassSVM、LOF四种算法对异常的检出率都较好,尤其是Robust Covariance、IsolationForest和OneClassSVM。
5、综合来看,在专家统计特征情况下,算法选择优先级IsolationForest>Robust Covariance>LOF>OneClassSVM。

总结归纳

首先我们要意识到这个实践的局限性:
1、选用的数据集普遍偏小,最大不超过200000万条,因此不能真实反映出生产环境中极大数据量下的情况。
2、为了实践的可重复性,固定了训练集和验证集。但考虑到准确性,应该随机多次划分数据并求平均。
3、所有模型均未调参,都是模型的默认值。可能有些模型经过调参后效果有很大提升。
但即使是这样,实验结果也带来异常检测模型选择时的思路:没有普遍意义上最优的模型,具体问题需要具体分析,但有很多情况下相对稳定、较优的模型,比如Isolation Forest。
所以当面对一个全新的异常检测问题时,个人认为可以遵循以下步骤分析:
1、我们解决的问题是否有标签,如果有的话,优先选用有监督学习解决问题,如果没有的话,需要抓取样本
2、我们对数据的了解,数据分布可能是什么样的,异常分布可能是什么样的,在了解这点后,可以根据假设选择特征和模型。如果都不了解的话,可以试试NLP盲特征化处理,再选用LOF
3、可以根据数据的特点选择算法,当对数据的特点比较了解时,比如大数据集高维度可以选用solationForest,比如数据的特征值分布如果满足高斯分布可以选用Robust Covariance。如果对数据了解有限时,多试试不同的算法
4、无监督异常检测验证模型结果并不容易,可以采用TopN的方式,概率高的自动放过,概率低的人工审核
5、异常可能总是在变化,需要不断的重训练和调整策略
6、规则有时候比模型更有效,机器学习模型并不是万能的,如果有较强先验知识的话,优先选用规则,如果没有的话,可以把模型当成一种弱规则,总而言之使用交叉策略:人工规则+检测模型
7、异常检测问题能不能得到解决,客观上取决于正常和异常数据内在的不同,主观上取决于我们挖掘正常和异常数据外在的不同。

Ref

关键词:[‘安全技术’, ‘技术讨论’]


author

旭达网络

旭达网络技术博客,曾记录各种技术问题,一贴搞定.
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