网络安全事件关联分析技术与工具研究

当前,以APT为代表的新型网络安全攻击事件频发并造成了巨大危害,其定制性、隐蔽性、持续性等特点使得传统攻击检测方法难以奏效。然而,随着大数据技术的日益发展,对各类安全相关事件及系统运行环境信息进行了有效关联,使得有效识别这类攻击和威胁成为可能,安全事件关联分析技术也随之应运而生。首先阐述了安全事件关联分析技术的重要性及其目标意义;然后对现有的安全事件关联分析技术进行了综述,从基于属性特征的关联分析、基于逻辑推理的关联分析、基于概率统计的关联分析、基于机器学习的关联分析等方面,分析描述了现有各种安全事件关联分析技术的机理及其优缺点;最后对现有的开源安全事件关联分析软件进行了综述,从应用场景、编程语言、用户接口以及关联方法等角度进行了综合比较。     

基于开源工具集的大数据网络安全态势感知及预警架构

对信息系统安全防护而言,大数据是一把双刃剑。信息量的巨增使得数据价值密度更小,给APT等攻击行为提供了更好的藏身环境;但大数据处理技术对海量数据的聚合、挖掘和分析又使得准确检测及预测攻击威胁成为可能。为增强信息系统的威胁感知与攻击预警能力,构建大数据威胁处理平台势在必行。基于最新的开源大数据组件集,构建了集数据收集整理、数据存储、离线分析发现、实时关联检测、威胁预警和态势呈现等功能于一体的、支持全流程安全事件处理过程的、完整的网络安全态势感知及预警架构,与现有同类平台架构相比,其具有高可用、可扩展、易部署等特点,且能较好地支持威胁情报的引入。