SynchroTrap 算法实现

SynchroTrap 是基于 Jaccard 相似度和最大连通子图的异常检测算法，出自 Facebook 的论文 Uncovering Large Groups of Active Malicious Accounts in Online Social Networks.

GitHub 项目地址：SynchroTrap

本文做了什么：

• 用 mimesis 生成源数据，并基于源数据构造正态分布的样本
• 通过构造一个 $\lambda$ 可调的泊松过程，生成用户到访时间戳
• 提供一个由 7 个变量控制的异常数据生成函数，见 gen_attack_df
• 用 Jaccard 相似度构图，再用 NetworkX 对图做可视化
• 用 Spark 的 graphframes 计算最大连通子图
• 复现了论文 2.2 节的可视化效果，见 评估与可视化
• 介绍如何使用 Docker 构建 Spark 开发环境

✨ 注意：运行以下代码依赖 utils.py 文件和 gen_data 库。

一、样本生成

脱离互联网企业，我们很难拿到可供挖掘的异常数据样本。一种方法是自己生成。自己生成样本的好处是能拿到真正的 ground truth，而且可以精细地控制异常的规模和程度。

1. 生成源数据
2. 生成大盘数据
   • 生成正态样本分布
   • 生成 uid 并计算访问次数
   • 时间与时间戳
   • 用户日志表
3. 生成异常数据
   • 选择攻击开始时间
   • 获取 ip 池
   • 发起攻击
4. 整合两份数据

Note: 与异常捕获的难度有关的变量：

• 攻击持续的时间 attack_duration
• 正常 ip 的含量 normal_ip_rate
• 资源池的大小 ip_num
• 资源池的隔离 uid_repeat_rate
• 攻击间隔 max_t - min_t
• 攻击线程数 epoch

二、算法实现

SynchroTrap 通过构建 <U, T, C> 三元组来衡量用户与用户间的距离。U 代表用户，T 代表时间，C 代表限制项。

1. SynchroTrap 的原理：
   1. 如果两条日志的时间差小于 $T_{\text {sim }}$，且限制项 $C_i$ 与 $C_j$ 相等的比例较高，则认为 $U_i$ 和 $U_j$ 有关联。当使用多个字段作为限制项时，uid 之间的相似度可由 Jaccard similarity 给出
   2. 由于存在资源复用，一个 uid 往往对应多个限制项 C。比如，当多个 uid 使用同一个 IP 池，且 IP 池容量有限，那么 uid 之间的 Jaccard 相似度，会因 IP 复用而提高
   3. 通过对相似 uid 建边，并作连通图，能发现更高层次的 uid 的连接，并将其纳入同一个社区。这样作出的社区，如果社区规模特别大，就说明这个社区是有问题的。因为一般情况下，不会存在如此大规模的资源复用
2. 用 Jaccard 相似度建边
3. 可视化
4. 计算强连通图

三、评估与可视化

1. 异常检测：
   • 由于存在资源复用，坏人的 uid 之间的 Jaccard similarity 相似度较高。用高度相似的节点构图，并计算社区。我们发现，坏人用户的社区规模，通常比正常用户的社区规模大得多。
2. 模型评估：
   • 计算 SynchroTrap 算法的准确率、精确率、召回率等指标
3. 可视化：
   • 鉴于 SynchroTrap 是一种识别同步行为的算法。我们可以用 ip 和 timestamp 作图，看看能否发现黑产攻击的起停时间

下图中，Fraud IP 表示我们识别出的坏人 IP，Normal IP 表示未被识别的 IP（包含未召回部分）

附录1：部署 Spark 环境

1. 使用 Docker 安装 Spark 环境
   • 下载 Docker 镜像
   • 启动一个 Docker 容器
   • Docker 常用命令
2. 在 Docker 中使用 Spark
   • 在本地浏览器访问 Jupyter Lab
   • 检查 Spark 是否已安装
   • 启动 PySpark

附录2：运行 Spark

1. 检查 Spark 环境
2. 安装 & 使用 graphframes
3. 定制 Python 环境

参考

• Uncovering Large Groups of Active Malicious Accounts in Online Social Networks