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态势感知（Situation Awareness，SA）是华为云安全管理与态势分析平台。能够检测 出8大类的云上安全风险，包括DDoS攻击、暴力破解、Web攻击、后门木马、僵尸主 机、异常行为、漏洞攻击、命令与控制等。利用大数据分析技术，态势感知可以对攻 击事件、威胁告警和攻击源头进行分类统计和综合分析，为用户呈现出全局安全攻击 态势。态势感知通过采集全网流量数据和安全防护设备日志信息，并利用大数据安全分析平 台进行处理和分析，态势感知检测出威胁告警，同时将企业主机安全、Web应用防火 墙和DDoS流量清洗等安全服务上报的告警数据进行汇合，实时为用户呈现完整的全网 攻击态势，进而为安全事件的处置决策提供依据。态势感知提供全局安全态势集中管理，包括安全概览、资源管理、业务分析、综合大 屏、威胁告警、漏洞管理、基线检查、检测结果、安全报告、日志管理、产品集成等 功能。安全概览呈现云上整体安全评估状况，并联动其他云安全服务，集中展示云上安全资源管理：同步当前帐号中所有资源的安全状态统计信息。 支持查看资源的名称、所属服务、所属区域、安全状况等，帮助您快 速定位安全风险问题并提供解决方案。 目前支持查看以下资源的安全状况： 弹性云服务器 ECS、虚拟私有云 VPC、对象存储服务 OBS、弹性公 网IP EIP、云解析服务 DNS、弹性负载均衡 ELB、云数据库 RDS、裸 金属服务器 BMS、云容器引擎 CCE、云容器实例 CCI、Web应用防 火墙 WAF、SSL证书管理 SCM、云硬盘 EVS业务分析全面展示云上资产的安全状态和存在的安全风险。利用AI技术将海量云安全数据的分析并分类，通过综合大屏将数据可视化展示，集中 呈现云上实时动态，云上关键风险一目了然，掌握云上安全态势更简单，更直观，更 高效。“实时监控”云上威胁攻击，提供告警通知和监控，记录近180天告警事件详情，分析 威胁攻击情况，并针对典型威胁事件预置策略实施防御手段。 目前，支持检测和呈现8大类威胁告警事件，包括DDoS、暴力破解、Web攻击、后门 木马、僵尸主机、异常行为、漏洞攻击和命令与控制，详细说明请参见威胁告警事 件。默认“实时监控”并上报威胁告警事件，支持检测和呈现8大类威胁告警事件，包括 DDoS、暴力破解、Web攻击、后门木马、僵尸主机、异常行为、漏洞攻击和命令与控 制。通过实时获取业界热点安全漏洞讯息，同步主机漏洞扫描和网站漏洞扫描结果，全面 掌握云上资产漏洞风险状况，并提供相应漏洞修复建议。

来源：《计算机科学与应用》 ，作者杨怡等关键词: 机器学习；态势感知；关联分析；攻击场景重建 摘要：  摘要: 在传统网络防御手段抵御攻击的基础上，提出了一种利用机器学习的方法来达到网络安全态势感知的新方案。为了有效地获得告警事件，本文引入了告警关联分析的技术，通过分析多源告警信息的关联度从而降低误报率；为了准确地重建攻击场景，本文引入CEP技术处理海量告警信息，并利用基于马尔可夫性质的因果关联分析构建起知识库。分析表明，该方案具有可靠性强、适用性好、计算量小、准确度高的特点，特别适合于大数据环境。1. 引言随着信息技术的飞跃式发展和互联网的快速普及，用户在体验到新技术带来的便捷、高效的同时也深受网络攻击引发的破坏。目前，我们熟知的网络威胁有：网络病毒、木马、DOS/DDOS攻击等等。这些攻击带来的告警信息是海量的，冗余的，然而传统的网络安全技术还不能完全地、及时地处理这些告警数据。现今主流的网络防御手段还是在保护、检测、响应的模型下开展的。虽然一个网络环境中部署多个安全防御设备起到了一定的作用，但是却在工作的同时产生了大量的，价值密度低的告警和日志信息。通常情况下一个攻击往往是分多步实施的，但告警信息却只指针对于其中某一步，是单一的，分散的，以至于还原攻击场景或是攻击过程是困难的。因此这些大量的、繁杂的安全事件数据不仅没有有效地对攻击进行防御，还在无形中给决策者带来了更大的工作量。网络安全态势感知就是将网络攻击场景通过重建的方式，有效地，准确地还原攻击活动的全貌，达到对整个网络安全态势进行监控的目的，这在网络安全防御中显得至关重要，这也是网络安全态势感知领域中面临的一个难题之一。针对网络攻击高效的告警预测提出一种基于机器学习的网络安全态势感知的关联分析方法 [1]，利用该方法获取价值密度高的告警事件，通过聚类、关联分析构建出规则知识库，并对攻击场景进行重建，从而达到告警预测的目的。2. 基于地址相关性的告警事件聚类利用因果关联分析的方法进行关联分析，首先是要把具有相关性的告警事件聚成一类，然后对同一类簇中的告警事件进行因果关联分析 [2]。具体而言聚类就是把抽象的对象集合根据类似的特征分成多个类的过程。首先把原始告警数据进行预处理，对来自不同安全设备的告警事件进行统一格式，提取出不同事件关键的描述字段，包括以下12条属性，用这12条属性就可以清楚的描述一个安全事件。如表1所示。根据告警事件处理的原则，依照事件严重等级、攻击行为强度、攻击持续时间等依据从12条属性中挑选出具有代表性的7个属性作为告警事件聚类时的匹配格式：其中attacktime是安全事件发生的时间；attacktype是安全事件所属的类型；sourceIP是发起攻击或安全事件中的源IP地址；sourcePort是发起安全事件发生的源端口；targetIP是发起攻击或安全事件中的目的IP地址；targetPort是发起安全事件发生的目标端口；severity是安全事件所属的威胁等级。Table 1. Key fields of a security event表1. 安全事件的关键字段由于例如一个DDOS攻击，它们攻击的每一步之间的IP地址一定存在相关性，所以就可以利用IP相关性进行聚类。同样地，其他的攻击也一定存在着这种相关性。那么就可以根据多步攻击之间的IP地址肯定具有相关性，即上一步的攻击 a1a1 中目的IP很有可能是下一个攻击 a2a2 的源IP，或者说上一个攻击 a1a1 的源IP地址或目的IP地址之中总有一个和攻击 a2a2 的目的地址或源地址相同。快速把告警事件聚类在一起。如图1是聚类的流程图。Figure 1. Flow chart based on alarm clustering algorithm图1. 基于告警聚类算法的流程图3. 攻击场景重建将分散的告警事件依据地址相关性进行聚类后，得到了一个个的告警类簇。下面就是要根据这些类簇展开关联分析。具体地：通过统计大量告警事件，分析上一个告警事件发生后到下一个告警事件发生它们之间的必然联系，即上一个事件发生后下一个事件一定发生的可能性大小，然后根据实际需求人为的设置好的支持度a，当支持度达到值a的时候，就认为它们两个攻击之间的发生存在必然性，就可以将它们之间的关联度纳入规则知识库中，这样就在关联分析的同时建立了关联规则知识库，有利于在发现新的告警的时候实时地增加进去 [3]。如图2所示，是对假设可能的攻击行为构建的一步转移概率矩阵模型，将告警事件写成行列的形式，表示各个告警事件发生之间的关联度。例如0.4表示当告警事件a发生后b发生的概率为0.4。在一步转移概率矩阵 D={dij}D={dij} 中每一个元素 dijdij 表示当前时刻i到下一时刻j的条件概率为 p(i|j)p(i|j)。因为马尔可夫链的性质要求各个状态的转移概率之和必须为1，这样就得到了一个个独立的因果知识矩阵。假如当遍历一个告警序列时，出现了新的告警事件类型，这时只要在矩阵中再加入新的一行 (ai+1)(ai+1) 一列 (aj+1)(aj+1)，这样既能确保矩阵完全包含新的攻击类型，又能快速加入新出现的告警类型，做到实时检测，动态添加，不重不漏。Figure 2. A one-step transition probability matrix between attack types图2. 攻击类型间的一步转移概率矩阵图2也可以用马尔可夫链模型来表示，其中的每一个状态都代表一个攻击类型，各个状态之间的转移概率表示一个攻击转移到下一个攻击的条件概率。因为马尔可夫链具有无后效性，也就是说，每一个攻击的发生只与它的上一个攻击有关，与其它均无关。如图3所示，即Figure 3. Markov chain model图3. 马尔可夫链模型4. 系统测试4.1. 整体方案设计为了实现网络安全态势的动态感知和实时的告警预测，需要对告警事件进行深入挖掘，研究告警事件之间存在的某些必然联系，进而利用它们的关联关系，分析并掌握整个网络的发展趋势，从而达到态势感知的目的 [4]。为此设计了如图4的方案整体框架：Figure 4. Overall scheme framework图4. 方案整体框架利用三个模块构建对告警数据进行采集、预处理、关联分析最终到攻击场景重建。数据采集模块：利用搭建的数据处理平台中的各个代理从不同环境采集系统日志信息、应用日志信息、安全日志信息和网络日志信息等格式未统一的数据，然后经过数据库统一整合后将这些信息递交给数据处理模块。数据处理模块：由于从数据采集模块获得的安全事件格式是不一致的，而且它们往往存在重复冗余、误报率高、分散独立、价值密度低等问题。利用数据处理模块中已有的告警数据库比对，首先对这些数据进行预处理，合并在同一时刻重复的信息，去除误报信息，将针对同一属性的信息进行聚类融合，并统一格式，这个过程同时是迭代更新的，不断比对告警数据，不断增加新的告警信息 [5]。针对每一个告警类簇进行关联分析，统计出每条攻击之间的关联度，并构建起规则知识库。攻击场景重建模块：再根据得到的具有关联规则的安全事件，还原出攻击场景，并提交到控制中心，当接下来再得到安全事件时，可直接与规则知识库进行匹配，来判断攻击类型。供决策者进行下一步处理。4.2. 方案实现测试采用的是DARPA2000的攻击场景测评数据集LLDOS1.0来进行因果关联分析的。DARPA2000是当下最具权威性的入侵检测攻击场景测评数据集，并被广泛用于验证针对各类告警事件的关联规则的有效性中。DARPA2000是一个DDOS攻击的测评数据集，具体的攻击过程可以分为五个阶段，如图5所示：预探测网络环境，也就是初步探测是否具备攻击条件，漏洞扫描，通过扫描获得多个可以实施攻击的漏洞，root权限获取，安装木马软件以及实施远程DDOS攻击。Figure 5. DDOS Attack process based on sadmind vulnerability图5. 根据Sadmind漏洞进行的DDOS攻击流程首先针对这五个阶段的告警事件进行基于地址相关性的聚类，从而得到了6个类簇： A1~A6A1~A6 然后再利用基于马尔可夫性质的因果关联知识挖掘算法对得到的6个告警类簇进行因果知识挖掘。得到同一类簇中各告警之间的关联度，如表2所示 [6]。Table 2. The attack step is related to the corresponding alarm表2. 攻击步骤对对应的告警关联度然后对各个攻击类型进行编号，如表3所示：Table 3. Attack types and their corresponding Numbers表3. 攻击类型及其对应编号根据因果知识关联分析算法所得到的攻击类型之间的转移概率，再结合表2对各攻击类型的编号可以得出12种攻击类型的12 * 12转移概率矩阵 [7]。矩阵中各行和各列所对应的数值表示发生该行告警事件后发生该列告警事件的概率。例如a12 = 0.633表示当发生告警事件1 (ICMP PING)后发生告警事件2 (FTP Bad Login)和转移概率为0.633。如图6所示：Figure 6. Based on DARPA2000 alarm type shift probability matrix图6. 基于DARPA2000告警攻击类型转移概率矩阵图7是对概率矩阵图形化的表示，也是一个完整的攻击场景重建。Figure 7. Causal knowledge of markov chain models for DDOS attack scenarios图7. DDOS攻击场景的马尔可夫链模型因果知识根据攻击场景的重现，可以直观地展示出DDOS攻击的全过程，它主要分为了五个阶段：预探测网络环境(RPC Sadmind UDP PING)、漏洞的扫描(RPC sadmind UDP NETMGT_PROC_SERVICE CLIENT_DOMAIN overflow attempt)、利用solaris的漏洞sadmind进入系统(RSERVICES rsh root)、安装木马软件mstream DDOS (DDOS mstream Handler to client或DDOS mstream client to Handler)以及发起远程DDOS攻击(BAD-TRAFFIC Loopback traffic)。并且清楚地看到每一步攻击之间的转移概率为：a46 = 0.257、a68 = 0.260、a89 = 0.500或a810 = 0.250以及a11,12 = 0.143。也可以发现，攻击者在采取关键攻击的同时，也会尝试采取一些其他的攻击活动。5. 结束语本课题主要研究了基于机器学习的网络安全态势感知技术，以机器学习方法作为主要手段，将关联分析法和事件因果关系相结合，在构建贝叶斯网络的基础下，对数据进行去除、分类和识别等处理，然后利用马尔可夫链模型，产生概率矩阵并构建出动态规则知识库。从而达到告警预测和攻击场景重建的目的，并向决策者提供处理意见。对传统的网络安全监控进行了改进，更适用于大数据、复杂网络的环境下。通过试验发现各个看似独立分散的告警数据之间的确存在着必然的联系，例如源IP或目的IP地址相同的告警事件就很有可能是一个攻击行为中多个步骤。利用机器学习中因果关联分析的方法在对数据从采集、挖掘、处理到分析的全过程中，可以有效地快速地挖掘告警数据之间的关联度，并建立起规则知识库，从而达到针对现有的告警事件推测出下一步具有大概率发生的攻击的可能性，也能够对已发生的攻击进行场景还原，得到可视化的转移图，更加直观地为决策者提供支持。测试结果表明：1) 一个攻击行为的确是分为多步实施的；2) 具有地址相关性的告警事件的确存在必然联系；3) 针对告警事件关联度预测可能发生的攻击是有效，可靠的；4) 基于马尔可夫性质的告警关联规则能够更好地满足攻击种类不断更新的现状；5) 因果知识库的动态建立提高了效率，更加适应于大数据环境下；6) 对攻击类型一步转移矩阵的图形化表示，更加直观，清晰，有利于对网络态势的整体掌握。关注微信公众号：人工智能技术与咨询。了解更多咨询！

随着信息化建设规模的扩大，安全架构日趋复杂，独立分割的安全防护体系已经很难应对复杂的安全环境。企业也面临对自身网络安全中的各类威胁看不到、看不清、看不及时等问题，从而给日常安全保障工作带来危害和影响。 近日，国内某汽车企业在华为云上部署大量云服务器，数据库及安全防护等资源，安全资源部署有企业主机安全、Web应用防火墙等基础安全服务。为了更好的加强安全风险管理能力，客户主动部署了态势感知服务，把其作为风险监控统一的入口。● 一方面，随着客户业务系统上云，特别是销售等核心业务系统持续增长，安全防护压力同比增加；● 另一方面，随着业务场景增加，使用的技术及服务类型也在逐步增加，伴随而来的是指数级增加的告警事件、入侵攻击和异常风险结果，加之安全运维人力不足，如何在日常经营过程中快速定位安全事件，高效处置，提升整体业务安全等级成为了现阶段的刚需。 重压之下如何迅速提升安全管理能力？  华为云态势感知“安全概览”分为安全评分、安全监控、安全趋势、威胁检测四大板块，实时呈现云上整体安全评估状况。安全评分模型参考了国家标准《GBT_20984_信息安全技术_信息安全风险评估规范》中的“风险评估要素”，概括来说，风险评估围绕着资产、威胁、脆弱性和安全措施这些基本要素展开。 此次安全评分的迭代优化做了充分的参考和借鉴，当前安全评分扣分项目分为“安全服务的防御体系、基线、漏洞、威胁”四大维度，从资产遇到的已知威胁事件、脆弱性、可能面临的威胁等方面，全方位全天候地进行风险评估，覆盖风险的生命周期全阶段，除了评分来源标准更权威、更合理，本次还优化了安全事件的快速处置能力。两大主要举措，一举攻坚风险态势直观可视&完整处置闭环1. 安全评分展示一图总览，整体资产的安全状态直观可视；2. 安全评分卡片可一键查看当前扣分项的具体分布、受影响的资产数目，资产重要性等级等，并可响应处置，形成“识别-发现-响应处置”的完整安全运营闭环。基线检查满足多合规场景需求1. 基线检查支持在修复建议里做下钻跳转，一键跳转到对应问题界面完成处置，告警事件和异常结果的“下钻处置能力”贯穿安全运营工作的全流程；2. 新增了“等保2.0检查”、“护网检查”等两大规范类别，扩充至3个检查规范，涉及近30个核心云服务，共计覆盖近200个配置检查项。云上合规保护更加全面、纵深覆盖，满足更多合规场景的需求。华为云态势感知服务，利用大数据和可视化技术，为用户提供统一的威胁检测和风险处置平台，提供强大的事前、事中、事后安全管理能力。全局识别安全风险运营情况，安全事件处置快人一步。转自华为云公众号

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关键词：华为云 态势感知 基线检查 全面体检 上云合规摘要：华为云态势感知（Situation Awareness，SA）是华为云安全管理与态势分析平台，能够检测出超过20大类的云上安全风险，利用大数据分析技术，为用户呈现出全局安全攻击态势。随着企业上云进程的加快，由于云服务配置不合理、不合规等引发的安全风险与日俱增。如果没有加以重视并做及时的诊断处置，将会对企业云上业务带来巨大的安全隐患。近期，华为云SA的云服务基线检查功能全面升级。它支持检测云服务（如IAM、OBS、ELB等）的身份认证、访问控制、日志审计等安全配置，可对云服务进行全面“体检”，第一时间了解云服务风险配置的所在范围和风险数目，并提供检测结果，针对存在的风险配置给出加固建议和帮助指导。帮助用户提前排除安全风险，保障云上业务的安全。Tips：云服务基线检查是指对云服务关键配置项进行检测，通过执行扫描任务，检查基线配置的风险状态，对存在安全隐患的配置进行处置。如同人体必要的健康检查一般，云服务基线检查是企业上云的关键环节。那么，如何判断云服务配置是否合规？怎样处理不合理配置？怎么开启云上风险全面“体检”呢？接下来，就跟随小课的脚步，三步教您通过华为云基线检查发现云服务风险配置项，对检查结果做响应处置，轻松满足安全合规~~~温馨提示：使用SA前，您需要购买SA戳这里步骤一：设置检查计划默认检查计划是每隔3天检查一次，每次在00:00~06:00进行检查。如果不使用默认计划，可以根据业务需求进行设置。1. 在基线检查页面，单击页面右上角的“设置检查计划”，进入检查计划设置页面。2. 单击“创建计划”，系统右侧弹出新建检查计划页面。3. 在弹出的新建检查计划页面，配置检查计划并单击“确定”。   SA会在指定的时间执行云服务基线扫描，扫描结果可以在“基线检查”中查看。----结束步骤二：执行检查计划检查计划设置后，系统将根据指定检查时间进行检测。同时，还支持立即执行检查计划。立即检查所有检查规范SA可根据您设置的检查规范，立即执行已配置的检查规范。提醒：“立即检查”任务在10分钟内仅能执行一次。在基线检查页面，单击页面右上角“立即检查”。     2.刷新页面，查看“最近检查时间”，即可确认是否为最新的扫描结果。立即执行某个检查计划SA可立即手动执行您设置的某个检查计划。配置后，系统将立即执行已选择的基线检查计划。提醒：手动立即执行“定期自动检查计划”在10分钟内仅能执行一次。在左侧导航栏选择“设置 > 检测设置”，进入检测设置页面。在待执行立即手动检查的检查计划所在栏的上方单击“立即检查”。系统将立即执行已选择的基线检查计划。步骤三：查看检查结果检查计划执行后，稍等片刻，即可在基线检查页面查看当前区域检测到的基线检查结果汇总数据。表1 检查结果总览参数名称参数说明检查规范数最近一次执行基线检查的检查规范数/检查规范总数。检查项最近一次执行基线检查中所有的检查项数目。检查项合格率最近一次执行基线检查的基线合格率。整体合格率=合格检查项数量/检查项总数。合格率的统计范围为全部规范的全部检查项目。检查项结果分为合格、不合格、检查失败和待检查几种。当检查为不合格和检查失败时，可在•查看“检查规范”详情、•查看“检查资源”详情、或•查看“检查结果”详情中查看具体情况以及处理方法。风险资源分布最近一次执行基线检查的风险资源分布情况以及风险资源的数量。风险等级分为：致命、高危、中危、低危、提示几个级别。可在•查看“检查规范”详情、•查看“检查资源”详情、或•查看“检查结果”详情中查看具体情况以及处理方法。 查看“检查规范”详情在基线检查页面，默认进入“检查规范”列表页面。检查规范页面会展示所有基线检查规范，包括检查项、检查状态、风险资源、描述，以及最近检查时间等信息。单击“查看详情”，可以跳转至对应检查项的详情页面。基线检查提供风险项检查的详情查询能力，对某个的检查项执行了检查动作后，检查状态、时间、风险等级、描述、检查过程一目了然，并且支持查看这一检查项所覆盖的资源名称、类型，检查结果等。云服务基线检查的全貌信息和细节展现都一览无余。查看“检查资源”详情在基线检查页面，选择“检查资源”页签。检查资源以列表形式聚合呈现所有的风险资源结果，并按照风险等级做降级排序，高优展示风险数目多，风险等级高的云上资源，便于您查看详情，根据指导建议做及时的响应处置。单击“查看详情”，可以跳转至对应资源的详情页面。针对某一检查资源，呈现该资源下所有检查项的列表明细，您可以根据聚合后的检查项，全面查看风险检查状态，再做对应的检查或者详情查看操作。查看“检查结果”详情在基线检查页面，选择“检查结果”页签。单击“查看详情”，可以跳转至对应检查项的检查结果详情页面。您可查看该检查项的检查状态、最近检查时间、检查方式、风险等级、检查描述及检查过程，还有相关资料为您提供响应处置的指导建议，还可以查看这一检查项所覆盖的资源名称、资源类型等聚合明细，可针对某一资源再进行对应的检查操作。正视云上配置不合规、不合理导致的“病情”，通过云服务基线检查“安全体检”及时排查隐患，防患于未然，治患于根本，才能轻松满足安全合规，为云上业务保驾护航！更多关于SA的功能，戳这里

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