网络安全防御中不可或缺的基线分析

网络安全问题日益突显，随着大数据、云计算、物联网、人工智能等技术的飞速发展，我们面临的网络环境变得越来越复杂，应用系统不断增多，API、组件、微服务等也变得越来越庞大。这种变化为网络安全带来了巨大挑战，尤其是随着信息技术和应用方式的不断进步，我们不再仅面对个体英雄主义式的黑客，而是面临着有组织、有规模的群狼式黑客团队，这些团队可能代表组织，也可能代表国家。他们的攻击不再是孤胆式的英雄行为，而是高级、可持续性的威胁行为。

这篇文章将深入探讨当前网络安全面临的挑战，以及如何应对这些威胁。其中，我们将聚焦于异常行为分析这一关键领域，并介绍不同类型的安全基线分析方法，以提高网络安全防御的效果。

随着信息技术的迅猛发展，网络攻击已经从个体黑客行为演变为有组织、有计划的群体行动。这些黑客团队可能代表着企业、政府或其他组织，其攻击手段日益先进，技术含量不断提高。传统的网络安全防护手段已经显得力不从心，规则和专家经验的基础上建立的防护措施无法适应当今高科技条件下的信息化作战方式。

个人英雄主义式黑客越来越少，取而代之的是群狼式黑客团队。这些团队在攻击时通常会经过详细的信息侦察、武器开发，使用各种技术手段和社会工程学方法进行网络攻击。他们可能利用0day、1day、Nday漏洞，采用免杀、进程隐藏、内网横移等技术手段。这种高级可持续性威胁行为对传统的网络安全防护构成了严峻挑战。

为了有效应对这种高级可持续性威胁，必须改变网络安全的作战思维，采用非对称作战方式。传统的网络安全手段犹如机械化部队，无法适应对手在信息化作战中的灵活变化。我们需要更加灵活、智能的防御手段，而异常行为分析成为了应对这一挑战的关键手段之一。

在网络安全领域，异常行为分析是指对网络中用户、设备、系统、进程等各种实体行为进行监测和分析，通过发现与正常行为模式不符的行为，及时识别潜在的威胁并处置。而为了更加准确地进行异常行为分析，我们需要建立安全基线，以便检测出偏离基线的异常行为。

1. 统计类的安全基线

统计类的安全基线是通过人工或程序对历史数据进行统计和分析得出的。在这种方法中，我们会根据历史数据的分布情况，设定一个正常的数值范围，这个数据范围可以是长期固定的也可以是动态计算的。当一段时间内的数值高于或低于这个正常范围的百分之几时，就标记为异常数值。这种方法适用于一些常规性的网络行为，但对于复杂、变化频繁的行为可能显得力不从心。

2. 序列类安全基线

由于任何行为都不是固定不变的，有长期的行为习惯，也有某段时间的行为习惯，因此可以通过序列类的安全基线更细化地分析。比如，用户在不同场景、不同时间范围内的行为差异，如浏览网页路径、下载文件路径等用户访问序列分析或用户遍历分析等。通过对行为的时间先后顺序和关联进行分析，形成序列类的安全基线，从而更准确地识别异常行为。

3. 机器学习类安全基线

机器学习是一种强大的工具，可用于实现安全基线。监督学习和无监督学习是两种常见的机器学习方法。监督学习利用已知的标记数据进行训练，而无监督学习则不需要标记数据，系统自行学习。常见的算法包括聚类、决策树、支持向量机等。通过机器学习，我们可以更好地建立安全基线，从而识别异常行为。

4. 深度学习类安全基线

深度学习是机器学习的一种分支，通过神经网络模型进行学习。深度学习类安全基线采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些算法能够更好地处理复杂的、非线性的关系，提高异常行为分析的准确性。

在实际产品开发中，选择合适的基线分析方法是至关重要的。不同的业务场景和客户需求可能需要不同的方法。对于每种行为，都需要进行业务建模，分析其特征和规律，选择适当的基线分析方法。这样才能更好地应对未知或隐蔽的高级可持续性威胁。

总体而言，基于统计的方法适用于常规性的行为，序列类和机器学习类方法适用于更为复杂和变化频繁的场景，而深度学习类方法则更适用于处理非线性关系和复杂的数据结构。在实际应用中，可以根据客户需求和业务场景的特点，灵活选择和组合不同的基线分析方法，以提高网络安全的水平。

随着网络环境的复杂化和网络威胁的不断升级，我们需要不断创新和进步，以更加智能和高效的方式应对网络安全挑战。异常行为分析作为网络安全的重要组成部分，通过建立安全基线，能够更准确地识别潜在威胁。选择适当的基线分析方法，结合机器学习和深度学习等先进技术，将是未来网络安全防御的关键。