大數(shù)據(jù)下統(tǒng)一審計技術(shù)框架研究_第1頁
大數(shù)據(jù)下統(tǒng)一審計技術(shù)框架研究_第2頁
大數(shù)據(jù)下統(tǒng)一審計技術(shù)框架研究_第3頁
大數(shù)據(jù)下統(tǒng)一審計技術(shù)框架研究_第4頁
大數(shù)據(jù)下統(tǒng)一審計技術(shù)框架研究_第5頁
已閱讀5頁,還剩4頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

0引言各大安全廠商將審計追責功能集成到各自的安全產(chǎn)品中,將審計追責貫穿到各個安全功能中,根據(jù)安全產(chǎn)品功能不同而形成的審計追責功能,大致可分為主機審計、網(wǎng)絡審計、數(shù)據(jù)庫審計。隨著信息系統(tǒng)的迅速發(fā)展以及用戶需求的不斷增加,網(wǎng)絡規(guī)模日益龐大,應用系統(tǒng)日益復雜。同時,網(wǎng)絡安全事件層出不窮,使得信息系統(tǒng)面臨著嚴峻的安全形勢,傳統(tǒng)的單一的防御設(shè)備或者檢測設(shè)備已經(jīng)無法滿足安全需求。有針對性的審計技術(shù)能夠綜合各方面的安全因素,從整體上動態(tài)反映網(wǎng)絡安全狀況,并對安全狀況的發(fā)展趨勢進行預測和預警,為增強網(wǎng)絡安全性提供可靠的參照依據(jù)。同時,國內(nèi)各類網(wǎng)絡安全法和網(wǎng)絡安全等級保護標準2.0[2]相繼出臺與發(fā)布,其中明確了,審計追責功能不僅成為合規(guī)的需求,也是企業(yè)及組織關(guān)注的重點??偟膩碚f,一套行之有效的監(jiān)控審計系統(tǒng),能夠形成威懾力,降低人為破壞和攻擊的可能性。1日志審計基本框架應用大數(shù)據(jù)存儲分析技術(shù),采用服務化、組件化的思想,本文提出一種前后端的日志審計體系框架,通過前段嵌入應用,后端能力輸出的模式構(gòu)建統(tǒng)一安全審計體系。如圖1所示。圖1審計系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖在前端,提供2種方式嵌入應用:數(shù)據(jù)采集服務接口,被動接收應用系統(tǒng)的事件日志;數(shù)據(jù)采集構(gòu)件,主動嵌入應用中,采集應用系統(tǒng)的事件日志。在后端,通過部署服務,結(jié)合前端提取的日志信息,經(jīng)過分析處理后,提供安全審計能力輸出。在后端服務中,日志接收服務接收前端采集提取的應用系統(tǒng)日志信息,傳遞給數(shù)據(jù)處理模塊進行數(shù)據(jù)處理及存儲;統(tǒng)計分析服務通過集成告警行為模式和各類插件式告警規(guī)則,完成告警事件分析、日志快速檢索、日常報表整理、定制報表匯總等功能。2數(shù)據(jù)采集審計系統(tǒng)的審計日志采集分為被動接收和主動采集兩種方式,被動接收以提供審計接口,各系統(tǒng)通過調(diào)用審計接口,上報日志的方式采集用戶行為日志數(shù)據(jù);主動采集是通過直接訪問業(yè)務系統(tǒng)或者既有系統(tǒng)的日志數(shù)據(jù)庫或者文件的方式,主動獲取日志數(shù)據(jù)。2.1數(shù)據(jù)接口收集使用服務化的方式,提供日志采集接口,為用戶提供日志集中的通道,各數(shù)據(jù)源應用通過調(diào)用采集接口服務的方式,完成數(shù)據(jù)采集過程。此方式的優(yōu)點在于:不侵入應用系統(tǒng),相關(guān)數(shù)據(jù)的準備由數(shù)據(jù)源系統(tǒng)自行準備,有利于數(shù)據(jù)源系統(tǒng)開展數(shù)據(jù)責任授權(quán)及控制擴散范圍。同時,也有利于數(shù)據(jù)采集源與目的系統(tǒng)狀態(tài)的固化,運維中系統(tǒng)升級帶來的接口風險較少。缺點在于,由于現(xiàn)有系統(tǒng)狀態(tài)的固化,不利于對現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集,對形成數(shù)據(jù)效能存在一定的阻力及風險。2.2數(shù)據(jù)主動采集主動獲取式采集模式,通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)嵌入設(shè)備應用系統(tǒng)中,根據(jù)數(shù)據(jù)源系統(tǒng),主動適配采集方式及數(shù)據(jù)格式,收集相關(guān)數(shù)據(jù)。此方式的優(yōu)點在于,能夠快速地集成現(xiàn)有數(shù)據(jù),形成數(shù)據(jù)能力。缺點在于,對于內(nèi)含敏感數(shù)據(jù)的系統(tǒng),面臨著數(shù)據(jù)擴散授權(quán)的風險,若數(shù)據(jù)格式未形成規(guī)范或標準,則不利于系統(tǒng)升級改造。3日志存儲采用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)存儲相結(jié)合的方式完成,將數(shù)據(jù)量較小的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲,將數(shù)據(jù)量大的日志數(shù)據(jù)采用分布式大數(shù)據(jù)技術(shù)存儲。系統(tǒng)采用大數(shù)據(jù)中心的海量安全數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲。隨著安全基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的不斷匯聚,數(shù)據(jù)大小將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長,而數(shù)據(jù)共享服務需要提供快速、高效的數(shù)據(jù)訪問與存儲能力,傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)庫顯然不能夠滿足需求。因此,安全大數(shù)據(jù)采用分布式數(shù)據(jù)庫,提供對文本、圖片、關(guān)系型數(shù)據(jù)等類型數(shù)據(jù)的存儲與高效檢索能力,以及分布式冗余存儲能力,節(jié)點動態(tài)擴容能力,滿足態(tài)勢數(shù)據(jù)的大容量存儲需求。相比于傳統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)庫,分布式數(shù)據(jù)庫具有基于海量數(shù)據(jù)的高性能、高可靠性和動態(tài)擴展性的優(yōu)點。在分布式大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中,可以隨時靈活地訪問信息而不必關(guān)心數(shù)據(jù)存放的地點和方法,數(shù)據(jù)不是集中存放在網(wǎng)絡的各個節(jié)點上,節(jié)點之間相互冗余備份,來實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務的高可用性。從大數(shù)據(jù)架構(gòu)視圖來看,大數(shù)據(jù)設(shè)計如下圖2所示。圖2大數(shù)據(jù)架構(gòu)視圖采用大數(shù)據(jù)分析架構(gòu),具有如下特點:一是提供大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)能力,包含大容量存儲能力、快速處理能力、快速檢索能力、智能分析能力等。二是在基礎(chǔ)之上提高使用效率,能夠為用戶在大數(shù)據(jù)平臺上開發(fā)數(shù)據(jù)業(yè)務,包含數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)可視化、智能分析等功能提高效率,實現(xiàn)大數(shù)據(jù)中心的核心價值。三是提升管理效率,將各方面的管理納入體系,為升級、擴容、技術(shù)支持等工作降低代價。四是多用戶安全性,大數(shù)據(jù)中心服務于多個安全業(yè)務,需要用戶安全作為保障,將各個安全業(yè)務線流程隔離。4日志分析網(wǎng)絡行為分析的目的是通過分析用戶及網(wǎng)絡中的行為模式,從海量日志中分析出具有參考價值的事件,提醒管理維護人員注意。在實際使用過程中,一方面,用戶及網(wǎng)絡中的行為模式多種多樣,分析方法也完全不同;另一方面,未知的一些威脅行為模式特征無法確定,需在使用過程中累積知識和經(jīng)驗,完成針對新的行為模式特征的提取與分析。網(wǎng)絡行為分析采用插件式的規(guī)則分析方法,一個分析方法對應一類行為模式,通過插件管理程序加載到分析引擎中,輸入日志事件,輸出分析結(jié)果,如圖3所示。圖3基于構(gòu)件化的動態(tài)分析引擎技術(shù)同時,系統(tǒng)采用離線數(shù)據(jù)分析方法,挖掘網(wǎng)絡中的異常行為及威脅[3],并通過追蹤溯源開展責任認定。離線數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)分析的主要分析場景,將海量的數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)的分析方法,挖掘出有用的知識后,供用戶查詢和展示。分析方法按照技術(shù)實現(xiàn)的方案不同,可以分為以下三類:基于行為規(guī)則的審計,該方法是提取已知異常行為特征,通過對行為特征進行邏輯范式描述后寫入審計規(guī)則知識庫中,在開展審計活動時,審計規(guī)則和標準化日志進行模式識別與匹配,發(fā)現(xiàn)可能存在的異常行為。基于統(tǒng)計的審計,該方法的原理是利用統(tǒng)計學模型的特點,使用隨機變量及其概率分布刻畫目標對象的行為,通過統(tǒng)計學方法描述目標對象的行為特點?;诮y(tǒng)計學的審計則是在統(tǒng)計學上發(fā)現(xiàn)目標行為特點偏離一般正常行為的異常行為。基于特征自學習的審計,該方法是利用大數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)分析方法,總結(jié)出一般行為間的頻繁模式、關(guān)聯(lián)和相關(guān)性,從總結(jié)出的數(shù)據(jù)規(guī)律間尋找異常行為的方法。系統(tǒng)分析算法管理模塊可綜合容納這三種方法的分析算法,針對不同的分析場景,開展適應性、針對性強的審計分析。5時間分析在系統(tǒng)中,各類業(yè)務進行的工作越來越復雜,為了保護系統(tǒng)的安全,方便監(jiān)控系統(tǒng)運行狀況,查看日志并進行分析已經(jīng)成為一個重要手段。管理員可以查看在某時間段內(nèi)所發(fā)生的事件,也可以通過對各種日志進行分析輔助安全保密管理工作。由于日志具有數(shù)據(jù)量大,不容易讀懂的特點,如果僅憑借管理員查看日志記錄的手段,其中所蘊含的有用信息也難以發(fā)現(xiàn)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用于日志分析是一個關(guān)鍵技術(shù),能夠關(guān)聯(lián)多種類型的日志事件,綜合分析,依據(jù)事先設(shè)定的規(guī)則進行匹配,達到及時提醒和告警的效果,減輕管理人員的分析負擔,如圖4所示。日志事件分析負責對篩選后的待審計信息結(jié)合審計規(guī)則進行分析,從中發(fā)現(xiàn)異常和違規(guī)行為,為采取相應安全措施提供依據(jù)。圖4事件分析與告警流程示意圖該流程能夠運用于重保任務和重點監(jiān)控方向的實時監(jiān)控,通過設(shè)置重保區(qū)域、對象、智能分析引擎來完成。同時,可以將實時分析結(jié)果用于網(wǎng)絡安全態(tài)勢呈現(xiàn)。管理員在審計告警規(guī)則設(shè)置頁面事先設(shè)置關(guān)注的人員、關(guān)注對象、關(guān)注行為后,通過人工設(shè)置與自學習調(diào)整等方

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論