【异常检测】基于常用数据集LANL和CERT的异常检测源代码（https://github.com/pnnl/safekit）解读

2024-01-09 23:18:28

写在前面

最近在做一个异常检测项目，采用LANL数据集进行实践，找到了一份基于LANL数据集和CERT数据集的异常检测实践源码。花了一些时间研究源代码，这里把研究的结果记录下来。

源代码

使用的源代码链接为：https://github.com/pnnl/safekit。基于这篇源代码有两篇异常检测论文，如果有兴趣的也可以去下载阅读。一篇是Recurrent Neural Network Language Models for Open Vocabulary Event-Level Cyber Anomaly Detection，另一篇是Deep Learning for Unsupervised Insider Threat Detection in Structured Cybersecurity Data Streams。

代码结构

重要文件解读

examples文件夹

（1）dnn_agg.ipynb
首先是导入LANL数据集对应的特征json文件lanl_count_in_count_out_agg.json，然后得到事件计数特征值在特征向量中对应的起始位置index，用datastart_index表示。

dataspecs = json.load(open('../safekit/features/specs/agg/lanl_count_in_count_out_agg.json', 'r'))
datastart_index = dataspecs['counts']['index'][0]

我们来看一下lanl_count_in_count_out_agg.json文件中有些什么
num_features是特征向量的维度，也就是特征数目；time是发生的时间；user是用户标识，这里有30000个用户class类别；redteam是代表是否为redteam事件；counts中就是事件计数值。加起来就是137维的特征向量。

{
  "num_features": 137,
  "time": {
	"index": [0],
  	"num_classes": 0,
    "meta": 1,
    "feature": 0,
    "target": 0 },
  "user": {
	"index": [1],
    "num_classes": 30000,
    "meta": 1,
    "feature": 0,
    "target": 0 },
  "redteam": {
	"index": [2],
    "num_classes": 0,
    "meta": 1,
    "feature": 0, 
    "target": 0 },
  
  "counts": {
	"index": [3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30,
		31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47,
		48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64,
		65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81,
		82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98,
		99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112,
		113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126,
		127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136],
	"num_classes": 0,
	"meta": 0,
	"feature": 1,
	"target": 1 }

}

接下来是得到我们的数据，不过我没有找到begin_no_weekends2.txt这个文件。

data = OnlineBatcher('/home/hutch_research/data/lanl/agg_feats/begin_no_weekends2.txt', 256, skipheader=True)

之后是得到Tensorflow中要用的placeholder，也就是代码中的x。

feature_spec = make_feature_spec(dataspecs)
x, ph_dict = join_multivariate_inputs(feature_spec, dataspecs, embed_ratio, min_embed, max_e

之后将x代入dnn模型函数中得到一个h值，这个h值在后面用来计算loss损失值。在计算loss值的时候使用eyed_mvn_loss这个损失函数，这个损失函数其实就是我们熟知的对预测结果做平方误差（squared error）。得到的loss_matrix是一个loss矩阵，然后通过tf.reduce_sum得到loss向量，最后通过tf.reduce_mean得到最后的loss平均值，也就是loss。

h = dnn(x, layer_list)
loss_spec = make_loss_spec(dataspecs, eyed_mvn_loss)
loss_matrix = multivariate_loss(h, loss_spec, ph_dict)
loss_vector = tf.reduce_sum(loss_matrix, reduction_indices=1)
loss = tf.reduce_mean(loss_vector)

接下来定义一个write_results函数，来将每一个minibatch中的time，user，redteam，loss这些值写入到文件outfile中。

def write_results(data_dict, feat_loss, outfile):
    for d, u, t, l in zip(data_dict['time'].flatten().tolist(),
                          data_dict['user'].tolist(),
                          data_dict['redteam'].flatten().tolist(),
                          feat_loss.flatten().tolist()):
        outfile.write('%s %s %s %s\n' % (int(d), u, int(t), l))

接下来就是调用ModelRunner函数来将模型需要的学习率（learning_rate），优化器（optimizer）等都确定好，前面已经确定好了loss损失值和ph_dict。eval_tensors中是我们在训练的时候需要获得的tensor值（这里不就是，最后我们要得到的loss损失值嘛）

# other args incl. learning rate, optimizer, decay rate...
model = ModelRunner(loss, ph_dict, learnrate=lr, opt='adam')

loss_feats = [triple[0] for triple in loss_spec]

# list of tensors we want to retrieve at each training step; can also add loss_matrix to this
eval_tensors = [loss, loss_vector]

现在来到最重要的训练环节。首先是定义一个训练停止的准则，通过EarlyStop函数来确定训练是否该结束了（结束包括：训练达到最大次数，loss值已经收敛等等）。data是我们前面得到的输入数据值，通过data.next_batch()不断的得到一个个的batch。while循环里面就是不断的迭代训练，model.eval是得到我们需要的loss值，model.train_step是进行训练。data_dict就是我们在计算图启动前要用的dict。这里还调用了前面定义的write_results来不断的将每次的结果写到outfile中（这里的写入文件是results文件）。这里还有一个print函数用来输出每一个batch的loss值（可以看到下面的输出相邻行的index之间是相差256，其实就是输出一个个的batch）check_error就是通过调用EarlyStop来不断判断是否该结束了。
（2）LANL_LM_data.ipynb
这个ipynb文件就是对LANL的原始数据集进行处理，得到我们后面训练需要的特征值。这部分的详细代码这里先不谈，以后再补充。
（3）simple_lm.ipynb
这个ipynb文件是基于LANL数据集的LSTM训练代码。基本结构和上面的dnn_agg.ipynb差不多。区别大概就是用到的输入数据（也就是特征值）的格式不同，LSTM使用的输入数据是lanl/char_feats/word_day_split/下的文件，对数据的处理也不同。得到的结果都一样，都是得到每一个batch对应的loss值。
这部分也输出了每一个batch的结果，如下图所示。就拿第一行来说吧，64表示的是batch_size，111.0表示一个batch的line中的第一个值（因为一个batch中有64个data，因此只输出这次batch中的第一个），1.0表示一个batch的second中的第一个值，后面是update或者fixed（通过is_training来确定是fixed还是update），后面的0head.txt是目前使用的txt文档（有0head.txt，1head.txt，2head.txt这三个，按照顺序使用），后面的64就是目前的计数（第一行是64，第二行是128，中间差64，也就是一个batch_size），最后一个值7.608037是我们需要的最重要的值，那就是loss值。其实可以这样理解，前面的6个值都是输出一下这次batch的输入数据中的一些值，只有最后的loss值才是我们训练得到的。

test文件夹

前面的examples中只是一些示例代码，这里的test文件夹中的python文件才是我们测试要用的完整的代码。
agg_tests.py文件和lanl_lm_tests.py其实就是运行前面的一些python文件，进行训练得到结果。拿lanl_lm_tests.py文件来说，定义了一个datapath参数，用来放LSTM要用的特征值。定义了一个logfile参数，用来写入训练时候的一些log日志（可以在这个log文件中看训练的时候报的错误）。

# # ============================================================================
# # ================== SIMPLE LSTM =============================================
# # ============================================================================
with open(args.logfile, 'a') as log:
    log.write('simple word forward lstm\n\n\n')
print('simple word forward lstm\n\n\n')
ok = os.system('python %s/simple_lm.py ./ %s/lm/lanl_word_config.json %sword_day_split/ -encoding word -skipsos -test -delimiter , 2>> %s' % (modelpath, specpath, args.datapath, args.logfile))
num_finished += ok == 0
all_okay += ok != 0

上面的这段代码其实就是实际运行的代码，os.system中就是实际每一个LSTM对应的运行命令，每次训练都需要确定modelpath, specpath, args.datapath, args.logfile这四个参数。前面的modelpath, specpath在lanl_lm_tests.py中前面已经定义好了，就差 args.datapath, args.logfile这两个参数，前面已经说了这两个参数的含义。所以我们在cmd中运行lanl_lm_tests.py这个文件的时候就需要输出args.datapath, args.logfile这两个参数，下面给出一个示例（示例来自Github源码中的readme），这个示例就是运行lanl_lm_tests.py代码，后面的data_examples/lanl/lm_feats/就是args.datapath参数，后面的test.log就是args.logfile参数。

python test/lanl_lm_tests.py data_examples/lanl/lm_feats/ test.log

模型实现

LSTM模型

LSTM模型的输入特征是每一行日志对应一行输入。data_examples/lanl/lm_feats下面有三个文件夹。表示以word作为分隔和以char作为分隔，特征向量的维度分别为12和122.

写在后面

还有一些这次没有解读的文件以后补充。

码农公寓