网络态势感知中的行为分析

1. 基本概念：在网络态势感知中，行为分析特指对网络实体（如用户、主机、应用、进程）在一段时间内所产生的一系列可观测动作和操作进行系统性审查、建模和评估的过程。其核心目标不是仅仅识别单个恶意事件（如病毒文件），而是通过理解“正常”行为模式，从而更有效地检测偏离该模式的、潜在的恶意或异常活动。这与基于签名或已知IOC的检测形成互补。

2. 核心分析维度：行为分析通常从几个关键维度展开：

   • 实体行为：关注单个实体的动作序列。例如，一个用户账户的登录时间、地点、频率，访问的文件和系统资源。
   • 横向移动：关注攻击者在网络内部从一个节点到另一个节点的渗透路径。例如，通过分析认证日志和网络连接，识别出攻击者利用被盗凭证从一台办公电脑连接到数据库服务器的行为链。
   • 数据流行为：关注数据的起源、传输路径和目的地。例如，内部服务器是否在非工作时间向境外IP地址传输大量数据。

3. 关键技术方法：

   • 基线建模：首先需要建立正常行为的基准。这通常通过机器学习或无监督学习算法，对历史日志数据（如网络流量、进程创建、API调用）进行分析，自动归纳出在特定时间、特定上下文下的典型行为模式。例如，“财务部门的服务器通常在工作日9点至18点与核心数据库进行特定端口的通信”。
   • 序列分析与状态机：将行为视为一连串有序的事件，并构建状态机模型。任何违反预期状态转换序列的行为都可能被视为可疑。例如，一个进程的行为序列如果是“下载可执行文件 -> 修改注册表自启动项 -> 尝试连接C2服务器”，则构成了清晰的恶意链条。
   • 用户与实体行为分析：这是行为分析的高级演进，它综合运用机器学习和统计分析，为每个用户和实体（如设备、应用）建立动态的行为档案，并能检测细微的、缓慢的异常变化（如内部威胁的数据窃取）。

4. 在态势感知中的价值与流程整合：行为分析是网络态势感知认知和理解层级的关键支撑。

   • 输入：它接收来自数据融合环节处理后的标准化日志、流量数据和威胁情报提供的上下文。
   • 处理：利用建立的基线和模型，对实体行为进行实时或批量的分析。当检测到偏离基线的异常行为（可能由异常检测模块初步发现）时，会进行深度关联分析，将离散的异常点串联成有意义的攻击链。
   • 输出：行为分析的结果（如“检测到某主机存在数据外泄横向移动行为”）为安全分析师提供了高保真、上下文丰富的警报，极大地提升了关联分析的准确性，并通过可视化技术直观地展示行为轨迹和威胁演进过程，最终帮助形成全面的态势理解与决策支持。

5. 面临的挑战：

   • 误报率：正常业务的变化（如新应用上线、员工出差）可能导致基线漂移，产生误报。
   • 隐蔽威胁：高级持续性威胁的攻击者会刻意模仿正常行为或低速缓慢行动，以规避基于阈值的检测。
   • 数据量与隐私：全面行为分析需要收集和处理海量日志，对计算存储资源要求高，同时也需在隐私合规框架下谨慎设计。
   • 上下文依赖：行为的“善恶”高度依赖于上下文，缺乏业务上下文的分析容易失效。