网络空间威胁情报共享技术综述

如今,以高级可持续威胁(APT)为代表的新型攻击越来越多,传统安全防御手段捉襟见肘,网络空间安全态势日趋严峻。威胁情报具有数据内容丰富、准确性高、可自动化处理等特点,将其用于网络安全分析中可以有效提高安全防御能力。因此,威胁情报越来越被关注,学术界和产业界已针对威胁情报分析与共享开展了相应研究。文中首先对威胁情报的价值、意义进行了分析,并对威胁情报和威胁情报厂商进行了分类;然后重点从威胁情报共享技术面临的主要问题出发, 分析和总结了学术界和产业界针对这些问题进行的研究与尝试;最后展望了威胁情报共享领域未来的研究内容。     

面向攻击识别的威胁情报画像分析

新型网络攻击向高隐蔽性、高持久性和高扩散性的方向发展,导致攻击识别与检测难度骤增。为提高网络攻击识别的效率与准确性,提出一种面向攻击识别的威胁情报画像分析方法。建立攻击画像数据表达规范,基于Killchain模型和攻击原理,构建威胁属性状态转移关系的挖掘模型,提取属性状态转移序列。在此基础上,利用有色Petri网攻击图在因果关系处理和表达上的优势进行基于威胁属性的关联,并将相关要素与属性转换为要素原子图。通过要素融合算法对要素原子图进行融合,实现威胁情报画像分析。实际攻击事件分析过程中的应用结果表明,该方法能提高网络攻击识别准确度,并缩短攻击识别响应周期。