什么是安全分析？
安全分析定义
安全分析是一种通过收集、分析和应用来自安全事件的数据来发现威胁并加强安全防护的做法。它把组织里的大量数据和高级威胁情报结合起来，用来减轻针对性攻击、内部威胁和持续的网络威胁。安全分析的主要方面包括数据分析、主动威胁检测、人工智能和机器学习、合规支持、取证功能和响应功能。
如何进行安全分析
安全分析是一个多步骤过程，使用多种数据源来检测和主动预防潜在威胁。
收集数据
首先，建立整个攻击面的可见性。为此，应尽可能多地采集数据，并有效地存储数据。这包括您的应用程序和服务、数据库和基础设施等内容。
标准化数据
扩充数据
背景信息在安全分析中发挥着重要作用，因此扩充数据非常重要。这意味着要补充额外的信息层，比如威胁情报、用户背景和资产背景。这将使您的数据和警报更有意义，更具可操作性。
检测威胁
要应对任何威胁，您首先需要知道威胁在哪里。使用人工智能、机器学习和其他威胁追踪技术自动检测，快速发现潜在威胁。这样就能在威胁或漏洞造成任何损害前就发现它们。
调查可疑活动
一旦发现潜在威胁，就必须迅速有效地调查可疑活动。高级搜索、人工智能和警报分流等工具可帮助您筛选环境，找到潜在威胁，而无需人工调查。每项调查都应该使用协作式的案件管理工具进行跟踪。
快速响应
可疑活动变成了可验证的威胁？安全分析的最后一步是事件响应。一旦威胁得到确认，您就可以采取果断行动，在攻击开始之前阻止威胁。
为什么安全分析很重要？
安全分析之所以重要，是因为它可以主动检测和实时识别威胁。人工智能和机器学习能通过分析模式和异常，在威胁出现之前就帮忙发现它们。安全分析还通过提供跨各种来源的安全事件统一视图，有助于加强调查和响应。这使您能够在事件发生时做出更快、更明智的决策。
从更广泛的角度来看，安全分析能提高网络安全弹性。它通过加强整个 IT 环境的整体安全态势来实现这一目标，从而能够适应不断变化的威胁和攻击手段。它还确保满足各类监管机构的合规要求，以此保护您的公司。
安全分析的优势
更快的威胁检测和响应
安全分析能够实时处理来自多个渠道的数据，这样您就能在潜在威胁造成重大损害之前及时发现它们。有效的安全分析，结合先进的模式识别和异常检测技术，可大幅缩短平均检测时间 (MTTD) 和平均响应时间 (MTTR)，显著降低企业和客户面临的风险。
降低运营成本
检测、调查和应对威胁所需的时间越短，企业在时间和资源上的成本就越低。这不仅适用于那些引人注目的违规事件（它们常常导致业务损失、罚款和声誉受损），也适用于那些可能需要安全运营中心 (SOC) 投入宝贵资源去处理的小规模事故。
提高运营弹性
一旦攻击成功，整个公司的运营都会受到影响。通过加强整体安全态势，安全分析可降低攻击得逞的风险。这有助于您保持系统可用性，让业务运行更加顺畅。安全分析还支持合规性工作，帮助您避免与监管机构产生冲突。
做出明智决策
安全分析为您提供数据驱动的洞察力，帮助您更好地指导安全投资和制定策略。有效的安全分析可全面了解企业的安全状况，有助于在风险管理方面做出更明智的决策。
安全分析的关键组件
AI 驱动型安全分析
AI 驱动型安全分析让安全运营团队能够全面检查整个环境中的数据。这种解决方案能够监控来自不同源头的数据，比如网络流量、终端日志、用户资料和云遥测数据。这些工具通过可视化、警报、机器学习以及人工智能技术分析海量数据，能够发现其他技术可能遗漏的复杂模式和异常情况。
与 SIEM 类似，AI 驱动型安全分析也会关联数据，检测已知威胁，还能运用高级分析技术来识别异常行为和可能的恶意活动。这些功能结合在一起，可减少遗漏的威胁，并缩短威胁潜伏的时间。
安全信息和事件管理 (SIEM)
SIEM 是一个集中式平台，它可以从公司的IT基础设施中收集数据，并进行规范化处理，以便分析和检测潜在威胁，同时支持自动化和用户主导的数据关联。它支持多个核心安全运营功能，包括实时监测、自动威胁检测和事件响应。SIEM 是安全运营中心的重要工具之一，但它们之间存在很大差异，因此企业必须谨慎选择，确保所选工具能够帮助他们高效且有效地进行威胁检测、调查和响应。
用户和实体行为分析 (UEBA)
UEBA 解决方案是一种网络安全流程或工具，它使用机器学习和统计分析技术，来识别用户或实体在 IT 网络中的异常行为或活动。UEBA 的主要重点是通过分析数据模式和了解典型的用户行为，来检测内部威胁、帐号泄露和权限滥用。
UEBA 可评估用户和实体的行为，例如文件访问模式、登录时间和应用程序使用情况。利用这些数据，UEBA 能够建立一个反映“正常”行为的基准，其中包括特定用户及其同行群体随时间变化的行为模式，然后与新活动加以对比，以便发现异常和可能的可疑行为。
威胁情报
威胁情报为处理潜在威胁提供了重要背景。威胁情报通过识别与网络攻击相关联的恶意 IP 或文件哈希值等入侵指标 (IOC) ，帮助安全运营中心检测、优先处理和应对威胁。此外，威胁情报源还能提供有关特定威胁行为者所使用的策略、技术和程序 (TTP) 的见解，使组织能够预测和应对有针对性的攻击。总之，威胁情报可以显著降低安全事件发生的可能性和影响。
安全分析应用场景
拥有强大的安全分析流程对于保护基础设施、数字资产和运营至关重要。各行各业的团队都在使用安全分析来改进威胁检测、加强事件调查并支持合规性。
持续监测
为了保证数据和系统的安全，实时监测所有安全数据非常重要。这样一来，您就可以持续监测整个 IT 基础设施，及时发现潜在威胁，迅速展开调查，并在事态恶化前采取应对措施。它还通过提供可审计的活动记录和响应措施追踪，帮助团队遵循合规要求。安全分析通过持续监测与安全相关的数据，确保对整个潜在攻击面有清晰的认识，从而实现了上述目标。
自动化威胁检测
自动威胁检测是指使用技术，尤其是软件和算法，在没有人为干预的情况下识别潜在的安全威胁。这项技术对于处理企业当前面临的海量数据和复杂威胁环境至关重要。自动威胁防护可扩展到勒索软件、恶意软件和其他常见攻击。
内部威胁检测
内部威胁检测是指识别并降低组织内部人员可能故意或无意中带来的安全风险的过程。这里所说的人员可能包括员工、承包商、业务合作伙伴或其他能够从内部访问组织系统和数据的实体。
威胁猎捕
将机器学习作为安全分析的一部分，可让您主动猎捕基础设施中的威胁和漏洞。利用多年积累的万兆字节数据，您可以确定关键见解，并利用威胁情报查找和评估潜在风险。
事件响应
事件调查和响应需要安全分析解决方案，让您的团队能够访问数据和工具，共同应对不断升级的威胁。实时分析、案例管理和自动响应等关键功能使安全团队能够快速确定事件源头、了解事件范围并采取行动。这种技术、自动化和团队协作的结合对于及时有效地处理和解决安全事件至关重要。
实施安全分析
实施安全分析并非难事。尽管安全分析涉及多个步骤，但整个过程的关键在于挑选合适的工具和确定符合您需求的应用场景。
- 评估当前的安全态势：首先，为安全分析解决方案设定明确的目标和应用场景，然后找出现有的安全漏洞和挑战。这将构成您后续实施工作的基础。
- 选择合适的工具：了解自己的差距后，接下来就是要为这项工作找到合适的工具。考察不同的安全分析解决方案，并对比它们在支持的数据源、分析能力、可扩展性等方面的性能。您还应考虑与现有安全基础设施的兼容性。
- 计划数据收集和整合：接下来，确定数据来源。列出所有相关数据源，例如网络日志、终端数据和云服务，然后确定这些数据的收集方法和频率。
- 配置和定制解决方案：配置数据集成，并透过仪表板和报告获得即时的可视化信息。使用预先设定的警报规则和机器学习任务来自动进行检测。采用 AI 驱动型功能，将工作流程与第三方工具相连接，并借助预先编制的操作手册和自动化流程。
- 培训人员：为团队成员安排培训，以便他们能够使用安全分析解决方案或理解其输出的数据。一个好的工具能够帮助团队高效地对警报进行分类，并执行调查与响应行动。
- 持续监测和迭代：为了充分发挥安全分析的优势，应该定期检查并更新分析规则和阈值。收集用户和利益相关者的反馈，找出改进空间，并持续关注新的威胁研究，以便及时做出调整。
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