基于 DistilBERT 的命令 shell 会话异常检测：无监督与有监督方法
计算与语言
2023-10-23 v1 密码学与安全
摘要
命令 shell 会话中的异常检测是计算机安全的关键方面。深度学习和自然语言处理特别是基于 transformer 的模型的最新进展，在解决复杂安全挑战方面展现出巨大前景。在本文中，我们实现了一种综合方法，使用预训练的 DistilBERT 模型检测 Unix shell 会话中的异常，利用无监督和有监督学习技术识别异常活动，同时最小化数据标注。无监督方法捕获 Unix shell 命令的底层结构与语法，从而能够检测会话偏离正常行为的情况。在从生产系统收集的大规模企业数据集上的实验证明了我们的方法在检测 Unix shell 会话异常行为方面的有效性。本工作凸显了利用 transformer 最新进展应对重要计算机安全挑战的潜力。
引用
@article{arxiv.2310.13247,
title = {Anomaly Detection of Command Shell Sessions based on DistilBERT: Unsupervised and Supervised Approaches},
author = {Zefang Liu and John Buford},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.13247},
year = {2023}
}