网络流量分析

1. 基本定义
   网络流量分析，简称NTA，是指对网络中的数据流进行捕获、记录、分析和解释的过程。这里的“数据流”可以理解为在计算机网络中传输的所有数据包的集合，就像公路上行驶的车流。NTA的核心目标是理解网络活动，看清网络中正在传输什么数据、由谁传输、传输到哪里、以及何时传输。

2. 核心数据来源：数据包与元数据
   分析需要原材料，主要来源于两部分：

   • 全量数据包：即网络上传输的原始比特和字节的完整副本。这包含了通信的全部细节，包括应用层（如邮件内容、网页代码）的具体信息。
   • 流量元数据：从数据包中提取的关键特征摘要，是“关于数据的数据”。它通常包括：
     • 五元组：源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、传输层协议（如TCP/UDP）。
     • 时间戳：通信开始和结束的时间。
     • 数据量：传输的字节数和数据包数量。
     • 连接状态：如TCP连接的建立、关闭等标志位。
       元数据比全量数据体积小得多，更适合进行长期存储和大规模趋势分析。

3. 关键技术流程
   NTA通常遵循一个系统化的处理流程：

   • 捕获：通过网络分光、端口镜像或在终端安装代理等方式，从网络链路中复制数据流量。
   • 解码/解析：按照网络协议栈（如以太网、IP、TCP、HTTP）的层次结构，逐层解析数据包的头部和负载，将其从二进制代码转换为人类可读的结构化信息。
   • 存储：将解析后的数据（尤其是元数据）存入数据库或时序数据库中，以供后续查询。
   • 分析与检测：这是核心环节。通过设定规则、建立行为基线或使用机器学习模型，对流量数据进行深度检查，以发现异常或恶意活动。
   • 可视化与报告：将分析结果以图表、仪表盘、拓扑图等形式呈现，帮助安全人员快速理解网络状态和威胁。

4. 主要分析方法
   根据分析逻辑的不同，可以分为：

   • 基于签名/规则的分析：预先定义已知威胁的特征模式（如特定恶意软件的C2服务器IP、攻击载荷字符串），进行匹配检测。优点是准确率高，但无法发现未知威胁。
   • 基于异常的分析：首先通过统计学习建立网络、主机或用户的正常行为基线模型。当观察到明显偏离基线的流量时（如内部主机在非工作时间异常外联、数据量激增），则将其标记为异常。这种方法有助于发现新型攻击，但可能存在误报。
   • 行为分析：更侧重于分析一系列动作的意图和后果，而不仅仅是单个数据包。例如，追踪一次完整的横向移动过程，从初始入侵、内网探测到数据外传。

5. 核心应用场景
   NTA是网络安全运营的关键支撑，主要用于：

   • 威胁检测与响应：发现网络攻击，如恶意软件传播、漏洞利用、数据外泄、内部威胁等，并为其提供调查取证所需的流量证据链。
   • 网络性能监控与故障排查：诊断网络延迟、带宽滥用、应用性能下降等问题的根本原因。
   • 安全合规审计：验证网络访问控制策略是否得到有效执行，记录网络访问日志以满足合规性要求。

6. 挑战与发展趋势
   随着技术演进，NTA也面临挑战并不断发展：

   • 加密流量的挑战：HTTPS等加密技术的普及使得基于内容深度检测的传统方法失效，分析更多地依赖于元数据和行为分析。
   • 大数据处理：高速网络产生海量数据，对采集、存储和实时分析能力提出极高要求。
   • 云与混合环境：流量不再局限于企业边界，需要适配云原生环境和东西向流量的分析。
   • 与EDR、XDR的集成：网络流量分析越来越多地与终端检测与响应、扩展检测与响应等解决方案集成，通过关联多源数据，提供更精准的威胁态势感知。