信息安全技术解析

在信息爆炸的今天，信息技术安全已成为社会发展的重要基石。随着网络攻击的日益复杂和隐蔽，保障数据安全、提升防御能力成为信息技术安全领域的核心任务。本文将从加密解密技术、安全行为分析技术和网络安全态势感知技术三个方面进行深入探讨，分析现状、介绍常见技术及其优缺点，力求为读者呈现一个全面的信息技术安全画卷。

一、加密解密技术

1. 加密解密技术概述

加密解密技术是保护数据安全的核心手段，通过特定的算法和密钥将明文（可理解的信息）转换为密文（不可理解的信息），并在需要时通过相同或不同的密钥还原为明文。这一过程确保了数据在传输和存储过程中的机密性、完整性和可用性。

2. 常见加密解密技术及其优缺点

2.1 对称加密技术

对称加密技术使用相同的密钥进行加密和解密。典型的算法包括数据加密标准（DES）和国际数据加密算法（IDEA）。常见的对称加密算法有：DES、3DES、IDEA、RC5、AES。

优点：

简单易用：加密和解密过程相同，便于理解和实现。
高效快速：密钥较短，加密解密速度快，适合大数据量处理。
破译难度大：除非暴力破解，否则难以被轻易解密。

缺点：

密钥管理复杂：所有通信双方需共享同一密钥，密钥的安全传输和存储成为难题。
扩展性差：随着通信参与者的增加，密钥管理成本急剧上升。

2.2 非对称加密技术

非对称加密技术使用一对密钥：公钥（可公开）和私钥（需保密）。公钥用于加密，私钥用于解密；反之亦然。RSA算法是其典型代表。常见的非对称加密算法有：RSA、ElGamal、背包算法、Rabin、D-H。

优点：

密钥管理方便：公钥可公开，私钥由用户自行保管，便于密钥分发和管理。
安全性高：基于数学难题构建，难以被破解。
应用广泛：适用于数字签名、身份验证等多种场景。

缺点：

加密解密速度慢：相比对称加密，非对称加密的运算复杂度更高，影响处理速度。
资源消耗大：在加密大量数据时，非对称加密会消耗更多的计算资源。

3. 加密解密技术的应用现状

目前加密解密技术已成为保护敏感数据不可或缺的手段，在电子商务、金融支付、政务服务等领域，加密解密技术被广泛应用，确保数据在传输和存储过程中的安全性。然而，随着攻击手段的不断升级，加密解密技术也面临着新的挑战，如量子计算对现有加密算法的潜在威胁等。

二、安全行为分析技术

1. 安全行为分析技术概述

UEBA（User and Entity Behavior Analytics，用户和实体行为分析）主要用于检测用户以及网络中实体（网络设备、进程、应用程序等）的异常行为，然后判断异常行为是否存在安全威胁，并及时向运维人员发出告警。安全行为分析技术通过对网络实体（如用户、设备、应用等）的行为模式进行监控和分析，识别出潜在的恶意行为和异常行为，结合统计分析、机器学习等多种方法，提高了安全检测的准确性和效率。UEBA可以在企业现有网络安全系统或解决方案的基础上，增强企业的安全能力，覆盖传统安全系统或解决方案无法覆盖的盲点，降低企业的安全风险。在实际应用中，UEBA大都和其他安全系统或解决方案一起部署，以获得更好的安全和检测性能。

2. 常见安全行为分析技术及其优缺点

UEBA利用人工智能和机器学习算法来检测网络中的用户和实体的异常行为。首先，UEBA收集有关用户和实体活动的数据，通过分析数据来建立用户和实体的行为模式基线。然后，UEBA会持续监控用户和实体行为，并将其当前行为与基线行为进行比较，计算风险评分，确定行为偏差是否可接受。如果风险评分超过一定的阈值，UEBA会实时向用户发出告警。

风险评分是基于威胁的严重和紧急程度等因素评定的，可以帮助运维人员识别最优先处理的威胁，提高威胁的处置效率。例如，用户多次登录失败，可以生成一个较低的风险评分；而用户向外发送超过10GB的文件，且其中很多文件的名称命中了敏感字，这就应该生成一个较高的风险评分。

为了保证生成基线的准确性，UEBA会从尽可能多的来源中获取数据，通常包括：

从防火墙、路由器、服务器等设备中获取日志信息。
从其他安全解决方案（例如SIEM）或工具中获取相关数据。
从访问控制和身份验证系统中获取用户账户及授权等信息。
从企业自身的管理系统中获取员工的相关信息。
从社交平台和社交软件中获取用户的相关信息。

生成基线后，UEBA在识别内部威胁方面特别有效，而这类威胁往往是很难检测出来的。试想一下，当攻击者获取了企业职员的账户权限，或者企业内部的职员心存恶念，他们都在使用正常的权限去做坏事，完全不借助恶意软件。这怎么能被发现呢？此时就体现了UEBA的价值，因为攻击者或企业职员在实施恶意行为的时候，必然会偏离正常的行为基线。例如，攻击者或企业职员想窃取企业内部的关键数据，那么就要访问高密级的系统或文件，而这个行为在UEBA中可能会被赋予很高的风险评分，当UEBA发现此异常行为后就会立即生成告警。

2.1 基于特征的行为分析

通过提取恶意程序的特征码，建立特征库，当检测到含有特征码的行为时直接进行拦截。

优点：

快捷方便：特征码匹配速度快，适合快速响应已知威胁。
准确率高：对于已知恶意程序，识别准确率极高。

缺点：

滞后性：对于新出现的恶意程序或变种，需更新特征库后才能识别。
易被绕过：恶意程序可通过加壳、变形等方式逃避特征检测。

2.2 基于行为模式的行为分析

通过分析网络实体的正常行为模式，建立行为基线，当检测到偏离基线的行为时视为异常。

优点：

适应性强：能够识别未知威胁和变种恶意程序。
误报率低：基于行为模式的分析减少了误报的可能性。

缺点：

计算资源消耗大：需要持续监控和分析网络实体的行为数据。
依赖历史数据：行为基线的建立依赖于充足的历史数据，新系统或环境变化时可能需重新建立基线。

3. 安全行为分析技术的应用现状

UEBA的兴起主要是因为传统安全产品（例如Web网关、防火墙、入侵检测等）和加密产品（例如VPN）已经不再能够保护企业免受入侵。攻击者不再单纯依靠恶意软件来攻击受害者的网络和设备，而是针对受害者本身实施社会工程和网络钓鱼等手段，欺骗受害者点击恶意链接、下载恶意软件、输入个人账户密码等信息。一旦得手，攻击者就可以堂而皇之地进入受害者所属网络，盗取关键数据，开展一系列的攻击行为，给受害者造成巨大的损失。此时，就体现出了UEBA的作用。它虽然不能阻止攻击者访问关键系统，但是它可以快速发现这些异常行为并发出告警。运维人员基于告警信息快速响应，防止了威胁进一步扩散。在端点安全、网络安全等多个领域，安全行为分析技术被广泛应用，提高了安全检测的智能化水平，但是该技术也面临着计算资源消耗大、依赖历史数据等问题。

然而，UEBA并不是要取代早期的安全系统或解决方案，而是用来增强网络现有安全能力，覆盖传统安全系统或解决方案无法覆盖的盲点。UEBA的主要作用体现在以下几个方面：

识别更广泛的网络威胁：随着用户接入方式和接入设备种类的不断增加，网络攻击的复杂性也在不断增加。UEBA同时关注用户和实体的行为，可以覆盖更广泛的网络威胁。
提升网络的安全性：UEBA能够识别传统安全系统或解决方案难以检测的内部威胁和其他风险，降低企业遭受网络攻击的风险，提升网络的安全性。
降低企业的成本：通过运用机器学习和人工智能技术，UEBA可以帮助企业节省很多人工分析的工作量，这意味着可以减少一些分析师的人力。然后，企业可以将富余人力转移到其他岗位上，产生更多的价值。

三、网络安全态势感知技术

1. 网络安全态势感知技术概述

态势感知的概念起源于20 世纪80 年代的美国空军，当时主要用于分析空战环境信息，对当前和未来形势进行分析，最终做出相应的判断和决策。后来经过不断发展和完善，形成相关理论体，已广泛应用于军事、航空、工业生产、安全、网络等领域。网络安全态势感知即是将态势感知的相关理论和方法应用到网络安全领域中。

态势感知的概念比较抽象，我们举个例子来帮助理解：天气预报就可以理解为一种“态势感知”。通过对某一地点的持续观测和分析，我们可以预测未来一段时间内的天气。尤其是对重大灾害天气的预测，如台风、雾霾、暴雪等，对我们来讲尤为重要。通过提前进行人员和财产的转移，准备相关抗灾措施，可以大大降低灾害带来的影响，这就是进行“态势感知”的重要目的。网络安全态势感知技术是通过收集、整合、分析来自网络环境中各种安全设备和系统的数据，实现对网络整体安全状态的实时监测、评估和预测。它帮助安全团队全面了解网络的安全态势，及时发现潜在威胁，并采取相应措施进行应对。

2.为什么网络安全态势感知很重要

随着网络与信息技术的不断发展，人们的安全意识在逐步提高。我们已经不再笃定认为自己的网络是绝对安全的，相反的，我们认为网络遭受攻击是必然的、常态化的。我们不能阻止攻击行为，但是可以提前识别和发现攻击行为，尽可能降低损失。也就是说，安全防护思想已经从过去的被动防御向主动防护和智能防护转变。

同时，物联网和云技术的发展也是日新月异，很多颠覆性的新技术也引入了新的安全问题。例如海量终端接入、传统的网络边界消失、网络攻击的隐蔽性和复杂度大大增强等，这都为我们提出了新的挑战，也对网络安全人员的能力也提出了更高的要求。

正是在这样的背景下，以网络安全态势感知技术为核心的产品和解决方案得到快速发展。网络安全态势感知技术可以带动整个安全防护体系升级，实现以下三个方面的转变：

安全建设的目标从满足合规转变为增强防御和威慑能力，并且更加注重对抗性，这对情报技术提出了更高要求。
攻击检测的对象从已知威胁转变为未知威胁，通过大数据分析、异常检测、态势感知、机器学习等技术，实现对高级威胁的检测。
对威胁的响应从人工分析并处置转变为自动响应闭环，强调应急响应、协同联动，实现安全弹性。

3. 常见网络安全态势感知技术及其优缺点

3.1 基于日志的态势感知

通过收集和分析网络设备、服务器、应用等产生的日志信息，识别异常行为和潜在威胁。

优点：

数据源丰富：日志信息包含大量细节，有助于深入分析。
易于实现：基于现有日志系统进行扩展，实施成本较低。

缺点：

日志管理复杂：日志格式多样，管理和分析难度大。
实时性差：日志产生和传输存在延迟，影响实时分析。

3.2 基于流量的态势感知

通过监控和分析网络流量，识别异常流量模式和潜在攻击行为。

优点：

实时性强：流量数据实时产生，便于实时监测。
覆盖全面：能够监控所有网络流量，无遗漏。

缺点：

计算资源消耗大：流量数据量大，分析处理需高性能计算资源。
误报率高：正常流量和异常流量界限模糊，易产生误报。

3.3 基于威胁情报的态势感知

通过整合外部威胁情报源，结合内部安全数据，实现对外部威胁的及时感知和响应。

优点：

预警能力强：能够提前获知外部威胁，采取预防措施。
响应迅速：结合内部安全数据，快速定位受威胁资产并采取行动。

缺点：

依赖外部情报：情报质量参差不齐，影响感知准确性。
集成难度大：不同情报源格式各异，集成和整合难度大。

3. 网络安全态势感知技术的应用现状

在金融、政府、电信等关键行业，态势感知技术被广泛应用于安全监控、应急响应等多个场景。然而，该技术也面临着数据源整合难度大、实时性与准确性平衡等挑战。由于网络安全态势感知系统的建设复杂度和建设成本较高，所以当前主要应用场景还是在大型机构和大中型企业中。对于规模较小的单位，可以选择功能和架构相对简单、性能相对较弱的集成单一产品。