在当今网络安全形势日益严峻的背景下，手动分析海量的安全日志以检测潜在威胁变得越来越耗时且乏味。本文将介绍如何利用大模型（LLMs）和云服务，构建一个名为“网络威胁分析器”的工具，旨在简化并加速这一过程，帮助安全从业者快速识别、提取和验证安全日志中的关键信息，从而提高网络安全防护效率。
背景与动机：告别繁琐的手工日志分析
传统的安全日志分析方式需要安全分析师逐行审查日志文件，这不仅需要深厚的专业知识，还需要耗费大量的时间和精力。例如，分析师需要从如下格式的日志中，抽取出IP地址、用户名、恶意软件名称等关键信息，并判断是否存在潜在的攻击行为：
Jan 04 15:16:01 combo sshd(pam_unix)[19939]: authentication failure; logname= uid=0 euid=0 tty=NODEVssh ruser= rhost=218.188.2.4
Jan 04 15:16:02 combo sshd(pam_unix)[19937]: check pass; user unknown
Jan 04 15:16:02 combo sshd(pam_unix)[19937]: authentication failure; logname= uid=0 euid=0 tty=NODEVssh ruser= rhost=218.188.2.4
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面对成千上万行类似的日志，人工分析的效率可想而知。因此，自动化的网络威胁分析工具的需求变得越来越迫切。
系统架构：从上传到分析，一气呵成
该网络威胁分析器采用了一个简洁而高效的架构，主要包含以下几个步骤：
- 文件上传： 用户可以上传
.txt、.log或.pdf格式的日志文件。 - 文本提取： 系统读取上传文件的内容。
- 威胁分类： 利用大模型对日志内容进行分类，判断其属于恶意软件、钓鱼攻击还是安全日志等类别。
- 实体提取： 运用命名实体识别（NER）技术，从日志中提取关键实体，例如IP地址、组织机构名称等。
- IP验证： 使用 AbuseIPDB API验证提取出的IP地址是否为已知恶意IP。
- 结果展示与导出： 将分析结果以表格形式展示在用户界面上，并支持导出为 CSV 文件。
这种架构使得整个分析过程自动化，极大地减少了人工干预的需求。
核心技术：大模型赋能威胁检测
该项目的核心在于大模型的应用。具体来说，使用了两种主要的大模型：
- BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformer）： 用于零样本分类，即在没有特定训练数据的情况下，判断日志文件的类别。例如，它可以判断一段日志是否与恶意软件、钓鱼攻击有关。
- BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）： 用于命名实体识别（NER），从日志文本中提取关键信息，如IP地址、组织机构名称、地理位置等。
零样本分类的优势在于，无需大量的标注数据即可进行威胁分类，这对于快速构建原型和处理新型威胁非常有利。例如，即使模型之前没有见过某种特定的恶意软件攻击日志，仍然可以基于对语言的理解，推断出日志的潜在威胁类型。
NER 的应用使得从非结构化的日志文本中提取关键信息成为可能。例如，从以下日志中：
[2023-10-27 10:00:00] Detected intrusion attempt from 192.168.1.100. The attacker targeted the database server.
NER 可以提取出 IP 地址 “192.168.1.100”，以及目标 “database server”。这些信息对于进一步的威胁分析至关重要。
IP 验证：借助 AbuseIPDB 增强威胁情报
提取出IP地址后，下一步是验证这些IP地址的信誉。该网络威胁分析器使用了 AbuseIPDB API 来查询IP地址的恶意活动记录。
AbuseIPDB 是一个公开的IP地址信誉数据库，记录了来自世界各地的IP地址的恶意活动报告。每个IP地址都有一个 Abuse Confidence Score，范围从0到100，分数越高，表示该IP地址越有可能被用于恶意活动。
通过将提取出的IP地址与 AbuseIPDB 数据库进行比对，该网络威胁分析器可以快速判断这些IP地址是否为已知恶意IP，从而提高威胁检测的准确性。例如，如果一个IP地址的 Abuse Confidence Score 超过50，则系统会将其标记为高风险IP，并建议进一步调查。
技术栈：Python FastAPI 构建高效后端
该网络威胁分析器采用 Python FastAPI 框架构建后端。FastAPI 是一个现代、高性能的 Web 框架，特别适合构建 API。其主要优势包括：
- 快速开发： FastAPI 提供了许多内置的功能和工具，可以加速 API 的开发过程。
- 高性能： FastAPI 基于 ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface)，可以处理大量的并发请求。
- 自动文档生成： FastAPI 可以自动生成 API 文档，方便开发者使用和测试 API。
除了 FastAPI，该项目还使用了 PyMuPDF 库来解析 PDF 文件，以便可以从 PDF 格式的日志文件中提取文本。
云部署：AWS EC2 释放计算潜能
为了保证网络威胁分析器的性能和可用性，该项目将其部署在 AWS EC2 云服务器上。云服务提供了强大的计算能力和灵活的资源配置，可以根据实际需求进行扩展和缩减。
最初，作者尝试使用 AWS Free Tier 的 t2.micro 实例，但发现其性能无法满足需求，特别是在处理大型日志文件时，分析速度非常慢，甚至可能导致崩溃。因此，作者最终选择了 t3.medium 实例，该实例具有 2 个 vCPU 和 4GB 内存，可以满足项目的性能需求。
选择 AWS EC2 带来的好处是：
- 弹性扩展： 可以根据实际需求增加或减少计算资源，以应对流量高峰或分析任务的增加。
- 高可用性： AWS 提供了多种机制来保证 EC2 实例的可用性，例如自动重启、负载均衡等。
- 成本效益： 可以根据实际使用情况付费，避免了购买和维护硬件设备的成本。
与现有工具的对比：更易用，更智能
市面上存在许多网络威胁分析工具，例如 Suricata、Wireshark 等。但是，这些工具通常需要专业知识和复杂配置，对于非专业人士来说，使用门槛较高。
该网络威胁分析器的优势在于其易用性和智能化：
- 无需训练： 基于大模型的零样本分类，无需大量的训练数据即可进行威胁分类。
- 实时验证： 使用 AbuseIPDB API 进行实时IP验证，提供最新的威胁情报。
- 浏览器端应用： 完全基于浏览器，无需安装任何软件，使用方便。
因此，该网络威胁分析器更适合小型组织、学生，以及那些需要快速获取日志分析结果的人员。
项目价值与展望：自动化安全分析的未来
该项目不仅提供了一个实用的网络威胁分析工具，更展示了大模型和云服务在网络安全领域的巨大潜力。通过自动化安全日志分析，可以极大地提高安全分析师的工作效率，并帮助他们更快地识别和应对潜在威胁。
未来，该项目可以进一步发展，例如：
- 实时日志监控： 增加实时日志监控功能，及时发现和响应安全事件。
- GPT-4 集成： 使用更强大的 GPT-4 模型来提高威胁分类的准确性和效率。
- 用户认证与权限管理： 增加用户认证和权限管理功能，保护数据的安全性。
- 威胁情报集成： 集成更多的威胁情报源，提供更全面的威胁分析能力。
总结：拥抱大模型和云服务，提升网络安全防护能力
大模型和云服务正在改变网络安全领域。该网络威胁分析器是一个很好的例子，它展示了如何利用这些技术来构建更智能、更高效的安全工具。通过自动化安全日志分析，我们可以更快地识别和应对潜在威胁，从而提高网络安全防护能力。希望本文能够帮助您了解如何利用大模型和云服务来构建自己的网络威胁分析解决方案。