进程行为聚类分析<\/strong><\/p>

基本概念<\/strong>：进程行为聚类分析是一种无监督学习方法，用于在主机安全监控中，将大量进程的运行时行为数据，依据其内在相似性自动划分为多个不同的组（即“簇”）。其核心目标是识别出行为模式相似的进程群体，而无需预先知道具体有哪些行为类别。它是“进程与行为监控”技术体系中，从海量、杂乱的监控数据中提炼出结构化认知的关键分析手段。<\/p> <\/li>

数据基础与特征工程<\/strong>：分析的起点是采集进程的行为数据。这通常包括：<\/p>

系统调用序列<\/strong>：进程执行系统调用的类型、频率、参数模式。<\/li>
资源操作模式<\/strong>：对文件、注册表、网络连接、进程句柄的创建、读取、写入、删除操作序列及目标特征。<\/li>
性能与资源指标<\/strong>：内存使用模式、CPU占用模式、线程创建行为等。
这些原始数据需被转化为可供算法处理的特征向量，例如，将一段时间内系统调用的发生频率统计为向量，或使用N-gram模型将调用序列编码为特征。特征工程的质量直接决定了聚类效果。<\/li> <\/ul> <\/li>

核心算法与聚类过程<\/strong>：将特征向量输入无监督聚类算法。常用算法包括：<\/p>

K-Means<\/strong>：基于距离划分，需预设簇的数量K，适用于球形数据分布。<\/li>
DBSCAN<\/strong>：基于密度划分，可发现任意形状的簇，并能识别噪声点（异常点），无需预设簇数。<\/li>
层次聚类<\/strong>：通过计算数据点间的相似度，构建树状的簇嵌套关系。
算法运行后，每个进程被分配到一个簇标签。理想情况下，正常进程（如多个浏览器进程、多个系统服务进程）会因其行为模式相近而聚到不同的、内部紧凑的簇里。<\/li> <\/ul> <\/li>

安全分析中的价值与解读<\/strong>：聚类结果输出后，安全分析师进行解读以提取安全洞察：<\/p>

建立行为档案<\/strong>：每个簇代表一类具有共同运行时行为模式的进程组，可为其赋予语义标签（如“Web服务进程”、“数据库进程”、“批量编译进程”）。<\/li>
识别异常与未知威胁<\/strong>：不隶属于任何大而紧凑的簇的孤立点（Outlier），或行为特征与所在簇中心差异巨大的点，是首要的可疑对象。此外，一个从未出现过的新行为模式形成的微小簇，可能预示着新的合法应用或未知恶意软件。<\/li>
辅助基线建立<\/strong>：聚类结果可自动化、数据驱动地辅助建立“进程行为基线建模”，使正常行为的定义更动态、更贴合实际环境。<\/li> <\/ul> <\/li>

技术挑战与演进<\/strong>：<\/p>

维度灾难与特征选择<\/strong>：行为特征维度高，需有效降维或特征选择以提升聚类效率和效果。<\/li>
概念漂移处理<\/strong>：软件更新、业务调整会导致正常行为模式缓慢变化，聚类模型需能增量更新或自适应调整。<\/li>
逃逸对抗<\/strong>：高级恶意软件可能故意使其行为特征“混入”某个正常簇，需结合时序分析、因果关联等其他检测技术进行纵深防御。<\/li>
与有监督学习结合<\/strong>：将聚类发现的未知可疑簇，交由威胁猎手或沙箱分析，形成标注数据后，可反馈训练有监督检测模型，形成检测能力闭环。<\/li> <\/ul> <\/li> <\/ol>