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企業(yè)安全大數(shù)據(jù)平臺建設及實現(xiàn)論文
在不同的領域以及不同的時期，人們對于信息安全也具有不一樣的認識，并且在對于安全問題的解決上仍然存在著一定的側重面的差異性。因此需要借助于大數(shù)據(jù)技術，整合安全系統(tǒng)的安全信息進行關聯(lián)分析以及威脅建模，從而將其計算提速，把有效的信息從大量的日志告警的信息之中發(fā)現(xiàn)，將其脆弱性以及安全的威脅進行定位，并且還需要將安全的場景模型進行設計，強化針對業(yè)務的安全威脅監(jiān)控，實現(xiàn)俯瞰企業(yè)安全狀況的安全全景視圖。
一、企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺建設的目的與意義
現(xiàn)如今，企業(yè)業(yè)務的不斷發(fā)展，已經(jīng)漸漸地向著采集方式、數(shù)據(jù)源的分布化、多樣化以及碎片化趨勢發(fā)展，采集分析系統(tǒng)中的條塊化分析將安全分析限制，將系統(tǒng)的分析效能嚴重的降低，因此數(shù)據(jù)采集分析的架構亟需優(yōu)化，以便快速提取數(shù)據(jù)的應用價值。企業(yè)安全大數(shù)據(jù)的建設目標是基于大數(shù)據(jù)技術，實現(xiàn)對應用系統(tǒng)操作日志（4A日志）、各類設備的安全事件日志（SMP日志）、業(yè)務系統(tǒng)流量數(shù)據(jù)等安全數(shù)據(jù)的采集、存儲與管理的統(tǒng)一處理，實現(xiàn)4A、SMP、業(yè)務系統(tǒng)日志分析及報表功能的無縫遷移與性能大幅優(yōu)化，進一步實現(xiàn)針對風險、事件等高維度的全新分析模型與技術，提供完整高效的進行安全事件的溯源和處理手段。
二、安全大數(shù)據(jù)平臺設計與實現(xiàn)
1、安全大數(shù)據(jù)平臺框架。通過大數(shù)據(jù)分析技術實現(xiàn)對企業(yè)網(wǎng)絡與信息安全指標呈現(xiàn)、安全預測/預警以及事件分析體系的研究。安全大數(shù)據(jù)的總體框架包含統(tǒng)一采集、數(shù)據(jù)處理、搜索引擎、挖掘分析和統(tǒng)一展示等模塊。
2、安全數(shù)據(jù)的集中采集。安全大數(shù)據(jù)平臺采用大數(shù)據(jù)集中采集方式收集各類日志數(shù)據(jù)，日志采集主要分為4A審計日志、SMP日志、業(yè)務流量日志，實現(xiàn)由目前各系統(tǒng)獨立采集向集中化大數(shù)據(jù)架構的轉換。
3、業(yè)務系統(tǒng)旁路流量采集。業(yè)務系統(tǒng)旁路流量采集主要是以網(wǎng)絡鏡像流量的方式采集業(yè)務系統(tǒng)流量，根據(jù)http協(xié)議分析、過濾、格式化以及補全操作，分析出需要的數(shù)據(jù)提交給上層數(shù)據(jù)存儲中，為業(yè)務安全模型分析提供數(shù)據(jù)基礎。
4、業(yè)務安全模型分析。
1、異常登錄行為分析，分析登錄日志建立模型，其特征審計模型包括維度包括：非法密碼猜解、使用程序賬號登錄、異常IP地址登錄、非正常時段登錄、維護人員共享賬號、離職人員工號非法盜用等行為進行審計分析，及時發(fā)現(xiàn)運維人員的違規(guī)操作。
2、人員違規(guī)操作監(jiān)控分析，關聯(lián)登錄日志、操作日志建立正常的人員行為特征模型：(1)學習建模；(2)冗余范圍建立：標準模型*1.2范圍;(3)根據(jù)模型的的規(guī)律，及時營業(yè)員的違規(guī)操作
5、系統(tǒng)安全事件分析。針對安全事件發(fā)生時研究范圍中系統(tǒng)狀態(tài)進行分析，分析不同安全事件時各系統(tǒng)運行狀態(tài)與正常情況下差異。能夠提供每個信息安全資產(chǎn)的安全態(tài)勢，動態(tài)圖表的形式展示，訪問量趨勢圖、攻擊走勢圖等可視化圖，能夠對攻擊進行溯源分析，能夠分析攻擊的影響范圍，并能夠提供安全預警。
6、安全趨勢預測。對研究范圍內業(yè)務系統(tǒng)的安全數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一采集整理、從多個維度綜合分析，提升整體的預警能力，為系統(tǒng)安全預警與安全事件體系研究做出依據(jù)。同時對業(yè)務安全和系統(tǒng)安全所面臨的安全風險定制化模型分析的結果進行安全量化指標排名，進一步將安全風險做到可度量、可視化的動態(tài)展示。
三、實現(xiàn)和應用效果
通過對業(yè)務安全和系統(tǒng)安全所面臨的安全風險進行定制化模型分析，建立異常登錄行為模型、內部人員違規(guī)操作模型、入侵攻擊事件分析模型，完成后臺運維人員、普通業(yè)務人員、外部攻擊者的用戶畫像，進一步將安全風險做到可度量、可視化的動態(tài)展示，實現(xiàn)了信息安全整體態(tài)勢感知以及發(fā)展趨勢的有效預警。實現(xiàn)企業(yè)日常運行、維護中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集中采集、匯總和標準化；基于大數(shù)據(jù)分析方法建立用戶日常行為模型，為風險預測和識別提供基準數(shù)據(jù)；實現(xiàn)企業(yè)日常運行、維護等安全數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)分析，風險識別；實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)進行安全分析和對安全事件進行預測、預警的能力；實現(xiàn)企業(yè)整體安全態(tài)勢的多維度展現(xiàn)，為安全管理決策提供支持。
四、結語
本文主要研究了基于大數(shù)據(jù)技術，實現(xiàn)對4A、SMP、應用流量等安全數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集、存儲與處理，給出了安全大數(shù)據(jù)具體功能架構設計，實現(xiàn)了審計分析及報表功能的平滑遷移與性能大幅優(yōu)化；建立了用戶異常行為分析模型、入侵攻擊事件分析模型、安全事件預測模型，提供高效的安全事件分析和預警方法。
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