Explaining Cross-Dataset False Positives in Encrypted Traffic Classification for Forensic Interpretation
Questo studio dimostra che i modelli di apprendimento automatico per la classificazione del traffico criptato possono raggiungere un'elevata accuratezza interna pur producendo significativi falsi positivi quando applicati a diversi dataset, rivelando che l'importanza delle caratteristiche da sola è insufficiente per l'interpretazione forense e che tali avvisi dovrebbero essere trattati come spunti investigativi piuttosto che come prove definitive.
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Nel moderno mondo digitale, quasi tutto ciò che inviamo su Internet è chiuso in una cassaforte digitale. Questa crittografia protegge i nostri messaggi privati e i nostri dati finanziari dagli occhi indiscreti, ma acceca anche i sistemi di sicurezza progettati per catturare i malintenzionati. Gli strumenti di sicurezza tradizionali, che un tempo aprivano ogni pacchetto per vedere cosa ci fosse all'interno, non possono più farlo senza rompere la serratura. Per colmare questa lacuna, gli esperti di sicurezza si sono rivolti al machine learning, un tipo di programma informatico che impara a individuare i problemi osservando la forma e il ritmo del flusso di dati piuttosto che il loro contenuto. Questi programmi misurano elementi come la durata di una connessione, quanti pezzi di dati vengono inviati e quanto sono grandi quei pezzi. Per molto tempo, questi sistemi sono sembrati incredibilmente acuti, riportando spesso punteggi quasi perfetti quando testati sui dati specifici su cui erano stati addestrati. Tuttavia, rimane una domanda critica: se un sistema sembra perfetto in un test controllato, possiamo fidarci dei suoi allarmi quando affronta la realtà disordinata e imprevedibile del mondo reale?
Un team di ricercatori della Sam Houston State University si è posto l'obiettivo di rispondere a questa domanda sottoponendo questi sistemi di sicurezza digitale a un test che non avevano mai affrontato prima. Hanno addestrato diversi modelli informatici per riconoscere il traffico malevolo, o dati dannosi, utilizzando una specifica collezione di registri di rete. Una volta addestrati i modelli, hanno ottenuto risultati impressionanti, con un modello che identificava correttamente quasi tutto il traffico dannoso nel proprio set di addestramento. Ma invece di fermarsi lì, i ricercatori hanno preso questo modello altamente addestrato e lo hanno applicato a un set di dati di rete completamente diverso, proveniente da una fonte differente e contenente solo traffico internet innocuo e quotidiano. Volevano vedere se il modello avrebbe funzionato ancora, o se avrebbe iniziato a urlare "pericolo" di fronte a dati innocenti.
I risultati sono stati rivelatori. Quando il modello, che aveva performato senza errori nel proprio ambiente, gli fu mostrato quasi un milione di flussi di dati innocui da questa nuova fonte, ha erroneamente segnalato oltre quarantuno mila di essi come pericolosi. Ciò significa che per ogni cento connessioni innocue che il modello vedeva, ne accusava erroneamente circa quattro o cinque di essere minacce. Questo alto tasso di falsi allarmi ha dimostrato che il modello aveva imparato a riconoscere schemi che sembravano pericolo nei suoi dati di addestramento, ma che erano in realtà solo comportamenti normali in un ambiente di rete differente. Lo studio ha dimostrato che un programma informatico può essere estremamente accurato in un ambiente di laboratorio, pur rimanendo inaffidabile quando viene distribuito nel mondo reale, semplicemente perché la natura del traffico è cambiata.
Per capire perché ciò sia accaduto, i ricercatori hanno utilizzato uno strumento speciale che agisce come una lente d'ingrandimento per il processo decisionale del computer. Hanno esaminato da vicino gli indizi specifici che il modello stava usando per le sue accuse. Hanno scoperto che il modello faceva affidamento pesantemente su alcuni parametri di base, come la dimensione media dei pacchetti di dati e la temporizzazione tra di essi. Sebbene questi indizi fossero molto efficaci nel classificare i dati di addestramento, non erano unici del traffico dannoso. Nel nuovo ambiente, utenti internet perfettamente normali inviavano dati con le stesse dimensioni dei pacchetti e gli stessi schemi temporali che il modello era stato istruito a temere. Il computer non era "sbagliato" nel senso che non riusciva a vedere i dati; era semplicemente troppo sensibile a schemi che per caso si sovrapponevano tra il traffico buono e quello cattivo.
Questa scoperta ha implicazioni importanti per il modo in cui utilizziamo questi strumenti in indagini serie, come la digital forensics, dove gli investigatori cercano prove di crimini. I ricercatori hanno concluso che non possiamo trattare l'allarme di un computer come un verdetto finale o una prova diretta di un illecito. Anche quando un sistema mostra un alto livello di accuratezza nei propri test, può comunque produrre avvisi fuorvianti quando l'ambiente cambia. Lo studio suggerisce che questi avvisi del machine learning debbano essere considerati come piste da seguire per gli investigatori umani, piuttosto che come prove definitive. Un allarme dovrebbe spingere una persona a guardare più da vicino e a verificare i fatti, non ad assumere immediatamente che si sia verificato un crimine. Comprendendo che questi sistemi possono essere ingannati dal traffico normale che semplicemente appare diverso, i team di sicurezza possono evitare di sprecare tempo in falsi allarmi e concentrare i propri sforzi nel trovare le minacce reali.
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