网络态势感知中的关联分析

1. 基本概念定义：关联分析是指从多个、异构的网络安全数据源（如日志、流量、警报）中，识别出事件、活动或实体之间有意义联系的过程。其核心目标是将孤立的数据点连接起来，形成更高层次的、具有上下文语义的攻击故事链或活动序列，从而揭示单个数据无法展现的威胁模式、攻击阶段和因果关系。

2. 关键技术与方法：

   • 基于规则的关联：使用预定义的、确定性的逻辑规则（如“如果事件A发生，紧接着事件B来自同一源IP，则触发警报C”）来关联事件。这是最基础的方法，依赖专家知识，能精准发现已知模式，但难以应对新型或变种攻击。
   • 基于统计的关联：通过统计方法（如频率分析、时间序列分析、聚合）发现超出正常基线的异常模式组合。例如，短时间内同一主机产生大量不同类型的失败登录日志，可关联为密码暴力破解尝试。
   • 基于情境的关联：将事件与资产信息（重要性、漏洞）、用户身份、网络拓扑等情境数据相结合，以评估事件的真实影响和优先级。例如，一个高危漏洞利用尝试发生在测试服务器与核心数据库服务器上，其关联后的严重性等级截然不同。
   • 高级分析技术：包括使用图论构建事件和实体关系图以发现复杂路径，应用机器学习（如聚类、序列模式挖掘）从历史数据中自动学习关联模式，以及利用因果推理模型推断事件间的因果链。

3. 核心处理流程：
   a. 数据标准化与规范化：将来自防火墙、IDS、终端防护等不同格式的原始警报和数据，统一为标准化格式（如公共事件格式），确保它们“说同一种语言”。
   b. 事件丰富化：为标准化的原始事件添加情境信息（如资产价值、用户部门、地理位置、威胁情报标签），为后续关联提供更丰富的维度。
   c. 关联引擎执行：应用上述规则、统计或机器学习模型，对丰富化后的事件流进行实时或批处理分析。引擎会匹配预定义模式或发现新模式，将相关事件分组或关联成一个“元事件”或“事故”。
   d. 事件聚合与抑制：为避免警报风暴，将短时间内大量重复或高度相似的事件聚合成一个概要事件。同时，抑制掉那些被更高级别事件所涵盖或解释了的次要事件。
   e. 关联结果输出：生成结构化的、带有证据链的“安全事件”或“事故报告”，明确标识出根本原因事件、攻击路径、涉及资产和攻击者可能的战术、技术与程序。

4. 价值与挑战：

   • 价值：大幅降低警报数量，减少误报和噪音；提升威胁检测的准确性，特别是对多步骤、低慢速的APT攻击；提供攻击的完整视图，加速调查和响应；支持对安全态势的深度理解。
   • 挑战：高度依赖数据质量和标准化；规则编写和维护工作量大；高级模型可能存在“黑箱”问题，解释性差；处理海量数据时面临性能和扩展性压力；需要持续调优以适应变化的网络环境和威胁手法。