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安全分析與安全智能調(diào)研報告
20XX年10月份,緊接著20XX年度日志管理調(diào)研報告(Log management survey),SANS又發(fā)布了20XX年度的安全分析與智能調(diào)研報告(Analytics and Intelligence Survey 20XX)。
SANS認為,安全分析與日志管理逐漸分開了,當(dāng)下主流的SIEM/安管平臺廠商將目光更多地聚焦到了安全分析和安全智能上,以實現(xiàn)所謂的下一代SIEM/安管平臺。而安全分析和安全智能則跟BDA(大數(shù)據(jù)分析)更加密切相關(guān)。
SANS對安全智能的定義采納了Gartner的定義。而安全智能(Security Intelligence)這個詞的最早定義就來自于Gartner的Fellow——約瑟夫。費曼(2010年的報告——《準備企業(yè)安全智能的興起》)。這,在2013年的日志分析調(diào)查報告中明確指出來了:企業(yè)安全智能包括對企業(yè)的IT系統(tǒng)中所有跟安全相關(guān)的數(shù)據(jù)的收集,以及安全團隊的知識和技能的運用,從而達成風(fēng)險消減的目的。
今年,SANS對安全分析(Security Analytics,或者叫安全數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)分析)給出了一個自己的定義:
近年來,勞動密集型企業(yè)的生產(chǎn)車間、倉庫等火災(zāi)頻繁發(fā)生,使國家和人民群眾生命財產(chǎn)遭受重大損失,形勢十分嚴峻。如何抓好勞動密集型企業(yè)的消防安全工作,是擺在我們面前的一個重要課題。
The discovery (through various analysis techniques) and communication (such as through visualization) of meaningful patterns or intelligence in data!緦(shù)據(jù)中有意義的模式或者情報(通過多種分析技術(shù))進行發(fā)現(xiàn)和溝通(例如通過可視化方式)】
SANS還追溯了一下安全分析的起源,其實早在1986年就正式出現(xiàn)了。從最早的IDS,到后來的SIEM,再到現(xiàn)在的安全智能,形成了一條安全分析的發(fā)展時間線。
關(guān)于安全智能,SANS做了一個腳注,就是安全智能不是自動化的機器智能,還需要訓(xùn)練有素安全分析師的參與。
從業(yè)人員素質(zhì)低,技術(shù)力量薄弱,效率低下,不具備市場競爭能力,產(chǎn)品質(zhì)量保證能力嚴重不足,給食品安全帶來嚴重的安全隱患。
報告中,SANS還給威脅情報下了一個定義:Threat intelligence is the set of data collected, assessed and applied regarding security threats, malicious actors, exploits, malware, vulnerabilities and compromise indicators。
【注:安全智能跟安全/威脅情報中都有一個相同的英文Intelligence,但是含義還是有所區(qū)別的】
SANS對350位IT專業(yè)人士進行了調(diào)查問卷。報告顯示:
1)有47%的用戶依然投資在SIEM上,通過增強的SIEM獲得安全分析的能力;
2)27%的用戶將內(nèi)部威脅情報關(guān)聯(lián)應(yīng)用于SIEM;
3)61%的用戶認為大數(shù)據(jù)將在安全分析中扮演必不可少角色(36%認為大數(shù)據(jù)扮演關(guān)鍵角色,25%認為大數(shù)據(jù)是必要的,但不是最關(guān)鍵的);
4)47%的用戶認為他們的情報和分析實踐初步實現(xiàn)了自動化。
各單位按照教育局的統(tǒng)一要求,對校舍安全、飲食安全、交通安全、防汛安全等進行了拉網(wǎng)式的大檢查,發(fā)現(xiàn)問題,及時整改,保證了師生的安全。
將消防宣傳融入文化、科技、衛(wèi)生“三下鄉(xiāng)”活動中,開展貼近實際、貼近生活、富有實效的消防法律法規(guī)和消防知識宣傳教育。
SANS進行了多項有針對性的調(diào)查。其中,“攻擊檢測與響應(yīng)的障礙”首當(dāng)其沖的是缺乏對應(yīng)用、以及支撐的系統(tǒng)和脆弱性的可見性(39。1%);排在第二的障礙是難以理解和標(biāo)識正常行為,進而導(dǎo)致無法識別異常行為;排在第三位的是缺乏訓(xùn)練有素的人;排在第四位的是不知道哪些是關(guān)鍵的需要采集的信息,以及如何進行關(guān)聯(lián)。
在問及“安全分析人員主要看什么系統(tǒng)產(chǎn)生的日志”時,57%的人選擇了傳統(tǒng)的邊界防御設(shè)備(FW/IDP)產(chǎn)生的告警;42%的人選擇了終端監(jiān)測系統(tǒng)的告警(譬如防病毒)。此外,有37%的人選擇了“SIEM的自動化告警”,還有32%的人選擇了通過SIEM/LM去進行事件分析,并手工產(chǎn)生告警。SANS認為,調(diào)查結(jié)果表明下一代的SIEM具備自動化分析和智能告警的能力。
在問及“實現(xiàn)安全智能需要跟哪些檢測技術(shù)交互”時,幾乎各種檢測技術(shù)都有涉及,印證了安全智能的技術(shù)交互的廣泛性。在目前,主要交互(對接)的是FW/UTM/IDP、漏洞管理、基于主機的惡意代碼分析(終端防病毒)、SIEM、LM。在未來,計劃要交互的主要是基于網(wǎng)絡(luò)的惡意代碼分析(沙箱)、NAC、用戶行為監(jiān)控。
在問及“對當(dāng)前安全分析能力的滿意度”時,最滿意的是分析的性能與響應(yīng)時間,最不滿意的是安全分析的可見性,分析師的培訓(xùn)以及分析師的緊缺排在最不滿意的第三位。
由于業(yè)主多且分散,在公共場地的使用、車輛的停放、物業(yè)公司的服務(wù)質(zhì)量等方面業(yè)主與物業(yè)之間很容易引起矛盾,造成雙方產(chǎn)生不信任和糾紛的情形,加上傳統(tǒng)的“主仆”觀念影響,物業(yè)管理處于被動弱勢地位,導(dǎo)致物業(yè)管理費用不能及時收取。同時現(xiàn)有法律對建筑大修理基金的收取、保管、使用等方面的規(guī)定,要求維修基金的使用由售房單位或受托的物業(yè)管理企業(yè)作為實施單位,提出年度使用計劃及分項目維修經(jīng)費預(yù)算報告書,經(jīng)業(yè)主委員會審核,房地產(chǎn)行政管理部門審批后方可將維修基金分批撥付實施單位,其操作程序復(fù)雜,很少有物業(yè)單位有決心和耐心去申請和使用這筆經(jīng)費,致使包括消防設(shè)施在內(nèi)的公共設(shè)施維護保養(yǎng)經(jīng)費的使用得不到有效保障。
當(dāng)然,還有另一個重要的原因是:我們的社會大眾還沒意識到美術(shù)思維重要性,總覺得是副科,是興趣愛好,但我想一個擁有藝術(shù)修養(yǎng)懂得用創(chuàng)意思維來想事情看問題的人比一千個只知道背書本的人都強!我不知道我國的這種局面什么時候能改變,或許幾十年又或許幾百年……但這改變絕不是一個兩個人就能做到的,或許等下次爆發(fā)思想的革命運動的時候我們的這個夢想該實現(xiàn)的時候了!我追著夢想,等待著這一天的到來!
在問及“應(yīng)用安全分析最有價值的作用”是什么時,首選最高的是發(fā)現(xiàn)未知威脅,次選最高的是檢測內(nèi)部威脅,第三選擇最高的是降低錯報。
在問及“未來對安全分析/智能的投資”領(lǐng)域時,67%的受訪者選擇了培訓(xùn)/人員,其次是事故響應(yīng)能力,第三是SIEM(47%)。此外,選擇基于網(wǎng)絡(luò)包的分析、用戶行為監(jiān)控、情報、大數(shù)據(jù)分析引擎的人都超過了20%。
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