解析网络威胁“狩猎”新范式

简介:

专家谈及网络威胁的细分时,通常会提及二八定律(又名80/20定律、帕累托法则(定律)也叫巴莱特定律、最省力的法则、不平衡原则等,被广泛应用于社会学及企业管理学等。)。二八定律的概念为:80%的网络威胁攻击者通常比较“低能”,而剩下20%则非常先进,如果给定的时间和资源充足,这20%的攻击者可以入侵任何网络。

网络“狩猎”新范式
从历史上来看,国防和情报界主要关注那20%的网络攻击者。然而,如今商业化恶意软件的兴起让传统 “菜鸟级”攻击者也能使用先进技术。

例如,2006年,WebAttacker漏洞利用工具提供了一套任何威胁攻击者都能操作的工具套件。在这种新范式下,我们要认清三大真相:

  1. 不可能防止所有的攻击。
  2. 企业网络难免会遭遇攻击。
  3. 不存在100%的安全

大多数安全从业人员都明白,良好的网络习惯和边界网络安全将缓解底层80%的攻击者。在安全运维中心(SOC),阻止和处理技术可以应对超过90%的攻击者。而那剩下的10%,就属于威胁狩猎的领域。

人工分析师可以调查数据源找到单靠机器无法检测到的威胁证据。例如,寻找异常的分析师可以发现对手的指示器(Indicator),以及执行攻击者的部分杀伤链,并在对方采取行动前加以阻止。

威胁狩猎新手需了解的注意事项
当创建威胁狩猎计划时,组织机构应牢记三件事:

  1. 需求是什么?
    威胁狩猎的基础是安全信息和事件管理(SIEM)解决方案,该解决方案在网络内适当聚合内部结构化数据。威胁情报信息允许组织机构对比外部威胁指示器(Indicator),并理解威胁格局。

此外,还要增加统计分析引擎和情报分析工具。分析师可通过统计分析根据数学模型发现异常,而不是规则引擎。情报分析工具可以使相关数据可视化,以便分析师围绕实体、联系和财产进行关联。

  1. 需要哪些人才?
    威胁分析师是威胁狩猎从业人员。威胁分析师通常被称为“三级分析师”,他们具有信息安全、取证科学和情报分析相关的技能。因为具备这些技能,三级分析师能主动根据情报需求积极发现威胁,并直接展开调查。
  2. 怎么做?
    执行威胁狩猎最重要的起点是建立优先情报需求(PIR)。PIR需求基本上都是领导层寻求的高层次问题。

你可能想知道,自己是否遗漏了隐藏的威胁。若是如此,具体信息需求(SIR)可以帮助回答以下问题:

众多低级警报何时连接到同一指示器(Indicator)?

30天至90天之前,新威胁情报指示器(Indicator)在哪里与日志匹配?

通过以前从未见过的命令执行的远程访问会话在哪里?

威胁狩猎者通过这些问题可以了解重要情报,以解决高层次的问题,并破坏先前未知的复杂威胁。

奠定基础
刚开始涉足威胁狩猎的公司应了解上述基本概念,并在成熟时增加更多功能。使用正确的工具和配备有技能的员工至关重要。通过适当的技术、人员和可操作的威胁情报,组织机构可以填补安全空缺,并保护网络免于遭受“藏在暗处”的恶意攻击。

目录
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
卷积神经网络深度解析:从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic,深度学习探索者。深耕TensorFlow与PyTorch,分享框架对比、性能优化与实战经验,助力技术进阶。
|
9月前
|
人工智能 监控 安全
NTP网络子钟的技术架构与行业应用解析
在数字化与智能化时代,时间同步精度至关重要。西安同步电子科技有限公司专注时间频率领域,以“同步天下”品牌提供可靠解决方案。其明星产品SYN6109型NTP网络子钟基于网络时间协议,实现高精度时间同步,广泛应用于考场、医院、智慧场景等领域。公司坚持技术创新,产品通过权威认证,未来将结合5G、物联网等技术推动行业进步,引领精准时间管理新时代。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
卷积神经网络深度解析:从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络(CNN)核心技术,从生物启发到数学原理,详解ResNet、注意力机制与模型优化,探索视觉智能的演进之路。
540 11
|
5月前
|
安全 网络性能优化 网络虚拟化
网络交换机分类与功能解析
接入交换机(ASW)连接终端设备,提供高密度端口与基础安全策略;二层交换机(LSW)基于MAC地址转发数据,构成局域网基础;汇聚交换机(DSW)聚合流量并实施VLAN路由、QoS等高级策略;核心交换机(CSW)作为网络骨干,具备高性能、高可靠性的高速转发能力;中间交换机(ISW)可指汇聚层设备或刀片服务器内交换模块。典型流量路径为:终端→ASW→DSW/ISW→CSW,分层架构提升网络扩展性与管理效率。(238字)
1361 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度解析:基于卷积神经网络的宠物识别
宠物识别技术随着饲养规模扩大而兴起,传统手段存在局限性,基于卷积神经网络的宠物识别技术应运而生。快瞳AI通过优化MobileNet-SSD架构、多尺度特征融合及动态网络剪枝等技术,实现高效精准识别。其在智能家居、宠物医疗和防走失领域展现广泛应用前景,为宠物管理带来智能化解决方案,推动行业迈向新高度。
|
6月前
|
XML JSON JavaScript
从解决跨域CSOR衍生知识 Network 网络请求深度解析:从快递系统到请求王国-优雅草卓伊凡
从解决跨域CSOR衍生知识 Network 网络请求深度解析:从快递系统到请求王国-优雅草卓伊凡
167 0
从解决跨域CSOR衍生知识 Network 网络请求深度解析:从快递系统到请求王国-优雅草卓伊凡
|
8月前
|
开发者
鸿蒙仓颉语言开发教程:网络请求和数据解析
本文介绍了在仓颉开发语言中实现网络请求的方法,以购物应用的分类列表为例,详细讲解了从权限配置、发起请求到数据解析的全过程。通过示例代码,帮助开发者快速掌握如何在网络请求中处理数据并展示到页面上,减少开发中的摸索成本。
鸿蒙仓颉语言开发教程:网络请求和数据解析
|
9月前
|
网络架构
广播域与冲突域:解析网络技术中的复杂性。
总的来说,理解广播域和冲突域的概念可以使我们在设计或维护网络的过程中,更有效地管理通信流程,避免出现网络瓶颈,提成整体网络性能。就像是如何有效地运作一个市场,把每个人的需求和在合适的时间和地点配对,确保每个人的声音都被听到,每个人的需求都被满足。
325 11
|
9月前
|
机器学习/深度学习 算法 测试技术
图神经网络在信息检索重排序中的应用:原理、架构与Python代码解析
本文探讨了基于图的重排序方法在信息检索领域的应用与前景。传统两阶段检索架构中,初始检索速度快但结果可能含噪声,重排序阶段通过强大语言模型提升精度,但仍面临复杂需求挑战
313 0
图神经网络在信息检索重排序中的应用:原理、架构与Python代码解析
|
9月前
|
网络协议 安全 Devops
Infoblox DDI (NIOS) 9.0 - DNS、DHCP 和 IPAM (DDI) 核心网络服务管理
Infoblox DDI (NIOS) 9.0 - DNS、DHCP 和 IPAM (DDI) 核心网络服务管理
383 4

推荐镜像

更多
  • DNS