李艷華
(北京賽迪時(shí)代信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司,北京 100080)
隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,內(nèi)網(wǎng)、外網(wǎng)以及互聯(lián)網(wǎng)等各種形式的網(wǎng)絡(luò)將社會的各個(gè)領(lǐng)域連接起來,數(shù)據(jù)的大規(guī)模生產(chǎn)、共享和應(yīng)用的大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來。大數(shù)據(jù)由于其多元化的來源、異構(gòu)化的體系、分布式的時(shí)空狀態(tài)等多層面、復(fù)雜化的狀況,產(chǎn)生了獨(dú)特的體系結(jié)構(gòu),在推動存儲、網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的同時(shí),也帶來了新的安全問題、安全機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
(1)海量數(shù)據(jù)使得安全管理的難度顯著增加。一方面,大量的數(shù)據(jù)集中存儲在一個(gè)物理位置或同一個(gè)邏輯地址,增加了泄漏的風(fēng)險(xiǎn),黑客的成功攻擊可以獲得比以往任何時(shí)候更多的數(shù)據(jù),幾乎降低了黑客的攻擊成本,增加了攻擊收益。另一方面,海量數(shù)據(jù)的收集可能包含更復(fù)雜、更敏感和更有價(jià)值的數(shù)據(jù),這將吸引更多潛在的攻擊者。
(2)大數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性使得驗(yàn)證信息是否有效的工作變得更加困難。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)來自多維空間,不再局限于特定的數(shù)據(jù)采集模式。不僅需要鑒別不斷增加的數(shù)據(jù)是否真實(shí)、可靠、有效、大量重復(fù)。對于如何區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)是否具有時(shí)效性、可提取特征或統(tǒng)計(jì)意義,也是一個(gè)棘手的問題。
(3)低密度值分布數(shù)據(jù)使得大型信息系統(tǒng)必須擴(kuò)大邊界安全和防護(hù)范圍。一方面,大量的數(shù)據(jù)被混合在一起,其中包括大量的業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)、客戶信息、個(gè)人隱私和各種行為的詳細(xì)記錄。不同類型的數(shù)據(jù)通過不同的采集渠道經(jīng)過不同方式的數(shù)據(jù)清洗和處理,按照不同的結(jié)構(gòu)存儲在不同類型的介質(zhì)上,其安全需求的多樣性和復(fù)雜性顯而易見。另一方面,由于一些敏感數(shù)據(jù)的所有權(quán)和使用權(quán)沒有明確界定,許多大型基于數(shù)據(jù)的分析沒有考慮到涉及的隱私問題,導(dǎo)致個(gè)人信息保護(hù)堪憂。最后,大數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)完整性和可用性帶來了挑戰(zhàn),在防止數(shù)據(jù)丟失、被篡改、被盜、濫用和銷毀等方面存在新的技術(shù)困難,許多傳統(tǒng)的安全工具在大數(shù)據(jù)安全面前都顯得無能為力。
大數(shù)據(jù)技術(shù)也為數(shù)據(jù)安全的發(fā)展提供了新的機(jī)會,為安全分析提供了新的可能性。
一是大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用在對A P T攻擊檢測上。相對于傳統(tǒng)威脅,A P T攻擊具有特定目標(biāo)、隱蔽性強(qiáng)、破壞力大、持續(xù)時(shí)間長的特點(diǎn)。目前,A P T攻擊檢測主要集中在三個(gè)方面:惡意代碼檢測、主機(jī)應(yīng)用保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)入侵檢測。通過大數(shù)據(jù)技術(shù),可以獲得全方位的數(shù)據(jù),對不同階段的安全威脅進(jìn)行感知;同時(shí),大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)全流量分析,并發(fā)現(xiàn)異常情況。基于大數(shù)據(jù)分析的防A P T產(chǎn)品可以對企業(yè)內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全流量鏡像偵聽,通過存儲和分析流量數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)異常的數(shù)據(jù)行為,探測A P T攻擊,并根據(jù)這些數(shù)據(jù)對APT攻擊進(jìn)行溯源。
二是大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用在態(tài)勢感知上。網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知能夠獲取、理解、顯示和預(yù)測在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢變化的安全要素。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知,可以存儲諸多網(wǎng)絡(luò)探針獲取的數(shù)據(jù),并基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的數(shù)據(jù)信息。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大和網(wǎng)絡(luò)攻擊復(fù)雜性的增加,網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知數(shù)據(jù)量會進(jìn)一步擴(kuò)大,此時(shí)只有應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)才能處理海量數(shù)據(jù),理解并預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢。
三是大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用在終端防護(hù)、特種木馬防范等信息安全技術(shù)領(lǐng)域中?,F(xiàn)今,惡意代碼的變種總數(shù)已經(jīng)達(dá)到千萬級,而有效的樣本數(shù)則達(dá)到了數(shù)以億計(jì)。在這一前提下,只有應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù),才能實(shí)現(xiàn)全樣本分析,繪制成圖譜。二十年前,在移動方向上信息安全行業(yè)每投入兩個(gè)工程師只能分析出九個(gè)病毒,而隨著手機(jī)惡意代碼的不斷發(fā)展,到了2014年,只需投入十五個(gè)工程師就可分析出一百三十萬種手機(jī)病毒。這正是通過有效地引入了相應(yīng)的自動分析處理技術(shù)和大數(shù)據(jù)方法,才讓海量樣本分析成為了可能。
當(dāng)前,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)涉及的數(shù)據(jù)范圍更廣、形式更多元化,近年來大數(shù)據(jù)市場一直以高增速擴(kuò)大規(guī)模。在諸如醫(yī)療、銀行和金融業(yè)、社交網(wǎng)絡(luò)、公共安全、通信、基礎(chǔ)科學(xué)研究等領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。
現(xiàn)階段,我國互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展,新技術(shù)得到快速應(yīng)用的同時(shí),也給數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化違法犯罪提供了全新途徑,各類新型網(wǎng)絡(luò)犯罪、社會公共安全事件呈加速增長態(tài)勢,并且手段隱蔽、影響廣泛、后果嚴(yán)重、難以防范。面對上述趨勢,相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)預(yù)警及防控機(jī)制有待進(jìn)一步提高和完善,現(xiàn)有的技術(shù)手段難以應(yīng)對新型網(wǎng)絡(luò)違法犯罪及危害社會公共的安全事件。由于缺乏有效的預(yù)警機(jī)制,各方感知的信息難以被快速匯聚和充分利用,使防控難度不斷加大。此外,預(yù)警規(guī)則設(shè)置、數(shù)據(jù)源可信驗(yàn)證等技術(shù)還需進(jìn)一步加大研究力度。
應(yīng)急處置方面,由于傳統(tǒng)的檢測是基于單個(gè)時(shí)間點(diǎn)的威脅特征進(jìn)行實(shí)時(shí)匹配檢測,大數(shù)據(jù)已逐漸成為高級可持續(xù)攻擊的載體,先進(jìn)的可持續(xù)攻擊是一個(gè)實(shí)現(xiàn)過程,沒有明顯的實(shí)時(shí)檢測特征,無法實(shí)時(shí)檢測。另外,大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度很低,安全分析工具很難把重點(diǎn)放在價(jià)值點(diǎn)上。黑客可以在大數(shù)據(jù)中隱藏攻擊,這使得安全服務(wù)提供商很難分析安全事件。針對此類攻擊行為,上下聯(lián)動的應(yīng)急響應(yīng)體系有待進(jìn)一步完善。相應(yīng)地,大數(shù)據(jù)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估、數(shù)據(jù)安全態(tài)勢感知等核心關(guān)鍵技術(shù)還需突破。
當(dāng)前,數(shù)據(jù)安全已成為各行業(yè)和企業(yè)的最基本需求。由于大數(shù)據(jù)量大、類型復(fù)雜、價(jià)值密度低、分布式處理速度快,大數(shù)據(jù)也面臨著前所未有的數(shù)據(jù)安全威脅和挑戰(zhàn)。隨著大數(shù)據(jù)的使用規(guī)模和領(lǐng)域的擴(kuò)大,大數(shù)據(jù)的安全威脅也將完全輻射到各種行業(yè)。比如,2018年發(fā)生的Facebook數(shù)據(jù)泄露事件,F(xiàn)acebook以50億美元代價(jià)與美國FTC和解。而IBM的年度數(shù)據(jù)泄露研究表明,數(shù)據(jù)泄露的成本包括調(diào)查取證、訴訟賠償、損失控制和修復(fù)等多種相關(guān)費(fèi)用,從全球范圍來看,平均成本高達(dá)392萬美元。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是大數(shù)據(jù)安全運(yùn)行的基礎(chǔ),攻擊者可以通過非授權(quán)訪問大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施,在傳輸過程中破壞數(shù)據(jù)完整性、竊取信息、發(fā)動拒絕服務(wù)攻擊、傳播網(wǎng)絡(luò)病毒等方式對大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)施破壞。因此,大流量數(shù)據(jù)安全傳輸、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲安全、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、數(shù)據(jù)防泄漏等核心關(guān)鍵技術(shù)急需突破。
大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲、處理等各環(huán)節(jié)存在大量的隱患,很多環(huán)節(jié)直接導(dǎo)致了信息的泄露,而這與我國大數(shù)據(jù)環(huán)境下的系統(tǒng)安全監(jiān)測能力不足有著直接關(guān)系?,F(xiàn)階段,安全監(jiān)測產(chǎn)品還無法滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下的穩(wěn)定性要求,隨著監(jiān)測系統(tǒng)規(guī)模和復(fù)雜性的增加,系統(tǒng)的不確定因素也在增加,對穩(wěn)定性帶來了更多挑戰(zhàn)。同時(shí),監(jiān)測系統(tǒng)對可用性的要求也很高,即監(jiān)控要接近準(zhǔn)實(shí)時(shí)或?qū)崟r(shí),這也是需要特別關(guān)注的重要方面。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的系統(tǒng)安全監(jiān)測活動對監(jiān)測產(chǎn)品的吞吐量要求也更高,但現(xiàn)階段產(chǎn)品的吞吐量還顯然不足,甚至在量級上還不完全適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境。
大數(shù)據(jù)環(huán)境下的系統(tǒng)安全監(jiān)測活動對監(jiān)測產(chǎn)品的監(jiān)測技術(shù)也提出了更新要求。目前,監(jiān)測的產(chǎn)品包括旁路監(jiān)測技術(shù)、流量監(jiān)測等,但是面對數(shù)據(jù)龐大的大數(shù)據(jù),這些技術(shù)在應(yīng)用時(shí)可能存在網(wǎng)絡(luò)消耗大、產(chǎn)品性能不達(dá)標(biāo)等問題。因此,當(dāng)前亟需對監(jiān)測技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以保證大數(shù)據(jù)環(huán)境下的監(jiān)測活動易于實(shí)現(xiàn)。
圍繞“保護(hù)大數(shù)據(jù)安全”和“提升大數(shù)據(jù)系統(tǒng)安全防護(hù)能力”兩個(gè)核心問題,建議在大數(shù)據(jù)安全保護(hù)、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)安全評估兩個(gè)方向進(jìn)行深化研究,具體可在數(shù)據(jù)源的可信驗(yàn)證、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的存儲安全和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的動態(tài)脫敏,以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安全監(jiān)測、可信免疫技術(shù)、智能攻防技術(shù)等方向展開。
大數(shù)據(jù)安全保護(hù)技術(shù)主要可以從數(shù)據(jù)源可信驗(yàn)證、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲安全和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏三個(gè)方面來考慮。
(1)研究數(shù)據(jù)源可信驗(yàn)證技術(shù),從數(shù)據(jù)源頭上實(shí)現(xiàn)安全防控
一是進(jìn)行數(shù)據(jù)源共享安全脆弱性分析。研究數(shù)字簽名和校驗(yàn)、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)傳輸所帶來的數(shù)據(jù)源可信驗(yàn)證開銷問題;研究各數(shù)據(jù)源不同的安全機(jī)制之間的互聯(lián)互操作問題;研究不同服務(wù)之間的協(xié)作帶來的新的安全問題。二是建立數(shù)據(jù)源可信驗(yàn)證模型。建立數(shù)據(jù)源可信驗(yàn)證模型,設(shè)計(jì)可行、可靠的源驗(yàn)證方案,滿足數(shù)據(jù)源訪問者身份合法性、消息傳遞路徑可靠性等驗(yàn)證需求。三是研究身份認(rèn)證技術(shù)。研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下的身份認(rèn)證技術(shù),設(shè)計(jì)滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境認(rèn)證需求的身份認(rèn)證框架以及高效身份認(rèn)證協(xié)議,提高身份認(rèn)證效率,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心內(nèi)、跨數(shù)據(jù)中心的身份認(rèn)證。四是開展服務(wù)調(diào)用認(rèn)證技術(shù)研究。開展研究服務(wù)調(diào)用認(rèn)證技術(shù),設(shè)計(jì)服務(wù)調(diào)用認(rèn)證框架和服務(wù)調(diào)用認(rèn)證協(xié)議,滿足數(shù)據(jù)源共享實(shí)體認(rèn)證、消息源不可偽造、傳遞路徑可鑒別、傳遞信息不可篡改等要求。五是發(fā)展數(shù)據(jù)源異常檢測技術(shù)。建立數(shù)據(jù)源異常檢測模型,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)源訪問用戶身份仿冒、數(shù)據(jù)內(nèi)容篡改、通信傳輸劫持、訪問權(quán)限變更、服務(wù)調(diào)用失常等異常情況的快速檢測和溯源跟蹤。
(2)研究非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲安全技術(shù),打造安全的數(shù)據(jù)港灣
一是研究敏感數(shù)據(jù)分級保護(hù)與加解密技術(shù)。根據(jù)數(shù)據(jù)的不同敏感等級及保護(hù)粒度要求,研究對用戶透明的文件系統(tǒng)加解密、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)加解密及客戶端加解密三種數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)。研究面向非關(guān)系型數(shù)據(jù)的高效加解密算法,滿足海量非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲安全性與可用性的需求。二是研究細(xì)粒度的一體化數(shù)據(jù)安全訪問技術(shù)。重點(diǎn)研究一體化的數(shù)據(jù)安全訪問技術(shù),實(shí)現(xiàn)上層應(yīng)用和下層存儲的解耦,以提供跨組件的可復(fù)用數(shù)據(jù)模型為研究手段,來支持行和列級別細(xì)粒度的角色訪問控制。
(3)研究非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏技術(shù),保障數(shù)據(jù)的合規(guī)使用
首先,根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、敏感特征以及敏感等級等要求,研究非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件類型特點(diǎn)、敏感特征類型以及敏感等級,深入研究脫敏規(guī)則形成技術(shù)。一是對文本類別進(jìn)行聚類和分類處理。二是基于音視頻關(guān)鍵幀匹配發(fā)現(xiàn)技術(shù),對音視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)處理。在敏感信息的特性基礎(chǔ)上,對分類后的數(shù)據(jù)形成一定結(jié)構(gòu)的脫敏規(guī)則。
其次,根據(jù)敏感特征以及相互組合關(guān)系,研究海量數(shù)據(jù)中如何高速匹配檢索的全文檢索技術(shù)。以一定算法為基礎(chǔ),結(jié)合特定的脫敏規(guī)則,對全文進(jìn)行關(guān)鍵詞匹配,尋找敏感信息。結(jié)合關(guān)鍵詞規(guī)則表達(dá)式的處理方式體現(xiàn)了脫敏規(guī)則,可構(gòu)建高速全文搜索引擎。
再次,根據(jù)敏感特征以及需要保留的耦合關(guān)系,研究屏蔽加密敏感特征數(shù)據(jù)技術(shù)。以一定加密算法為基礎(chǔ),結(jié)合需要屏蔽的加密數(shù)據(jù)本身,以及相關(guān)的位置信息、耦合關(guān)系等,生成相關(guān)的加密屏蔽的隱含信息,用以覆蓋原始的敏感數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的安全主要由數(shù)據(jù)本身的安全和數(shù)據(jù)所處的系統(tǒng)平臺兩個(gè)方面安全構(gòu)成,本節(jié)將主要闡述大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù)。建議主要從軟件系統(tǒng)漏洞分析、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)安全監(jiān)測、智能攻防、可信免疫五個(gè)方面的技術(shù)來考慮。
(1)研究軟件系統(tǒng)漏洞分析技術(shù),發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的安全隱患
從正面的漏洞分析和逆向的后門檢測兩個(gè)方面來研究軟件系統(tǒng)漏洞分析技術(shù)。一是研究面向大數(shù)據(jù)系統(tǒng)及應(yīng)用軟件的代碼預(yù)處理技術(shù)、面向大數(shù)據(jù)的靜態(tài)缺陷分析技術(shù)和面向大數(shù)據(jù)的動態(tài)漏洞分析技術(shù)。二是開展針對大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的深度檢測和后門分析研究,構(gòu)建接近于真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)流量和攻擊特征,用于激發(fā)潛在的未聲明功能,通過安全測試發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品在面對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境時(shí)可能出現(xiàn)的安全隱患。
(2)研究大數(shù)據(jù)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù),建設(shè)完備的安全風(fēng)險(xiǎn)評估體系
大數(shù)據(jù)系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評估的第一步就是要形成面向大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)評估方法、流程、核心技術(shù),建設(shè)完備的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評估體系。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估的一個(gè)重要內(nèi)容是大數(shù)據(jù)環(huán)境下公民個(gè)人信息泄露風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù),涵蓋大數(shù)據(jù)環(huán)境下多類型數(shù)據(jù)融合、多源數(shù)據(jù)支撐的目標(biāo)對象跟蹤、公民個(gè)人信息泄露風(fēng)險(xiǎn)評估體系等內(nèi)容。而基于威脅大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)威脅交換聯(lián)動技術(shù)作為大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評估體系的技術(shù)基礎(chǔ),旨在形成具有安全威脅數(shù)據(jù)交換聯(lián)動機(jī)制的動態(tài)安全監(jiān)測體系,為大數(shù)據(jù)平臺和信息系統(tǒng)的動態(tài)安全防護(hù)提供支撐。
(3)研究大數(shù)據(jù)系統(tǒng)安全監(jiān)測技術(shù),利用大數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對行為和現(xiàn)象的多重分析
大數(shù)據(jù)環(huán)境下系統(tǒng)的安全監(jiān)測,需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析和利用,因此大數(shù)據(jù)管理能力成為了安全感知的基礎(chǔ),大數(shù)據(jù)分析能力成為了安全感知的關(guān)鍵??芍赜谖宸矫娴难芯?。第一,專用的虛擬化系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測技術(shù);第二,可編排的安全大數(shù)據(jù)自動匯聚技術(shù);第三,威脅信息的自動化畫像技術(shù),實(shí)現(xiàn)對多文件(載荷)、網(wǎng)絡(luò)行為、C2和其他IOC信標(biāo)的深度分析和多向量提??;第四,可編排的處置策略統(tǒng)一生成、及自動定向下發(fā)技術(shù)?;谕{畫像信息和匯聚的安全大數(shù)據(jù),研究快速生產(chǎn)增強(qiáng)檢測策略的技術(shù),實(shí)現(xiàn)對流量行為、系統(tǒng)行為、文件對象等檢測和識別策略的統(tǒng)一生產(chǎn);第五,基于大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。累積惡意代碼畫像的數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,實(shí)現(xiàn)對未知代碼樣本的檢測和判定方法,研究在海量流量行為和系統(tǒng)行為中發(fā)現(xiàn)異常行為和潛在威脅的方法。
(4) 研究智能攻防技術(shù),提升網(wǎng)絡(luò)防御工作的基礎(chǔ)能力
隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,入侵技術(shù)自動化、智能化和多樣化程度越來越高,嚴(yán)重影響了信息安全,做好網(wǎng)絡(luò)安全防御工作刻不容緩。建議重點(diǎn)研究三方向技術(shù)。
一是基于人工智能的漏洞分析和修正推理算法研究,通過分析人工的漏洞和修正的工作過程,提煉出共性的工作流程,并推導(dǎo)出人工智能的推理算法和邏輯從而形成推理知識庫,以便于實(shí)現(xiàn)自動化攻防工具的設(shè)計(jì)和開發(fā)。二是基于人工智能的攻防自動化分析工具原型研制。建議通過持續(xù)跟蹤國際最先進(jìn)的自動化攻防技術(shù)的發(fā)展,參考主流的漏洞分析開源工具和逆向分析工具,開發(fā)出攻防自動化分析工具原型,一方面實(shí)現(xiàn)攻防過程的自動化,另一方面實(shí)現(xiàn)攻防自動化技術(shù)的實(shí)訓(xùn),以培養(yǎng)出更多的從業(yè)人員。三是基于攻防過程數(shù)據(jù)采集的攻防過程可視化平臺研制,基于虛擬化技術(shù)的模擬仿真平臺,實(shí)現(xiàn)對攻防過程數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集,并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對搜采集數(shù)據(jù)的分析或過濾,沉淀出可疑的行為和網(wǎng)絡(luò)流量,將攻防過程中所產(chǎn)生的相關(guān)行為以可視化方式展現(xiàn)到大屏幕上,實(shí)現(xiàn)攻防過程的可視化。
(5)研究可信免疫技術(shù),實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的邊計(jì)算邊防護(hù)
在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算、運(yùn)算的同時(shí),安全防護(hù)工作應(yīng)當(dāng)同步進(jìn)行,安全防護(hù)的全程可測可控是非常必要的,建議開展可信免疫技術(shù)的研究。
一是主動免疫防御安全模型及體系結(jié)構(gòu)研究。重點(diǎn)研究主動免疫的基本模型和體系結(jié)構(gòu),為系統(tǒng)建立內(nèi)生安全、自我免疫機(jī)制,一邊進(jìn)行服務(wù)運(yùn)算,一邊進(jìn)行可信驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)行為度量和智能感知相結(jié)合的動態(tài)驗(yàn)證機(jī)制,即使系統(tǒng)存在缺陷也不會被輕易利用,為計(jì)算機(jī)建立自己的免疫系統(tǒng),達(dá)到不裝殺毒軟件、不打補(bǔ)丁情況下的安全運(yùn)行。
二是動態(tài)化、智能化主動免疫防御關(guān)鍵技術(shù)研究。該項(xiàng)研究的核心在于“計(jì)算與防護(hù)并行的雙體系結(jié)構(gòu)”以及“主動免疫與其他安全機(jī)制的合作共贏”?!坝?jì)算與防護(hù)并行的雙體系結(jié)構(gòu)”實(shí)際就是實(shí)現(xiàn)計(jì)算服務(wù)與安全防護(hù)融為一體,針對服務(wù)的計(jì)算環(huán)境和業(yè)務(wù)流程量身定制驗(yàn)證策略,即使系統(tǒng)存在缺陷也不會被輕易利用,實(shí)時(shí)阻斷攻擊鏈,為計(jì)算機(jī)建立自己的免疫系統(tǒng),達(dá)到不裝殺毒軟件、不打補(bǔ)丁情況下的安全運(yùn)行?!爸鲃用庖吲c其他安全機(jī)制的合作共贏”在于主動免疫防御與其他安全機(jī)制的有機(jī)協(xié)作,在主動防御機(jī)制的支撐和調(diào)度下,通過各安全機(jī)制的動態(tài)聯(lián)動,實(shí)現(xiàn)攻擊身份定位、入侵取證、漏洞定位、攻擊溯源等,對攻擊活動做到既“知其然”又“知其所以然”,構(gòu)建信息系統(tǒng)縱深防御的綜合防護(hù)體系。
由于大數(shù)據(jù)的延展性和開放性,在數(shù)據(jù)安全保護(hù)和系統(tǒng)安全評估以及風(fēng)險(xiǎn)防范等方面存在許多技術(shù)問題。因此,建議國家對網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)進(jìn)行整體布局,推進(jìn)業(yè)內(nèi)廠商分工合作,深化研究和開發(fā)工作,實(shí)現(xiàn)差異化競爭,加強(qiáng)優(yōu)勢產(chǎn)品的研發(fā),對整個(gè)安全產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生互補(bǔ)具有重要意義。