❀威胁感知层

威胁感知层是网络安全体系结构中的一部分，旨在实时监测、分析和感知网络中的安全威胁和异常活动。
以下是威胁感知层中的几个重要组成部分的详细介绍：

安全检测

安全检测是威胁感知层的核心组成部分，负责通过监控网络流量、系统日志、主机行为等方式，实时检测和识别潜在的安全威胁和异常活动。安全检测可以采用多种技术和方法，包括基于签名的检测、行为分析、异常检测等。

规则

规则是安全检测中常用的一种方法，通过预先定义的规则集合，对网络流量和系统日志进行匹配和分析，以识别可能的安全威胁和攻击行为。规则可以包括基于特征、行为模式、协议、端口等方面的定义，能够帮助及时发现各类已知威胁。

代码app

代码app指的是基于代码或应用程序的安全检测方法，包括对应用程序漏洞的检测、代码审计、恶意代码分析等。通过对应用程序和代码的审查和分析，可以发现潜在的安全漏洞和恶意行为，提高系统的安全性和可靠性。

AI算法

人工智能（AI）算法在安全检测中发挥着越来越重要的作用，可以通过机器学习、深度学习等技术，对大量的安全数据进行分析和挖掘，发现隐藏的安全威胁和异常行为。AI算法能够不断学习和优化，提高安全检测的准确性和效率。

EBA模型

EBA（Entity Behavior Analytics）模型是一种基于实体行为分析的安全检测方法，专注于分析用户、设备、应用程序等实体的行为模式和活动，以发现异常行为和安全威胁。EBA模型结合了行为分析、机器学习等技术，能够对复杂的安全事件进行准确识别和分析，为安全防御提供重要支持。

综上所述，威胁感知层中的安全检测、规则、代码app、AI算法和EBA模型等组成部分相互配合，共同构建了一个全面、智能的安全检测系统，能够及时感知和应对各类安全威胁和攻击活动。

❀威胁告警层

威胁告警层是网络安全体系结构中的一部分，负责处理安全检测系统产生的安全告警，对告警进行分析、处理和响应。以下是威胁告警层中几个重要组成部分的详细介绍

告警消减

告警消减是指对大量的安全告警进行筛选和过滤，去除重复、无关或低优先级的告警，以减少安全团队的工作负担和提高响应效率。

告警消减的方法包括:

• 基于规则的消减:

使用预先定义的规则，对告警进行筛选和分类，只保留符合特定条件的告警。

• 基于机器学习的消减:

利用机器学习算法对告警进行分析和挖掘，识别出相似或相关的告警并进行合并或过滤。

• 基于历史数据的消减

通过分析历史告警数据，找出重复出现或频率较低的告警，并进行消减或归并。

日志聚合

日志聚合是指将来自不同安全设备和系统的日志数据收集、整合和统一管理，以便进行统一的安全分析和监控。日志聚合的方法包括

• 日志收集器:

使用专门的日志收集器或代理程序，从各个安全设备和系统中收集日志数据。

• 日志存储和索引:

将收集到的日志数据存储在集中式存储系统中，并建立索引以便快速检索和查询。

• 日志清洗和过滤:

对收集到的日志数据进行清洗和过滤，去除无效或冗余的信息，保留关键的安全事件和告警数据。

上下文分析

上下文分析是指在处理安全告警时，结合相关的上下文信息进行深入分析和评估，以便更准确地理解和判断安全事件的严重程度和影响范围。上下文分析的方法包括

• 事件关联分析:

将安全事件与其他相关事件进行关联分析，查找可能的攻击链和威胁来源。

• 用户行为分析:

分析相关用户的行为模式和活动轨迹，判断其是否涉及安全威胁或异常行为。

• 网络流量分析:

分析安全事件涉及的网络流量数据，了解攻击者的传播路径和目标。

攻击结果

攻击结果是指对安全事件进行进一步分析和评估后得出的结论和判断，包括攻击的类型、影响范围、受影响资产等信息。攻击结果的分析方法包括

• 威胁情报分析:

利用外部威胁情报和内部安全数据，对安全事件进行深入分析和评估。

• 漏洞利用分析:

分析攻击者可能利用的漏洞和攻击手段，评估攻击的威胁程度和风险。

二次检测

二次检测是指对安全告警进行进一步验证和确认，以确保告警的准确性和可信度。
二次检测的方法包括:

• 人工审核:

由安全分析员对告警进行人工审核和验证，排除误报和虚假告警。

• 自动化验证:

利用自动化工具和技术，对告警进行自动验证和分析，提高检测的准确性和效率。

通过以上方法，威胁告警层能够对安全事件和威胁进行深入分析和处理，及时发现和应对各类安全威胁和攻击活动，提高网络安全的防护能力和响应速度。

❀威胁分析层

威胁分析层是网络安全体系结构中的关键组成部分，旨在对检测到的安全威胁进行深入分析和评估，以便更好地理解威胁的来源、影响和应对措施。
以下是威胁分析层中几个重要组成部分的详细介绍:

关联分析

关联分析是指对安全事件之间的关联关系进行深入分析和挖掘，以发现可能存在的攻击链路和威胁来源。
关联分析的方法包括:

• 事件时间线重建:

通过分析各个安全事件发生的时间顺序，重建攻击事件的时间线，揭示攻击者的行动轨迹和攻击路径。

• 日志数据关联:

将来自不同安全设备和系统的日志数据进行关联，查找相关事件之间的关联性，发现可能的攻击链路和威胁行为。

• 威胁情报关联:

将内部安全事件与外部威胁情报进行关联分析，了解攻击者的攻击手段和模式，预测可能的攻击行为和趋势。

狩猎分析

狩猎分析是指安全分析员主动发起的安全威胁搜索和调查活动，旨在发现网络中隐藏的威胁和潜在的安全漏洞。

狩猎分析的方法包括:

• 基于威胁情报的狩猎:

利用外部威胁情报和内部安全数据，主动搜索和狩猎网络中可能存在的安全威胁和攻击活动。

• 异常行为狩猎:

通过分析网络流量、主机日志等数据，寻找异常的行为模式和活动，发现可能存在的安全漏洞和威胁行为。

• 恶意代码狩猎:

对系统和应用程序进行恶意代码扫描和分析，发现可能存在的恶意软件和后门程序。

主机风险分析

主机风险分析是指对网络中的主机系统进行安全风险评估和分析，以发现可能存在的安全漏洞和威胁。主机风险分析的方法包括

• 漏洞扫描和评估:

利用漏洞扫描工具对主机系统进行扫描和评估，发现可能存在的系统漏洞和弱点。

• 系统配置审计:

对主机系统的配置文件和设置进行审计和分析，查找可能存在的安全配置问题和误配置。

• 日志分析:

分析主机系统产生的日志数据，了解系统的运行状态和行为模式，发现可能的安全威胁和异常行为。

影响面分析

影响面分析是指对安全威胁可能造成的影响范围进行评估和分析，以便采取相应的应对措施和应急响应计划。
影响面分析的方法包括:

• 资产识别和分类:

对网络中的资产进行识别和分类，包括关键业务系统、敏感数据、重要设备等。

• 威胁影响评估:

评估安全威胁可能对资产和业务造成的影响，包括数据泄露、服务中断、系统瘫痪等。

• 应急响应规划:

制定针对不同威胁的应急响应计划和措施，以便在发生安全事件时能够迅速应对和恢复。

通过以上方法，威胁分析层能够对检测到的安全威胁进行深入分析和评估，发现潜在的安全漏洞和威胁行为，为安全防御提供重要支持。

原创 海燕技术栈