一、背景

由于對數字化和物聯網的日益依賴，各種安全事件，例如未授權訪問、惡意軟件攻擊、數據泄露、拒絕服務攻擊（DOS）、分布式拒絕服務攻擊（DDOS）、網絡釣魚等等，此類安全事件近年來以指數級的速度增長。在2010年，據統計安全社區已知的惡意軟件可執行文件不到5000萬個。根據相關研究機構的統計數據，到2012年，它們增加了1億，而在2019年，安全社區已知的惡意可執行文件已經超過了9億，而且這個數字可能還會增長。此類的網絡攻擊事件會給社會國家和每個人帶來巨大的安全隱患，因此，如何準確地識別各種已有的或者未曾見過的網絡攻擊事件，并智能地保護相關系統免受此類網絡攻擊，是迫切需要解決的關鍵問題[1]。

網絡安全本質上是一套技術和過程，是為了保護計算機、網絡、程序和數據免受攻擊、損壞，或未經授權的訪問。近年來，網絡安全在計算領域的技術正在發生著巨大的變化，而數據科學正在推動這一變化，機器學習，作為人工智能的核心部分，可以在從數據科學領域發揮至關重要的作用，利用機器學習可以顯著地改變網絡安全的格局，而數據科學正在引領一種新的科學方法，此類技術的流行程度日益增加，如圖1.1所示，2014年流行程度指數小于40，而在2019年已經超過了70。分析網絡安全數據，構建正確的工具和流程來成功地防止網絡安全事件，這不僅僅是一套簡單的功能需求和關于風險、威脅或漏洞的知識。為了簡單地提取安全事件的見解或模式，可以使用一些機器學習技術，如特征工程、數據聚類、分類和關聯分析，或基于神經網絡的深度學習方法，從而做出合理的決策。

圖1.1 數據科學網絡安全流行趨勢

二、研究挑戰

國內外的研究人員已經考慮了從數據中提取信息的基本概念與原則，這些基本方法和基本原理是從大量的數據分析研究中得出的。從數據中提取有用的信息應該通過已有的規范的步驟來處理整個流程。數據科學需要在使用它的上下文中進行詳細的考慮和結果評估，因為提取的信息對于幫助給定程序中的決定過程是非常重要的。相關性發現是網絡安全領域應考慮的數據科學基本概念之一，它通常提供相關數據項的詳細信息，特別是我們已經了解的數據項的數量，從而大大減少了未知的不確定性。微軟引入了TDSP，它為數據科學項目創建了一個生命周期。隨后通過對KDD過程、CRISP-DM、TDSP和FMDS進行比較，其中FMDS、CRISP-DM和TDSP被使用范圍最廣，因為它們被認為是最受歡迎的，同時它們也是為機器學習與數據科學領域提出的，這些技術與網絡安全領域有非常大的關聯[2]。分析網絡安全數據，構建正確的工具和流程來成功地防止網絡安全事件，這不僅僅是一套簡單的功能需求和關于風險、威脅或漏洞的知識。為了簡單地提取安全事件的見解或模式，可以使用一些機器學習技術，如特征工程、數據聚類、分類和關聯分析，或基于神經網絡的深度學習方法，從而做出合理的決策。 

三、網絡攻擊安全挑戰

這種風險通常與許多攻擊相關，通常我們考慮三個安全因素，首先是威脅，即誰在攻擊；其次是漏洞，即正在攻擊什么；最后是影響，即攻擊做了什么。安全事件是一種威脅到信息和系統的機密性、完整性或可用性的行為，可能導致大量或單個的系統和網絡受到攻擊的幾種類型的網絡安全事件有：

未經授權訪問網絡、系統或數據信息都是不安全的行為，存在很大的隱患；

惡意軟件被故意設計成對計算機、客戶端、服務器或計算機網絡造成損害的程序或軟件，對系統會產生巨大的影響；

拒絕服務（DOS）是一種攻擊，旨在關閉機器或網絡，使目標用戶無法訪問它；

釣魚是惡意入侵行為，用于廣泛的惡意活動，通過人與人之間互動完成，攻擊者企圖通過電子郵件、文本或即時消息，將自己偽裝成受信任的個人或團體，參與獲取敏感信息[3]。 

四、數據科學與網絡安全數據科學

我們生活在一個充滿著數據的時代，數據驅動了許多的產業。從數據中發現隱藏有趣的知信息的過程被人們稱為數據挖掘，為了用現實數據來理解和分析生活中的現象，我們使用了各種科學的方法、機器學習等，這些通常都被稱為數據科學。數據科學的一般定義是通過使用科學的方法從數據中提取信息以及發現新事物。數據科學可以利用存儲、計算和行為分析等等的技術優勢來建立新的網絡安全方法。一般來說，由分布式系統建立的集群存儲使得收集和存儲大量數據變得更加容易

數據科學的應用使得訪問大量的數據使解決具有復雜性的安全問題成為可能。利用海量的大數據進行數據挖掘，往往數據越多，越能創建更準確和精確的分析。在網絡安全領域中，數據科學通過利用海量數據、高性能計算以及數據挖掘的方法來保護用戶免受網絡攻擊，在信息安全領域發揮了重要的作用。

數據科學在很大程度上是由數據的可用性驅動的，數據集通常代表由幾個屬性或特征和相關事實組成的信息記錄的集合，而網絡安全數據科學就是基于這些集合的，因此，了解包含各種類型的網絡攻擊和相關特征的網絡安全數據的性質是很重要的。因為從相關數據來源收集的原始安全數據可以用來分析安全事件或惡意行為的所屬模式，基于此可以建立一個數據驅動的安全模型，以實現我們的目標。在網絡安全領域存在一些數據集，包括入侵分析、惡意軟件分析、異常、欺詐或垃圾郵件分析，因此在圖2.1中，總結了幾個這樣的數據集，包括它們的各種特征以及在互聯網上可訪問的攻擊，同時羅列了在基于機器學習下不同的網絡應用程序中的使用[4]。 

圖2.1數據科學中的分析階段

通過對這些安全特性進行分析和處理，根據需求構建基于目標機器學習的安全模型，并最終實現數據驅動，才是要達到的目的。因此，網絡安全數據科學的概念結合了數據科學和機器學習，以及各種安全事件的行為來進行分析。將這些技術結合產生了網絡安全數據科學這種方法，指的就是從不同的來源收集大量的安全事件數據以及使用機器學習的方法檢測安全風險或攻擊，最終發現高效的或者最新的數據驅動模式。

五、總結與展望

數據科學正在逐漸改變世界上的產業，它對智能網絡安全系統和服務業的未來至關重要，因為網絡安全的一切都是關于數據的。當我們檢測網絡威脅時，通常是在以日志、網絡數據包或其他相關來源的形式對安全數據進行分析，而在傳統意義上，安全專業人員并不會使用數據科學相關知識來對這些數據源進行檢測，相反，他們使用比如簽名、手動防御等等方法，盡管這些技術在特定情況下都有它們自己的優點，但同時也需要太多的人為操作才能跟上不斷變化的網絡威脅環境，而數據科學則可以應用在該領域并產生重要影響，借助數據科學結合機器學習算法可以從訓練數據中學習和提取安全事件，增強洞察力，用用來對安全事件進行檢測和預防，相信在未來，數據科學會被更加廣泛地應用到網絡安全領域。

參考文獻

[1]Kotenko, Igor, Igor Saenko, and Alexander Branitskiy. "Machine learning and big data processing for cybersecurity data analysis." Data science in cybersecurity and cyberthreat       intelligence. Springer, Cham, 2020. 61-85.

[2]Thanh, Cao Tien. "A Study of Machine Learning Techniques for Cybersecurity." 2021 15th    International Conference on Advanced Computing and Applications (ACOMP). IEEE, 2021.

[3]Alhayani, Bilal, et al. "Effectiveness of artificial intelligence techniques against cybersecurity  risks apply of IT industry." Materials Today: Proceedings (2021).

[4]Shaukat, Kamran, et al. "A survey on machine learning techniques for cyber security in the    last decade." IEEE Access 8 (2020): 222310-222354.