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软件技术应围绕实际需求发展

发布时间:2013-11-26 来源:小编

  许多企业在安全部署实践中,逐步认可了安全管理的重要性,并纷纷采用。可以说安全管理类软件已经逐步由汇集和展现信息,向着高扩展,宏观辅助决策,微观操作建议,可持久化发展与专家服务相结合进行发展。

  一.安全视角宏观与微观相结合

  网络安全工作应服从组织信息化建设总体战略,迭代式实现系统安全体系的完善。没有绝对的安全,因此也不可能无限度的投资安全,战略优先,合理保护,掌握风险平衡至关重要。在进行安全风险分析时,宏观微观更紧密的结合,将风险的定量分析与定性分析相结合是未来发展趋势。

  安全管理核心之一是风险分析,安全风险分析必须是对安全工作有指导意义。风险分析核心是识别企业所面临的安全隐患,并及时发现安全事件的能力,从而一方面给出宏观安全风险状态,给出降低风险的建议,另一方面微观识别安全事件引起的风险变化,给出应对安全事件的参考办法。风险的结果对实际管理工作提供可落地参考建议,从而实现从宏观的安全趋势分析辅助决策到微观的安全事件处理。从而是风险分析不再是为了分析而分析的尴尬地位,到底部署了那些网络设备,都起到什么作用,效果如何,都能在宏观与微观的结合中找到答案。

  二.海量数据分层存储

  海里数据处理,区分日志与安全事件,进行分层处理是大势所趋。安全事件分析过程中我们会发现,很多系统产生的日志,大多数并非安全事件,如果对这些信息不加区分的进行存储分析,势必大大降低我们安全管理建设的投资回报率。海里数据处理的有效方式,是结合传统日志分析与安全事件分析,分层存储,分层分析,同时又能方便回溯;自动化实时分析与事后人工分析相结合的处理方式。

  对于基本的日志,根据审计的需要进行完全存储或者部分存储,通过非数据库的存储方式,加大压缩力度,通过加密处理可以将相关数据备份到低廉的云端。

  对于少量的安全事件,一方面使用各种分析引擎,对事件进行分析,另一方面通过传统数据库及NoSQL等存储手段,提高查询,分析的速度。

  三.分析引擎分层处理
 
     分析引擎的往往是安全平台发现问题的瓶颈,实时性,高效性,决定了安全管理平台的性价比。在实际分析过程中发现,很多攻击通过日志特征很容易就发现了,例如日志数据增加异常,日志里面的行长得异常,没有日志数据(或日志数据减少异常),而这些并不需要关联分析来发现。正如海量数据的分层存储,安全事件的分层分析是分析引擎的发展趋势。

  对于实时事件分析主要分为基础层分析和研究层分析:

  基础层分析:在这一层完成日志到事件的转变,包括关键日志识别,从普通的背景事件中识别关键事件(事件识别与分类必须完备),通过常用技术手段是数据归并、过滤;

  初步异常事件发现,通过基础分析引擎的应用,包括特征匹配分析,统计阀值分析,将分析的安全事件结果传递给更高层级做进一步分析。

  研究层分析:在这一层完成事件到预警、工单、风险等处理的转变

  多引擎分析架构包括基于趋势发展分析,状态机分析,数据挖掘分析,多属性关联分析,多类型事件间的关联分析。

  安全管理的实际效果,通常来源与管理分析规则的落地程度,以及关联分析普适性预制场景,以及持续升级是保持安全管理平台活力的直接来源。与云端和安全服务相结合,是大多数企业较好的选择。

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