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        基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)安全與情報分析

        2021-10-29 03:54:02楊浩魏巍
        關(guān)鍵詞:威脅網(wǎng)絡(luò)安全分析

        ◆楊浩 魏巍

        基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)安全與情報分析

        ◆楊浩1魏巍2

        (1.重慶若可網(wǎng)絡(luò)安全測評技術(shù)有限公司 重慶 404100;2. 78156部隊 重慶 404100)

        隨著通信技術(shù)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)環(huán)境也隨之越來越復(fù)雜,網(wǎng)絡(luò)攻擊的破壞性、保密性以及持久性特征更為突出。加之,傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)和情報分析存在諸多問題,根本無法有效應(yīng)對威脅網(wǎng)絡(luò)安全的行為?;诖?,本文擬以大數(shù)據(jù)為研究前提與基礎(chǔ),首先對大數(shù)據(jù)安全進行深入分析,其次簡述網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù),最后提出大數(shù)據(jù)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全與情報分析中的應(yīng)用路徑。

        大數(shù)據(jù);網(wǎng)絡(luò)安全;情報分析;數(shù)據(jù)處理;技術(shù)

        互聯(lián)網(wǎng)科技的迅猛進步,一方面促使現(xiàn)代人的日常生產(chǎn)生活更為便捷,另一方面也帶來了一定程度的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。其中,最為常見的就是國家安全信息、個人安全信息以及企業(yè)保密數(shù)據(jù)等相關(guān)信息的篡改或者泄露,給網(wǎng)絡(luò)安全帶來了嚴重的消極影響。所以,加大網(wǎng)絡(luò)安全與情報分析的研發(fā)力度,切實保障網(wǎng)絡(luò)安全,有效抵御不法分子的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為等,對營造優(yōu)良的網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境至關(guān)重要。

        1 大數(shù)據(jù)安全分析

        1.1 大數(shù)據(jù)的基本內(nèi)涵

        大數(shù)據(jù)(Big Data,Mega Data)指從網(wǎng)絡(luò)多層次視角對海量數(shù)據(jù)信息進行收集與整合的技術(shù),具有顯著的實時性特征。從技術(shù)視角去看,大數(shù)據(jù)和云計算息息相關(guān),云存儲、數(shù)據(jù)庫與處理技術(shù)是開展數(shù)據(jù)信息搜索的重要依據(jù)。就目前而言,較高的科學(xué)技術(shù)水平與廣泛流通的信息,促使人類進入了一個全新的社會形態(tài)。與20世紀相比,人們相互之間的溝通頻次提高了約20倍,新時代人們平均每周所獲信息量等同于古人畢生所獲信息量之和[1]。

        1.2 傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全和情報分析的困境

        首先是傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全困境。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,IT體系結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性日益增加,各種應(yīng)用層出不窮,促使大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的集中性更為突出,也導(dǎo)致傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)施難以對互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域進行有效控制。存儲與分析大規(guī)模信息數(shù)據(jù)的成本高昂,且安全日志中存儲的數(shù)據(jù)受時間局限嚴重,導(dǎo)致難以有效處理網(wǎng)絡(luò)安全問題。

        其次是傳統(tǒng)情報分析困境。隨著通信技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算技術(shù)、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等技術(shù)推進,涌現(xiàn)出的網(wǎng)絡(luò)威脅情報信息也隨之陡增,而傳統(tǒng)的信息分析設(shè)備因內(nèi)容較為單一、數(shù)據(jù)源比較小、信息相互割裂等特征,無法滿足需求。亟待構(gòu)建兼具效率與質(zhì)量的智能化數(shù)據(jù)信息檢索系統(tǒng),對采集的海量、非系統(tǒng)數(shù)據(jù)予以存儲及處理,實現(xiàn)高速檢索和實時信息跟蹤。

        2 網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵簡述

        2.1 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)

        網(wǎng)絡(luò)安全與情報分析工作中,收集和整合海量數(shù)據(jù)信息十分重要,通常情況下,批處理模式和流計算模式是兩種主要的大數(shù)據(jù)技術(shù)模式。常用的數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括以下三種:一是基于Hive、HBase等數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)多數(shù)據(jù)庫交互式查詢技術(shù),能夠支持多數(shù)據(jù)庫交互式查詢,其數(shù)據(jù)查詢時間可控制在幾分鐘內(nèi),具有靈活直觀的優(yōu)點。Dremel、Apache Spark等屬于交互式數(shù)據(jù)的主要查詢系統(tǒng)[2]。二是批量處理的信息數(shù)據(jù)技術(shù),即通過對采集數(shù)據(jù)的批量化處理,實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理效率的提升,在實際使用過程中,通常需要提前進行靜態(tài)化的數(shù)據(jù)信息存儲,以提高處理數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量和效果(如下圖1所示)。三是流量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),旨在開展實時數(shù)據(jù)計算與處理業(yè)務(wù),可以直接在存儲器中進行,具有延時短、效率高的優(yōu)點,具有良好的反饋效果。

        圖1 批量數(shù)據(jù)處理示意圖

        2.2 大數(shù)據(jù)安全分析技術(shù)

        最為常用的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)包括以下三類。一是用戶行為分析技術(shù)。該技術(shù)主要是對企業(yè)用戶的實際網(wǎng)絡(luò)行徑進行分析,通過UBA技術(shù)運用對網(wǎng)絡(luò)流中的瀏覽痕跡、歷史記錄等予以搜集,并在此基礎(chǔ)上創(chuàng)設(shè)用戶行徑基線,然后同用戶行徑做比較,從中尋出非正常行為,以此對網(wǎng)絡(luò)安全威脅進行有效識別。二是可視化的安全分析技術(shù)。通過對數(shù)據(jù)可視化的實現(xiàn),確保管理者能夠?qū)?shù)據(jù)信息予以直接讀取,從而為安全管理者提供豐富的參考依據(jù),及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊和其他安全問題。三是安全事件的分析技術(shù)。逐漸攀升的網(wǎng)絡(luò)安全事件之間存在千絲萬縷的聯(lián)系,而常用的網(wǎng)絡(luò)主機關(guān)聯(lián)、不同領(lǐng)域安全關(guān)聯(lián)、安全設(shè)備報警等關(guān)聯(lián)分析技術(shù),能夠有效分析出不同網(wǎng)絡(luò)安全事件間的關(guān)系。

        3 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全與情報分析應(yīng)用路徑

        3.1 APT攻擊檢測

        網(wǎng)絡(luò)攻擊表現(xiàn)出愈來愈強的隱蔽性及滲透性特征,這對網(wǎng)絡(luò)安全構(gòu)成更大威脅。譬如,近些年相繼出現(xiàn)且造成重大損壞的超級工廠病毒、火焰病毒、黑暗勢力等網(wǎng)絡(luò)安全事件,顯示出巨大的網(wǎng)絡(luò)攻擊性和破壞性[4]。其中,APT攻擊最為突出,具有攻擊路徑不確定、攻擊方向不明確、隱蔽性極強的特點,常用的網(wǎng)絡(luò)安全方案根本無法有效抵御。然而,基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理分析技術(shù),卻能夠通過對數(shù)據(jù)信息之間關(guān)聯(lián)性的高效分析,對APT攻擊進行高質(zhì)量監(jiān)測。

        3.2 網(wǎng)絡(luò)異常檢測

        網(wǎng)絡(luò)異常檢測作為網(wǎng)絡(luò)信息安全分析的基本內(nèi)容,通常需要對越權(quán)性的資源訪問、設(shè)備故障或異常網(wǎng)絡(luò)流量等問題進行分析。網(wǎng)絡(luò)異常檢測主要依據(jù)檢測對象目標的狀態(tài)、屬性等方面的一系列變化予以構(gòu)建,目的在于分析網(wǎng)絡(luò)異常行為或者違規(guī)操作行為(如下圖2所示)。網(wǎng)絡(luò)中的用戶行徑就是大數(shù)據(jù)技術(shù)檢測的目標與對象,以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)進行的網(wǎng)絡(luò)異常行徑檢測優(yōu)勢十分突出。比如,360企業(yè)工程師王占義在黑帽會議中曾提到,在對異常網(wǎng)絡(luò)流量進行檢測的過程中,實施深度學(xué)習(xí)方式能夠?qū)z測網(wǎng)絡(luò)異常的精準性提高到90%以上?;诖髷?shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)異常檢測能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)流量進行全方位識別,對于協(xié)議的加密與否則無須予以判斷,網(wǎng)絡(luò)流量的最終識別率達到55%。

        圖2 網(wǎng)絡(luò)異常流量監(jiān)測過程

        3.3 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知

        針對網(wǎng)絡(luò)中存在的多種安全風(fēng)險,企事業(yè)單位需要實時掌握網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),確保網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險能夠及時被察覺。在網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的實際工作中,引入大數(shù)據(jù)技術(shù),對各種安全因素進行分析、了解、評估和分析,可以有效地提高工作效率,保證網(wǎng)絡(luò)安全。因此,許多企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)等于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)感知平臺。例如,阿里巴巴集團建立阿里巴巴云盾,使用 SAAS實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險的有效感知;360建立NGSOC平臺,使用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集和存儲本地所有數(shù)據(jù),以智能為基礎(chǔ),提供實時監(jiān)控和網(wǎng)絡(luò)安全分析,并支持威脅追蹤。四川大學(xué)設(shè)計院研發(fā)NTCI.NUBA平臺對校園網(wǎng)絡(luò)進行實時監(jiān)控,包括網(wǎng)絡(luò)流量、數(shù)據(jù)中心流量和身份認證數(shù)據(jù),并通過 Hadoop和Spark進行數(shù)據(jù)分析,在很大程度上保證了校園網(wǎng)絡(luò)的安全。

        3.4 網(wǎng)絡(luò)威脅情報分析

        對網(wǎng)絡(luò)威脅信息的分析以分布式系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)威脅信息采集為主。大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全保障技術(shù)對行為、特征、威脅以及漏洞等證據(jù)信息收集,能夠最大限度地降低網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)遭受攻擊的概率(如下圖3所示)。對網(wǎng)絡(luò)威脅信息的收集還能夠深化系統(tǒng)用戶對網(wǎng)絡(luò)威脅的識別,引導(dǎo)系統(tǒng)用戶采用更為科學(xué)的方法抵御網(wǎng)絡(luò)威脅。通常來講,健全的網(wǎng)絡(luò)威脅情報主要包括事件響應(yīng)、分析融合、情報源這三方面內(nèi)容。目前網(wǎng)絡(luò)安全威脅情報分析的專業(yè)機構(gòu),如賽門鐵克、微步在線等,都能為網(wǎng)絡(luò)用戶提供相關(guān)的服務(wù)及產(chǎn)品,包括預(yù)防網(wǎng)絡(luò)犯罪、檢測網(wǎng)絡(luò)漏洞、清理惡意軟件等。另外,研究人員也創(chuàng)建了一系列網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理及采集系統(tǒng),對網(wǎng)絡(luò)威脅信息進行篩選,并為用戶提供相應(yīng)幫助。由此可見,基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)威脅情報分析,更具技術(shù)性、規(guī)范性與科學(xué)性,在抵御網(wǎng)絡(luò)威脅方面也更具優(yōu)勢。

        總之,具有較強數(shù)據(jù)處理和分析能力的大數(shù)據(jù)技術(shù)非常適用于網(wǎng)絡(luò)安全和情報工作,亟待其在此領(lǐng)域中的進一步推廣和應(yīng)用。相關(guān)網(wǎng)絡(luò)安全與情報分析工作者可以在網(wǎng)絡(luò)安全與情報工作中運用大數(shù)據(jù)技術(shù)來進行攻擊檢測、網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險感知、網(wǎng)絡(luò)威脅情報分析和網(wǎng)絡(luò)異常檢測,進而提高網(wǎng)絡(luò)安全和情報工作的水平和質(zhì)量,促進網(wǎng)絡(luò)的健康和可持續(xù)發(fā)展,從而為人們帶來更好更優(yōu)、更高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

        圖3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

        [1]鄒勤,余毅,袁俊.試論基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)安全與情報分析[J].電腦知識與技術(shù),2019(12):23-24.

        [2]齊愛民.論大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)安全法律綜合保護的完善——以《網(wǎng)絡(luò)安全法》為視角[J].東北師大學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版),2017(04):108-114.

        [3]劉斌.大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)信息安全的風(fēng)險與應(yīng)對策略研究[J].科技傳播,2018(03):166-168.

        [4]水利部信息中心組織召開水利大數(shù)據(jù)中心和水利部網(wǎng)絡(luò)安全防護能力提升工程項目研討會[J].水利信息化,2018(04):19.

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