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2019-8-31 00:02| 發布者: 俄羅斯方塊| 查看: 94| 評論: 0

摘要: 網絡安全態勢感知那些事兒▼網絡安全態勢感知是一種基于環境的動態、整體地洞悉安全風險的能力,是以安全大數據為基礎,從全局視角提升對安全威脅的發現識別、理解分析、響應處置能力的一種方式,最終是為決策和行動 ...

網絡安全態勢感知那些事兒

網絡安全態勢感知是一種基于環境的動態、整體地洞悉安全風險的能力,是以安全大數據為基礎,從全局視角提升對安全威脅的發現識別、理解分析、響應處置能力的一種方式,最終是為決策和行動服務,是安全能力的落地。

中美網絡安全態勢感知發展狀況

要完成態勢感知的建設目標,既需要采集多源異構的安全數據,也需要通過數據/事件檢測分析平臺進行檢測分析,同時也離不開安全分析師的人工專業分析。可以說,鑒于目前的技術水平,以及還處于初級階段,分析師是態勢感知的最重要部分,是確定態勢感知項目成敗的關鍵因素。成功的態勢感知系統必須考慮到人工分析的因素,引入專業的安全分析師來進行輔助分析,并通過提供好的平臺工具和流程來支撐他們高效完成工作。

網絡安全態勢感知之大數據采集及預處理

網絡安全態勢感知的應用中,按照數據來源和特點可以將數據分為四類。一是環境業務類數據,主要包括被感知環境中的各類資產和屬性;二是網絡層面數據,主要包括包捕獲數據、會話或流數據、包字符串數據;三是主機層面日志數據,包括各種系統、應用所產生的日志數據等;四是告警數據,通常來自IDS防火墻等安全設備或軟件的報警信息。

網絡安全態勢感知之大數據存儲與管理

介紹網絡安全態勢感知可能會用到的幾種大數據存儲與管理技術,包括:分布式文件系統、分布式數據庫、分布式協調系統、非關系型數據庫、資源管理調度。

網絡安全態勢感知之大數據處理與分析

介紹與網絡安全態勢感知相關的大數據處理與分析技術,包括用來進行靜態數據處理的批量數據處理框架、用來進行動態數據實時計算的流式計算框架、用來進行交互式數據查詢的交互式數據分析框架以及用來進行圖結構數據處理的新型圖計算框架等。

網絡安全態勢感知之大數據可視化

可視化可以說是傳統數據可視化的一個繼承和延伸,它是指將大規模海量數據集中的數據以圖形圖像形式表示,并利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。其基本思想是將數據庫中每個數據項作為單個圖元素表示,并以大量的數據集構成數據圖像,將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示出來,方便人們從不同維度來觀察數據,進而對數據進行更深入的觀察和分析。

網絡安全態勢感知之美國大數據實踐經驗

2016年5月16日,美國國防部國防信息系統局(DISA)發布了《大數據平臺和網絡分析態勢感知能力》文件,簡要介紹了該機構的大數據平臺(BDP)及其網絡分析態勢感知能力(CSAAC)。DISA通過大數據平臺和網絡分析態勢感知能力方案的結合,構建了一套具有宏觀視角的系統,有效地幫助安全運營人員找到問題的答案,從而做出正確合理的指揮控制決策。該項目也為我國開展大數據平臺和網絡安全態勢感知能力建設提供一定的指導。

網絡安全態勢感知涉及的數據范圍

數據是態勢感知的輸入和要素提取源。網絡領域的攻防對抗不斷升級,其本質還是雙方知識的較量,無論是攻擊方還是防守方,誰能夠率先從海量數據中篩選和分析出有價值的內容,誰就能在攻防中占據先機。

網絡安全態勢感知之數據采集

數據的采集處理對整個態勢提取、分析和呈現有著重要的影響,如果數據分析不清、數據采集混亂,態勢提取將無法實現,繼而整個態勢感知將成為無源之水、無本之木。

網絡安全態勢感知之數據預處理

預處理的目的是保證從數據采集、存儲直到分析、可視化的整個過程中不引入太多錯誤和無關的數據。本文將對數據預處理的主要內容和幾種典型的數據預處理方法進行介紹和說明。

網絡安全態勢感知之入侵檢測與安全分析

對態勢的理解是人們組合、分析、解讀和保留信息的過程。在態勢提取的基礎上,我們可以采取一系列方法和技術來對安全態勢進行進一步的理解和處理,這其中包括安全檢測和分析、態勢指標構建和態勢評估等。

網絡安全態勢感知之態勢指標構建

指標體系中指標的選取直接反映出評估人員對于態勢評估的決策思路和評估的角度,并影響著所建立起的態勢指標體系的應用范圍和最終的評估結果。所以,態勢指標的構建對態勢感知具有重要的意義。

網絡安全態勢感知之態勢評估

態勢評估在網絡安全態勢感知研究中占有重要的地位和作用,它是整個網絡安全態勢感知全過程的重點和關鍵環節。所謂安全態勢評估,是指通過匯總、過濾和關聯分析網絡安全設備等產生的安全事件,在構建安全指標的基礎上建立合適的數學模型,對網絡系統整體上所遭受的安全威脅程度進行評估,從而分析出網絡遭受攻擊所處階段,全面掌握網絡整體的安全狀況。有的時候,態勢理解等同于態勢評估,或者說態勢理解的核心就是態勢評估。

網絡安全態勢感知之態勢可視化

從數據可視化基本理論、態勢可視化定義、可視化設計原則和思路、態勢可視化形式等方面,帶領您快速瀏覽態勢可視化涉及的關鍵問題。

網絡安全態勢感知之典型態勢預測

對灰色理論預測、時間序列預測和回歸分析預測這三種典型且常見的定量預測方法模型進行說明,以便您掌握基本的網絡安全態勢預測方法。

網絡安全態勢感知之智能態勢預測

的方法對非線性時間序列數據具有很強的逼近和擬合能力,許多研究人員將其應用于非線性時間序列的預測中并取得了較好的效果,典型的如神經網絡、支持向量機、遺傳算法等智能預測方法。此類方法的優點是具有自學習能力,中短期預測精度較高,需要較少的人為參與。但是也存在一定的局限,如神經網絡存在泛化能力弱,易陷入局部極小值等問題;支持向量機的算法性能易受懲罰參數、不敏感損失參數等關鍵參數的影響;而遺傳算法的進化學習機制較為簡單等。本文將對幾種常見的人工智能用于態勢預測的方法進行介紹和說明

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