Verificare il Traffico Anomalo con Machine Learning

Il traffico di rete anomalo è spesso un segnale di possibili violazioni della sicurezza, attacchi informatici o malfunzionamenti del sistema. Monitorare e rilevare tali anomalie in modo tempestivo è fondamentale per prevenire danni e proteggere le risorse di un'infrastruttura IT. L'uso del **machine learning** nella verifica del traffico anomalo è un approccio sempre più diffuso, grazie alla capacità degli algoritmi di analizzare grandi quantità di dati e identificare pattern che sfuggono ai metodi tradizionali.

Cos’è il traffico anomalo

Il traffico anomalo si riferisce a qualsiasi comportamento di rete che non segue il normale flusso di comunicazione tra dispositivi.
- Picchi improvvisi di traffico: Un aumento improvviso del traffico può indicare un attacco DDoS o altre attività dannose.
- Accessi non autorizzati: Tentativi di connessione da indirizzi IP sconosciuti o a ore insolite.
- Comportamenti insoliti degli utenti: Accesso a risorse che normalmente non vengono utilizzate o richieste non usuali da parte di un utente.
Le anomalie possono essere causate da attori malintenzionati, malware, configurazioni errate o anche malfunzionamenti del sistema.
Rilevare queste anomalie in tempo reale è fondamentale per la difesa delle infrastrutture di rete.

Come il Machine Learning può aiutare a rilevare traffico anomalo

Il machine learning permette di analizzare grandi quantità di dati di rete e di riconoscere pattern normali e anomali.
Rispetto ai metodi tradizionali, come i firewall o le regole statiche basate su firme, il machine learning è più flessibile e adattabile a nuovi tipi di attacchi.

I passaggi chiave per rilevare anomalie

Raccolta dei dati

La prima fase consiste nel raccogliere dati di rete storici e in tempo reale.
I dati possono provenire da log di rete, pacchetti catturati (ad esempio con Wireshark o PyShark), o metriche di sistema (CPU, memoria, ecc.).

Pre-elaborazione dei dati

I dati grezzi devono essere elaborati e trasformati in un formato che possa essere interpretato da un modello di machine learning.

• Normalizzazione dei dati: Rendere i dati consistenti e comparabili.
• Pulizia dei dati: Rimuovere valori mancanti, duplicati o anomali.
• Feature extraction: Selezionare le caratteristiche più rilevanti che potrebbero indicare attività anomale (es. tempo di risposta, porta di destinazione, dimensione dei pacchetti, ecc.).

Addestramento del modello

Esistono diverse tecniche di machine learning che possono essere applicate per rilevare traffico anomalo.

• Apprendimento supervisionato: Il modello viene addestrato su un set di dati etichettato, in cui ogni campione è già stato identificato come normale o anomalo.
• Alberi di decisione
• Support Vector Machines (SVM)
• Reti neurali

• Apprendimento non supervisionato: In questo caso, il modello cerca autonomamente di identificare pattern anomali senza che gli vengano fornite etichette. Questo è utile quando non si ha a disposizione un set di dati etichettato.
• K-Means Clustering: Raggruppa i dati in cluster e rileva i punti fuori dai cluster normali.
• Autoencoders: Una rete neurale che impara a comprimere i dati in un codice a bassa dimensione e a ricostruirli. Se un dato è anomalo, la ricostruzione sarà scadente.
• Isolation Forest: Un algoritmo che isola le osservazioni anomale dividendo iterativamente i dati in sottoinsiemi.

Rilevamento delle anomalie

Una volta addestrato, il modello può essere applicato a nuovi dati di rete per identificare attività anomale.
Gli eventi o i pacchetti che non corrispondono ai pattern normali vengono segnalati come anomalie.

Validazione e tuning

Dopo il rilevamento, è necessario verificare l'accuratezza del modello e ridurre al minimo i **falsi positivi** e i **falsi negativi**.
Questo processo può richiedere l'ottimizzazione dei parametri e l'addestramento su nuovi dati.