基于大数据的网络安全分析
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
基于大数据的网络安全
分析
Company number:【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
基于大数据的网络安全分析
作者:蓝盾研发中心-刘峰今年接手SOC产品研发,产品经理一直强调核心是事件关联分析,数据大集中后挖掘各种安全隐患,实时性关联分析以及识别或预防各种未知的攻击是技术难点。了解了一下,SOC已进入时代,随着大数据技术的成熟,各个竞争对手都引入大数据平台解决先前无法解决的各种技术问题,比如大数据量存储、实时在线分析,以及各种机器挖掘技术,虽然有技术难度,但比较好的是大数据技术最近才成熟流行起来,大型的互联网公司和运营商虽然已掌握,但大部分公司和产品还未采用或者正在研发,大家基本上都在同一个起跑线上,由于大数据必须与业务紧密结合才能发挥价值,对我们来说是一个机会,正好赶上。
当前的挑战
当前网络与信息安全领域,正面临着全新的挑战。一方面,伴随大数据和云计算时代的到来,安全问题正在变成一个大数据问题,企业和组织的网络及信息系统每天都在产生大量的安全数据,并且产生的速度越来越快。另一方面,国家、企业和组织所面对的网络空间安全形势严峻,需要应对的攻击和威胁变得日益复杂,这些威胁具有隐蔽性强、潜伏期长、持续性强的特点。
面对这些新挑战,现有安全管理平台的局限性显露无遗,主要体现在以下三个方面
1.数据处理能力有限,缺乏有效的架构支撑:当前分析工具在小数据量时有效,在大
数据量时难以为继,海量异构高维数据的融合、存储和管理遇到困难;安全设备和网络应用产生的安全事件数量巨大,IDS误报严重,一台IDS系统,一天产生的安全事件数量成千上万,通常99%的安全事件属于误报,而少量真正存在威胁的安全事件淹没在误报信息中,难以识别;
2.威胁识别能力有限,缺乏安全智能:安全分析以基于规则的关联分析为主,只能识
别已知并且已描述的攻击,难以识别复杂的攻击,无法识别未知的攻击;安全事件之间存在横向和纵向方面(如不同空间来源、时间序列等)的关系未能得到综合分析,因此漏报严重,不能实时预测。一个攻击活动之后常常接着另外一个攻击活动,前一个攻击
活动为后者提供基本条件;一个攻击活动在多个安全设备上产生了安全事件;多个不同来源的安全事件其实是一种协作攻击,这些都缺乏有效的综合分析
3.安全预判能力有限,缺乏对抗能力:安全运营以被动应急响应为主,难以对风险进
行提前的评估与研判,总是疲于救火。
时代来临
以大数据分析架构为支撑,以业务安全为导向,构建起以数据为核心的安全管理体系,强调更加主动、智能地对企业和组织的网络安全进行管理和运营。
在DT时代,的核心要素是:业务、主动、智能、大数据。
业务用户的业务系统是安全的终极保障对象,以业务为核心的安全就是要从业务四要素(支撑环境、流程、数据和人)出发去保障业务安全,并通过建立指标体系来度量安全效果。
主动强调构建主动的安全机制,进行前摄性的安全防御,包括集成漏洞管理、配置核查,并引入外部威胁情报,进行积极的安全预警和主动运维。
智能强调建立起智能化的安全分析能力,既要保留现有基于规则的关联分析,也要利用更加丰富的情境数据(漏洞、情报、身份、资产等信息)进行情境关联,更要借助诸如行为分析、机器学习、数据挖据等技术来做到知所未知。
大数据大数据时代的安全管理必然是数据驱动的,必须以大数据架构为支撑,基于大数据技术重新构建信息采集、数据融合、事件存储、高级安全分析、态势感知和可视化等安全管理能力。
事件关联分析场景介绍
对于每套系统管理都有它的安全防护措施,只不过是安全孤岛,但是万物之间必然有它的联系,将这些日志联系到一起分析,就是关联分析,这里关联的好坏就决定于他的关联库、关联规则和知识库。
场景一
针对一个典型的网络构成如下图,介绍基本的关联分析过程:
1.路由器记录所有数据包通过的信息
2.防火墙根据指定的策略记录下所有允许和丢弃的数据包访问信息
3.IDS对所有数据检测后,记录可疑数据包的告警信息
4.应用服务器记录对各种服务的访问信息以及进行的文件操作
5.
⏹场景二
对于WEB漏洞发起的攻击包检测,通常经历下面几步:
1.IDS检查到对目标WEB服务器的漏洞攻击包
2.检查路由器日志,触发告警的包是否通过路由器
3.分析防火墙日志,过滤器是否拦截攻击包
4.检查服务器文件完整性,运行Tripwire检查文件完整性,查看文件权限是否修改
5.分析syslog输出或服务器事件日志,检查攻击是否真正发生
通过上述分析,基本确定一个攻击事件是否发生,需要通过分析许多相关设备日志信息,同时能够追溯到攻击源,从全局来观察攻击事件的开始、发展、结束过程以及是否造成危害
⏹场景三
1.比如在VPN服务器日志显示张三3:00钟,从外面登陆到内部网
2.在3:05分登陆FTP服务器,并在FTP服务器上下载了某个文件
3.在门禁系统的日志显示张三在不久前刚刚进入办公区域
这三个日志可以关了出一个安全事件
⏹场景四
1.某公司核心数据库前端部署了防火墙系统,某日安全系统监测发现张三登陆了MyS QL
数据库服务器
2.但是在防火墙日志中并没有发现张三的访问日志
这说明张三很有可能绕过防火墙直接登陆数据库服务器
⏹场景五
1.网络中OpenVAS扫到某台Linux主机存在的 Scoreboard(本地安全限制绕过)漏洞
2.与此同时,NIDS检测到了一个正在对该主机漏洞扫描的尝试攻击事件,如果此时该Linux
服务器打上了相应补丁,则关联分析结果不会报警,如果没有,此时应该会产生报警
关联分析类型
数据关联:将多个数据源的数据进行联合(Association)、相关(Correlation)或组合(Combination)分析,以获得高质量的信息。它将不同空间设备的日志,不同时间序列存在的问题进过特定关联方法结合在一起,最终确定工具的分析方法。
交叉关联:它是最常见的数据关联方式,可以将安全事件与网络拓扑、系统开放的服务、设备存在的漏洞进行关联匹配,以分析攻击成功的可能性。利用这种关联方法可以检测到某些威胁,并实现自动响应(比如发出告警等)。