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基于 Flink 构建 CEP 引擎的挑战和实践

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多级规则是产品运维的另另一个显著特点。如下图所示,为满足繁杂场景需求,某种 规则的输出可直接作为另某种 规则的输入。通过你这人规则拆分的最好的土办法,能分层构造较为繁杂的“多级规则”。如:图中的“暴力探测”规则结果还须要直接回注到下面的“登陆成功 ”规则,而并不额外的通信组件,由此实现更为繁杂的“暴力破解”规则。

整体系统保护主要涉及两方面,即流量控制和自我保护。

Sabre 还实现了某种 针对窗口的全局触发器 Trigger,Trigger 也能将多个子计算性算子组合为繁杂表达式,并实现了具有 GroupBy/Distinct 功能的 Key 算子以适配此 Trigger 算子。

3.CEP 网络负载高、CPU 利用率低。

**1.不到进行语义优化、不便于动态更新规则。

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网络安全事件井喷式位于的今天,安全需求很快扩展。为了也能在有限时间内对特定语义的快速支持,关联引擎的整体架构须要异常灵活,也能适应未来安全分析场景的各种需求,而基于开源关联引擎实现的产品会在激烈的需求变化时遇到也不大现象。

你这人的痛点大现象还包括不支持空值窗口出发、以及聚合不保存原始数据等。

奇安信产品具体的应用场景是企业系统的安全检测和数据分析,其自下而上分为另一个业务出理 流程,分别是数据的下发、解析、出理 和展示结果,这其中最核心的是第三层数据出理 。该产品的用户主也不安全规则团队,其还须要使用规则编辑器来对安全规则进行上加、删除、编辑和查找操作,并可批量启动/停用多个规则,并肩还须要将位于启动情况报告的有效规则统一发送给产品。

产品采用微服务架构,使用多租户、多任务来满足多个规则引擎的使用场景,并肩对资源进行了实时监控来保证系统的稳定运行。

在算子方面,Sabre 对 Flink 进行了一系列的重构,下图展示了这 Flink 和 Sabre 这二者之间的对比关系,其中主要富含三列,即 Flink 原生算子、Sabre 算子和两者之间的比较结果。比较结果主要有某种 情况报告,相同(Same)、实现(Implement)、优化(优化)和新增(New)。Sabre 共有 13 种完整自研的核心算子,其中 Datasource、CustomKafkaSink 和 CustomDatabase 按照 Flink 接口要求做了具体实现,Filter、Key、Join 和 Aggregation 按照 Flink 原有算子的语义做了重新实现,CustomWindow 和 Sequence 在 Flink 原有算子语义的基础上做了优化实现。

Sabre 用 EPL 对 Flink CEP 实现的序列算子进行了重新设计,左边是 Flink CEP 官方代码展示,采用任务管理器池池代码的最好的土办法拼凑“NFA 自动机”。右边是 Sabre 中 Sequence 算子的实现最好的土办法,其中富含了另另一个不同的 filter,通过正则表达式的使用来提升其表达的能力,但会 ,Sabre 将 filter 前置,无效事件太多再传输到 window 算子,从而较少了并并不的网络负载。但会 ,不到较少的有效数据须要执行正则匹配,降低了 CPU 利用率(filter 还须要并行)。

如图所示,Deploy、Core、APIs、Libraries 四层是朋友熟知的 Flink 基本的组件栈。Sabre 对 API 层的依赖降到了最低,只引用了 DataStream、KeyedStream 和 SplitStream 某种 数据流 API。函数依赖只包括 DataStream 的 assignTimestamps、flatMap、union、keyBy、split、process、addSink 等函数,KeyedStream 最基础的 process 函数,以及 SplitStream 的 select 函数。可能性依赖的 Flink API 较少,Sabre 还须要很容易适配到各个 Flink 版本,从而具有良好的 Flink 版本兼容性。

未来基于 Flink 构建的 Sabre 引擎会持续优化产品性能与功能,并将总结凝练项目中的优秀实践,及时回馈给 Apache Flink 社区。

众所周知,Join 和 Aggregation 的时间范围由 Window 限定,而 Flink 原有 Window 算子不适合网络安全监测需求,为此 Sabre 设计了某种 “自定义 Window 算子”,且重新实现了与“自定义 Window 算子”相匹配的 Join 和 Aggregation 算子。全新的 Window 具有以下另一个主要特点:

和互联网企业内控 使用的大型集群相比,奇安信面向的企业级应用集群规模较小,硬件资源受限,且客户的定制需求较多,愿因安全监测的规则要求更严格,引擎发布成本较高。但会 ,现有的 Flink 开源出理 方案,可能性须要根据业务需求进行改造,可能性性能较差,均不到较好地出理 上述大现象。

Dynamicdata 还须要映射为数据库中的另另一个表,但会 对你这人表要进行怪怪的的优化,具体来讲,可能性另另一个事件的 IP 在威胁情报列表中,而你这人威胁情报有可能性比较长,比如十几万行甚至更长,你这人情况报告下须要对该表数据形态学 进行优化以提升传输速率。Dynamic data 还须要在你这人算子中使用,如 Filter、Join 等。

2.情况报告监控 & 高可用支持严重不足。

为了出理 上述大现象,奇安信在 Flink 的基础上推出了某种 全新的 CEP 引擎, Sabre。其整体架构如下图所示,其中富含三大核心模块,左侧是配置端,上方是 Sabre-server,右侧是 Sabre 运行端。核心数据流位于两条主线,红线表示规则的提交、编译、发布和运行流程。绿线表示情况报告监控的生成、下发、统计和展示流程。如图所示,此架构与 Hive 极为类似于,是某种 通用的大数据 OLAP 系统架构。下面完整介绍三大核心模块和两大核心数据流。

流式机器学习算子 StreamML 的组件栈富含三每段,从下往上依次为:机器学习最好的土办法、应用场景和产品业务。通过基本的机器学习算法(比如:统计学习算法、序列分析算法、聚类分析算法),流式机器学习算子 StreamML 可满足具体特定的安全监测应用场景(比如:行为形态学 异常检测、时间序列异常检测、群组聚类分析),进而为用户提供可理解的产品业务(比如:基线、用户及实体行为分析 UEBA)。

Sabre 的组件依赖与版本兼容情况报告如下图所示。

奇安信在最初计划使用 Flink 作为技术方案并进行调研的过程中,发现了其一系列的痛点大现象。可能性企业级硬件资源环境受限,规则集数量及种类不选则,使得 Flink 任务管理器池池运行难以控制,但会 现有的库“Flink SQL”和“Flink CEP”均不到满足其业务性能需求。具体的痛点如下:

上图是 Sabre 流式情况报告机引擎的表示,其主要负责的功能是序列匹配。图中左边是标准的正则引擎,通常的流程还须要从 Pattern 到语法树到 NFA 再到 DFA,也还须要从 Paterrn 直接到 NFA;图左下侧是另另一个正则表达式的 NFA 表示,右侧是该正则表达式的 DFA 表示,使用该 DFA 的事先进行了改进(如图中绿色线)。其目的是为了在出显乱序的事先提升出理 性能,在乱序位于在正则表达式后半段的事先,该改进对于性能提升的效果最好。

机器学习在网络异常检测上可能性都没有重要,为适应实时检测的需求,Sabre 都没有使用 Flink MachineLearning,也不引入了自研的流式机器学习算子 StreamML。

Flink 有多种运行模式(类似于 standalone Flink cluster、Flink cluster on YARN、Flink job on YARN 等),Sabre 采用了“Flink job on YARN”模式,在奇安信 NGSOC 应用的特定场景下,采用 YARN 可统一维护硬件资源,但会 使用 Flink job on YARN 可与 Hadoop 平台进行无缝对接,以此很好的实现了任务间资源隔离。

下图展示了 Sabre 的规则与 EPL 设计。序列 Sequence、聚合 Aggregation、不位于 NotOccur、流式机器学习 StreamML 和连接 Join 均属于 Window 执行时间富含的计算性算子。蓝色虚线表示引用动态数据(Dynamic data),紫色虚线表示 Filter 并不经过 Window 可直连输出组件。

规则级的情况报告和资源监控是非常重要的产品需求,产品采用分布式监控,提供三级分布式监控能力(用户、任务和规则),并支持吞吐量、EPS、CPU 和内存的监控。

作者:韩鹏@奇安信

奇安信集团作为一家网络安全公司,专门为政府、企业,教育、金融等机构和组织提供企业级网络安全技术、产品和服务,奇安信的 NGSOC 产品的核心引擎是另另一个 CEP 引擎,用于实时检测网络攻击,其技术演进过程如下图所示。

在 Sabre 任务执行过程中,Kafka 数据源向引擎提供原始事件。引擎出理 结果分为回注事件和告警事件两类。告警事件会输出到目的 Kafka,供下级应用消费。回注事件表示两根规则的出理 结果可直接回注到下级规则,作为下级规则的数据源事件,由此可实现规则的相互引用。

NotOccur 是 Sabre 在 Flink 基础上新增的另另一个算子,支持空事件触发。

可能性采用了 Flink 作为底层运行组件,也不 Sabre 具有与 Flink 等同的执行性能。但会 ,针对网络安全监测领域的特定需求,Sabre 还在以下方面进行了性能优化:

在数据规模方面,产品出理 的都有另另一个或有哪几个大型数据集群的大现象,也不数以百计的中小型数据集群的运维大现象。在 B2B 领域,可能性产品是直接部署到客户方,也不客户使用的是内控 隔离网,无法连接外网,且都没有专门人员负责集群的运维,你这人情况报告下哪怕另另一个小升级都有耗费一定量时间。但会 ,产品更多关注该领域下数据集群可运维性大现象的出理 。

Flink MachineLearning 是某种 基于批模式 DataSetApi 实现的机器学习函数库,而 StreamML 是某种 流式的机器学习算子,其目的是为了满足网络安全监测的特定需求。与阿里巴巴开源的 Alink 相比,StreamML 允许机器学习算法工程师通过配置规则的最好的土办法即可快速验证算法模型,太多再编写任何任务管理器池池代码。但会 ,流式机器学习算子 StreamML 实现了“模型训练/更新”与“模型使用”统一的理念。其核心功能是通过算法、技术及模型实现数据训练及对新数据检测。该流式机器学习算子 StreamML 引入的输入有三类,分别是:事件流、检测对象和对象属性;输出也富含三类,分别是:事件、告警和预警。

面向企业级的网络安全监测引擎具有你这人特定需求,当前出理 方案对此支持较差。

大规模正则引擎主要使用了某种 互补的最好的土办法(图上半侧和下半侧)。在将 NFA 转向 DFA 的事先,也不情况报告下是不成功的,你这人情况报告下往往会生成 DFA 的半成品,称为Unfinished-DFA,第某种 最好的土办法属于混合情况报告自动机,富含 NFA 和 DFA,其适用于Pattern 量少于 30 的情况报告。而第二种最好的土办法适用于 Pattern 量大于 30 甚至上万的情况报告,该最好的土办法中首先须要寻找锚点,再做匹配,以降低整体的时间繁杂度。这某种 最好的土办法相结合也能较好地出理 大规模正则匹配的大现象。

绿线流程表示任务执行过程中会定时输出节点的运行监控消息到 Sabre-server 的监控消息缓存器,但会 监控消息统计器再汇总各个规则实例的运行监控消息,统计为整条规则的运行监控情况报告,最后通过 Sabre-server 提供的 REST 接口推送给规则监控端。