基于随机森林与逻辑回归的态势感知降噪算法优化教学文档

1. 背景与需求分析

1.1 态势感知面临的挑战

• 态势感知设备引入后，网络威胁可视化程度提高
• 海量数据导致人工分析困难
• 基于正则匹配的规则引擎产生大量误报
• 需要更智能的算法进行数据降噪和误报过滤

1.2 现有解决方案的不足

• 传统正则匹配方法过于刚性，无法适应复杂多变的攻击模式
• 单一机器学习模型在特定场景下表现不佳
• 需要兼顾准确率和鲁棒性的解决方案

2. 随机森林算法基础

2.1 核心概念

信息、熵与信息增益

• 信息量(I(x))：I(x) = -log(p(xi))，表示随机变量xi的信息量
• 熵：度量不确定性的指标，熵越大表示不确定性越高
• 信息增益：特征选择的关键指标，增益越大特征区分度越好

决策树

• 树形结构分类模型
• 内部节点：属性测试
• 分支：测试输出
• 叶节点：类别
• 常见算法：ID3、C4.5、CART

集成学习

• 通过组合多个模型提高预测性能
• 独立学习与预测
• 最终预测优于单一模型

2.2 随机森林特点

• 基于决策树的集成学习算法
• 通过随机采样训练多个独立模型
• 通过投票或平均产生最终预测
• 天然适合二分类问题
• 具有较好的鲁棒性

3. 初始随机森林实现

3.1 数据准备

payloads = [
    ("SELECT * FROM users WHERE username = 'admin' AND password = 'password'", 0),
    ("SELECT * FROM users WHERE username = '' OR '1'='1'", 1),
    # 更多SQL查询样本...
]

df = pd.DataFrame(payloads, columns=['query', 'label'])

3.2 特征提取与模型训练

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)

# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train_vec, y_train)

3.3 存在的问题

• 对单引号等特殊字符过于敏感
• 会将合法查询中的特殊符号误判为攻击
• 随着迭代可能产生"污染"效应

4. 算法优化方案

4.1 模型选择分析

随机森林优势

• 对不完全数据表现良好
• 处理高维数据能力强
• 抗过拟合能力较好

逻辑回归特点

• 输出概率值(0-1之间)
• 可解释性强(特征权重)
• 适合线性可分数据
• 对非常规数据鲁棒性差

4.2 混合模型设计

• 架构：随机森林输出作为逻辑回归输入
• 优势：
  • 结合随机森林的鲁棒性
  • 利用逻辑回归的概率输出优化决策
  • 通过权重调整弥补单一模型缺陷

4.3 实现代码

# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['query']).toarray()

# 随机森林训练
rf_model = RandomForestClassifier()
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 获取随机森林预测概率
rf_probabilities_train = rf_model.predict_proba(X_train)[:, 1]

# 将概率作为新特征
X_train_rf = np.column_stack((X_train, rf_probabilities_train))

# 逻辑回归训练
lr_model = LogisticRegression()
lr_model.fit(X_train_rf, y_train)

4.4 检测函数实现

def detect_sql_injection(query, threshold=0.5):
    query_vec = vectorizer.transform([query]).toarray()
    rf_prob = rf_model.predict_proba(query_vec)[0][1]
    query_vec_with_rf = np.column_stack((query_vec, rf_prob))
    
    probabilities = lr_model.predict_proba(query_vec_with_rf)[0]
    injection_prob = probabilities[1]
    
    # 余弦相似度过滤
    similarities = cosine_similarity(query_vec, X).flatten()
    similar_indices = [i for i, sim in enumerate(similarities) if sim > 0.45]
    
    if injection_prob > threshold:
        return "Potential SQL Injection Detected!"
    else:
        return "Normal SQL Query."

5. 关键技术点

5.1 特征工程

• TF-IDF向量化：优于简单计数，考虑词频和逆文档频率
• 概率特征：将随机森林输出概率作为新特征
• 余弦相似度：用于查询相似性比较，过滤边缘案例

5.2 模型融合策略

• 级联架构：随机森林→逻辑回归的流水线处理
• 概率融合：利用逻辑回归对概率进行再校准
• 权重调整：通过特征组合实现模型优势互补

5.3 鲁棒性增强

• 双重验证：两个模型的协同决策
• 相似度阈值：0.45的相似度过滤
• 概率阈值：可调节的检测阈值(默认0.5)

6. 性能评估

6.1 准确率

• 优化后模型达到95%的识别准确率
• 相比单一模型有显著提升

6.2 对比实验

6.3 优势总结

1. 有效降低误报率
2. 保持对新型攻击的检测能力
3. 适应不同数据分布
4. 参数可调性强

7. 应用建议

7.1 部署场景

• 网络安全态势感知系统
• WAF(Web应用防火墙)的智能过滤层
• SIEM系统的日志分析模块

7.2 调优方向

1. 数据质量：持续更新训练样本
2. 阈值调整：根据业务需求调整概率阈值
3. 特征扩展：加入更多上下文特征
4. 模型更新：定期重新训练模型

7.3 注意事项

• 初始训练数据需要平衡(正负样本比例)
• 监控模型漂移现象
• 保留人工审核通道处理边缘案例

8. 总结

本方案通过结合随机森林和逻辑回归的优势，构建了一个高效的态势感知降噪系统。关键创新点包括概率特征融合、双重模型验证和相似度过滤机制。实验证明该方案能有效提高检测准确率，同时保持系统的鲁棒性和适应性，为网络安全态势感知提供了可靠的自动化降噪解决方案。