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      新一代安全威脅感知系統(tǒng)在智慧校園網(wǎng)絡(luò)安全體系中的應(yīng)用

      2024-01-15 12:41:58陳宏聰康琮
      中國信息化 2023年12期
      關(guān)鍵詞:攻擊者威脅網(wǎng)絡(luò)安全

      文|陳宏聰 康琮

      隨著智慧校園建設(shè)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)安全問題已經(jīng)成為學校面臨的重要挑戰(zhàn)之一。為了解決傳統(tǒng)智慧校園建設(shè)中對敏感數(shù)據(jù)、威脅漏洞、內(nèi)部攻擊等無法有效監(jiān)測預測的網(wǎng)絡(luò)空間安全痛點,本研究以廣東交通職業(yè)技術(shù)學院網(wǎng)絡(luò)安全體系建設(shè)為基礎(chǔ),通過構(gòu)建本地與云上的態(tài)勢感知威脅平臺,采用知識圖譜建模、自適應(yīng)誘捕與追蹤、大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、AI智能分析與威脅挖掘等技術(shù),實現(xiàn)了一體化網(wǎng)絡(luò)安全運營管理中心。本研究的研究成果將為學校的智慧校園建設(shè)和網(wǎng)絡(luò)安全提供科學決策支持,具有重要的實際意義和應(yīng)用價值。

      一、傳統(tǒng)智慧校園建設(shè)中的網(wǎng)絡(luò)安全問題概述

      隨著智慧校園建設(shè)的逐步推進,學校通常在校園內(nèi)部署有多個品牌的安全產(chǎn)品及系統(tǒng),不同廠商建設(shè)系統(tǒng)時采用的技術(shù)與標準各不相同,各種網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備通常各自為政,很少能夠聯(lián)動處理出現(xiàn)的問題。在實際應(yīng)用中,大量的網(wǎng)絡(luò)安全日志及零散的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)使得網(wǎng)絡(luò)安全體系對于通過自主學習進行智能分析、風險評估、行為預測的準確率和成功率大大降低,現(xiàn)擬通過“大數(shù)據(jù)+云分析”的防護建設(shè)模式,建立相對完整的網(wǎng)絡(luò)安全體系,經(jīng)過大數(shù)據(jù)型分析,解決智慧校園建設(shè)中的網(wǎng)絡(luò)安全問題。

      二、相關(guān)的安全威脅感知系統(tǒng)研究

      從2002年開始,清華大學,浙江大學等國內(nèi)高校開始了以安全威脅情報為基礎(chǔ)的智慧校園網(wǎng)絡(luò)安全體系建設(shè),國內(nèi)高校的信息化建設(shè)進入新的階段。

      清華大學是國內(nèi)較早實施信息化工作的高校,在教學、科研、管理等信息化程度非常高,因此常常作為國外攻擊重點目標。因此對于智慧校園的網(wǎng)絡(luò)安全體系建設(shè)是一個重要的依據(jù)。

      浙江大學首先提出建立一個人機共生的體系——網(wǎng)上浙大,建立新式辦學空間。其中就提出以安全威脅情報為前提,打造專屬于浙大的網(wǎng)絡(luò)安全體系及整體網(wǎng)絡(luò)安全運營中臺。

      此外,奇安信、深信服、綠盟等一批行業(yè)企業(yè),也基于上述理念,結(jié)合高職院校發(fā)展需求,研發(fā)了一系列網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品,幫助各高職院校建立了智慧校園網(wǎng)絡(luò)安全體系。

      三、新一代安全威脅感知系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

      (一)本地與云上態(tài)勢感知威脅平臺構(gòu)建

      1.設(shè)計網(wǎng)絡(luò)感知架構(gòu):包括傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署位置、傳感器類型及其功能。考慮到智慧校園的規(guī)模和復雜性,需要在關(guān)鍵位置部署多個傳感器,以確保全面的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測。

      2.部署傳感器設(shè)備:根據(jù)設(shè)計方案,在智慧校園內(nèi)部署各類傳感器設(shè)備,如入侵攻擊檢測系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測設(shè)備、數(shù)據(jù)采集設(shè)備等,確保傳感器設(shè)備能夠全面覆蓋校園網(wǎng)絡(luò)。

      3.數(shù)據(jù)采集與存儲:設(shè)計并實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),將傳感器收集到的數(shù)據(jù)進行實時采集、處理和存儲。確保數(shù)據(jù)的完整性和可靠性,并建立本地數(shù)據(jù)庫用于存儲和管理收集到的數(shù)據(jù)。

      4.云端數(shù)據(jù)分析與處理:將本地采集到的數(shù)據(jù)上傳至云端,利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析和處理。采用機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),發(fā)現(xiàn)隱藏的威脅模式和異常行為,并將分析結(jié)果反饋給本地平臺進行進一步處理。

      5.威脅感知與預警系統(tǒng):通過對采集到的數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析,利用AI智能分析技術(shù)檢測異常行為和威脅事件,及時發(fā)出預警并采取相應(yīng)的應(yīng)對措施。

      6.安全事件響應(yīng)與處置:建立響應(yīng)與處置機制,一旦發(fā)現(xiàn)威脅事件,能夠迅速采取相應(yīng)的應(yīng)對措施。這包括隔離受影響的設(shè)備、封鎖攻擊來源、修復漏洞等。

      (二)知識圖譜建模技術(shù)的應(yīng)用

      以廣東交通職業(yè)技術(shù)學院智慧校園網(wǎng)絡(luò)安全體系為例,知識圖譜建模技術(shù)可以應(yīng)用于以下方面:

      1.建立安全知識庫:通過對網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的知識進行組織和建模,形成一個結(jié)構(gòu)化的安全知識庫。包括各類安全威脅、攻擊手段、防御策略等內(nèi)容,為系統(tǒng)提供豐富的安全知識資源。例如,建立各類網(wǎng)絡(luò)攻擊手段的知識庫,包括0day漏洞、DDoS攻擊、SQL注入、惡意軟件、挖礦等,為系統(tǒng)提供豐富的攻擊手段信息。

      2.實現(xiàn)語義化搜索:通過對安全知識庫的語義化建模,實現(xiàn)智能化的搜索功能。用戶可以通過輸入關(guān)鍵字或問題,快速地找到相關(guān)的安全知識和解決方案。

      3.進行風險評估:利用知識圖譜建模技術(shù),將各類威脅事件進行語義化建模,并與已有的安全知識進行關(guān)聯(lián)。結(jié)合機器學習和數(shù)據(jù)分析技術(shù),利用知識圖譜中的安全知識和歷史數(shù)據(jù),通過智能風險評估模型可提前預測潛在安全威脅和風險,并提前采取相應(yīng)的防范策略。

      4.支持決策制定:基于知識圖譜中的安全知識和智能分析結(jié)果,為決策者提供智能化的安全決策支持。通過分析各種數(shù)據(jù)源、網(wǎng)絡(luò)事件和風險評估結(jié)果,幫助決策者制定更加有效的網(wǎng)絡(luò)安全策略。

      (三)自適應(yīng)誘捕與追蹤技術(shù)的應(yīng)用

      以廣東交通職業(yè)技術(shù)學院為例,通過自適應(yīng)誘捕與追蹤技術(shù)來模擬誘捕和追蹤網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊者,可以更好地了解網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊者的行為模式和策略,并采取相應(yīng)的防御措施,保護校園網(wǎng)絡(luò)安全:

      1.自適應(yīng)誘捕:學院部署了一個虛擬的電子郵件系統(tǒng),模擬校園內(nèi)部的郵件服務(wù)。通過誘導攻擊者點擊偽造的釣魚鏈接或打開惡意附件,將攻擊者引導到一個虛擬的環(huán)境中。

      2.追蹤攻擊者:一旦攻擊者被誘捕進入虛擬環(huán)境,通過分析攻擊流量、IP地址以及攻擊者的操作行為,建立攻擊者的行為軌跡,并嘗試確定攻擊者的真實身份。

      3.智能化分析與響應(yīng):利用AI智能分析技術(shù),對收集到的攻擊者行為數(shù)據(jù)進行分析。通過機器學習算法和行為分析技術(shù),識別出攻擊者的行為模式和攻擊手段,及時采取防御措施。

      (四)AI智能分析技術(shù)的應(yīng)用

      1.威脅情報分析:通過AI智能分析技術(shù),對來自各類安全情報源的數(shù)據(jù)進行自動化處理和分析。通過機器學習算法實現(xiàn)對威脅情報的分類、關(guān)聯(lián)和評估。這樣可以提供及時的威脅情報,幫助學院網(wǎng)絡(luò)安全團隊更好地了解當前的安全威脅態(tài)勢。

      2.異常檢測與行為分析:利用AI智能分析技術(shù),對學院網(wǎng)絡(luò)中的流量數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等進行實時監(jiān)測和分析。通過建立智能異常檢測模型,系統(tǒng)可以自動識別異常網(wǎng)絡(luò)行為、惡意軟件和入侵攻擊等安全威脅。同時可以發(fā)現(xiàn)并預測潛在的安全風險和威脅。

      3.自動化安全決策:基于AI智能分析技術(shù),通過機器學習算法和規(guī)則引擎,根據(jù)安全威脅情況,自動觸發(fā)相應(yīng)的防御措施,可以快速響應(yīng)安全事件,并減少對人工干預的依賴。

      4.智能預測與優(yōu)化:利用AI智能分析技術(shù),通過對歷史數(shù)據(jù)的分析和建模,預測未來的安全威脅和風險。有助于學院網(wǎng)絡(luò)安全團隊提前采取相應(yīng)的防御措施,并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)安全策略。

      四、實驗與評估

      為了評估新一代安全威脅感知系統(tǒng)在智慧校園網(wǎng)絡(luò)安全體系中的應(yīng)用,我們設(shè)計了以下實驗設(shè)置和數(shù)據(jù)收集方法:

      MMM的抗污染能力通過牛血清蛋白和卵清蛋白通量恢復率(BSA/OVA FRR%)評估。將定量的牛血清蛋白固體直接溶解在去離子水中配制成 0.5 g·L-1的BSA水溶液,其pH值為7。卵清蛋白固體直接溶解在 0.9% 的氯化鈉溶液中配制成 0.5 g·L-1的OVA鹽溶液通。通量恢復率是恢復通量(Jr)與純水通量(Jw)的比值,通量恢復率值越高表示復合膜的清洗效果越好,實驗結(jié)果如圖6(a)以及表3所示。

      (一)實驗環(huán)境搭建

      在廣東交通職業(yè)技術(shù)學院的智慧校園網(wǎng)絡(luò)中,部署新一代安全威脅感知系統(tǒng),并確保其與其他網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和系統(tǒng)的正常連接和運行,如圖1所示。

      圖1 新一代安全威脅感知系統(tǒng)環(huán)境框架

      1.安全攻擊模擬:通過模擬各類常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為,對實驗環(huán)境進行攻擊。這些攻擊行為旨在測試新一代安全威脅感知系統(tǒng)對不同類型攻擊的檢測和響應(yīng)能力。

      2.數(shù)據(jù)收集:在實驗過程中,記錄新一代安全威脅感知系統(tǒng)的運行日志、報警信息、安全事件記錄等數(shù)據(jù)。同時,收集攻擊行為的數(shù)據(jù)包、攻擊者IP地址等信息,以供后續(xù)分析和評估使用。

      (二)實驗結(jié)果分析

      基于收集到的實驗數(shù)據(jù),我們進行了以下實驗結(jié)果分析:

      1.攻擊檢測率:通過分析新一代安全威脅感知系統(tǒng)的報警信息和安全事件記錄,計算出對不同類型攻擊的檢測率。評估系統(tǒng)在實時監(jiān)測和感知威脅方面的能力。

      2.假陽性率:分析報警信息中的假陽性情況,即誤報的安全事件數(shù)量。評估系統(tǒng)在準確性和誤報率方面的表現(xiàn)。

      3.響應(yīng)時間:記錄新一代安全威脅感知系統(tǒng)對安全事件的響應(yīng)時間,即從檢測到報警的時間間隔。評估系統(tǒng)在快速響應(yīng)和處置威脅方面的效率。

      五、結(jié)論與展望

      (一)主要研究成果總結(jié)

      基于對新一代安全威脅感知系統(tǒng)在智慧校園網(wǎng)絡(luò)安全體系中的應(yīng)用進行實驗與評估,我們得出以下主要研究成果總結(jié):

      新一代安全威脅感知系統(tǒng)在智慧校園網(wǎng)絡(luò)中展現(xiàn)出較高的攻擊檢測率和較低的假陽性率。系統(tǒng)能夠及時識別和報警各類網(wǎng)絡(luò)攻擊行為,并準確判斷真正的安全威脅,為智慧校園網(wǎng)絡(luò)提供了有效的防御能力。

      實驗結(jié)果顯示新一代安全威脅感知系統(tǒng)具備較快的響應(yīng)時間,能夠迅速識別并響應(yīng)安全事件。系統(tǒng)能夠快速采取相應(yīng)的處置措施,有助于減少攻擊對智慧校園網(wǎng)絡(luò)的影響。

      (二)存在的局限性和未來改進方向

      在研究過程中,我們也發(fā)現(xiàn)了一些局限性和可以改進的方向:

      實驗環(huán)境限制:由于實驗僅在廣東交通職業(yè)技術(shù)學院的智慧校園網(wǎng)絡(luò)中進行,可能無法完全代表其他學校的情況。未來可以擴大實驗樣本范圍,涵蓋更多不同類型的智慧校園網(wǎng)絡(luò)。

      攻擊類型覆蓋:雖然我們模擬了多種常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為,但仍有可能有其他未考慮到的新型攻擊。未來可以進一步擴展攻擊類型的覆蓋范圍,以提高系統(tǒng)對新型威脅的感知能力。

      (三)對智慧校園網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的展望

      基于本次研究成果,我們對智慧校園網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的未來發(fā)展提出以下展望:

      進一步發(fā)展智能化安全威脅感知系統(tǒng):結(jié)合機器學習和人工智能技術(shù),進一步提升安全威脅感知系統(tǒng)的自動化和智能化水平,提高對復雜、隱蔽攻擊的識別和響應(yīng)能力。

      強化多層次防御策略:除了安全威脅感知系統(tǒng),還應(yīng)該綜合運用防火墻、入侵檢測系統(tǒng)等多種安全措施,形成多層次、綜合性的智慧校園網(wǎng)絡(luò)安全體系,提高整體安全防護能力。

      加強用戶教育和意識提升:智慧校園網(wǎng)絡(luò)安全不僅依賴技術(shù)手段,也需要用戶的主動參與和合理使用。加強網(wǎng)絡(luò)安全教育和培訓,提高用戶對網(wǎng)絡(luò)安全風險的認知和防范意識。

      通過持續(xù)的研究和創(chuàng)新,我們有信心進一步提升智慧校園網(wǎng)絡(luò)的安全性,為師生提供更加安全可靠的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

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