在当今复杂且瞬息万变的网络威胁环境中,传统的安全检测方法已经难以满足企业的需求。为了应对不断升级的攻击手段,网络安全技术正在向自动化、智能化方向发展,其中链式检测(Chained Detections)是一种新兴的威胁狩猎技术,通过将关联事件连接起来,以形成攻击的完整图景,进而提升威胁归因能力和响应效率。
一、链式检测技术的背景与意义
网络安全防御工作一直面临巨大挑战,尤其是在日益复杂的攻击手段和不断增加的事件数据面前。威胁狩猎作为一种主动性安全防御措施,旨在通过深度分析网络流量、系统行为和日志数据,查找隐藏的威胁。传统威胁狩猎方法通常基于单一事件或低可信度的报警,手动分析的效率和准确性受限。此外,随着攻击者策略的日益隐蔽化,简单依赖高可信度的检测手段难以应对新型攻击模式。因此,亟需一种创新性的方法将零散的事件串联起来,形成具有逻辑关联的完整检测链条,为企业提供更为精准的威胁防护手段。
链式检测技术正是在此背景下提出,它通过构建事件链条的方式,将低可信度和中可信度的检测结果逐步过滤、筛选、关联,从而形成一幅清晰的威胁画像。该技术不仅可以减少误报,还能有效降低分析人员的工作量,提升检测效率。
二、链式检测的技术原理
链式检测的核心在于其事件关联和多步骤自动化分析机制。这种技术通过初始检测触发,并逐步展开自动化分级、上下文丰富和优先级评估等多个流程,最终形成系统化的威胁处置流程。
1.初始检测触发:链式检测的第一步通常基于一项初始检测,可能是异常文件活动、已知攻击模式或可疑的网络流量。在这个阶段,系统会根据潜在威胁行为或攻击指标启动检测链。例如,若系统中出现特定文件名或已知恶意文件签名,尽管其可信度可能较低,但仍能成为检测链的触发点。
2.自动化分级:一旦检测触发,系统会利用自动化流程对事件进行初步分级,包括上下文丰富、关联分析和优先级分配等步骤。通过上下文丰富,系统可以获得事件更多的信息,比如用户账户、设备特征和网络流量等。随后,通过关联分析,系统将该事件与其他相关事件联系起来,判断其是否属于更广泛的攻击行为或仅为独立事件。最终,根据事件的风险等级和潜在影响,分配优先级以便后续流程中的资源合理配置。
3.链式任务执行:在完成初步分级后,检测链会进一步触发一系列的自动化任务,这些任务旨在通过多角度信息验证和情报查询来强化检测的准确性。例如,系统可以在威胁情报平台上查询特定的攻击特征或关联事件的指标,同时对受影响系统的关键组件执行隔离操作,防止攻击者进一步渗透。此外,还可以采集设备的系统信息、执行YARA规则检测、分析内存快照和文件系统镜像等,以获得详细的威胁信息。
4.决策点与反馈循环:在链式检测流程中设立多个决策点,以便系统在处理过程中根据事件的动态变化决定后续操作。针对一些无法通过自动化流程得出结论的事件,链式检测技术允许安全分析人员介入,为复杂事件提供进一步的判断依据。与此同时,链式检测还融入了反馈循环机制,通过对检测过程中的误报、漏报情况进行总结和优化,逐步提高检测模型的准确度和适应性。
三、链式检测技术的优势与应用
链式检测技术相比传统检测方法具有显著优势,它不仅可以将高效的自动化分析与灵活的人工判断相结合,而且能够在复杂的攻击链中形成自适应的安全策略,帮助企业快速定位并响应高级威胁。以下是链式检测在实际应用中的几个主要优势:
1.提高检测准确率:链式检测可以通过自动化分级和上下文丰富,避免低可信度信号触发误报,并通过事件关联的方式精准定位威胁源。
2.降低事件响应时间:链式检测通过自动化分级和任务执行,缩短了事件处理流程中的重复性操作,显著提升了检测和响应的效率。尤其在应对高级持续性威胁(APT)等复杂攻击时,链式检测能够帮助企业实现快速隔离和修复,最大程度减少潜在损失。
3.提升资源利用率:在传统的威胁狩猎中,大量低可信度事件需要手动分析,增加了分析人员的工作负担。而链式检测则通过自动化流程对事件进行预处理,将高优先级的事件留给分析人员,大幅减少无效事件的干扰,提升资源利用效率。
四、链式检测技术的发展趋势与未来展望
随着网络威胁的日益复杂化,链式检测技术的应用范围和影响力将会持续扩大。在未来的发展中,链式检测技术有望在以下几个方面实现突破:
1.融合人工智能和机器学习技术:在链式检测过程中,自动化分级和上下文丰富仍需大量的数据支持和智能化分析。未来,链式检测技术将进一步融合深度学习、自然语言处理等AI技术,特别是在复杂行为模式的分析和异常事件的识别上,通过AI算法的加持可以更精准地挖掘潜在威胁。AI技术不仅能有效提升检测效率,还能在反馈循环中不断学习,从而增强检测模型的适应性和响应速度,使检测系统更加智能化、精准化。
2.跨平台事件关联与协同检测:随着企业内部IT环境的多样化,链式检测技术将逐步发展为跨平台的安全监测和响应系统。无论是云端、物联网设备还是传统的企业内部网络,链式检测都需要具备对不同系统、设备和数据来源的兼容性,以便实现全方位的威胁分析与响应。这一趋势推动链式检测技术朝着高度集成化和协同化方向发展,使其能够实时捕捉多平台间的威胁信息,形成更为完整的安全态势感知。
3.隐私保护和数据安全的加强:在链式检测过程中,为实现上下文丰富和事件关联分析,可能需要访问大量的企业内部数据,包括用户行为、系统日志等敏感信息。为此,链式检测技术将会更加注重数据安全与隐私保护,采用联邦学习和隐私保护计算等技术,确保在进行检测时不会泄露敏感数据。同时,通过引入零知识证明等技术手段,链式检测系统可以在不暴露具体数据的前提下完成威胁检测任务,为企业提供数据安全与网络安全的双重保障。
4.实现动态自适应的安全策略:链式检测的技术趋势还包括构建动态自适应的安全策略。随着威胁情报和攻击手段的不断演变,传统的静态安全策略无法满足实时防护的需求。因此,链式检测技术将更加注重动态安全策略的生成,通过实时分析攻击者行为、系统风险态势和历史检测数据,动态调整安全策略和检测规则,形成自动化的安全响应闭环,从而应对快速变化的威胁环境。
5.人机协作的智能决策支持:尽管链式检测中的很多流程可以自动化完成,但在一些复杂或模糊性较高的威胁场景中,仍需结合分析人员的专业判断。未来,链式检测技术将向智能决策支持方向发展,通过结合专家系统和机器学习模型,在检测流程中提供基于数据的决策建议,辅助分析人员快速判断和处理复杂事件。通过这种人机协作的方式,检测系统可以充分利用自动化的优势,同时保留分析人员的专业价值,实现高效的威胁应对。
6.强化安全反馈循环的闭环优化:链式检测的反馈循环是其实现自我优化和逐步提高检测效果的关键。在未来的技术趋势中,反馈循环将进一步优化,使系统能够动态记录和分析误报、漏报、分析员反馈等数据,不断改进检测规则与策略。通过将反馈循环嵌入到深度学习模型中,链式检测系统可以实现自适应调整,确保检测能力在应对新兴威胁时持续提升,从而建立更具弹性和鲁棒性的安全检测体系。
7.广泛应用于工业物联网与关键基础设施:随着工业物联网和关键基础设施领域的网络安全需求不断增长,链式检测技术有望广泛应用于这些环境中。由于这些领域的攻击可能造成重大经济损失或安全风险,链式检测技术将发挥重要作用,通过事件链条分析和多层次检测手段,实现对关键设备和基础设施的全面保护,保障工控系统的网络安全。
8.建设更广泛的生态合作伙伴关系:链式检测技术的发展需要大量的情报和数据支撑,因此在未来,安全厂商将更加注重生态系统的建设,通过与其他安全厂商、威胁情报平台和行业联盟合作,共享数据和技术资源,形成互利共赢的合作关系。
五、结语
链式检测作为一种革新性的威胁狩猎技术,通过自动化分析、事件关联和多步骤处理等方式,显著提升了检测效率和威胁响应能力。未来,随着人工智能、隐私保护、动态安全策略等技术的加持,链式检测将在网络安全防护体系中发挥更加重要的作用。
对于山石网科而言,链式检测技术不仅为我们的安全产品注入了新的活力,更为我们在未来的市场竞争中提供了有力的支持。通过结合链式检测技术的创新应用,山石网科将持续为客户构建高效、精准的安全防护体系,为全球网络安全的发展贡献力量。
山石网科公司介绍:
山石网科是中国网络安全行业的技术创新领导厂商,由一批知名网络安全技术骨干于2007年创立,并以首批科创板上市公司的身份,在2019年9月登陆科创板(股票简称:山石网科,股票代码:688030)。
现阶段,山石网科掌握30项自主研发核心技术,申请540多项国内外专利。山石网科于2019年起,积极布局信创领域,致力于推动国内信息技术创新,并于2021年正式启动安全芯片战略。2023年进行自研ASIC安全芯片的技术研发,旨在通过自主创新,为用户提供更高效、更安全的网络安全保障。目前,山石网科已形成了具备“全息、量化、智能、协同”四大技术特点的涉及边界安全、云安全、数据安全、业务安全、内网安全、智能安全运营、安全服务、安全运维等八大类产品服务,50余个行业和场景的完整解决方案。
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在当今复杂且瞬息万变的网络威胁环境中,传统的安全检测方法已经难以满足企业的需求。为了应对不断升级的攻击手段,网络安全技术正在向自动化、智能化方向发展,其中链式检测(Chained Detections)是一种新兴的威胁狩猎技术,通过将关联事件连接起来,以形成攻击的完整图景,进而提升威胁归因能力和响应效率。
一、链式检测技术的背景与意义
网络安全防御工作一直面临巨大挑战,尤其是在日益复杂的攻击手段和不断增加的事件数据面前。威胁狩猎作为一种主动性安全防御措施,旨在通过深度分析网络流量、系统行为和日志数据,查找隐藏的威胁。传统威胁狩猎方法通常基于单一事件或低可信度的报警,手动分析的效率和准确性受限。此外,随着攻击者策略的日益隐蔽化,简单依赖高可信度的检测手段难以应对新型攻击模式。因此,亟需一种创新性的方法将零散的事件串联起来,形成具有逻辑关联的完整检测链条,为企业提供更为精准的威胁防护手段。
链式检测技术正是在此背景下提出,它通过构建事件链条的方式,将低可信度和中可信度的检测结果逐步过滤、筛选、关联,从而形成一幅清晰的威胁画像。该技术不仅可以减少误报,还能有效降低分析人员的工作量,提升检测效率。
二、链式检测的技术原理
链式检测的核心在于其事件关联和多步骤自动化分析机制。这种技术通过初始检测触发,并逐步展开自动化分级、上下文丰富和优先级评估等多个流程,最终形成系统化的威胁处置流程。
1.初始检测触发:链式检测的第一步通常基于一项初始检测,可能是异常文件活动、已知攻击模式或可疑的网络流量。在这个阶段,系统会根据潜在威胁行为或攻击指标启动检测链。例如,若系统中出现特定文件名或已知恶意文件签名,尽管其可信度可能较低,但仍能成为检测链的触发点。
2.自动化分级:一旦检测触发,系统会利用自动化流程对事件进行初步分级,包括上下文丰富、关联分析和优先级分配等步骤。通过上下文丰富,系统可以获得事件更多的信息,比如用户账户、设备特征和网络流量等。随后,通过关联分析,系统将该事件与其他相关事件联系起来,判断其是否属于更广泛的攻击行为或仅为独立事件。最终,根据事件的风险等级和潜在影响,分配优先级以便后续流程中的资源合理配置。
3.链式任务执行:在完成初步分级后,检测链会进一步触发一系列的自动化任务,这些任务旨在通过多角度信息验证和情报查询来强化检测的准确性。例如,系统可以在威胁情报平台上查询特定的攻击特征或关联事件的指标,同时对受影响系统的关键组件执行隔离操作,防止攻击者进一步渗透。此外,还可以采集设备的系统信息、执行YARA规则检测、分析内存快照和文件系统镜像等,以获得详细的威胁信息。
4.决策点与反馈循环:在链式检测流程中设立多个决策点,以便系统在处理过程中根据事件的动态变化决定后续操作。针对一些无法通过自动化流程得出结论的事件,链式检测技术允许安全分析人员介入,为复杂事件提供进一步的判断依据。与此同时,链式检测还融入了反馈循环机制,通过对检测过程中的误报、漏报情况进行总结和优化,逐步提高检测模型的准确度和适应性。
三、链式检测技术的优势与应用
链式检测技术相比传统检测方法具有显著优势,它不仅可以将高效的自动化分析与灵活的人工判断相结合,而且能够在复杂的攻击链中形成自适应的安全策略,帮助企业快速定位并响应高级威胁。以下是链式检测在实际应用中的几个主要优势:
1.提高检测准确率:链式检测可以通过自动化分级和上下文丰富,避免低可信度信号触发误报,并通过事件关联的方式精准定位威胁源。
2.降低事件响应时间:链式检测通过自动化分级和任务执行,缩短了事件处理流程中的重复性操作,显著提升了检测和响应的效率。尤其在应对高级持续性威胁(APT)等复杂攻击时,链式检测能够帮助企业实现快速隔离和修复,最大程度减少潜在损失。
3.提升资源利用率:在传统的威胁狩猎中,大量低可信度事件需要手动分析,增加了分析人员的工作负担。而链式检测则通过自动化流程对事件进行预处理,将高优先级的事件留给分析人员,大幅减少无效事件的干扰,提升资源利用效率。
四、链式检测技术的发展趋势与未来展望
随着网络威胁的日益复杂化,链式检测技术的应用范围和影响力将会持续扩大。在未来的发展中,链式检测技术有望在以下几个方面实现突破:
1.融合人工智能和机器学习技术:在链式检测过程中,自动化分级和上下文丰富仍需大量的数据支持和智能化分析。未来,链式检测技术将进一步融合深度学习、自然语言处理等AI技术,特别是在复杂行为模式的分析和异常事件的识别上,通过AI算法的加持可以更精准地挖掘潜在威胁。AI技术不仅能有效提升检测效率,还能在反馈循环中不断学习,从而增强检测模型的适应性和响应速度,使检测系统更加智能化、精准化。
2.跨平台事件关联与协同检测:随着企业内部IT环境的多样化,链式检测技术将逐步发展为跨平台的安全监测和响应系统。无论是云端、物联网设备还是传统的企业内部网络,链式检测都需要具备对不同系统、设备和数据来源的兼容性,以便实现全方位的威胁分析与响应。这一趋势推动链式检测技术朝着高度集成化和协同化方向发展,使其能够实时捕捉多平台间的威胁信息,形成更为完整的安全态势感知。
3.隐私保护和数据安全的加强:在链式检测过程中,为实现上下文丰富和事件关联分析,可能需要访问大量的企业内部数据,包括用户行为、系统日志等敏感信息。为此,链式检测技术将会更加注重数据安全与隐私保护,采用联邦学习和隐私保护计算等技术,确保在进行检测时不会泄露敏感数据。同时,通过引入零知识证明等技术手段,链式检测系统可以在不暴露具体数据的前提下完成威胁检测任务,为企业提供数据安全与网络安全的双重保障。
4.实现动态自适应的安全策略:链式检测的技术趋势还包括构建动态自适应的安全策略。随着威胁情报和攻击手段的不断演变,传统的静态安全策略无法满足实时防护的需求。因此,链式检测技术将更加注重动态安全策略的生成,通过实时分析攻击者行为、系统风险态势和历史检测数据,动态调整安全策略和检测规则,形成自动化的安全响应闭环,从而应对快速变化的威胁环境。
5.人机协作的智能决策支持:尽管链式检测中的很多流程可以自动化完成,但在一些复杂或模糊性较高的威胁场景中,仍需结合分析人员的专业判断。未来,链式检测技术将向智能决策支持方向发展,通过结合专家系统和机器学习模型,在检测流程中提供基于数据的决策建议,辅助分析人员快速判断和处理复杂事件。通过这种人机协作的方式,检测系统可以充分利用自动化的优势,同时保留分析人员的专业价值,实现高效的威胁应对。
6.强化安全反馈循环的闭环优化:链式检测的反馈循环是其实现自我优化和逐步提高检测效果的关键。在未来的技术趋势中,反馈循环将进一步优化,使系统能够动态记录和分析误报、漏报、分析员反馈等数据,不断改进检测规则与策略。通过将反馈循环嵌入到深度学习模型中,链式检测系统可以实现自适应调整,确保检测能力在应对新兴威胁时持续提升,从而建立更具弹性和鲁棒性的安全检测体系。
7.广泛应用于工业物联网与关键基础设施:随着工业物联网和关键基础设施领域的网络安全需求不断增长,链式检测技术有望广泛应用于这些环境中。由于这些领域的攻击可能造成重大经济损失或安全风险,链式检测技术将发挥重要作用,通过事件链条分析和多层次检测手段,实现对关键设备和基础设施的全面保护,保障工控系统的网络安全。
8.建设更广泛的生态合作伙伴关系:链式检测技术的发展需要大量的情报和数据支撑,因此在未来,安全厂商将更加注重生态系统的建设,通过与其他安全厂商、威胁情报平台和行业联盟合作,共享数据和技术资源,形成互利共赢的合作关系。
五、结语
链式检测作为一种革新性的威胁狩猎技术,通过自动化分析、事件关联和多步骤处理等方式,显著提升了检测效率和威胁响应能力。未来,随着人工智能、隐私保护、动态安全策略等技术的加持,链式检测将在网络安全防护体系中发挥更加重要的作用。
对于山石网科而言,链式检测技术不仅为我们的安全产品注入了新的活力,更为我们在未来的市场竞争中提供了有力的支持。通过结合链式检测技术的创新应用,山石网科将持续为客户构建高效、精准的安全防护体系,为全球网络安全的发展贡献力量。
山石网科公司介绍:
山石网科是中国网络安全行业的技术创新领导厂商,由一批知名网络安全技术骨干于2007年创立,并以首批科创板上市公司的身份,在2019年9月登陆科创板(股票简称:山石网科,股票代码:688030)。
现阶段,山石网科掌握30项自主研发核心技术,申请540多项国内外专利。山石网科于2019年起,积极布局信创领域,致力于推动国内信息技术创新,并于2021年正式启动安全芯片战略。2023年进行自研ASIC安全芯片的技术研发,旨在通过自主创新,为用户提供更高效、更安全的网络安全保障。目前,山石网科已形成了具备“全息、量化、智能、协同”四大技术特点的涉及边界安全、云安全、数据安全、业务安全、内网安全、智能安全运营、安全服务、安全运维等八大类产品服务,50余个行业和场景的完整解决方案。
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