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在信息化、互聯(lián)網迅猛發(fā)展并被廣泛應用的同時，數(shù)據(jù)泄露事件也愈演愈烈。近年來，在大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)下，由數(shù)據(jù)傳遞、共享所形成的數(shù)據(jù)鏈條更是起到了推波助瀾的作用——如果數(shù)據(jù)鏈條的某個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，很可能導致整個鏈條數(shù)據(jù)安全形勢的急轉直下甚至徹底崩潰。

今時不同往日

如今，有越來越多企業(yè)的管理者開始意識到安全問題的重要性，其中業(yè)務的不安全性在很大程度上源自數(shù)據(jù)的不安全性，如果想從多維度、多方面提升系統(tǒng)安全和服務品質，應在增強系統(tǒng)和網絡等安全能力的同時，通過對數(shù)據(jù)使用進行專業(yè)的安全狀況分析，了解用戶的使用習慣，發(fā)現(xiàn)深藏的安全隱患，從而多角度提升安全決策的準確性以及客戶訪問的感觀。

《SecurityInformation and Event Management Futures and Big Data Analytics for Security》一文中特別強調了與“分析的意識和探索數(shù)據(jù)的欲望”相關的內容，認為這才是數(shù)據(jù)安全中最關鍵的成功標準。數(shù)據(jù)是可視化的基礎，數(shù)據(jù)在使用過程中具有數(shù)據(jù)量大、多樣性，實時性等特點，將不同來源的數(shù)據(jù)整合到一起，結合業(yè)務需求，確定相關數(shù)據(jù)之間的關系，對異常行為進行分析和監(jiān)測，這種方式充分結合了計算機和人腦在圖像處理方面的能力優(yōu)勢，提高了對數(shù)據(jù)的綜合分析能力，從而有效降低了誤報率和漏報率，提高了系統(tǒng)檢測的效率，并減少了反應所需的時間。目前，市場上已有一些比較成熟的安全分析系統(tǒng)，但是大部分都是基于某一方面的需求，而不具有完備的分析模型。

因此，在數(shù)據(jù)驅動安全概念流行的今天，如何從海量數(shù)據(jù)信息中提取出有價值的信息來幫助安全人員更好的進行分析、決策是數(shù)據(jù)安全可視化研究的重要課題之一。

讓數(shù)據(jù)安全可視化

隨著互聯(lián)網應用越來越廣泛，其規(guī)模越來越龐大，多層面的威脅和風險在不斷增加，所帶來的損失也越來越大；如今，風險行為正向著分布化、規(guī)?；?、復雜化等方向發(fā)展，僅僅依靠防火墻、入侵檢測、訪問控制等單一的傳統(tǒng)安全防護技術，已不能滿足信息安全的整體需求，因而迫切需要應用新的技術以及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)使用中的異常行為，實時掌握數(shù)據(jù)安全狀況，將之前很多只能亡羊補牢的事中、事后處理，轉向事前自動評估預測，從而降低數(shù)據(jù)安全風險，提高數(shù)據(jù)安全防護能力。

在此背景下，安華金和數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)應運而生，面對傳統(tǒng)安全防御體系失效的風險，數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)能夠全面感知安全威脅態(tài)勢，洞悉應用運行健康狀態(tài)，并通過全流量分析技術實現(xiàn)完整的外部攻擊溯源取證，幫助安全人員采取具有針對性的響應處置措施。

安華金和數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)（DSVS）以“資產”為核心，通過可視化技術對資產分布、使用情況及已知風險、未知威脅信息等進行可視化呈現(xiàn)，為安全管理者提供可靠的數(shù)據(jù)信息。DSVS以海量日志為核心，采用模塊化的工作組件設計和大數(shù)據(jù)分布式系統(tǒng)架構，基于異構數(shù)據(jù)源整合，可以輕松接入企業(yè)各個業(yè)務系統(tǒng)，徹底打破數(shù)據(jù)孤島局面；同時，通過實時的數(shù)據(jù)展現(xiàn)，幫助企業(yè)第一時間了解業(yè)務情況并及時做出決策。DSVS系統(tǒng)通過采集數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)，利用機器學習、數(shù)據(jù)建模、行為識別、關聯(lián)分析等方法對數(shù)據(jù)資產的使用情況進行統(tǒng)一分析，實現(xiàn)對攻擊行為、安全事件、未知威脅的發(fā)現(xiàn)和告警，并提供對日志信息數(shù)據(jù)的存儲、全文檢索、關聯(lián)分析、可視化展現(xiàn)等功能。

目前，數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)已廣泛應用于政府、金融、電信運營商、能源、互聯(lián)網公司等場景，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)安全信息的集中存儲、可視化展示、全文檢索分析、異常行為檢測，并滿足國家、行業(yè)對安全合規(guī)性的相關要求。

亟待解決的問題

1、安全數(shù)據(jù)分散，資產安全狀況難以統(tǒng)一監(jiān)測

由于企業(yè)資產量級龐大、業(yè)務系統(tǒng)繁多、關聯(lián)關系錯綜復雜等原因，造就了數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)管理混亂的內部現(xiàn)狀。大量的監(jiān)測結果只是單一反映某個系統(tǒng)存在的問題，呈現(xiàn)方式也多種多樣，對很多安全防護設備的告警及海量安全數(shù)據(jù)無法進行統(tǒng)一展示、關聯(lián)分析、數(shù)據(jù)挖掘與攻擊溯源，而僅憑人工操作難以識別出眾多安全事件的內在聯(lián)系，很可能會忽略一些惡意用戶的蓄意攻擊行為，從而耽擱對安全事件的及時發(fā)現(xiàn)與有效處置。如何將分散各處的數(shù)據(jù)（甚至孤島數(shù)據(jù)）有效搜集和匯總起來進行綜合分析，是數(shù)據(jù)安全治理的重要一步。

2、數(shù)據(jù)處理難，數(shù)據(jù)應用也得不到創(chuàng)新

由于對不同部門、不同業(yè)務以及涉及的不同數(shù)據(jù)，缺乏統(tǒng)一、實時的數(shù)據(jù)分析展示平臺，即便是將流量信息、漏洞信息、日志信息、資產信息、業(yè)務信息等海量數(shù)據(jù)都收集起來，這些數(shù)據(jù)也無法發(fā)揮其真正的價值。此外，如何將海量數(shù)據(jù)進行綜合處理分析，最終將資產安全狀況、數(shù)據(jù)與業(yè)務之間的流轉關系、未知威脅情況完整的呈現(xiàn)給安全管理者，同樣是數(shù)據(jù)安全治理的關鍵環(huán)節(jié)。推動創(chuàng)新型企業(yè)、提高行政效率，離不開強大的數(shù)據(jù)處理分析技術支撐。只有讓數(shù)據(jù)成為決策的依據(jù)，才能真正發(fā)揮其價值。

3、傳統(tǒng)手段和技術無法應對高級威脅

當前，傳統(tǒng)基于規(guī)則和黑白名單的檢測手段不具備體系化的防御能力，已無法應對快速變化發(fā)展的威脅。傳統(tǒng)方式和技術手段“不懂”新出現(xiàn)的違規(guī)、異常行為的意義和邏輯，單純依賴特征庫匹配進行機械式的審計、攔截、阻斷、放行等判斷，已無法有效判斷風險源，防護也就無從說起，問題主要體現(xiàn)在：

（1）面對復雜攻擊，僅憑簡單疊加構成的安全防線很容易被繞過和規(guī)避；

（2）不能對整體資產分布及數(shù)據(jù)使用情況做到全面掌控，安全運維管理便無從下手；

（3）邊界安全防護對未知威脅只能在事后階段檢測到，而不能在事前或事中及時發(fā)現(xiàn)，用戶最多只能止損，卻無法預防；

（4）缺少能對信息系統(tǒng)內部海量數(shù)據(jù)進行快速分析的工具，無法有效利用數(shù)據(jù)；

（5）無法將風險源與目標庫信息進行對稱，缺少本地原始數(shù)據(jù)，難以溯源分析。

4、現(xiàn)有安全運營響應處置困難

產生告警很容易，但是多數(shù)客戶的情況是告警數(shù)量太多，缺乏有效的歸納和梳理。簡單粗暴的方式已不能真實呈現(xiàn)一個完整的威脅，而處置響應又極度依賴于威脅的準確性。很多客戶在安全運營方面一般是一人多責，對于威脅的監(jiān)控和處置不夠及時。同時，由于缺乏對風險事件的統(tǒng)一監(jiān)測與一鍵處置能力，非安全專業(yè)的維護與監(jiān)控人員識別、分析風險事件的能力有限，應急響應速度很慢，且主要通過電話等方式逐級傳報，傳報流程與耗時過長。此外，現(xiàn)有安全運營平臺缺乏對海量大數(shù)據(jù)進行存儲分析與處理的能力，無法對信息進行有效挖掘分析，從而導致對異常行為的發(fā)現(xiàn)能力不足，對已知風險和未知威脅的響應不及時。

可視化系統(tǒng)的創(chuàng)新

DSVS要做看得見的安全。對于安全運維人員，以資產和人為視角出發(fā)的DSVS系統(tǒng)，能夠實現(xiàn)對整個業(yè)務系統(tǒng)安全運行情況的全面監(jiān)控，并從全局角度提升業(yè)務系統(tǒng)對安全威脅的發(fā)現(xiàn)識別、理解分析、響應處置等能力。同時，提供豐富的安全運維及服務工具，幫助安全運維人員提升日常安全管理與運維效率。

DSVS系統(tǒng)要以最佳的可視化效果向用戶進行呈現(xiàn)。使用者所關心的重要數(shù)據(jù)資產是什么樣的——在哪里、流向何處、狀態(tài)如何、何人使用、效果如何，有沒有風險和異常行為，是否存在安全隱患等等。將以上用戶關心的信息用簡單清晰的可視化方式呈現(xiàn)出來，形成用戶對數(shù)據(jù)安全分析的基礎。與此同時，對數(shù)據(jù)使用情況進行二維、三維可視化呈現(xiàn)，基于圖論模型最大程度的展示數(shù)據(jù)使用的聯(lián)系及數(shù)據(jù)流向，輔助決策者分析業(yè)務行為，快速發(fā)現(xiàn)問題。通過系統(tǒng)主動識別發(fā)現(xiàn)、手動導入或創(chuàng)建的方式來梳理目標網絡中需要被防護的重要資產及業(yè)務對象，對海量日志進行集中分析和挖掘，實現(xiàn)了對企業(yè)整體資產分布、使用情況、安全事件分析、數(shù)據(jù)安全態(tài)勢等的呈現(xiàn)，真正做到數(shù)據(jù)的可視與安全可見。

1、多源數(shù)據(jù)采集，統(tǒng)一平臺監(jiān)控

數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)能夠收集多類信息，包括但不限于：流量信息、漏洞信息、日志信息、資產信息、業(yè)務信息等，并將這些類別的基礎信息匯入到系統(tǒng)中，以幫助用戶實現(xiàn)全流量、全要素以及安全威脅信息的實時捕獲和監(jiān)測。在項目實踐中，數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)具備對所采集的信息通過數(shù)據(jù)分析處理，形成元數(shù)據(jù)管理、資產數(shù)據(jù)分析、運行狀態(tài)分析、數(shù)據(jù)使用分析、安全事件管理、審計日志分析、未知威脅分析等全要素信息統(tǒng)籌分析的能力。可以看到，全要素、全流量、全信息的采集能力可以在后續(xù)對數(shù)據(jù)資產整體安全狀況進行風險識別與未知威脅分析時，提供強大的數(shù)據(jù)支撐。

2、海量數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新

數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)收集流量信息、漏洞信息、日志信息、資產信息、業(yè)務信息等多類信息，在信息匯聚過程中可完成對原始數(shù)據(jù)的接收、過濾，提取、轉換等一系列數(shù)據(jù)處理行為?；谶@些數(shù)據(jù)處理行為，系統(tǒng)會根據(jù)數(shù)據(jù)的類別將其劃分為業(yè)務數(shù)據(jù)、資產數(shù)據(jù)、規(guī)則庫等等，此類數(shù)據(jù)將會為后續(xù)統(tǒng)計分析提供有效的數(shù)據(jù)支撐。安華金和將關聯(lián)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、場景分析和策略四大引擎融入系統(tǒng)之中，通過這些高度抽象、高度專業(yè)化的引擎支撐，讓對各個基礎組件的數(shù)據(jù)梳理、分析、呈現(xiàn)變得更簡單。

通過以上對數(shù)據(jù)的處理分析，最后呈現(xiàn)給用戶的大屏可視化就是對數(shù)據(jù)的應用創(chuàng)新，也是對用戶來說最直觀的產品功能與價值呈現(xiàn)?？梢暬尸F(xiàn)包括五個維度的內容：整體資產分布與存儲狀況、資產使用狀況分析、數(shù)據(jù)與業(yè)務流轉關系分析、已知違規(guī)風險分析、未知異常威脅分析。

3、場景分析建模，高級威脅應對

傳統(tǒng)基于規(guī)則建立安全基線的風險發(fā)現(xiàn)方式，無法應對快速變化的、新出現(xiàn)的高級威脅。除了建立安全基線外，還需對特定場景進行分析，形成對異常未知威脅行為的發(fā)現(xiàn)模型，即“UEBA模型”。值得一提的是，具備豐富的場景分析模型的前提，就是要有完善的數(shù)據(jù)安全治理經驗以及多方需求的積累才能總結出來的。安華金和具備非常成熟的數(shù)據(jù)安全治理能力，在此基礎上圍繞資產的行為分析建模就具備很強的實戰(zhàn)性。通過大數(shù)據(jù)技術和多種建模公式，系統(tǒng)能從多個維度對指定資產的事件行為特征（如訪問源、訪問量、會話量、訪問行為等）進行周期性建模，然后將機器學習的實測值與建模值進行比較，以判定是否存在異常行為；系統(tǒng)也能根據(jù)指定IP的事件行為特征（如失敗登錄比例、登錄時間、頻度、次數(shù)、行為等）的歷史值，通過預測算法得出未來時間的取值區(qū)間，然后將實測值與預測值進行比較，以判定異常等。

數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)可從多個維度進行全資產一體化數(shù)據(jù)展示，從定性分析到定量分析，通過指標化的數(shù)值為資產面臨的風險評估等級，幫助用戶識別業(yè)務健康程度，乃至業(yè)務的性能、可用性、敏感性以及潛在威脅。

4、風險“追得到”，提高處置效率

數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)能夠以資產為原點，從資產類型角度、安全域角度和業(yè)務系統(tǒng)角度來審視資產的整體安全狀態(tài)，從每個視角維度都可以提供資產受危害概覽、資產弱點情況、資產受攻擊情況以及資產風險的相關態(tài)勢信息，這無疑將對用戶快速定位威脅與安全態(tài)勢提供助力。

基于風險行為的分析，不再只針對一次單獨的行為，而是對多個可疑行為的串聯(lián)分析。通過數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)獨有的異常風險分析引擎，將異常事件基于異常模型進行分析，還原出未知威脅風險的過程，從而真正實現(xiàn)對風險事件的預警、檢測、響應和取證。

數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)支持多種可視化圖表的告警模式，能夠第一時間呈現(xiàn)告警源、告警發(fā)生原因以及告警的危害程度。同時，系統(tǒng)支持自定義告警閾值、范圍等信息，輔助安全運營人員及時對分類的異常信息作出反饋與決策。此外，通過標準告警接口，系統(tǒng)可支持將未知威脅分析得到的告警信息推送至第三方告警統(tǒng)一管理平臺的功能；支持將告警信息通過手機短信、郵件、消息中心等方式及時反饋給安全管理人員，以指派相關責任人第一時間進行處理，并對處置狀態(tài)進行跟蹤。

數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)具備對數(shù)據(jù)安全的持續(xù)監(jiān)控能力，能夠及時發(fā)現(xiàn)各種已知風險與異常狀況；具備威脅調查分析及可視化能力，可對威脅相關的影響范圍、攻擊路徑、目的、手段進行快速判別，從而支撐有效的安全決策與響應；能夠建立安全預警機制，來完善風險控制、應急響應和整體安全防護水平。安華金和數(shù)據(jù)安全可視化系統(tǒng)（DSVS）如同一面能夠洞察各類風險全過程的“顯‘?！R”，幫助數(shù)據(jù)安全管理者搭建起現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)安全防御指揮作戰(zhàn)平臺。