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大數(shù)據(jù)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全與情報(bào)分析中的應(yīng)用研究

2021-11-22 21:04
中國管理信息化 2021年16期
關(guān)鍵詞:威脅網(wǎng)絡(luò)安全用戶

諸 明

(江蘇省中醫(yī)院,南京 210029)

0 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的發(fā)展,云計(jì)算、大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)也得到了極大的發(fā)展。例如,大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以系統(tǒng)性整合分析海量數(shù)據(jù),滿足現(xiàn)代社會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)信息的需求。但隨著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境日趨復(fù)雜,網(wǎng)絡(luò)攻擊與信息竊聽已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)時(shí)代影響較大的安全事件之一,其可以直接滲透金融、通信、交通及航空等諸多領(lǐng)域,對(duì)國家和公民的信息安全產(chǎn)生極大的威脅[1]。結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢所構(gòu)建的規(guī)?;鸵惑w化的威脅情報(bào)中心與威脅情報(bào)綜合服務(wù)中心可以很好地預(yù)測網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn),從技術(shù)層面增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)信息的安全性。為進(jìn)一步保證和提升網(wǎng)絡(luò)安全與情報(bào)反竊聽能力,對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全與情報(bào)分析中的應(yīng)用必須予以充分的重視。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

大數(shù)據(jù)技術(shù)的顯著優(yōu)勢是數(shù)量大、來源豐富、生成速度快。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以系統(tǒng)性挖掘處理海量數(shù)據(jù),完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析及可視化等相關(guān)工作。從資源處理的視角看待大數(shù)據(jù)技術(shù),其體現(xiàn)了一種新的資源觀念;從技術(shù)的視角來看待大數(shù)據(jù)技術(shù),則可以認(rèn)定其代表了一種現(xiàn)代化的管理與分析技術(shù);從理念的視角來看待大數(shù)據(jù)技術(shù),則可以認(rèn)定大數(shù)據(jù)對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行了全新的詮釋,帶來了“實(shí)事求是”的新涵義,即數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)閉環(huán)。

大數(shù)據(jù)的計(jì)算模式主要分為批量計(jì)算、流式計(jì)算、交互計(jì)算、圖計(jì)算等。就流式數(shù)據(jù)處理技術(shù)而言,這一技術(shù)可以實(shí)時(shí)反饋產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息,具有數(shù)據(jù)處理延遲短和實(shí)時(shí)性強(qiáng)的優(yōu)勢,非常適用于必須對(duì)變動(dòng)或峰值作出及時(shí)響應(yīng)和處理的數(shù)據(jù)場景。目前,在數(shù)據(jù)信息處理方面,其時(shí)間跨度可以達(dá)數(shù)百毫秒到數(shù)秒。在計(jì)算機(jī)構(gòu)上,流式數(shù)據(jù)處理技術(shù)主要依托Twitter的Spark Streaming,屬于一種極低延遲的流處理開源框架,數(shù)據(jù)處理時(shí)默認(rèn)單條,若存在數(shù)據(jù)處理失敗的情況依然可以處理多次。就交互式數(shù)據(jù)庫信息查詢而言,考慮到網(wǎng)絡(luò)安全與情報(bào)分析均是以人為主體,需要將人的認(rèn)知能力應(yīng)用到數(shù)據(jù)分析中來。實(shí)際操作時(shí),工作人員需要先對(duì)網(wǎng)絡(luò)整體運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行系統(tǒng)性分析,尤其是需要及時(shí)查詢和分析運(yùn)行狀態(tài)異常的問題,對(duì)特定特征向量的時(shí)序作系統(tǒng)性分析,針對(duì)一些潛藏的數(shù)據(jù)漏洞和安全問題制定防控策略。交互數(shù)據(jù)查詢技術(shù)所依托的典型系統(tǒng)有Google 的Dremel 和Apache Spark,均有較好的應(yīng)用效果。

大數(shù)據(jù)安全分析技術(shù)是當(dāng)代數(shù)據(jù)安全與情報(bào)分析的核心。其中,安全可視分析技術(shù)、安全事件關(guān)聯(lián)分析技術(shù)及用戶行為分析技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。以安全可視分析技術(shù)為例,這一技術(shù)可以幫助分析人員挖掘和分析數(shù)據(jù)潛藏的信息,首先確定分析人員需要什么樣的數(shù)據(jù),然后借助可視化結(jié)構(gòu)表示數(shù)據(jù)、構(gòu)建可視化結(jié)構(gòu)映射關(guān)系,最后通過縮放、聚集、回放及更新等功能確保人與可視化工具更好地交流。在用戶行為分析技術(shù)應(yīng)用方面,當(dāng)企業(yè)存在內(nèi)網(wǎng)與外網(wǎng)無法直接分離的情況時(shí),即便采用新型和較為安全的安全防護(hù)產(chǎn)品也無法有效阻擋黑客的攻擊[2]。對(duì)此,用戶行為分析逐漸發(fā)展為一種可利用的技術(shù),應(yīng)用時(shí)可以收集用戶所需要的信息,同時(shí)建立用戶行為基準(zhǔn)線,以此描述用戶的正常行為。此外,用戶行為分析還可以應(yīng)用于反數(shù)據(jù)盜竊和反欺詐,確保數(shù)據(jù)和信息的安全,使其免受外部威脅。從應(yīng)用流程來說,用戶行為分析有較多的使用步驟,且每一個(gè)步驟都十分重要,尤其是其中的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、方法選取及方法評(píng)估,同時(shí)還需要科學(xué)應(yīng)用聚類分析技術(shù)、統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)、時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)??傮w來說,用戶行為分析技術(shù)在大數(shù)據(jù)環(huán)境中發(fā)揮著十分重要的作用,可以確保網(wǎng)絡(luò)安全和情報(bào)分析的有效性。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全與情報(bào)分析中的應(yīng)用

2.1 API 攻擊檢測

高級(jí)持續(xù)性威脅(Advanced Persistent Threat,APT)攻擊是近幾年興起的一種網(wǎng)絡(luò)攻擊方式,在全世界范圍內(nèi)得到了高度的重視。API 具有極強(qiáng)的攻擊隱蔽性,其空間路徑與攻擊渠道十分復(fù)雜和多變,在大多數(shù)情況下人們無法有效抵御這種攻擊。針對(duì)API 攻擊,對(duì)其進(jìn)行檢測和反制十分必要,其亟待解決的問題主要有4 點(diǎn),即滲透防護(hù)能力脆弱、檢測精度較低、攻擊范圍取證困難及對(duì)新型未知攻擊反應(yīng)速度慢。為有效應(yīng)對(duì)API 攻擊,必須做好相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的檢測工作。就目前而言,2012年所提出的“攻擊金字塔”概念似乎可以成為解決API 攻擊的手段。攻擊金字塔頂層的數(shù)據(jù)信息包括敏感數(shù)據(jù)、高層職員及數(shù)據(jù)服務(wù)器,與攻擊相關(guān)聯(lián)的事件環(huán)境均可以通過橫向平面表示,檢測框架可以將記錄其中的安全事件分組為多個(gè)場景,同時(shí)在多個(gè)場景中使用MapReduce 并行處理,以此達(dá)到檢測惡意活動(dòng)的目的。

2.2 網(wǎng)絡(luò)異常檢測

一直以來,網(wǎng)絡(luò)異常檢測都是網(wǎng)絡(luò)安全所考慮的重點(diǎn)問題,其包括對(duì)流量突變、越權(quán)資源訪問、設(shè)備失效及可疑主機(jī)的檢測,要有針對(duì)性地開展檢測工作,合理判定非正常行為模式。近幾年,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)技術(shù)越來越多地被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)異常檢測,同時(shí)用戶行為分析技術(shù)的應(yīng)用大大提升了網(wǎng)絡(luò)異常檢測的準(zhǔn)確性。另外,在網(wǎng)絡(luò)異常分析建模與異常檢測自動(dòng)化發(fā)展過程中,基于行為特征和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法得到了廣泛的應(yīng)用。借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以快速對(duì)數(shù)據(jù)特征加以分類和處理,這讓深度學(xué)習(xí)的重要性日益凸顯[3]。目前,深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)成為檢測Oday 漏洞與API 攻擊的有效手段,對(duì)維護(hù)數(shù)據(jù)安全十分有利。在網(wǎng)絡(luò)異常檢測過程中,可以使用的技術(shù)包括大數(shù)據(jù)可視分析技術(shù)、關(guān)聯(lián)分析技術(shù)、交互式分析技術(shù),借助平行坐標(biāo)圖可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的應(yīng)用開展交互式分析,以此掌握區(qū)域內(nèi)的流量分類和運(yùn)行情況,對(duì)于異?;蚍欠ǖ牧髁窟M(jìn)行即時(shí)監(jiān)控和清理。比如,在攻擊處理方面,借助多項(xiàng)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以對(duì)新出現(xiàn)的攻擊源和持續(xù)出現(xiàn)的攻擊源繪制連接線,在形成連接線之后,分析者可以及時(shí)掌握異常攻擊狀態(tài),有針對(duì)性地啟動(dòng)攻擊保護(hù)屏障。

2.3 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)所存在的極大安全危害,企業(yè)和組織均給予了網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)充分的重視,一改以往的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)策略,開始進(jìn)行事前自動(dòng)評(píng)估,通過事前自動(dòng)評(píng)估大大降低了網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行過程中的風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)的優(yōu)勢在于其可以綜合各個(gè)方面的因素整體反映網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài),對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行過程中的風(fēng)險(xiǎn)作出及時(shí)預(yù)測和報(bào)警[4]。更為重要的一點(diǎn)是,大數(shù)據(jù)技術(shù)憑借自身顯著的優(yōu)勢,為大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的感知提供了技術(shù)支撐。以360 公司所推出的態(tài)勢感知及安全運(yùn)行平臺(tái)NGSOC 為例,其借助大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)全面采集與存儲(chǔ),持續(xù)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài),對(duì)其中所存在的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行系統(tǒng)性分析和評(píng)估,其優(yōu)勢十分顯著。目前所使用的大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知、服務(wù)器業(yè)務(wù)安全態(tài)勢感知及網(wǎng)絡(luò)安全事件實(shí)時(shí)監(jiān)測,能夠有效保障網(wǎng)絡(luò)安全。

2.4 網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)分析

威脅情報(bào)可以通過大數(shù)據(jù)、分布式系統(tǒng)及其他方式來獲取,其優(yōu)勢在于大大彌補(bǔ)了傳統(tǒng)防御方式的不足,可以從攻擊者的角度開展防御性工作。另外,基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和威脅情報(bào)的廣泛性優(yōu)勢,可以全面性地掌握互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn),分析者可以此為技術(shù)支撐點(diǎn)更好地了解相關(guān)威脅,繼而采取高效和準(zhǔn)確的防御行動(dòng),降低網(wǎng)絡(luò)攻擊所帶來的損失[5]。目前,國內(nèi)外的網(wǎng)絡(luò)安全威脅情報(bào)提供商主要有Symantec、FireEye 及CrowdStrike,可以滿足多種環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)需求,尤其在反恐怖主義、漏洞檢測、網(wǎng)絡(luò)犯罪防范及惡意軟件清理中能夠發(fā)揮更加顯著的作用,有很強(qiáng)的實(shí)用性和適用性。

3 結(jié)語

當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全形勢不容樂觀,現(xiàn)階段仍然缺乏高級(jí)網(wǎng)絡(luò)威脅和攻擊檢測方法,檢測和防范工作中存在較多的技術(shù)問題,而后續(xù)也會(huì)有很多需要解決的問題。在后續(xù)網(wǎng)絡(luò)安全與情報(bào)分析的研究中,需要進(jìn)一步在網(wǎng)絡(luò)空間安全的條件下加大對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究力度,掌握多源數(shù)據(jù),尋求復(fù)雜狀態(tài)下的網(wǎng)絡(luò)攻擊遏制方法,尤其是在情報(bào)分析中要做好風(fēng)險(xiǎn)感知、檢測與預(yù)警及情報(bào)共享等方面的工作,這對(duì)于提升網(wǎng)絡(luò)安全和情報(bào)分析能力有十分重要的意義,必須予以充分的重視。

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