基于强化学习的网络入侵防御系统优化

前言:

传统的基于静态规则的入侵防御系统很难应对当下复杂网络攻击。为此，要深化基于强化学习网络入侵防御系统研究，采取有针对性措施，提高防御系统自适应能力和防御效率，进而保障网络安全。

1 强化学习概述

强化学习是一种重要机器学习模式，是机器学习的重要组成部分。作为多学科多领域交叉的产物，有多个主体构成，分别是智能体（Agent）、环境状态、行动和奖励。这一种机器学习又可以细化为非监督式学习。与监督学习相比，强化学习不用任何标签可以对一些行为进行尝试进而得出结论，进而对结果错对反馈，对之前的行为进行调整。这样经过反复调整最终完成目标。在其运行期之前要对其奖励反馈方式进行设置，可以采用 reward，这是指对其每次搜索出网络参数放入 CNN 运行后果的准确度，对不同参数在应用过程的优势以非常直观的方式体现。虽然测试需要消耗更多时间和精力，但是能够获得直接的结果，因而更有利于强化学习智能体的调整。但是这种方式， 但这样做是十分占用计算资源的。

2 基于强化学习的网络入侵防御系统优化

2.1 构建动态防御策略的智能决策框架

以往的入侵防御系统调整网络入侵时都是依赖静态规则或者是一些阈值来实现的。这种模式在面对简单的网络攻击时还能够发挥出作用，但是一旦网络攻击复杂多变，就显得力不从心。基于强化学习优化网络入侵防御系统，可以借助于构建动态的智能决策框架，确保防御系统展现出新活力。在框架中可以通过设置持续学习和优化闭环应对我各种网络攻击。这样防御系统护决策的核心是智能体（Agent）。这样网络防御系统可以结合多维度状态信息对防御动作选择，确保最优。多维度状态信息包括网络流量特征、历史告警记录等等。防御系统就可以采取有效防御措施，比如阻断IP、触发深度包检测，或者是对流量速度进行限制。另外，基于强化学习网络入侵防御系统优化，还可以运用马尔可夫决策过程。借助于智能体与环境交互进行不断试错，对不同状态下采取的动作进行全面学习，进而积累数据，获得奖励。这种机制使得防御更加主动，具有自适应性。但是在对状态动作空间设计时，既需要对网络威胁态势和系统状况充分反应，否则也会影响学习效率。

2.2 精巧设计多目标优化的奖励函数

基于强化学习要切实发挥出整体学习效果，因此要精巧设计多目标优化的奖励函数。强化学习智能体效果很大程度与奖励函数设计有关，对于防御系统的优化只有在相互冲突目标之间，奖励函数才能找到平衡，因此才能切实发挥出网络防御效果，进而实现提高真实攻击的阻断率效果，同时降低误阻断确保正常业务流量不受影响。更为重要的是要对防御动作带来的系统开销严格控制。因此，要设计合理奖励函数，确保对这些目标能够量化。如果能对一个攻击成功阻断，可以给予显著正向奖励。同时，如果阻断正常流量或者是延迟关键服务动作，要实施严厉负向惩罚。另外，如果出现执行高开销动作造成资源紧张情况，也要基于轻微负奖励。此外，还可以引入“奖励塑形”（Reward Shaping），正向奖励智能体所表现出的良好行为，比如对可疑流量有效识别，但是在阻断过程中能够仔细分杂，避免误报。对于这一项因为可以基于一些正向奖励。在对奖励函数设计过程中，其难点在于对各项奖励和惩罚的权重和尺度如何确定，因此要对学习方向有效引导，不能因为该目标而影响其他重要指标，。在调试过程中要结合领域知识和大量实验，甚至要运用多目标强化学习方法独立完成对不同目标奖励信号处理

2.3 选型与应用高效稳定的学习算法

基于强化学习的网络入侵防御系统优化需要对防御系统构建完整的决策框架，同时设计多目标优化的奖励函数，更为重要的是要为其选择合适学习算法，这样才能确保防御系统高效稳定，具备强大学习能力。防御系统通常具有稀疏奖励信号，同时具有动作空间连续或离散的工作空间，很适合深度网络。因此，在训练过程中可以经过经验回访和目标网络来稳定。但是动作空间的离散化可能会影响该动作空间。一些策略更为复杂同时一些动作需要连续开展，比如对阻断阈值的调整。因此，基于强化学习的网络入侵防御系统优化可以通过近端策略优化来实现。这种策略基于策略梯度，算法优势明显。近端策略优化能对策略更新的步长限制，因此具有较强稳定性和样本效率，对高位状态和复杂策略可以有效处理。在实际优化过程中要结合防御系统的具体要求选择算法，比如启动的类型或者是实时性要求。近端策略优化具有较强的优势，特别是处理复杂决策和保证训练稳定性方面，因此要对近端策略优化考虑。要精心设计神经网络结构同时也对关键超参数有效设置，通过回放经验目标网络等技术对训练不稳定性有效缓解，不断提高算法性能这其中需要通过仿真或离线数据集对比来完成。

2.4 仿真验证与安全部署的实践路径

基于强化学习的网络入侵防御性能的优化需要经过不断实践，特别是要经过仿真验证，同时通过部署的实践来有效完成。只有经过严格验证才能运用防疫系统的优化策略。如果在生产环境中直接运用在线学习，那么容易引发风险，造成服务中断，甚至可能会带来巨大损失。因此，可以尝试提供仿真环境验证，可以搭建网络拓扑。这里面需要借助网络仿真工具，同时对开源IPS 集成，运用工具模拟工具打造测试环境。在这个环境中可以对各种攻击场景安全模拟，进而评估防御系统的性能，对智能体在不同负载和攻击模式下指标进行验证。比如，检测率、误报率、延迟等。同时，对公开数据集也可以充分运用与离线训练和评估。如果仿真评估结果令人满意，可以在线微调。这种微调可以放在隔离的沙箱或者是一些非关键业务区域内。在这个过程中要对智能体行为严格监控，同时确保安全熔断机制有效运行。可以对关键阻断动作人工审核，同时对最大阻断范围进行限制。要遵循循序渐进的原则，先用于辅助，为管理员提供建议。然后等其可靠性稳定了再逐步赋予其更大权限。比如，这种执行在整个过程中要确保安全具有可控，确保风险不会因为应用新技术而发生。

结束语:

基于强化学习的网络入侵防御系统的优化能够确保防御系统提高防御效率，同时增强体质适应能力。未来网络危险不断演变，需要进一步深化探究更高效学习方法，进而确保防御系统性能有效应对复杂多变网络环境，提高可靠性和防御能力。

参考文献:

[1] 王宏 . 基于软交换的 NGN 网络关键技术在 IMS 中的研究与实现.《北京工业大学》.2015

[2] 吴嘉婧，张如筱，郑子彬 . 基于深度强化学习和联盟链的能量交易方法, 装置及设备.2021