Анализ поведения системы: выявление шифрования с помощью трассировки и машинного обучения

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к обнаружению криптографической активности основан на анализе графа вызовов функций ядра Linux с использованием возможностей трассировки ftrace.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Фигура 1 демонстрирует последовательность действий эксперимента 1, направленного на обнаружение шифрования, что позволяет оценить эффективность предложенного подхода к анализу зашифрованного трафика и выявить закономерности, указывающие на использование криптографических методов.

В статье демонстрируется эффективное использование трассировки function_graph в ftrace и методов машинного обучения для выявления паттернов поведения системы, включая шифрование.

Анализ системного поведения зачастую затруднён сложностью и объёмом генерируемых данных. В данной работе, ‘Exploiting \texttt{ftrace}’s \texttt{function\_graph} Tracer Features for Machine Learning: A Case Study on Encryption Detection’, предлагается методика использования трассировки ядра Linux посредством `ftrace` и её функционала `function_graph` для формирования информативных признаков, пригодных для задач машинного обучения. Эксперименты по обнаружению шифрования демонстрируют высокую точность (99.28%) и эффективность предложенных признаков, полученных на основе графовых представлений трассировки. Возможно ли расширить предложенный подход для решения более широкого круга задач, связанных с анализом поведения программ и выявлением аномалий в работе системы?

Современные системы: сложность, требующая глубокой видимости

Современные вычислительные системы характеризуются беспрецедентной сложностью, обусловленной многослойностью архитектуры и взаимодействием множества компонентов. Это приводит к экспоненциальному росту объемов генерируемых данных — логов, метрик, трассировок — которые, однако, часто оказываются трудно интерпретируемыми и не позволяют быстро выявлять первопричины проблем. Простого мониторинга агрегированных показателей уже недостаточно для эффективного управления такими системами; необходимы инструменты, способные извлекать полезную информацию из огромного потока данных и представлять ее в понятной форме, позволяющей специалистам оперативно реагировать на возникающие инциденты и предотвращать потенциальные сбои. Отсутствие такой глубокой видимости существенно затрудняет процесс диагностики и оптимизации, увеличивая риски и снижая общую производительность системы.

Традиционные методы мониторинга, как правило, предоставляют лишь общую картину состояния системы, что часто оказывается недостаточным для выявления первопричин проблем с производительностью или угроз безопасности. Эти инструменты, ориентированные на агрегированные метрики и поверхностные показатели, не способны проникнуть вглубь системы и зафиксировать тонкие взаимосвязи между отдельными процессами и событиями. В результате, специалисты сталкиваются с необходимостью длительного и трудоемкого анализа, пытаясь сопоставить симптомы с причинами, что замедляет процесс устранения неполадок и повышает риск возникновения серьезных инцидентов. Недостаток детализации приводит к тому, что критически важные сигналы, указывающие на зарождающуюся проблему, остаются незамеченными до тех пор, пока не приведут к ощутимым последствиям для работы системы и пользователей.

Для всестороннего понимания поведения современных систем необходим переход к детальному, низкоуровневому трассированию и анализу. Традиционные методы мониторинга, ориентированные на агрегированные метрики, часто оказываются недостаточными для выявления первопричин проблем с производительностью или угроз безопасности. Более глубокое погружение в работу системы, отслеживание отдельных системных вызовов и событий ядра, позволяет построить полную картину происходящего, выявить узкие места и аномалии, которые остаются незамеченными при поверхностном наблюдении. Такой подход обеспечивает возможность не только реагировать на возникшие проблемы, но и предвидеть их, оптимизировать работу системы и повысить её устойчивость к внешним воздействиям. Именно детальный анализ поведения системы на уровне ядра позволяет перейти от реактивного к проактивному управлению, обеспечивая стабильность и эффективность работы даже в самых сложных условиях.

Для обеспечения эффективного проактивного управления системами, необходимы надежные инструменты, способные фиксировать и интерпретировать события, происходящие на уровне ядра операционной системы. Такой подход позволяет выйти за рамки поверхностного мониторинга и получить детальное представление о внутренних процессах, выявляя узкие места и потенциальные угрозы до того, как они приведут к серьезным проблемам. Анализ событий ядра позволяет не только диагностировать текущие неполадки, но и предсказывать будущие, оптимизируя производительность и повышая стабильность системы. Разработка и внедрение таких инструментов требует значительных усилий, но открывает возможности для автоматизации процессов управления и снижения рисков, связанных с эксплуатацией сложных информационных систем.

Преобразование трасс в векторы: понимание систем изнутри

Ftrace представляет собой мощный механизм для сбора информации о поведении системы, однако, необработанные данные, генерируемые им, представляют собой сложный и трудно анализируемый поток событий. Данные Ftrace состоят из временных меток, идентификаторов процессов и номеров системных вызовов, что требует значительных вычислительных ресурсов и специализированных инструментов для обработки и интерпретации. Объём генерируемых данных может быстро расти, особенно в условиях высокой нагрузки, что делает прямой анализ непрактичным. Необходима предварительная обработка и агрегация данных для выявления значимых закономерностей и аномалий в работе системы, прежде чем их можно будет использовать для целей мониторинга, отладки или анализа производительности.

Методы, такие как Sys2vec и Fmeter, преобразуют последовательности системных вызовов в числовые векторные представления, используя алгоритмы встраивания (embedding). В процессе этого преобразования, каждый системный вызов или комбинация вызовов отображается в вектор фиксированной длины, сохраняя при этом семантическую информацию о поведении системы. Полученные векторные представления позволяют применять алгоритмы машинного обучения, включая кластеризацию, классификацию и регрессию, для анализа, выявления аномалий и прогнозирования поведения системы на основе данных о системных вызовах. Это позволяет автоматизировать анализ системного поведения и обнаруживать потенциальные угрозы без непосредственного анализа сырых логов.

Преобразование системных событий в числовые векторы открывает возможности применения различных методов машинного обучения для анализа поведения системы. Полученные векторные представления позволяют использовать алгоритмы обнаружения аномалий, выявляя отклонения от нормального функционирования. На основе этих векторов можно строить модели прогнозирования отказов, предсказывая потенциальные проблемы до их возникновения. Кроме того, векторизация системных событий способствует оптимизации производительности системы за счет выявления узких мест и неэффективных процессов, позволяя применять алгоритмы машинного обучения для автоматической настройки параметров и улучшения общей эффективности работы.

Преобразование данных о системных событиях в числовые векторы открывает возможности для автоматизированного анализа систем и интеллектуального обнаружения угроз. Такой подход позволяет применять алгоритмы машинного обучения для выявления аномалий в поведении системы, прогнозирования потенциальных сбоев и автоматической классификации типов угроз. Автоматизация анализа, основанного на векторных представлениях, значительно снижает потребность в ручном анализе логов и трассировок, повышая скорость реагирования на инциденты и улучшая общую безопасность системы. Векторные представления также позволяют строить модели, способные предсказывать будущие состояния системы и выявлять отклонения от нормального поведения, что критически важно для проактивной защиты.

Машинное обучение для системного интеллекта: алгоритмы в действии

Алгоритмы контролируемого обучения, такие как Support Vector Machines (SVM) и XGBoost, применяются для классификации поведения систем и выявления вредоносной активности. SVM строят оптимальную гиперплоскость, разделяющую данные на классы, эффективно обнаруживая аномалии на основе признаков системы. XGBoost, являясь градиентным бустингом над решающими деревьями, обеспечивает высокую точность и устойчивость к переобучению, особенно при работе с большим объемом данных и сложными зависимостями. Обучение этих алгоритмов требует размеченных данных, где каждое поведение системы классифицируется как нормальное или вредоносное, что позволяет им выявлять схожие шаблоны в новых данных и автоматически классифицировать поведение системы.

Рекуррентные нейронные сети, в частности Gated Recurrent Units (GRU) и Long Short-Term Memory (LSTM), эффективно анализируют последовательные данные, что делает их незаменимыми для обнаружения временных закономерностей в работе систем. В отличие от традиционных нейронных сетей, GRU и LSTM обладают механизмами памяти, позволяющими им учитывать предыдущие состояния при обработке текущих данных. Это критически важно для выявления аномалий, проявляющихся во временной последовательности событий, таких как сетевые атаки или узкие места в производительности. Способность учитывать контекст позволяет этим алгоритмам отличать нормальное поведение от вредоносного или неэффективного, даже если отдельные события кажутся безобидными.

Свёрточные нейронные сети (CNN) представляют собой эффективный инструмент для анализа сложных взаимосвязей в данных систем. В отличие от традиционных нейронных сетей, CNN используют свёрточные слои для автоматического извлечения признаков из данных, что позволяет им эффективно обрабатывать данные высокой размерности, такие как сетевой трафик или логи систем. Этот подход особенно полезен для выявления сложных шаблонов и аномалий, которые могут указывать на проблемы с безопасностью или производительностью. Использование свёрточных фильтров позволяет сети обучаться на локальных признаках и строить иерархические представления данных, что повышает её способность к обобщению и точности обнаружения.

Комбинирование алгоритмов машинного обучения, таких как Support Vector Machines, XGBoost, рекуррентные и сверточные нейронные сети, с использованием векторизованного представления системных данных, демонстрирует существенное повышение точности обнаружения аномалий. В ходе тестирования была достигнута точность в 99.28% при бинарной классификации системных задач, что подтверждает эффективность данного подхода для выявления вредоносной активности и узких мест в производительности. Векторизация позволяет эффективно представлять сложные системные данные в числовом формате, пригодном для обработки алгоритмами машинного обучения, оптимизируя процесс обучения и повышая надежность классификации.

Анализ графа системных вызовов: картирование взаимодействий

Ядро Linux представляет собой сложную систему, где взаимодействие функций определяет стабильность и безопасность. Граф вызовов ядра обеспечивает наглядное представление этих взаимосвязей, демонстрируя, как различные функции зависят друг от друга. Анализ этого графа позволяет выявить критически важные пути выполнения кода и потенциальные уязвимости, возникающие из-за сложных или неоптимизированных взаимодействий. По сути, граф вызовов — это структурная карта, отображающая архитектуру ядра и позволяющая специалистам по безопасности и разработчикам понимать, какие функции являются ключевыми и как изменения в одной функции могут повлиять на всю систему. Идентификация центральных узлов и критических путей в графе вызовов позволяет целенаправленно проводить аудит кода и укреплять защиту от возможных атак.

Анализ ядра Linux предполагает использование метрик графа, таких как центральность между посредниками ($Betweenness$ Centrality), собственная центральность ($Eigenvector$ Centrality) и коэффициент кластеризации ($Clustering$ Coefficient), для количественной оценки значимости и влияния различных функций внутри ядра. Центральность между посредниками определяет, насколько часто функция находится на кратчайшем пути между другими функциями, указывая на её роль в управлении потоком данных. Собственная центральность, в свою очередь, измеряет влияние функции, основываясь на влиянии её соседей — функции, связанные с влиятельными функциями, также приобретают более высокий ранг. Коэффициент кластеризации показывает, насколько тесно связаны функции в локальных группах, отражая степень модульности и организации кода. Комбинируя эти метрики, исследователи могут эффективно выявлять ключевые компоненты ядра и потенциальные точки уязвимостей, что способствует повышению безопасности и стабильности системы.

Комбинирование инструмента Function_Graph Tracer с метриками графа, такими как центральность между посредниками, центральность по собственным векторам и коэффициент кластеризации, позволяет выявлять критически важные функции внутри ядра Linux и потенциальные векторы атак. Этот подход создает детальное представление о взаимосвязях между функциями, позволяя оценить их влияние и значимость в контексте безопасности системы. Анализируя структуру вызовов функций и используя количественные показатели их взаимосвязанности, можно идентифицировать узлы, которые наиболее подвержены эксплуатации или могут служить точкой входа для злоумышленников. В результате, разработчики и специалисты по безопасности получают возможность целенаправленно укреплять эти критические участки кода, значительно повышая общую устойчивость системы к различным угрозам.

Исследование выявило значимую корреляцию между метриками центральности графа вызовов ядра и наличием уязвимостей в системе. Применение моделей машинного обучения, основанных на данных о центральности функций, позволило достичь высоких показателей точности при классификации уязвимостей. В частности, модель продемонстрировала $F_1$-оценку в 0.858 (macro) и 0.867 (micro) при решении задачи многоклассовой классификации, что свидетельствует о ее способности эффективно выявлять и классифицировать различные типы уязвимостей в ядре Linux.

Адаптивная безопасность и перспективы развития

Адаптивная трассировка выполнения позволяет динамически регулировать накладные расходы на трассировку, основываясь на поведении системы в реальном времени, что минимизирует влияние на производительность. В отличие от традиционных методов, которые часто используют фиксированный уровень детализации, данная технология анализирует текущую нагрузку и активность системы. При обнаружении критических участков кода или подозрительного поведения, уровень детализации трассировки автоматически увеличивается для более тщательного анализа. В периоды низкой активности, трассировка сокращается, высвобождая ресурсы процессора и памяти. Такой подход обеспечивает оптимальный баланс между точностью мониторинга и эффективностью работы системы, позволяя выявлять угрозы без существенного снижения производительности. Это особенно важно для систем, работающих в условиях высокой нагрузки или ограниченных ресурсов.

Сочетание современных методов трассировки с моделями машинного обучения открывает возможности для создания интеллектуальных систем, способных не только обнаруживать, но и предвосхищать угрозы безопасности. Анализируя данные, полученные в ходе динамической трассировки выполнения программ, эти системы формируют детальное представление о поведении системы и выявляют аномалии, указывающие на потенциальные атаки. Машинное обучение позволяет автоматизировать процесс обнаружения угроз, существенно снижая нагрузку на администраторов и повышая скорость реагирования. Такой подход позволяет перейти от реактивной защиты, основанной на анализе уже произошедших инцидентов, к проактивной, способной предотвращать атаки до того, как они нанесут ущерб. Эффективность подобной системы напрямую зависит от качества данных трассировки и сложности используемых моделей машинного обучения, что требует постоянной оптимизации и адаптации к новым типам угроз.

Разработанные бинарные модели классификации демонстрируют исключительно высокую стабильность и надежность. При проведении перекрестной проверки точность моделей достигает $99.31 \pm 0.0009$, что свидетельствует о способности системы к обобщению и корректной работе с новыми данными. При этом, значение метрики F1, равное $0.9923 \pm 0.0010$, подтверждает сбалансированность между точностью и полнотой обнаружения, указывая на минимальное количество ложноположительных и ложноотрицательных срабатываний. Такая высокая производительность позволяет использовать данные модели для создания систем, способных эффективно выявлять и предотвращать угрозы безопасности с минимальным количеством ошибок.

Слияние отслеживания на уровне ядра, анализа графов и машинного обучения открывает новую эру системного интеллекта и проактивной безопасности. Данный подход позволяет не просто реагировать на угрозы, но и предвидеть их, анализируя поведение системы в реальном времени и выявляя аномалии. Результаты исследований демонстрируют высокую эффективность данной комбинации, о чем свидетельствует показатель $ROC AUC$ равный 0.9994 при бинарной классификации. Это указывает на способность системы с высокой точностью различать нормальную активность и потенциальные угрозы, обеспечивая надежную защиту от сложных атак и повышая общую устойчивость системы.

Исследование показывает, что даже в недрах ядра системы, где, казалось бы, царит порядок, можно обнаружить закономерности, выдающие скрытые процессы, вроде шифрования. Авторы ловко применили возможности exttt{ftrace} и графовые нейронные сети, выстроив своеобразный «рентген» системных вызовов. Это напоминает старую истину, высказанную Карлом Фридрихом Гауссом: «Если бы математики не существовали, мир был бы еще более непредсказуемым». И здесь то же самое: анализ графов системных вызовов позволяет хоть как-то упорядочить хаос, происходящий внутри машины. Впрочем, не стоит забывать, что любой «интеллект» рано или поздно столкнется с тем, что продакшен всегда найдет способ сломать даже самую элегантную теорию, и эти графы не исключение.

Что дальше?

Данная работа, как и большинство, лишь демонстрирует, что даже старый добрый ftrace может выдать неожиданные результаты, если приложить достаточно машинного обучения. Однако, не стоит обольщаться. В конечном итоге, любой «интеллектуальный» анализатор системных вызовов — это просто более сложная обёртка над базовыми паттернами. Рано или поздно, злоумышленник найдёт способ обойти эти алгоритмы, а значит, гонка вооружений продолжится. И, скорее всего, победит тот, кто лучше умеет писать обфусцированный код, а не строить графовые нейронные сети.

Настоящей проблемой остаётся не столько обнаружение шифрования, сколько его подтверждение. Все эти графовые представления функций — это лишь косвенные признаки. Ложные срабатывания неизбежны, а ручная верификация каждого подозрительного события — задача, которая сводит на нет все преимущества автоматизации. И это не говоря о том, что каждое новое поколение процессоров и операционных систем вносит свои коррективы в эти «устоявшиеся» паттерны вызовов.

В конечном счёте, всё новое — это просто старое с худшей документацией. Идеальный анализатор безопасности — это тот, который просто не нужен, потому что система изначально спроектирована с учётом принципов минимальных привилегий и надёжной изоляции. Но это, как известно, утопия. Так что, да, можно строить графы и обучать нейронные сети. Но не стоит забывать, что главное — это здравый смысл и понимание того, что любая система уязвима.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04590.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-06 04:45