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[10939] 2017-01-17_安全抽象网络安全生态系统从复杂臃肿到有效自动化的发展之道

文档创建者：s7ckTeam
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最后更新：2025-01-18
2017-01-17_安全抽象网络安全生态系统从复杂臃肿到有效自动化的发展之道 安 全 抽 象   |   网 络 安 全 生 态 系 统 从 复 杂 臃 肿 到 有 效 自 动 化 的 发 展 之 道 c l o u d s   F r e e B u f   2 0 1 7 - 0 1 - 1 7 当 前 ， 全 球 网 络 安 全 形 势 错 综 复 杂 ， 甚 至 难 以 管 控 。 究 其 原 因 ， 一 方 面 在 于 各 种 高 级 网 络 攻 击 活 动 持 续 增 多 ， 从 本 质 上 打 当 前 ， 全 球 网 络 安 全 形 势 错 综 复 杂 ， 甚 至 难 以 管 控 。 究 其 原 因 ， 一 方 面 在 于 各 种 高 级 网 络 攻 击 活 动 持 续 增 多 ， 从 本 质 上 打 破 了 安 全 平 衡 ； 另 一 方 面 在 于 ， 让 人 眼 花 缭 乱 的 各 类 安 全 产 品 应 运 而 生 。 破 了 安 全 平 衡 ； 另 一 方 面 在 于 ， 让 人 眼 花 缭 乱 的 各 类 安 全 产 品 应 运 而 生 。 然 而 ， 这 些 安 全 产 品 虽 各 具 功 能 特 色 ， 但 也 容 易 陷 入 然 而 ， 这 些 安 全 产 品 虽 各 具 功 能 特 色 ， 但 也 容 易 陷 入 “ 安 全 孤 岛 安 全 孤 岛 ” ， 从 总 体 上 限 制 了 安 全 效 应 发 挥 。 ， 从 总 体 上 限 制 了 安 全 效 应 发 挥 。 举 例 来 说 ， 假 如 一 个 机 构 ， 为 安 全 投 资 部 署 了 至 少 3 5 种 不 同 技 术 和 上 百 种 安 全 设 备 ， 然 而 由 于 这 些 技 术 设 备 使 用 的 协 议 和 运 行 模 式 不 同 ， 其 最 终 结 果 可 能 是 ， 构 建 了 一 堆 “ 笨 拙 、 反 应 迟 钝 ” 的 安 全 设 施 平 台 ， 达 不 到 建 造 安 全 、 发 挥 安 全 的 目 的 。 相 反 ， 这 种 情 况 ， 可 能 还 会 被 攻 击 者 利 用 。 这 种 “ 越 多 越 好 ” 的 观 点 迫 使 安 全 团 队 监 控 管 理 那 堆 乱 糟 糟 的 设 备 ， 一 旦 遇 到 安 全 威 胁 ， 还 需 投 入 大 量 精 力 在 混 乱 的 防 护 警 报 中 寻 找 关 联 信 息 ， 相 当 麻 烦 。 即 使 对 那 些 大 型 或 有 经 验 的 安 全 团 队 来 说 ， 这 也 是 一 项 艰 巨 而 繁 杂 的 任 务 。 我 们 的 网 络 安 全 生 态 系 统 需 要 我 们 的 网 络 安 全 生 态 系 统 需 要 ： 简 化 简 化 ！ ！ 这 是 安 全 的 根 本 性 挑 战 ， 以 至 于 在 行 业 内 早 已 是 不 再 谈 论 的 话 题 。 而 简 化 真 正 需 要 的 是 “ 安 全 抽 象 ” 的 核 心 内 含 。 在 我 们 之 前 的 专 栏 文 章 中 提 到 ， “ 抽 象 ” 方 法 曾 被 成 功 用 于 解 决 ， 当 系 统 达 到 一 定 体 量 和 复 杂 度 时 面 临 的 情 况 。 安 全 抽 象 方 法 的 概 念 安 全 抽 象 方 法 的 概 念 安 全 抽 象 的 含 义 是 使 复 杂 的 安 全 模 型 简 单 化 ， 其 目 标 是 使 用 一 种 通 俗 语 言 ， 根 据 安 全 角 色 优 缺 点 定 义 方 法 ， 把 网 络 安 全 生 态 系 统 划 分 为 相 关 的 抽 象 组 件 ， 这 样 我 们 就 能 从 复 杂 的 安 全 模 型 中 得 到 简 单 的 安 全 视 角 。 安 全 抽 象 方 法 的 意 义 安 全 抽 象 方 法 的 意 义 安 全 抽 象 方 法 的 前 提 需 要 深 入 领 会 每 种 安 全 角 色 能 力 （ 安 全 颗 粒 ） ， 其 目 的 在 于 ， 当 相 应 的 有 针 对 性 的 攻 击 发 生 时 ， 能 够 快 速 了 解 安 全 事 件 ， 从 中 发 现 威 胁 产 生 的 实 质 。 安 全 抽 象 法 能 够 快 速 识 别 安 全 事 件 ， 让 组 织 机 构 能 充 分 部 署 相 应 的 最 佳 安 全 防 护 策 略 去 解 决 威 胁 。 当 处 理 真 实 威 胁 时 ， 这 种 抽 象 过
程 可 以 做 到 精 心 调 配 ， 反 应 及 时 准 确 。 有 些 人 可 能 觉 得 这 不 可 能 。 当 然 ， 这 是 一 个 巨 大 的 挑 战 ， 但 并 非 不 可 能 ， 因 为 在 过 去 几 年 ， 一 些 重 大 技 术 改 变 正 悄 然 发 生 ： A P I ： 基 于 重 要 客 户 和 供 应 商 需 求 的 A P I 设 计 发 展 比 以 往 更 具 预 测 性 和 稳 定 性 。 S D D C & N F V   ： 客 户 对 “ 开 放 性 ” 和 “ 可 编 程 性 ” 的 需 求 ， 促 进 底 层 网 络 技 术 的 整 合 、 定 制 和 自 动 化 ， 使 其 更 加 适 合 他 们 的 自 身 业 务 需 求 。 A I ： 人 工 智 能 技 术 的 进 步 发 展 显 著 ， 特 别 是 机 器 学 习 技 术 可 以 实 现 分 类 算 法 的 人 为 认 知 理 解 。 所 有 这 些 技 术 都 是 安 全 抽 象 方 法 成 为 现 实 操 作 的 基 础 。 复 杂 安 全 模 型 的 抽 象 化 包 含 两 层 意 思 ： 按 照 不 同 的 检 测 、 侦 查 、 缓 解 或 修 复 能 力 对 安 全 设 备 进 行 分 析 分 类 ， 这 是 一 个 持 续 的 过 程 ， 因 为 安 全 产 品 的 持 续 更 新 将 会 产 生 新 的 安 全 数 据 和 能 力 （ 例 如 每 周 的 入 侵 攻 击 数 据 库 更 新 、 恶 意 软 件 哈 希 值 更 新 等 ） 。 通 过 海 量 的 日 志 文 件 分 析 和 安 全 目 标 分 类 ， 把 威 胁 抽 象 化 。 机 器 学 习 机 器 学 习 机 器 学 习 技 术 着 力 解 决 ， 在 学 习 过 程 中 ， 如 何 分 配 一 个 新 的 数 据 点 到 一 个 数 据 集 群 的 问 题 。 在 网 络 安 全 问 题 中 ， 这 些 数 据 点 可 以 想 像 为 I D S / I P S 数 据 库 中 的 攻 击 签 名 ， 恶 意 软 件 名 称 、 特 征 、 哈 希 ， 或 安 全 规 则 等 ， 而 数 据 集 群 则 代 表 不 同 的 安 全 目 标 。 各 种 集 群 都 有 不 同 的 安 全 含 义 （ 威 胁 意 图 或 防 护 目 标 ） 。 该 过 程 如 下 图 所 示 ： 根 据 上 面 的 说 明 ， 很 明 显 ， 通 过 分 析 了 解 安 全 日 志 （ 右 边 的 威 胁 数 据 集 群 ） ， 可 以 非 常 容 易 地 关 联 出 相 应 的 最 佳 安 全 防 护 策 略 或 能 力 （ 左 边 的 防 护 数 据 集 群 ） 。
以 下 是 一 个 把 攻 击 日 志 和 安 全 意 图 （ 安 全 颗 粒 ） 中 的 安 全 功 能 进 行 分 类 的 具 体 例 子 ， 其 中 包 括 了 选 择 分 类 好 的 威 胁 数 据 点 ， 以 及 对 应 的 威 胁 结 果 项 ： 机 器 学 习 在 创 建 抽 象 视 图 中 起 着 重 要 作 用 。 在 同 一 硬 币 的 两 面 中 ， 安 全 功 能 和 威 胁 本 身 如 影 随 形 ， 而 机 器 学 习 能 有 助 于 创 建 一 个 直 观 的 自 适 应 安 全 分 类 ， 从 而 提 高 海 量 安 全 数 据 的 分 析 能 力 。 同 时 ， 机 器 学 习 的 即 时 数 据 关 联 性 也 将 大 大 简 化 攻 击 事 件 的 调 查 难 度 ， 并 最 终 匹 配 出 相 应 的 最 佳 安 全 应 对 策 略 。 机 器 学 习 分 类 算 法 的 价 值 超 越 单 纯 聚 类 行 为 ， 这 些 算 法 可 以 工 作 在 任 何 数 据 源 点 和 组 成 的 安 全 事 件 集 群 中 ， 例 如 ， 在 不 需 要 知 道 具 体 功 能 的 前 提 下 ， 为 那 些 底 层 的 安 全 产 品 划 分 安 全 能 力 意 图 。 这 意 味 着 ， 创 建 的 安 全 分 类 可 以 被 认 为 是 一 个 抽 象 层 ， 并 适 用 于 任 何 大 中 型 组 织 的 现 有 安 全 配 置 。 无 论 哪 个 种 类 型 的 安 全 厂 商 或 组 织 使 用 ， 都 能 提 供 所 需 的 明 确 分 类 。 抽 象 在 很 多 实 例 中 已 经 被 证 明 是 一 个 非 常 成 功 的 概 念 ， 应 该 得 到 安 全 行 业 的 更 多 采 用 和 关 注 。 T C P / I P 的 O S I 通 信 模 型 、 智 能 手 机 的 A P P 平 台 （ 如 i O S ） 和 网 页 设 计 平 台 都 是 抽 象 模 型 的 典 范 。 总 结 总 结 在 网 络 安 全 领 域 ， 安 全 抽 象 方 法 可 以 创 造 根 本 性 的 改 变 ， 能 简 单 及 时 地 应 用 于 大 量 威 胁 识 别 、 调 查 和 缓 解 过 程 。 在 网 络 安 全 领 域 ， 安 全 抽 象 方 法 可 以 创 造 根 本 性 的 改 变 ， 能 简 单 及 时 地 应 用 于 大 量 威 胁 识 别 、 调 查 和 缓 解 过 程 。 安 全 抽 象 的 清 晰 表 述 可 以 帮 助 组 织 机 构 有 效 识 别 每 种 安 全 攻 击 事 件 的 类 型 和 起 源 ， 并 匹 配 出 最 佳 可 用 的 安 全 对 策 。 在 这 方 安 全 抽 象 的 清 晰 表 述 可 以 帮 助 组 织 机 构 有 效 识 别 每 种 安 全 攻 击 事 件 的 类 型 和 起 源 ， 并 匹 配 出 最 佳 可 用 的 安 全 对 策 。 在 这 方 面 ， 一 些 相 关 的 安 全 资 源 已 经 成 型 ， 我 们 要 做 的 就 是 ， 学 习 并 有 效 整 合 应 用 它 们 。 面 ， 一 些 相 关 的 安 全 资 源 已 经 成 型 ， 我 们 要 做 的 就 是 ， 学 习 并 有 效 整 合 应 用 它 们 。 * * 参 考 来 源 ： s e c u r i t y w e e k ， F B 小 编 c l o u d s 编 译 ， 转 载 请 注 明 来 自 F r e e B u f . C O M 。
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