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具备安全态势感知能力的安全管理平台

發(fā)布時間:2024/9/20 编程问答 50 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 具备安全态势感知能力的安全管理平台 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

1?安全態(tài)勢感知概述
1.1?態(tài)勢感知溯源

如果追根溯源,態(tài)勢感知(SituationAwareness)這個概念來自我國古代的《孫子兵法》。而現(xiàn)代意義上的態(tài)勢感知研究也來自于戰(zhàn)爭的需要,在二戰(zhàn)后美國空軍對提升飛行員空戰(zhàn)能力的人因工程學(xué)(HumanFactor)研究過程中被提出來,至今仍然是軍事科學(xué)領(lǐng)域的重要研究課題。后來,態(tài)勢感知漸漸被信息技術(shù)(IT)領(lǐng)域所采用,屬于人工智能(Artificial Intelligence)范疇。
一般地,態(tài)勢感知的核心部分可以理解為一個漸進(jìn)明晰的過程,借鑒人工智能領(lǐng)域的黑板系統(tǒng)(BlackboardSystem),可由下圖所示的三級模型來表示:

圖:態(tài)勢感知核心過程示意圖

它通過態(tài)勢要素獲取,獲得必要的數(shù)據(jù),然后通過數(shù)據(jù)分析進(jìn)行態(tài)勢理解,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對未來短期時間內(nèi)的態(tài)勢預(yù)測。注意,態(tài)勢感知最終達(dá)成的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)對未來的短期預(yù)測,是一個動態(tài)、準(zhǔn)實(shí)時系統(tǒng)。 1.2?安全態(tài)勢感知 在上個世紀(jì)末90年代,態(tài)勢感知才被引入到信息技術(shù)安全領(lǐng)域,并首先用于對下一代***檢測系統(tǒng)的研究,出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知(NetworkSituation Awareness),或者安全態(tài)勢感知(Security SituationAwareness)的概念。本文中,SA特指安全態(tài)勢感知。 目前,對于安全態(tài)勢感知尚無統(tǒng)一定義,以下給出幾個描述性定義: 定義1(來自維基百科):態(tài)勢感知是指一定時間和空間內(nèi)環(huán)境因素的獲取,理解和對未來短期的預(yù)測。 定義 2:所謂網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢是指由各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備運(yùn)行狀況、網(wǎng)絡(luò)行為以及用戶行為等因素所構(gòu)成的整個網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前狀態(tài)和變化趨勢。網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知是指在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,對能夠引起網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢發(fā)生變化的安全要素進(jìn)行獲取、理解、顯示以及預(yù)測最近的發(fā)展趨勢。   2?安全態(tài)勢感知模型 說到態(tài)勢感知,就必須提到數(shù)據(jù)融合(DataFusion)。數(shù)據(jù)融合是指將來自多個信息源的數(shù)據(jù)收集起來,進(jìn)行關(guān)聯(lián)、組合,提升數(shù)據(jù)的有效性和精確度??梢钥闯?#xff0c;數(shù)據(jù)融合的研究與態(tài)勢感知在很多方面都是相似的。目前,大部分安全態(tài)勢感知的模型都是基于美國的軍事機(jī)構(gòu)JDL 給出的數(shù)據(jù)融合模型衍生出來的。如下圖所示,為我們展示了一個典型的安全態(tài)勢感知模型:

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圖:一個典型的態(tài)勢感知模型 在這個基于人機(jī)交互的模型中,態(tài)勢感知的實(shí)現(xiàn)被分為了5個級別(階段),首先是對IT資源進(jìn)行要素信息采集,然后經(jīng)過不同級別的處理及其不斷反饋,最終通過態(tài)勢可視化實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。5個處理級別分為是:


  • 數(shù)據(jù)預(yù)處理:可選的級別,對于部分不夠規(guī)整的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,例如用戶分布式處理、雜質(zhì)過濾,等等。
  • 事件提取:是指要素信息采集后的事件標(biāo)準(zhǔn)化、修訂,以及事件基本特征的擴(kuò)展。
  • 態(tài)勢評估:包括關(guān)聯(lián)分析和態(tài)勢分析。態(tài)勢評估的結(jié)果是形成態(tài)勢分析報告和網(wǎng)絡(luò)綜合態(tài)勢圖,為網(wǎng)絡(luò)管理員提供輔助決策信息。
  • 影響評估:它將當(dāng)前態(tài)勢映射到未來,對參與者設(shè)想或預(yù)測行為的影響進(jìn)行評估。
  • 資源管理、過程控制與優(yōu)化:通過建立一定的優(yōu)化指標(biāo),對整個融合過程進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控與評價,實(shí)現(xiàn)相關(guān)資源的最優(yōu)分配。
當(dāng)前,態(tài)勢感知領(lǐng)域還有一個發(fā)展方向是復(fù)雜事件處理(Complex EventProcessing,簡稱CEP),主要應(yīng)用于金融、能源等行業(yè)的商業(yè)智能分析過程。基于CEP,學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界也提出了一些態(tài)勢感知的模型。我們以后會專門論述CEP在安全事件管理領(lǐng)域的運(yùn)用,本文不再討論。
? 應(yīng)當(dāng)說,到目前為止,安全態(tài)勢感知大體上處于學(xué)術(shù)界研究領(lǐng)域,核心的技術(shù)還有待于突破,包括數(shù)據(jù)融合技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、模式識別技術(shù)等,尤其是對態(tài)勢預(yù)測的研究尚處于起步階段,整體上距離產(chǎn)品化還有不少的距離。
但是,基于安全態(tài)勢感知理論,部分技術(shù)已經(jīng)可以指導(dǎo)現(xiàn)在的產(chǎn)品研發(fā),并且一部分較成熟技術(shù)和模型已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品化和商業(yè)化。
  3?實(shí)例分析:安全管理系統(tǒng)的態(tài)勢感知模型
下圖展示了一個安全管理系統(tǒng)的態(tài)勢感知模型:

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圖:態(tài)勢感知模型 整個模型分為以下幾個主要部分:


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  • 要素信息采集:在SOC2.0中,要素信息至少應(yīng)該包括IT資產(chǎn)信息、拓?fù)湫畔ⅰ⑷觞c(diǎn)信息、IT資源性能和運(yùn)行狀態(tài)信息、各種告警、警報、事件、日志,等等。
  • 事件歸一化:對采集上來的各種要素信息進(jìn)行事件標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、并對原始事件的屬性進(jìn)行擴(kuò)展,例如增加地理位置信息,增加 CIA安全屬性,增加分類屬性,等等。在事件歸一化過程中最重要的就是統(tǒng)一事件的嚴(yán)重等級和事件的意圖及結(jié)果。事件歸一化為后續(xù)的事件分析提供了準(zhǔn)備。一方面,事件會進(jìn)入實(shí)時事件庫,供態(tài)勢評估使用,另一方面,事件會同時進(jìn)入歷史事件數(shù)據(jù)庫,進(jìn)行持久化存儲,為歷史數(shù)據(jù)挖掘、追蹤及分析服務(wù)。此外,歸一化后的事件可以直接可視化展示在用戶界面上。
  • 事件預(yù)處理:也是對采集上來的各種要素信息進(jìn)行事件標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理。事件預(yù)處理尤其是指采集具有專項(xiàng)信息采集和處理能力的分布式模塊。例如,某個預(yù)處理模塊通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議抓包的方式對數(shù)據(jù)庫訪問操作進(jìn)行解析,并轉(zhuǎn)變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)化事件。事件預(yù)處理是可選的處理過程。
  • 態(tài) 勢評估:包括關(guān)聯(lián)分析(Correlation Analysis)、態(tài)勢分析(Situation? Analysis)、態(tài)勢評價(Situation Evaluation),核心是事件關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析就是要使用采用數(shù)據(jù)融合(Data Fusion)技術(shù)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)從時間、空間、協(xié)議等多個方面進(jìn)行關(guān)聯(lián)和識別。態(tài)勢評估的結(jié)果是形成態(tài)勢評價報告和網(wǎng)絡(luò)綜合態(tài)勢圖,借助態(tài)勢可視化為管理員提供輔助決策信息,同時為更高階段的業(yè)務(wù)評估提供輸入。
  • 業(yè)務(wù)評估:包括業(yè)務(wù)風(fēng) 險評估(Business Risk Assessment)和業(yè)務(wù)影響評估(Business Impact Assessment),還包括業(yè)務(wù)合規(guī)審計(jì)(BusinessComplianceAudit)。業(yè)務(wù)風(fēng)險評估主要采用面向業(yè)務(wù)的風(fēng)險評估方法,通過業(yè)務(wù)的價值、弱點(diǎn)和威脅情況得到量的出業(yè)務(wù)風(fēng)險數(shù)值;業(yè)務(wù)影響評估主要分析業(yè)務(wù)的實(shí)際流程,獲知業(yè)務(wù)中斷帶來的實(shí)際影響,從而找到業(yè)務(wù)對風(fēng)險的承受程度。
  • 預(yù)警與響應(yīng):態(tài)勢評估和業(yè)務(wù)評估的結(jié)果都可以送入預(yù)警與響應(yīng)模塊,一方面借助態(tài)勢可視化進(jìn)行預(yù)警展示,另一方面,送入流程處理模塊進(jìn)行流程化響應(yīng)與安全風(fēng)險運(yùn)維。
  • 流程處理:主要是指按照運(yùn)維流程進(jìn)行風(fēng)險管理的過程。在網(wǎng)神SecFox安全管理體系中,該功能是由獨(dú)立的運(yùn)維管理系統(tǒng)(OperationManagement System)擔(dān)當(dāng)。
  • 用戶接口(態(tài)勢可視化):實(shí)現(xiàn)安全態(tài)勢的可視化、交互分析、追蹤、下鉆、統(tǒng)計(jì)、分布、趨勢,等等,是用戶與系統(tǒng)的交互接口。態(tài)勢感知系統(tǒng)的運(yùn)行需要用戶的主動參與,而不是一個自治系統(tǒng)。
  • 歷史數(shù)據(jù)分析:這部分實(shí)際上不屬于態(tài)勢感知的范疇。我們已經(jīng)提到,態(tài)勢感知是一個動態(tài)準(zhǔn)實(shí)時系統(tǒng),他偏重于對信息的實(shí)時分析和預(yù)測。
  4?SOC2.0與安全態(tài)勢感知的關(guān)系 SOC2.0強(qiáng)調(diào)要利用安全態(tài)勢感知技術(shù)去進(jìn)行業(yè)務(wù)連續(xù)性管理和業(yè)務(wù)風(fēng)險管理,包括利用數(shù)據(jù)融合、復(fù)雜事件處理技術(shù)去進(jìn)行業(yè)務(wù)影響評估,以及業(yè)務(wù)安全風(fēng)險評估。 而傳統(tǒng)的SOC1.0在這方面則有所欠缺。首先,SOC1.0采集的態(tài)勢要素信息不全面,尤其是缺少網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋽?shù)據(jù),以及IT資源的可用性數(shù)據(jù);其次,SOC1.0的風(fēng)險評估過程沒有面向業(yè)務(wù),僅僅針對資產(chǎn),風(fēng)險分析的結(jié)果無法指導(dǎo)客戶的業(yè)務(wù)運(yùn)營保障;再次,SOC1.0沒有業(yè)務(wù)評估這個處理階段;最后,缺乏態(tài)勢可視化的手段,局限于統(tǒng)計(jì)、分布圖表,缺少對安全威脅事件的可視化展示與交互式分析。 在SOC2.0的理念中,安全態(tài)勢感知系統(tǒng)相當(dāng)于人體的神經(jīng)系統(tǒng)。單點(diǎn)防御設(shè)備——包括防火墻、***檢測、漏洞掃描系統(tǒng),等等——相當(dāng)于神經(jīng)元,SOC2.0管理中心相當(dāng)于神經(jīng)中樞——大腦,而事件的處理過程就相當(dāng)于神經(jīng)傳導(dǎo)和處理過程。從這個角度來看,SOC2.0處理數(shù)據(jù)、將信息變成知識的過程與人腦的對外界信息的感知過程是類似的。 無論具體實(shí)現(xiàn)的技術(shù)和手段如何,SOC2.0的目標(biāo)就是要為用戶的IT資源及其業(yè)務(wù)系統(tǒng)穿上一件保護(hù)外套,部署一套全方位的安全保障體系(態(tài)勢感知網(wǎng)絡(luò)),如下圖所示:

 5?小結(jié)

通過對態(tài)勢感知模型的分析,可以發(fā)現(xiàn),下一代安全管理平臺(SOC2.0)在信息處理過程中具有數(shù)據(jù)融合(DataFusion)的特點(diǎn),因而天然可以作為態(tài)勢感知理論和技術(shù)的應(yīng)用載體。同時,態(tài)勢感知相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和成熟有助于SOC2.0為用戶抽取出有價值的安全信息和安全知識。 最后,安全態(tài)勢感知技術(shù)的突破和應(yīng)用還為將來的安全管理平臺(SOC)作為網(wǎng)絡(luò)可生存性(NetworkSurvivability)的控制中樞提供了基礎(chǔ)支撐。   6 主要參考文獻(xiàn)

[1] Mica R. Endsley. Toward a Theory of Situation Awareness in Dynamic Systems. Human Factors Journal.199537(1) :32-64.

[2] Tim Bass, Intrusion Detection Systems and Multisensor Data Fusion, Communications of the ACM, April 2000/ Vol.43.No.4, pp. 99-105.

[3] White, F.E., A Model for Data Fusion, Proc. 1st National, Symposium on Sensor Fusion, 1988.

[4] Tim Bass, Multisensor Data Fusion for Next Generation Distributed Intrusion Detection Systems, 1999 IRIS National Symposium on Sensor and Data Fusion, 24-27 May 1999.

[5] James Llinas, Christopher Bowman et al., Revisiting the JDL Data Fusion Model II, Proceedings of the Seventh International Conference on Information Fusion., 2004.

[6] 韋勇, 連一峰, 基于日志審計(jì)與性能修正算法的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估模型, 計(jì)算機(jī)學(xué)報, 2009.4, 32(4): 763-772.


? 【后記】對態(tài)勢感知(Situation Awareness)的研究始于03年,當(dāng)時更多的是研究性質(zhì),為了寫paper,做863(《多信息源智能化安全強(qiáng)審計(jì)系統(tǒng)》項(xiàng)目),后來,漸漸地將它的一些思想運(yùn)用到SOC中,發(fā)現(xiàn)還是不錯的。SA這個詞比較形象地說明了SOC要達(dá)到的一個目標(biāo)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的具备安全态势感知能力的安全管理平台的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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