大數據驅動下的RLHF在告警降噪中的應用

摘要：本文旨在研究大數據驅動下的RLHF在網絡安全威脅告警降噪中的應用。通過對大量網絡數據的分析和處理，結合大模型強大的自然語言處理能力，實現對網絡安全威脅告警的自動降噪和智能化處理。實驗結果表明，該方法能夠有效降低告警噪聲，提高安全團隊的工作效率和準確性。本文的研究結果為網絡安全領域提供了一種新的智能化解決方案，具有重要的理論意義和實踐價值。

關鍵詞：大數據；RLHF；網絡安全；告警降噪

引言

網絡安全威脅日益增加，企業和組織面臨著資源安全管理分散、網絡安全防御能力弱、難以追蹤溯源威脅攻擊等問題[1]，如何從海量告警中準確識別出真正有威脅的行為，成為一個巨大的挑戰。傳統的網絡安全威脅檢測方法往往依賴于規則或基于特征的方法，但這些方法無法應對復雜多變的威脅環境。隨著大數據時代的到來，人們開始利用大數據技術挖掘網絡安全中的隱藏模式和關聯性，以提高威脅檢測的準確性和效率。

近年來，強化學習（reinforcement learning，RL）作為一種強大的機器學習方法，在各個領域取得了顯著的成果。特別是在處理序列數據和決策問題上，RL表現出卓越的性能。然而，傳統的RL算法往往需要大量的訓練樣本和計算資源，限制了其在實際應用中的可行性。為解決這一問題，研究人員提出基于人類反饋的強化學習（large model reinforcement with human feedback，RLHF）方法。

本文旨在探索基于大數據的RLHF在網絡安全中的應用價值。具體而言，我們將研究如何利用大數據驅動下的RLHF進行海量威脅告警的高準確降噪。通過分析大規模的網絡流量數據和威脅情報數據，結合網絡安全專家經驗，強化訓練大模型，設計一種高效準確的降噪方法，以減少誤報率，提高網絡安全的響應能力。

1. 研究現狀

隨著大數據時代的到來，人們開始利用大數據技術挖掘網絡安全中的隱藏模式和關聯性?；诖髷祿木W絡安全威脅檢測方法，能夠從龐大的網絡流量數據中提取有價值的信息。然而，現有基于大數據的網絡安全威脅檢測方法仍存在一些挑戰，如高維數據處理、實時性要求等。隨著人工智能技術的不斷發展，大模型技術已經成為人工智能領域的重要研究方向，ChatGPT4.0等的發布快速推進了這項技術的發展和應用[2]。當前的網絡安全問題不僅包括傳統安全問題，也包括需要基于大數據和多樣化的網絡安全技術來解決的新型網絡安全問題[3]。

鑒于RL在解決序列數據處理和決策問題上表現出卓越的性能，近年來，研究人員提出了基于大規模并行計算的RLHF方法，以解決傳統RL算法面臨的樣本效率和計算資源限制問題。在網絡安全領域，大模型的應用潛力巨大，總結概括如下：

（1）威脅檢測和預測。大模型可以通過分析海量的網絡流量數據和日志信息，識別異常行為和潛在的威脅跡象，從而提高威脅檢測的準確性和效率。此外，基于大規模數據的機器學習模型也可以用于預測潛在的網絡安全威脅，幫助組織及時采取防范措施。

（2）惡意代碼分析和檢測。大模型可以用于對惡意軟件進行分析和檢測，識別新型的惡意代碼變種，幫助防范惡意軟件攻擊。

（3）安全日志分析。通過對大規模的安全日志進行分析，大模型可以幫助發現異?；顒?、入侵跡象或者其他安全事件，從而加強網絡安全監控和響應能力。

（4）自動化安全響應。大模型可以用于構建智能化的安全響應系統，自動識別并應對常見的安全事件，減少人工干預，提高安全響應效率。

（5）安全情報分析。利用大模型對海量的安全情報數據進行分析和挖掘，可以幫助發現新的威脅情報、研究攻擊者的行為模式，并生成更準確的威脅情報。

盡管基于大數據的網絡安全威脅檢測方法和RLHF在提高網絡安全防護效果方面取得了一定的進展，但仍存在許多挑戰和未解決的問題。因此，本研究文旨在探索基于大數據的大模型RLHF在網絡安全威脅告警降噪中的應用，以提高網絡安全的處置響應效率。

2. 大數據驅動下的RLHF

現有的入侵響應系統方案忽略了攻擊者對環境的感知能力。大數據與人工智能技術的興起極大促進了相關工作的研究進展，能更有效地發現監控數據中隱含的攻擊模式和攻擊場景，并預測潛在的安全事件[4]。

當前，Flink分布式數據處理引擎在大數據的分析處理中具有廣泛的應用，Flink可以與各種數據存儲系統和數據源進行連接，包括文件系統、消息隊列、數據庫等，這使得Flink能夠對不同來源的網絡安全數據進行整合和處理，如網絡流量數據、日志數據等?；谄鋸姶蟮牧魇教幚砟芰?，可以對持續產生的網絡安全數據進行實時處理和分析，包括數據清洗、過濾、轉換和關聯操作。通過Flink的窗口操作和實時聚合功能，可以實現實時的數據統計、趨勢分析和模式識別，幫助及時發現網絡安全事件和異常情況。此外，大規模并行處理（massively parallel processing，MPP）架構的數據庫在網絡安全數據分析中開始被廣泛應用，它可以將大規模的數據集分散存儲在多個節點上，并利用并行處理能力提供高效的數據分析和查詢。對于網絡安全數據分析來說，這意味著可以更快地對大規模的數據進行處理、過濾、聚合和關聯操作。

MPP作為一種高性能的計算方式，其主要思想是將復雜問題分解成多個部分，并將每個部分交給獨立的處理器進行計算，從而提升效率。在具體實施中，MPP通常涉及使用數萬到數百萬個處理器或處理器核心。根據計算機系統結構，MPP依賴于大量的、同構的、簡單的處理單元（processing element，PE），這些處理單元通過并行工作獲得較高的系統性能。在MPP體系結構中，通常會使用大量的PE節點，并通過高性能的交換網絡進行連接。每個PE擁有本地存儲器，各個PE之間則通過消息傳遞進行通信。

并行計算可以分為時間上的并行和空間上的并行。在實際應用中，如計算機集群（也稱為HPC集群），由多個聯網的高速計算機服務器組成，并由一個集中式調度器來管理并行計算工作負載。這些計算機被稱為節點，可能會使用高性能多核CPU，甚至可能使用GPU（圖形處理單元），它們非常適合處理嚴格的數學計算、機器學習模型和圖形密集型任務。

RLHF是自然語言生成領域的新興訓練范式。這種模型通過強化學習算法，如PPO，將人類的反饋作為獎勵信號，進而優化模型的輸出結果，使其更符合人類的偏好和意圖。

RLHF大模型的訓練過程可以分為三個階段：首先，使用監督數據微調語言模型；其次，訓練獎勵模型，輸入一個文本序列，該模型為輸出賦予符合人類偏好的獎勵數值；最后，利用這些獎勵數值進行強化學習訓練。

RLHF的優勢在于能有效地將大語言模型與復雜的人類價值觀對齊。通過這種方式，我們可以讓模型的輸出更加貼近人類的偏好，從而提升模型的表現效果。此外，RLHF還能夠處理各種類型的問題，并給出滿意的答案，這在許多實際應用中都具有重要意義。

在傳統的惡意軟件檢測方法中，通常使用特征工程來提取惡意軟件的特征，然后利用機器學習算法進行分類或聚類分析。然而，這種方法存在一些限制，如需要手動設計特征、無法應對新型惡意軟件等。

而基于大數據驅動下的RLHF大模型設計與實現的方法可以克服這些限制。一方面，該方法可以利用大規模的網絡流量數據作為訓練集，從中學習到正常和惡意軟件的行為模式；另一方面，通過強化學習算法，模型可以根據實時的網絡流量數據進行自適應調整和優化，提高惡意軟件檢測的準確性和效率。

在大型模型的強化學習（RL）和深度強化學習（DRL）訓練中，使用Flink等技術可以幫助實現分布式計算、流式數據處理和實時監控等功能。大型RL/DRL模型訓練通常需要大量的計算資源，Flink可以作為一個分布式計算框架來進行模型參數更新、梯度計算等計算密集型任務。通過Flink的并行計算能力，可以在多個節點上同時進行計算，加速訓練過程。在RL/DRL訓練中，通常需要處理來自環境的實時觀測數據、獎勵信號等流式數據，Flink提供了流式數據處理的能力，可以實時處理來自環境的數據，并將其送入模型進行訓練。Flink提供了實時監控和調度的功能，可以監控訓練任務的狀態、性能指標等，并實時調整計算資源的分配，以實現訓練任務的高效執行。除了Flink，還可以考慮整合其他技術來構建完整的RL/DRL訓練系統，如Apache Kafka用于實現消息隊列、Apache Doris數據庫用于提供高效的數據存儲和管理等。具體的實現步驟如下。

（1）數據收集。從網絡流量中收集大量的正常和惡意樣本數據作為訓練集?？梢允褂脗鞲衅?、防火墻、入侵檢測系統等設備來獲取實時的網絡流量數據。其中，所述樣本數據包括訓練樣本和測試樣本；所述訓練樣本包括多個源域的工業設備在多種設備工作環境下的故障樣本數據，以及各所述故障樣本數據分別對應的故障樣本標簽[5]。

（2）數據預處理。對收集到的數據通過Flink引擎進行實時處理，包括數據清洗、特征提取等操作，并將數據存儲到MPP架構的數據庫中。

（3）構建RLHF大模型。根據收集到的數據和預處理后的特征，構建一個基于深度學習的RLHF大模型，使用循環神經網絡（RNN）或者長短時記憶網絡（LSTM）等結構來建模網絡流量數據的序列特性。

（4）訓練模型。使用大規模的網絡流量數據對構建的RLHF大模型進行訓練，如使用強化學習算法Q-learning、深度強化學習等，來優化模型參數，使其能夠準確地區分正常和惡意流量。

（5）模型評估與優化。使用一部分未參與訓練的網絡流量數據對訓練好的模型進行評估。使用準確率、召回率、F1值等指標來衡量模型的性能。如果模型表現不佳，可以通過調整模型結構、增加訓練數據等方式進行優化。

（6）實時檢測與降噪。將訓練好的RLHF大模型部署到實際的網絡環境中，實時監測網絡流量并檢測是否存在惡意軟件行為?？梢允褂没瑒哟翱诘炔呗詠硖幚韺崟r數據流，并通過降噪處理去除誤報和冗余的告警信息。

通過以上步驟，可以實現一個具備告警降噪能力的大模型。該模型能夠自動學習正常和惡意的行為模式，并根據實時的網絡流量數據進行自適應調整和優化，提高威脅告警的準確性和降噪效果。

3. 應用與展望

在大數據背景下，網絡安全系統的構建已經成為信息技術發展中的關鍵內容，人工智能技術以其獨特的優勢使網絡安全防御系統的結構、管理以及方法能力都獲得了巨大的提升[6]。本文提出的基于大數據的RLHF在網絡安全領域中的應用價值已經得到了驗證，在其他領域也具有廣泛的應用潛力。

盡管基于大數據驅動的大模型在網絡安全中有顯著的應用效果，但仍存在一些需要改進和完善的地方。首先，未來的研究可以探索更多的數據源和特征選擇方法，以提高模型的準確性和魯棒性。例如，可以考慮引入社交媒體數據、傳感器數據等新型數據源，以及采用深度學習等先進的特征提取技術。其次，未來的研究可以進一步優化大模型的訓練算法和參數設置。目前的研究主要依賴于網格搜索等傳統的方法來確定最優參數，但這種方法往往耗時且難以找到全局最優解。因此，未來的研究可以嘗試使用強化學習等自動化方法，優化模型的參數設置，提高訓練效率和性能。最后，未來的研究還可以考慮將RLHF與其他大數據技術、人工智能技術相結合，以進一步提高其應用價值。例如，可以將該模型與知識圖譜、自然語言處理等技術相結合，實現更智能化的威脅分析和決策支持。

結語

本文研究了大數據驅動下的RLHF在網絡安全中的應用價值，重點研究了海量威脅告警的高準確降噪問題。通過對現有網絡安全威脅告警系統的分析和對大量真實網絡流量數據的收集和處理，本文提出了一種基于RLHF的降噪方法。通過構建大模型實現了對網絡流量數據的高效處理和分析，這種方法充分利用了大數據的優勢，能夠更好地挖掘網絡流量中的潛在威脅信息，可在降噪效果上取得顯著的提升。與傳統的威脅告警系統相比，我們的模型能夠更準確地識別威脅行為，減少大量的誤報和漏報情況。同時，本文提出的模型還具備良好的可擴展性和實時性，能夠適應大規模網絡環境下的需求。通過本文研究，期望能夠為網絡安全領域提供一種新的解決方案，能夠更有效地應對日益增長的網絡威脅，并為未來的網絡空間安全建設提供有價值的參考。

參考文獻：

[1]李澤慧，徐沛東，鄔陽，等.基于大數據的網絡安全態勢感知平臺應用研究[J].計算機應用與軟件，2023，40（7）：337-341.

[2]高亞楠.大模型技術的網絡安全治理和應對研究[J].信息安全研究，2023， 9（6）：551-556.

[3]張刻銘.大數據背景下網絡安全問題及其對策分析[J].網絡安全技術與應用，2023（3）：55-57.

[4]程秋美.智能化網絡空間安全態勢感知方法及應用研究[D].杭州：浙江大學，2021.

[5]北京航空航天大學.基于多源域數據的模型訓練方法和跨域分析方法：CN202310348280.4[P].2023-07-04.

[6]趙漢卿，段京豐，羅嘉倫.人工智能技術在大數據網絡安全防御中的運用研究[J].網絡安全技術與應用，2023（3）：19-20.

作者簡介：林炳生，碩士研究生，研究方向：網絡安全、人工智能、大數據技術。