傳統安防業是否適應現代網絡信息安全攻擊

傳統安防業是否適應現代網絡信息安全攻擊

那么，隨著時代的發展，在網絡安全維護上應該做什么樣的變革和突破為什么網絡安全問題變得如此突出？

近年來，大數據、移動互聯網等新技術、新應用的普及，“互聯網+”趨勢下傳統產品向互聯網轉型，使得網絡已經成為老百姓生活不可或缺的一部分；而另一方面，由于0—day漏洞潛在的巨大經濟利益，黑色產業鏈逐漸形成并發展壯大，網絡攻擊已從早期的泛攻擊演變為利用0—day漏洞獲取重大經濟、軍事、政治利益為目標的針對性攻擊。這使得網絡成為有利可圖的場所，甚至已成為除海洋、陸地、天空、太空之外的第五戰略空間。

據CNCERT統計，僅2014年，中國就有1108萬臺主機感染成僵尸主機，這些僵尸主機結合起來的能量猶如原子彈一樣，足以摧毀任何一個目標網絡。
　　　　傳統安防不適應現代攻擊
　　2015年的網絡江湖依然不平靜。2月27日，主營安防產品的某公司的生產監控設備被曝嚴重的安全隱患，部分設備已被境外IP地址控制。4月22日，重慶、上海、山西、沈陽、貴州、河南等超30個省市衛生和社保系統出現大量高危漏洞，數千萬用戶的社保信息可能因此被泄露。5月21日，有專業級別的網友披露中國人壽廣東分公司系統存在高危漏洞，10萬客戶信息存在隨時大面積泄露的可能性。
　　縱觀近十幾年來的網絡世界，網絡安全建設似乎陷入了一個怪圈：國內安全廠商如雨后春筍般涌現并崛起，二十幾大類數百種安全產品覆蓋面不可謂不全，可網絡依然很脆弱，安全事件仍然層出不窮，為什么會出現這么多的問題？
　　行業大咖寧家駿認為，問題在于傳統的安全防護體系框架上。他介紹，傳統安防體系有兩個特點：一是基于邊界的防護，每個邊界都隔離出一個相對獨立的軍事區域，防御的中心任務就是保障邊界牢不可破；其次是基于已知特征的策略防護，假設所有的威脅都是已知的，在事前就可以通過預制的策略進行控制。
　　“簡而言之，傳統安全實際上是基于靜態、被動、防御的作戰思維。隨著網絡的發展，網絡攻擊也與時俱進發生了新的變化。首先，隨著移動互聯網、BYOD、虛擬化等技術的發展，傳統意義的邊界已經不復存在；其次，攻擊不再是秀肌肉炫耀式的攻擊，更多的是以政治、經濟、軍事等為目的的有組織的針對性攻擊，攻擊中越來越多的采用0—day等未知威脅、高級威脅。顯然，傳統網絡安全防護體系已無法適應這一變化。”寧家駿說。
　　轉變思路變防御為對抗
　　某公司產品負責人周永剛介紹，通過對歷史大量攻擊案例的分析，可以將攻擊大致分為三個階段：遭受入侵，內部滲透，信息竊取。
　　“每一次的入侵滲透，都會有目標偵測、攻擊工具使用、漏洞利用、惡意軟件植入等多個環節。由于0—day等未知威脅的利用，初始入侵的成功率越來越高，一旦入侵成功后，入侵者將找到一個支撐點，通過這個支撐點再逐漸進行內部滲透，繼續尋找其他支撐點，直至找到攻擊目標，然后進行數據的收集和竊取。在此過程中，一個個的支撐點成為攻擊者一層層的跳板，最終得以成功。因此發現這些支撐點是關鍵。”周永剛說，“我們發現，這些支撐點在滲透過程中，將產生不少異常行為，通過對這些異常行為的分析，就可以發現這些支撐點，從而找到安全隱患，成為解決問題的關鍵。”
　　最近，基于下一代網絡安全架構和大數據驅動的威脅情報方法論，某公司推出下一代網絡威脅感知系統——慧眼云。一方面是通過云和大數據技術構建了威脅情報系統，另一方面是利用異常行為識別、機器學習等技術，主動、快速、持續的發現網絡中存在的問題主機，也就是失陷主機。找到了這些失陷主機，再通過大數據技術進行攻擊溯源，還原失陷全過程，就可以在沒有明顯行為特征、沒有檢測規則的情況下準確鎖定網絡中的風險點或風險鏈條，從而將安全隱患消滅在萌芽狀態。
　　構建主動安防框架系統
　　網絡入侵與防守實際上就是一場魔與道的競賽，魔出于利益驅動總是能領跑一步，未知威脅永遠存在，要贏得這場魔道之爭，道就必須要做到領先——徹底打破舊的安防體系，從根本上進行突破。
　　寧家駿說：“這里有兩個關鍵詞，分別是‘數據’和‘跟蹤’。數據是預測的基礎，只有獲得足夠的數據源才有可能進行多維度的分析；跟蹤是數據的組織和處理方式，不僅僅是簡單的時間維度上的數據組織和歸類，而且是全方位、多角度對海量數據進行深度挖掘、關聯和聚合，最終呈現出的結果是必然性更高的預測——威脅情報。”
　　周永剛介紹，慧眼云的失陷主機通過一張二維圖形進行全局的分布展示，基于“確定性指數”和“威脅性指數”兩個維度劃定不同的風險級別區別，從而給出不同主機的風險級別。當主機分布在中度風險區域時，處于預警狀態，提醒客戶需要重點對這部分主機進一步跟蹤分析。當主機分布在高度風險區域時，說明需要立刻采取措施，否則有可能產生不可估量的損失。
　　除了“失陷主機”之外，該公司還提供了一套大數據搜索工具，幫助安全人員進行快速的事件定位和回溯。基于客戶的業務場景，通過對網絡行為的大數據分析，能夠自適應的建模出客戶當前業務下的安全威脅模型，從而更有針對性的發現網絡中存在的異常，提高安全等級。