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        基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知初探

        2014-04-29 23:39:51黃正興鄧小莉龍文峰
        電腦迷 2014年13期
        關(guān)鍵詞:態(tài)勢感知網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)

        黃正興 鄧小莉 龍文峰

        摘 要 從大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)龐大的數(shù)據(jù)量中找出有用的信息成為網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知研究中的棘手問題,根據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)特有的海量存儲、并行計算、高效查詢等特點(diǎn),對基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知進(jìn)行了初步探討,對其可行性進(jìn)行了初步研究。

        關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù) 網(wǎng)絡(luò)安全 態(tài)勢感知

        中圖分類號:TP393.08 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        0 引言

        對于一個大型網(wǎng)絡(luò),在網(wǎng)絡(luò)安全層面,除了訪問控制、入侵檢測、身份識別等基礎(chǔ)技術(shù)手段,需要安全運(yùn)維和管理人員能夠及時感知網(wǎng)絡(luò)中的異常事件與整體安全態(tài)勢。對于安全運(yùn)維人員來說,如何從成千上萬的安全事件和日志中找到最有價值、最需要處理和解決的安全問題,從而保障網(wǎng)絡(luò)的安全狀態(tài),是他們最關(guān)心也是最需要解決的問題。與此同時,對于安全管理者和高層管理者而言,如何描述當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全的整體狀況,如何預(yù)測和判斷風(fēng)險發(fā)展的趨勢,如何指導(dǎo)下一步安全建設(shè)與規(guī)劃,則是一道持久的難題。

        隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟、應(yīng)用與推廣,網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)有了新的發(fā)展方向,大數(shù)據(jù)技 術(shù)特有的海量存儲、并行計算、高效查詢等特點(diǎn),為大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)造了突破的機(jī)遇。本文將對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的安全態(tài)勢感知、大數(shù)據(jù)技術(shù)在安全感知方面的促進(jìn)做一些探討。

        1 基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知

        隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)所引發(fā)的安全保障的復(fù)雜度激增,主要面臨的問題包括:安全數(shù)據(jù)量巨大;安全事件被割裂,從而難以感知;安全的整體狀況無法描述。

        網(wǎng)絡(luò)安全感知能力具體可分為資產(chǎn)感知、脆弱性感知、安全事件感知和異常行為感知4個方面。資產(chǎn)感知是指自動化快速發(fā)現(xiàn)和收集大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)的分布情況、更新情況、屬性等信息;脆弱性感知則包括3個層面的脆弱性感知能力:不可見、可見、可利用;安全事件感知是指能夠確定安全事件發(fā)生的時間、地點(diǎn)、人物、起因、經(jīng)過和結(jié)果;異常行為感知是指通過異常行為判定風(fēng)險,以彌補(bǔ)對不可見脆弱性、未知安全事件發(fā)現(xiàn)的不足,主要面向的是感知未知的攻擊。

        隨著Hadoop、NoSQL等技術(shù)的興起,BigData大數(shù)據(jù)的應(yīng)用逐漸增多和成熟,而大數(shù)據(jù)自身擁有Velocity快速處理、Volume大數(shù)據(jù)量存儲、Variety支持多類數(shù)據(jù)格式三大特性。大數(shù)據(jù)的這些天生特性,恰巧可以用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的安全感知。首先,多類數(shù)據(jù)格式可以使網(wǎng)絡(luò)安全感知獲取更多類型的日志數(shù)據(jù),包括網(wǎng)絡(luò)與安全設(shè)備的日志、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行情況信息、業(yè)務(wù)與應(yīng)用的日志記錄等;其次,大數(shù)據(jù)量存儲與快速處理為高速網(wǎng)絡(luò)流量的深度安全分析提供了技術(shù)支持,可以為高智能模型算法提供計算資源;最后,在異常行為的識別過程中,核心是對正常業(yè)務(wù)行為與異常攻擊行為之間的未識別行為進(jìn)行離群度分析,大數(shù)據(jù)使得在分析過程中采用更小的匹配顆粒與更長的匹配時間成為可能。

        2目前研究成果

        中國移動自2010年起在云計算和大數(shù)據(jù)方面就開始了積極探索。中國移動的“大云”系統(tǒng)目前已實(shí)現(xiàn)了分布式海量數(shù)據(jù)倉庫、分布式計算框架、云存儲系統(tǒng)、彈性計算系統(tǒng)、并行數(shù)據(jù)挖掘工具等關(guān)鍵功能。在“大云”系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,中國移動的網(wǎng)絡(luò)安全感知也具備了一定的技術(shù)積累,進(jìn)行了大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全感知和防御體系的技術(shù)研究,在利用云平臺進(jìn)行脆弱性發(fā)現(xiàn)方面的智能型任務(wù)調(diào)度算法、主機(jī)和網(wǎng)絡(luò)異常行為發(fā)現(xiàn)模式等關(guān)鍵技術(shù)上均有突破,在安全運(yùn)維中取得了一些顯著的效果。

        3總結(jié)

        大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),擴(kuò)展了計算和存儲資源,提供了基礎(chǔ)平臺和大數(shù)據(jù)量處理的技術(shù)支撐,為安全態(tài)勢的分析、預(yù)測創(chuàng)造了無限可能。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 龔正虎,卓瑩.網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知研究[J].軟件學(xué)報,2010,21(7):1605-1619.

        [2] 韋勇,連一峰,馮登國.基于信息融合的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估模型[J].計算機(jī)研究與發(fā)展,2009,46(3):353-362.

        [3] 賈焰.大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知——需求、挑戰(zhàn)與技術(shù)[R].國防科大計算機(jī)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)所,2009.

        [4] 張仕斌,許春香,安宇俊.基于云模型的風(fēng)險評估方法研究[J].電子科技大學(xué)學(xué)報,2013,1:92-97.

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