技战法-态势感知攻击检测

一、背景

        态势感知在网络安全中至关重要，作为监测预警和信息通报的基础平台，它能实现对整体安全形势的事前预警与事后溯源。在网络安全态势感知平台通过持续监测网络流量，有效掌握公司自身风险特征，致力于构建坚实可靠的网络安全体系。该平台利用智能化分析提升安全监测服务的效率，并通过自动化响应实现安全事件的高效闭环处理。在重大活动或事件中，平台可对企业突发情况进行准确研判，并对重点部位和关键场景及时预警，从而保障公司关键信息基础设施的安全可靠运行。

 

 二、态势感知的部署思路

          ​态势感知平台采用分布式架构部署网络探针于关键节点，利用多存储服务器及位置服务分散数据负荷与定位信息。平台提供双重入侵防护​：一方面旁路采集、分析并存储全量网络流量，通过威胁感知系统实时检测已知威胁；另一方面，基于强大的全流量存储能力，支持深度回溯分析（如数据包特征识别、异常行为检测），提升对潜伏高级未知攻击的发现能力。

平台通过对海量日志数据的多维关联分析与自动化挖掘，实现对受害目标和攻击源的精准定位，并结合威胁情报预判安全风险。最终，借助安全编排与自动化响应（SOAR）技术，平台能够快速实施 IP 封禁并协同处置安全事件。

 

三、态势感知监测方式 

态势感知平台通过三重监测策略显著提升了威胁应对能力：

• ​扩展云端威胁情报​：整合云端数据优化攻击模型，​增强威胁感知能力；
• ​深度关联告警线索​：关联分析多源告警，精准识别并还原攻击链；
• ​联动工具闭环处置​：协同多种安全工具响应事件，​实现高效闭环处置。

 

四、实战演习 

1. 纵深异构防御体系构建​

​纵深异构防御通过分层部署异构流量探针，实现对攻击路径的全覆盖监测，并利用多系统能力互补实现交叉验证。其实施流程如下：

• ​摸排与规划​：
  演习前全面评估各流量监测产品的性能差异，并梳理现有流量镜像节点的负载分布。基于此，制定异构探针的流量分配方案，解决安全设备丢包、镜像网带宽拥塞等问题。

• ​流量优化技术​：
  采用 MAP重定向、数据去重 及 流量过滤 技术，精准分配流量至对应监测系统，避免资源争用。

• ​三层防御战线​：

  • ​外到内​：覆盖互联网边界攻击检测（如DDoS、端口扫描）；

  • ​内到内​：监控安全域间横向渗透（如APT攻击、内网扩散）；

  • ​内到外​：阻断内部敏感数据外泄及隐蔽信道通信。

2. 暴露面收敛与内网清理​

基于流量监测告警，实施攻击面动态收缩：

• ​高危暴露面治理​：
  关闭非必要高危端口​（如远程管理端口）、修复弱密码账户、隐藏或加固管理后台入口​；

• ​内网威胁清除​：
  定位并隔离失陷主机​（如矿机、僵尸节点），终止违规外联、数据窃取等恶意行为。

3.全景化数据采集体系​

​5类核心数据源构成态势感知平台的分析基础：

1. ​网络日志​：防火墙流量记录、反向代理访问日志、DNS查询日志；

2. ​安全日志​：流量监测告警、邮件沙箱拦截记录、蜜罐攻击捕获数据；

3. ​应用日志​：LDAP认证日志、SVN代码操作审计；

4. ​资产信息​：硬件设备指纹、软件版本清单、网络拓扑状态；

5. ​威胁情报​：外部威胁指标（IoC）、攻击者TTPs（战术、技术与过程）。

4.智能监控与告警机制​

​动态基线监控面板实现数据采集质量保障：

• ​基线定义​：基于历史数据设定每类日志的收取频率阈值​（如防火墙日志≤5秒/条）；

• ​异常检测​：若数据源超时未达（如LDAP日志中断10分钟），面板自动标红并触发告警；

• ​多级告警​：

  • 初级告警：平台界面可视化提示；

  • 高级告警：短信/邮件通知运维团队，含异常类型与影响范围。

5.核心防御战线强化​

​5.1.重点系统纵深防护​

将四类关键系统纳入特权保护范畴​：

​系统类型​	​防护措施​	​合规依据​
​堡垒机​	强制多因素认证（MFA）、命令级操作审计、会话实时监控	等保3.0访问控制
​域控服务器​	特权账户行为分析、Kerberos协议加固、异常登录阻断	NIST零信任框架
​VPN网关​	动态口令认证、隧道流量加密（AES-256）、空闲会话自动终止（≤10分钟）	ISO 27017
​数据交换系统​	传输内容DLP检测、端到端加密（国密SM4）、API调用鉴权	等保3.0数据安全

5.​2 攻击测试验证闭环​

• ​红蓝对抗演练​：定期模拟攻击行为（如暴力破解VPN、域控提权），验证监测能力；

• ​告警联动验证​：确保攻击触发三类告警：

  • 流量监测（异常端口扫描）→ ​网络侧告警；

  • EDR（恶意进程注入）→ ​主机侧告警；

  • 应用日志（异常账户操作）→ ​应用侧告警​。

6.HW高危攻击实时捕获

​基于ATT&CK框架构建动态监测模型，重点检测六类攻击行为：

​攻击类型​	​检测逻辑​
​0day利用​	异常行为模式分析（如非常规系统调用链）+ 漏洞特征匹配
​OA账号爆破​	高频失败登录关联（源IP、时段、协议）→ 自动触发账户锁定
​恶意邮件钓鱼​	附件沙箱动态分析 + 发信域名信誉库比对
​Webshell上传​	文件熵值检测 + 签名异常（如免杀特征）→ 联动WAF实时拦截
​交互异常​	隐蔽信道识别（DNS隧道/ICMP数据外泄） + 非授权外联行为建模
​提权行为​	权限变更日志与进程树异常关联（如普通用户启动SYSTEM进程）

​7. 威胁情报智能决策

​构建三层响应机制：

• ​高危IP识别​：访问资产的IP实时比对威胁情报库（如微步、VirusTotal）

• ​分级处置​：

  • ​仅匹配标签→ 加入重点关注清单，行为分析引擎实时监控（如端口扫描）

  • ​标签+攻击告警→ 自动触发防火墙封禁（API联动）并通知SOC团队

• ​情报闭环​：封禁IP反向注入情报库，增强本地化威胁知识图谱

 8.蜜罐溯源与攻击者画像​

8.​1攻击者行为捕获

​部署高交互蜜罐（如Honeyd、T-Pot）模拟真实业务环境，捕获攻击者:

• ​攻击链还原​：记录攻击者从扫描、漏洞利用到植入后门的全流程操作

• ​指纹情报生成​：提取攻击工具特征（Cobalt Strike证书）、通信协议、漏洞利用代码

​8.2 攻击者画像构建

​通过多维数据融合生成威胁档案：

​维度​	​分析内容​	​预警价值​
​身份标签​	黑客组织归属（APT编号）、暗网ID、工具开发者特征	识别定向攻击动机
​危险等级​	历史攻击成功率、武器化漏洞等级、基础设施复杂度	量化攻击威胁级别
​攻击轨迹​	跳板IP路径、驻留时间、横向移动范围	预测下一阶段攻击目标
​地理定位​	IP归属地、活跃时区、语言环境	关联地缘政治风险