安全态势感知的概念与作用
1.安全态势感知的定义
安全态势感知，是基于环境、动态、全面洞察安全风险的能力。它起源于军事领域，最初用于覆盖感知、理解和预测三个层次，随着网络的发展，升级为网络态势感知。在大规模网络环境中，旨对能引起网络态势变化的安全要素进行获取、理解、显示及预测，进而决策行动。
从技术层面看，安全态势感知以安全大数据为基础，借助数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化等技术。它的工作过程包括安全要素采集、处理、分析和结果展示。采集阶段获取流量数据、日志等海量基础数据；处理阶段对数据进行清洗、分类等操作；分析阶段利用先进技术提取安全特征指标；展示阶段将结果直观呈现，为决策提供支持。
安全态势感知具有环境性、动态性和整体性特征。环境性指其应用环境具有广泛性；动态性体现在能实时反映网络环境变化；整体性则意味着从全局视角把握安全状况。它不仅是技术手段，更是安全能力的落地，最终目标是为网络安全决策与行动提供有力依据。
2.安全态势感知在网络安全中的作用
安全态势感知在网络安全中发挥着不可替代的重要作用，提升了网络安全防护能力。
它能够有效提升网络安全防护能力。通过实时、动态、全面的监测和分析网络环境中的各类安全要素，安全态势感知可及时发现潜在安全威胁，预测可能的攻击行为，为制定安全策略提供决策支持。就像深信服科技股份有限公司金融事业部技术总监岳衍所说，态势感知作为主动防御新技术，受到广泛关注和认可，政府、监管机构、企业等纷纷建设和应用态势感知系统。
在应对主要安全威胁方面，安全态势感知也表现突出。面对教育系统等关键领域日益增多的APT攻击等复杂威胁，安全态势感知的全天候、体系化、全链条安全保障体系，能更有效、更快速地应对有组织的网络攻击或入侵威胁。通过收集分析数据流量、用户行为等信息，迅速发现潜在威胁，使安全团队在攻击发生前就能采取防御措施，避免或减少损失。
3.安全态势感知与传统安全防护手段的区别
安全态势感知与传统安全防护手段在多个方面存在差异。
在检测方面，传统安全防护主要以遵循规则加特征库的方式处理威胁，存在业务与操作系统更新不及时、特征库更新滞后等问题，对未知威胁和新攻击手段难以有效识别。而安全态势感知通过大数据关联分析，能从全局视角发现潜在威胁，不仅关注单个安全事件，还分析事件间的关联性，及时发现异常行为。
响应上，传统安全防护往往是事后被动响应，在安全事件发生后进行处理，损失已难以挽回。安全态势感知则具备实时响应能力，能根据当前态势值预测未来态势，实现提前预警，让安全团队在攻击发生前就采取行动，主动防御。
从整体上看，传统安全防护手段较为分散，各产品独立运作，缺乏系统性，难以应对复杂多变的网络攻击。安全态势感知则将各类安全信息整合，形成一个整体，从宏观角度把握网络安全状况，为用户提供全面的安全解决方案，使网络安全防护更具针对性和有效性。

构建安全态势感知体系的必要性和目标
1.构建安全态势感知体系的必要性
在当今数字化时代，构建安全态势感知体系已成为提升网络安全防护能力的必然选择。网络技术的飞速发展让网络攻击愈发猖獗，攻击手段不断翻新，攻击目标也从传统领域向关键基础设施、供应链等新领域扩展。
从国家和社会层面看，网络安全关乎国家安全和社会稳定。关键信息基础设施一旦遭受攻击，可能导致公共服务中断、经济损失甚至社会动荡。党的十九届四中全会提出要建立健全网络综合治理体系，全面提高网络治理能力，构建安全态势感知体系正是落实这一要求的重要举措。
对于各行业而言，构建安全态势感知体系也是应对复杂网络安全形势的迫切需求。教育、金融、医疗等关键领域已成为网络攻击的重灾区，只有构建全面的安全态势感知体系，才能有效抵御有组织的网络攻击，保障业务正常运行和数据安全，从而维护企业声誉和客户信任。
2.安全态势感知体系的目标
安全态势感知体系以提升网络安全防护水平为核心，设定了多方面的具体目标。
提高安全威胁检测能力是其重要目标之一。通过整合各类安全数据，利用先进的数据分析和挖掘技术，安全态势感知体系能够从海量数据中快速、准确地识别出潜在的安全威胁，无论是已知的攻击模式还是未知的新型攻击手段，都能及时被发现，从而为安全防护争取宝贵时间。
提升响应速度也是关键目标。在传统安全防护模式下，安全事件发生后往往需要较长时间才能被发现和处理，而安全态势感知体系通过实时监测和分析，能够在安全事件发生的第一时间发出预警，使安全团队迅速采取行动，将损失降到最低。
提高决策效率同样不容忽视。安全态势感知体系通过对安全态势的全面展示和深入分析，为决策者提供了直观、准确的决策依据，使决策者能够在复杂多变的网络安全环境中迅速做出科学、合理的决策，有效应对各种安全挑战。

构建安全态势感知体系的关键步骤
1.数据采集
数据采集是构建安全态势感知体系的基础环节。在设计数据采集架构时，需明确数据源，它涵盖流量数据、日志数据、资产数据、威胁情报数据等，这些数据来自网络设备、安全设备、主机系统、业务系统等不同源头。实时采集与传输也至关重要，要确保数据能及时、完整地从数据源传输到处理系统，可采用实时流处理技术如Kafka、Flume等，同时要保障数据传输的安全性，防止数据在传输过程中被篡改或泄露。对于安全问题，需对采集的数据进行加密和认证处理，确保数据的机密性和完整性，还要遵守相关法律法规和隐私政策，对涉及用户隐私的数据进行脱敏处理，防止隐私泄露。只有构建好数据采集架构，才能为后续的安全态势感知提供全面、准确的数据基础。
2.数据分析
在安全态势感知体系中，数据分析是关键步骤。常用的安全数据分析算法包括统计分析、机器学习算法等。统计分析可通过计算数据的平均值、标准差等统计指标，发现异常数据模式。机器学习算法中的聚类分析可对数据进行分类，识别出异常行为群体；分类算法则能将数据分为正常和异常两类，判断未知数据的安全状态；回归算法可用于预测安全事件发生的可能性。机器学习在异常行为检测中应用广泛，通过训练模型，让模型学习正常行为模式，当出现与正常模式偏离较大的行为时，就能及时发现异常。例如基于无监督学习的异常检测算法，不需要标记数据，就能自动识别出异常行为，有效应对未知安全威胁，提升安全态势感知的准确性和效率。
3.威胁情报整合
威胁情报在安全态势感知中作用重大，它能提供关于最新网络威胁和攻击的信息，帮助安全人员了解外部威胁情况，识别内部潜在风险，提前做好防御准备。在整合威胁情报时，首先要从多个来源获取情报，如安全厂商、行业组织、开放威胁情报平台等，确保情报的全面性和多样性。然后要对情报进行标准化处理，采用STIX、TAXII等标准格式，方便不同系统间的集成与共享。接着要利用关联分析等技术，将威胁情报与本地安全数据相结合，挖掘出潜在的安全威胁。通过整合威胁情报，安全态势感知系统能更准确地判断攻击来源、攻击目的和攻击手段，提高对安全事件的响应速度和处置能力，有效抵御网络攻击。
4.自动化响应
自动化响应机制是安全态势感知体系中的重要组成部分。它通过预设的规则和流程，在检测到安全事件时自动执行响应动作，提高安全事件的处置效率。自动化响应流程一般包括事件检测、事件分析、响应决策和响应执行四个环节。事件检测通过实时监测网络流量、日志等数据，发现异常行为。事件分析对检测到的事件进行深入分析，判断事件的严重性和影响范围。响应决策根据分析结果和预设策略，决定采取何种响应措施，如隔离、阻断、告警等。响应执行则自动执行决策结果，快速遏制安全事件。自动化响应能减少人工干预，降低安全事件的处理时间，使安全团队能将精力集中在更复杂的安全问题上，提升整体安全防护水平。
5.可视化展示
数据可视化在安全态势感知中发挥着重要作用。它能将复杂的安全数据转化为直观的图表、图形等，使安全人员快速了解网络安全状况，及时发现潜在威胁。安全态势感知数据可视化展示方式多样，地图展示可将安全事件在地图上标注，展示攻击来源和目标的地理位置分布；仪表盘展示能以直观的指标形式呈现安全态势，如攻击次数、威胁等级等；时间线展示可按照时间顺序展示安全事件的发生和发展过程，帮助安全人员分析攻击行为的时间规律。还可采用热力图、柱状图、折线图等多种图表形式，从不同角度展示安全数据。通过可视化展示，安全决策者能更清晰地把握网络安全全局，做出科学合理的决策，提升安全态势感知的实用性和有效性。

安全态势感知体系的核心技术
1.数据采集技术
在安全态势感知体系中，数据采集技术扮演着至关重要的角色，它是整个体系运作的基础与前提。准确高质量的数据能保证后续安全分析的效果。
针对不同的网络环境和业务应用场景，需要依托数据采集对象和内容，定义分析场景和建模。从网络设备、主机、应用、安全设备等采集日志数据和告警信息，这些数据记录了设备运行状态、安全事件等重要信息。对于异常流量数据和按规则匹配的网络流量数据，也能反映出网络中潜在的攻击行为。还有整个网络中的资产、人员、账号、漏洞信息等，都是数据采集的重要对象。
随着技术的发展，边缘计算在数据采集中的应用将更加频繁，数据将更频繁地在边缘设备上采集，减少数据传输时间。实时采集场景的要求也会更高，以满足对实时信息的需求。数据采集技术通过各种方式，从不同源头获取全面、准确的数据，为安全态势感知提供坚实的数据基础，助力及时发现和应对安全威胁。
2.数据分析和机器学习技术
数据分析和机器学习技术在安全威胁检测中发挥着重要作用，是提升安全态势感知准确性和效率的关键。
数据挖掘作为数据分析的重要技术，可通过聚类分析将数据按相似性分组，识别出异常行为群体；利用关联规则挖掘发现数据集中变量间的有趣关系，如网络攻击中不同行为间的关联。机器学习则能让计算机自动学习和提高性能，通过对大量数据训练，自动识别数据中的模式和关系。
在安全威胁检测中，基于无监督学习的异常检测算法，不需要标记数据就能自动识别出异常行为，有效应对未知安全威胁。通过对网络流量、用户行为等数据的分析，机器学习模型能学习正常行为模式，当出现与正常模式偏离较大的行为时，及时发现异常。例如在金融行业，利用机器学习检测异常交易行为，有效防范金融欺诈等安全威胁，为网络安全提供有力保障。
3.威胁情报技术
威胁情报技术在安全态势感知中的作用不容小觑，它为安全态势感知提供了重要的信息支持。
威胁情报技术通过收集、分析和处理网络中存在的各类威胁信息，为网络安全防护提供支持。它主要包括威胁信息收集、信息处理和情报分享三个环节。从多个渠道收集各种威胁信息后，进行深入分析处理，挖掘出威胁行为的特征和规律，形成有价值的情报。
在安全态势感知中，威胁情报能帮助安全人员了解外部威胁情况，识别内部潜在风险，提前做好防御准备。通过将威胁情报与本地安全数据相结合，能更准确地判断攻击来源、目的和手段，提高对安全事件的响应速度和处置能力。就像腾讯安全运营中心利用威胁情报数据，帮助云上用户实现事前安全预防、事中事件监测与威胁检测等，让安全态势感知更全面、更有效，抵御网络攻击的能力也大大增强。

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