IPS如何进行行为分析？

IPS（入侵防御系统）进行行为分析主要通过以下几个步骤和方法：

1.建立正常行为基线

​数据收集

• 在网络正常运行期间，IPS会收集大量的网络流量数据和相关信息，包括不同时间段的流量大小、数据包的发送频率、源IP地址和目的IP地址的分布、端口号的使用情况等。这些数据来源广泛，涵盖了各种正常的网络活动和业务操作。

​特征提取与建模

• 对收集到的数据进行深入分析，提取出能够代表正常网络行为的关键特征。例如，某个特定业务应用在工作日的正常流量高峰时段、平均数据包大小范围、常见的通信端口等。然后，使用统计学方法、机器学习算法或其他建模技术，构建出正常行为的模型。这个模型可以是一个数学公式、一个决策树、一个神经网络等，用于描述网络在正常状态下的行为模式。

2.实时监测与对比

​实时数据采集

• 在网络运行过程中，IPS持续不断地采集新的网络流量数据，确保能够及时获取到最新的网络行为信息。采集的数据同样包括流量大小、数据包特征、通信协议等各个方面。

​特征匹配与差异计算

• 将实时采集到的数据与预先建立的正常行为基线模型进行对比分析。通过计算各种特征的差异值或相似度指标，判断当前的网络行为是否偏离了正常模式。例如，如果某个IP地址在某一时刻的数据包发送频率突然远远超过了正常情况下该IP地址的发送频率，或者出现了异常的端口号通信，就可能表明存在异常行为。

3.异常行为识别与分类

​设定阈值与规则

• 为了确定什么样的差异算是异常，IPS会设定一些阈值和规则。这些阈值和规则是基于对正常行为的了解以及安全策略的要求来确定的。例如，可以设定当某个IP地址的流量突然超过正常水平的3倍时，就认为该IP地址的行为异常。

​机器学习与分类算法

• 利用机器学习和数据挖掘技术，对大量的历史异常数据和正常数据进行学习和训练，建立分类模型。当出现新的异常行为时，将其输入到分类模型中，由模型自动判断该异常行为的类别，如可能是DDoS攻击、端口扫描、恶意软件活动等。

4.上下文分析与关联挖掘

​跨数据包和跨会话分析

• 考虑多个相关数据包和会话之间的关系，进行更深入的分析。例如，在检测网络攻击时，可能会观察到来自多个不同源IP地址但具有相似特征（如相同的攻击载荷、相近的发送时间间隔等）的数据包，通过将这些相关数据包进行关联，可以更准确地判断是否为攻击行为。

​结合应用层信息分析

• 除了网络层和传输层的信息外，IPS还会结合应用层的信息进行行为分析。例如，对于HTTP请求，分析请求的URL、参数、头部信息等，判断是否存在SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）等常见的Web应用攻击行为。

5.持续学习与更新

​自适应调整基线模型

• 网络环境和业务需求是不断变化的，因此IPS的行为分析能力也需要具备自适应能力。它会根据新的数据和变化的网络行为，定期对正常行为基线模型进行更新和调整，以确保能够准确地识别出新的异常行为模式。

​学习新的攻击模式

• 随着网络攻击技术的不断发展，IPS需要不断学习新的攻击模式和特征。通过收集和分析新出现的攻击事件数据，将其纳入到异常行为识别的知识库中，提高对新型攻击的检测能力 。