網(wǎng)絡(luò)安全問題日益突顯，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的飛速發(fā)展，我們面臨的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變得越來越復(fù)雜，應(yīng)用系統(tǒng)不斷增多，API、組件、微服務(wù)等也變得越來越龐大。這種變化為網(wǎng)絡(luò)安全帶來了巨大挑戰(zhàn)，尤其是隨著信息技術(shù)和應(yīng)用方式的不斷進步，我們不再僅面對個體英雄主義式的黑客，而是面臨著有組織、有規(guī)模的群狼式黑客團隊，這些團隊可能代表組織，也可能代表國家。他們的攻擊不再是孤膽式的英雄行為，而是高級、可持續(xù)性的威脅行為。

這篇文章將深入探討當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全面臨的挑戰(zhàn)，以及如何應(yīng)對這些威脅。其中，我們將聚焦于異常行為分析這一關(guān)鍵領(lǐng)域，并介紹不同類型的安全基線分析方法，以提高網(wǎng)絡(luò)安全防御的效果。

1、網(wǎng)絡(luò)安全的新挑戰(zhàn)

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)攻擊已經(jīng)從個體黑客行為演變?yōu)橛薪M織、有計劃的群體行動。這些黑客團隊可能代表著企業(yè)、政府或其他組織，其攻擊手段日益先進，技術(shù)含量不斷提高。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護手段已經(jīng)顯得力不從心，規(guī)則和專家經(jīng)驗的基礎(chǔ)上建立的防護措施無法適應(yīng)當(dāng)今高科技條件下的信息化作戰(zhàn)方式。

個人英雄主義式黑客越來越少，取而代之的是群狼式黑客團隊。這些團隊在攻擊時通常會經(jīng)過詳細(xì)的信息偵察、武器開發(fā)，使用各種技術(shù)手段和社會工程學(xué)方法進行網(wǎng)絡(luò)攻擊。他們可能利用0day、1day、Nday漏洞，采用免殺、進程隱藏、內(nèi)網(wǎng)橫移等技術(shù)手段。這種高級可持續(xù)性威脅行為對傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

2、面對挑戰(zhàn)的思考

為了有效應(yīng)對這種高級可持續(xù)性威脅，必須改變網(wǎng)絡(luò)安全的作戰(zhàn)思維，采用非對稱作戰(zhàn)方式。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全手段猶如機械化部隊，無法適應(yīng)對手在信息化作戰(zhàn)中的靈活變化。我們需要更加靈活、智能的防御手段，而異常行為分析成為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)的關(guān)鍵手段之一。

在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，異常行為分析是指對網(wǎng)絡(luò)中用戶、設(shè)備、系統(tǒng)、進程等各種實體行為進行監(jiān)測和分析，通過發(fā)現(xiàn)與正常行為模式不符的行為，及時識別潛在的威脅并處置。而為了更加準(zhǔn)確地進行異常行為分析，我們需要建立安全基線，以便檢測出偏離基線的異常行為。

3、基線分析方法

統(tǒng)計類的安全基線

統(tǒng)計類的安全基線是通過人工或程序?qū)v史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析得出的。在這種方法中，我們會根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的分布情況，設(shè)定一個正常的數(shù)值范圍，這個數(shù)據(jù)范圍可以是長期固定的也可以是動態(tài)計算的。當(dāng)一段時間內(nèi)的數(shù)值高于或低于這個正常范圍的百分之幾時，就標(biāo)記為異常數(shù)值。這種方法適用于一些常規(guī)性的網(wǎng)絡(luò)行為，但對于復(fù)雜、變化頻繁的行為可能顯得力不從心。

序列類安全基線

由于任何行為都不是固定不變的，有長期的行為習(xí)慣，也有某段時間的行為習(xí)慣，因此可以通過序列類的安全基線更細(xì)化地分析。比如，用戶在不同場景、不同時間范圍內(nèi)的行為差異，如瀏覽網(wǎng)頁路徑、下載文件路徑等用戶訪問序列分析或用戶遍歷分析等。通過對行為的時間先后順序和關(guān)聯(lián)進行分析，形成序列類的安全基線，從而更準(zhǔn)確地識別異常行為。

機器學(xué)習(xí)類安全基線

機器學(xué)習(xí)是一種強大的工具，可用于實現(xiàn)安全基線。監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)是兩種常見的機器學(xué)習(xí)方法。監(jiān)督學(xué)習(xí)利用已知的標(biāo)記數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自行學(xué)習(xí)。常見的算法包括聚類、決策樹、支持向量機等。通過機器學(xué)習(xí)，我們可以更好地建立安全基線，從而識別異常行為。

深度學(xué)習(xí)類安全基線

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種分支，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)類安全基線采用深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等。這些算法能夠更好地處理復(fù)雜的、非線性的關(guān)系，提高異常行為分析的準(zhǔn)確性。

4、如何選擇基線分析

在實際產(chǎn)品開發(fā)中，選擇合適的基線分析方法是至關(guān)重要的。不同的業(yè)務(wù)場景和客戶需求可能需要不同的方法。對于每種行為，都需要進行業(yè)務(wù)建模，分析其特征和規(guī)律，選擇適當(dāng)?shù)幕€分析方法。這樣才能更好地應(yīng)對未知或隱蔽的高級可持續(xù)性威脅。

總體而言，基于統(tǒng)計的方法適用于常規(guī)性的行為，序列類和機器學(xué)習(xí)類方法適用于更為復(fù)雜和變化頻繁的場景，而深度學(xué)習(xí)類方法則更適用于處理非線性關(guān)系和復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)客戶需求和業(yè)務(wù)場景的特點，靈活選擇和組合不同的基線分析方法，以提高網(wǎng)絡(luò)安全的水平。

結(jié)語

隨著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的復(fù)雜化和網(wǎng)絡(luò)威脅的不斷升級，我們需要不斷創(chuàng)新和進步，以更加智能和高效的方式應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)。異常行為分析作為網(wǎng)絡(luò)安全的重要組成部分，通過建立安全基線，能夠更準(zhǔn)確地識別潛在威脅。選擇適當(dāng)?shù)幕€分析方法，結(jié)合機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等先進技術(shù)，將是未來網(wǎng)絡(luò)安全防御的關(guān)鍵。

在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，我們需要走在威脅之前，不僅要了解過去的攻擊手段，更要預(yù)測未來的威脅。通過不斷改進和創(chuàng)新，我們才能更好地保護網(wǎng)絡(luò)安全，確保數(shù)字世界的穩(wěn)定和安全。