进程行为时序建模<\/strong>
进程行为时序建模是一种通过分析进程行为随时间变化规律来构建行为模型的方法。与静态快照式监控不同，它关注行为的动态演化，能更精准地识别异常。<\/p>

第一步：基础时序数据收集<\/strong>
在主机上部署监控代理，持续采集进程行为的时间序列数据。核心维度包括：<\/p>

时间戳<\/strong>：精确到毫秒级的事件发生时间。<\/li>
系统调用序列<\/strong>：记录进程按时间顺序发起的系统调用（如文件读写、网络连接、进程创建）。<\/li>
资源使用序列<\/strong>：CPU占用率、内存消耗、磁盘I\/O的周期性采样值。<\/li>
事件间隔<\/strong>：同一行为重复发生的间隔时间（例如定期连接C2服务器的周期）。<\/li> <\/ul>
第二步：时序特征提取<\/strong>
对原始时序数据进行特征工程，转化为可建模的结构化特征：<\/p>

统计特征<\/strong>：计算滑动窗口内系统调用类型的频次分布、资源使用量的均值\/方差。<\/li>
模式特征<\/strong>：通过序列匹配算法（如动态时间规整）识别重复出现的系统调用模式。<\/li>
趋势特征<\/strong>：使用时间序列分解提取行为指标的长期趋势、季节性和残差分量。<\/li> <\/ol>
第三步：行为建模方法<\/strong>
基于提取的特征构建进程行为时序模型，常用方法包括：<\/p>

状态机模型<\/strong>：将进程行为抽象为状态（如“初始化”“运行”“通信”），用隐马尔可夫模型刻画状态转移概率。<\/li>
预测模型<\/strong>：使用LSTM神经网络学习历史序列，预测下一时间点的正常行为范围，偏差过大则视为异常。<\/li>
周期模型<\/strong>：对周期性行为（如计划任务）进行傅里叶变换提取基频，建立合法周期模板。<\/li> <\/ul>
第四步：异常检测与响应<\/strong>
实时比对进程行为与模型：<\/p>

偏离检测<\/strong>：若当前系统调用序列的概率低于状态机阈值，或资源使用趋势超出预测区间，触发异常标记。<\/li>
上下文关联<\/strong>：结合进程启动链、权限变更等上下文，区分正常行为变化（如软件更新）与恶意攻击。<\/li>
动态调参<\/strong>：根据误报率自动调整模型灵敏度，并定期用新数据重训练模型以适应行为演化。<\/li> <\/ol>
应用价值<\/strong>
该技术可有效检测高级持续性威胁（APT）中缓慢渗透、周期性通信等隐蔽行为，弥补基于瞬时快照的监控盲区。<\/p>