隨著人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)攻擊也在持續(xù)發(fā)展和演進(jìn)，0day漏洞、無文件攻擊等使目前的網(wǎng)絡(luò)攻擊變得更加隱蔽。在此背景下，依賴規(guī)則和特征碼的傳統(tǒng)威脅檢測手段已無法滿足現(xiàn)代企業(yè)的安全防護(hù)需求，組織亟需采用融合人工智能、行為分析和主動威脅狩獵等創(chuàng)新技術(shù)的高級威脅檢測機(jī)制。本文收集整理了當(dāng)前在高級威脅檢測工作中應(yīng)用效果較突出的10種先進(jìn)技術(shù)，可以成為組織新一代高級威脅檢測能力構(gòu)建時(shí)的核心手段。

1、AI驅(qū)動的機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）已成為現(xiàn)代威脅檢測架構(gòu)中的基石。它們能夠以自動化方式處理來自網(wǎng)絡(luò)流量、終端日志和用戶活動等多源維度的海量數(shù)據(jù)信息，并建立正常的訪問行為基線，精準(zhǔn)識別偏離基線的異常行為，而這些異常往往是惡意攻擊活動的早期信號。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法會分析過去常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊模式和威脅情報(bào)，構(gòu)建全面的行為分析模型，并且能持續(xù)學(xué)習(xí)、動態(tài)調(diào)整檢測參數(shù)，在提高檢測準(zhǔn)確性的同時(shí)減少誤報(bào)。不過，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的威脅檢測對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和清潔度要求很高，同時(shí)在將分析結(jié)果傳達(dá)給分析師時(shí)，需要將其轉(zhuǎn)換為人類分析師可用的東西。因此，高性能機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)往往是一個(gè)耗時(shí)且資源密集的過程，需要借助AI技術(shù)來降低模型構(gòu)建和優(yōu)化時(shí)的挑戰(zhàn)。

2、基于沙箱的動態(tài)分析

威脅檢測沙箱技術(shù)主要通過在受控的虛擬環(huán)境中隔離并分析可疑文件，讓惡意軟件在不影響生產(chǎn)系統(tǒng)的前提下 “自由” 運(yùn)行，從而實(shí)現(xiàn)對其行為的全面觀察。與依賴靜態(tài)特征碼的傳統(tǒng)方法不同，威脅檢測沙箱會基于運(yùn)行時(shí)行為來動態(tài)檢測威脅，因此對多態(tài)惡意軟件和零日漏洞攻擊尤為有效。

威脅檢測沙箱通常會部署多種配置的虛擬機(jī)，涵蓋不同操作系統(tǒng)和軟件版本，確保檢測的全面性。在分析過程中，系統(tǒng)會記錄所有系統(tǒng)調(diào)用、網(wǎng)絡(luò)連接和文件修改，形成詳細(xì)的威脅行為檔案，為后續(xù)防御提供依據(jù)。

3、蜜罐與蜜標(biāo)技術(shù)

蜜罐是一種主動檢測未知威脅的誘餌系統(tǒng)，用來引誘網(wǎng)絡(luò)攻擊者，將他們對實(shí)際目標(biāo)的攻擊誘騙轉(zhuǎn)移到特定的分析區(qū)域。一旦攻擊者與蜜罐進(jìn)行交互，系統(tǒng)就可以收集攻擊和攻擊者采用的戰(zhàn)術(shù)、技術(shù)和程序（TTP）方面的信息。

為了引誘攻擊者，蜜罐需要做得很逼真，并與實(shí)際生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)隔離部署，這使得希望構(gòu)建主動式入侵檢測能力的安全團(tuán)隊(duì)很難對其進(jìn)行設(shè)置和應(yīng)用擴(kuò)展。為了確保蜜罐系統(tǒng)應(yīng)用的安全性和完整性，組織需要采用新的方法，比如新一代的蜜標(biāo)（honeytoken）技術(shù)。蜜標(biāo)之于蜜罐就如同魚餌和漁網(wǎng)的關(guān)系。相比于整體的蜜罐系統(tǒng)應(yīng)用，蜜標(biāo)技術(shù)所需的資源大大降低，但在入侵檢測和攻擊分析方面卻同樣非常有效。

企業(yè)可以把新一代蜜標(biāo)技術(shù)理解成是蜜罐系統(tǒng)的一個(gè)子集，旨在看起來如同正規(guī)的憑據(jù)或密文。當(dāng)攻擊者觸發(fā)蜜標(biāo)時(shí)，會立即發(fā)起警報(bào)。這使得安全分析師可以根據(jù)一些所收集的攻擊指標(biāo)迅速采取行動，比如IP地址（區(qū)分內(nèi)部源頭和外部源頭）、時(shí)間戳、用戶代理、起源以及記錄在蜜標(biāo)和相鄰系統(tǒng)上執(zhí)行的所有操作的日志。

4、情報(bào)驅(qū)動的威脅狩獵

情報(bào)驅(qū)動的威脅狩獵是一種主動式威脅檢測方法，旨在將海量的威脅情報(bào)轉(zhuǎn)化為組織的主動防御能力。在這種方法中，安全分析師需要廣泛利用從各種來源所獲取的威脅情報(bào)，包括廠商通報(bào)、安全研究機(jī)構(gòu)、安全社區(qū)，以及一些暗網(wǎng)監(jiān)測平臺。通過收集和分析關(guān)鍵入侵指標(biāo)（IOC），如惡意IP地址、域或文件哈希，威脅獵人可以主動搜索組織內(nèi)特定威脅的存在或潛在影響。

在高級威脅檢測工作中，由情報(bào)驅(qū)動的威脅狩獵方法主要優(yōu)勢在于它能夠提供狩獵活動的背景和重點(diǎn)。通過了解特定威脅者的戰(zhàn)術(shù)、目標(biāo)和工具，分析師可以設(shè)計(jì)出更有針對性的威脅檢測策略。這種方法還可以實(shí)現(xiàn)安全社區(qū)內(nèi)的協(xié)作和信息共享，共同加強(qiáng)防御并破壞對手的活動。

5、用戶和實(shí)體行為分析（UEBA）

UEBA 技術(shù)已被廣泛證明了是快速識別未知網(wǎng)絡(luò)威脅的絕佳方法之一，通過建立基線行為模式，分析師能夠識別可能造成安全風(fēng)險(xiǎn)或內(nèi)部威脅的異常行為。它運(yùn)用統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)，從登錄時(shí)間、地理位置、數(shù)據(jù)訪問模式、權(quán)限變更等多個(gè)維度分析用戶行為，并動態(tài)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)評分。例如，當(dāng)用戶在非工作時(shí)間從陌生地區(qū)登錄，或突然訪問敏感數(shù)據(jù)時(shí)，UEBA 會自動提升其風(fēng)險(xiǎn)等級，提醒安全團(tuán)隊(duì)關(guān)注。

基于行為的威脅檢測方法需要使用當(dāng)前信息定期更新基線，以保持相關(guān)性和準(zhǔn)確性。因?yàn)橛脩粜袨榭偸窃诓粩嘧兓?，因此需要定期更新基線以覆蓋新的、不同的、非可疑的行為。

6、實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)流量分析

傳統(tǒng)的威脅檢測方法大都是基于規(guī)則和特征碼進(jìn)行已知威脅的監(jiān)測，而難以識別未知威脅，且對正在發(fā)生或已造成損失的入侵行為也難以做到完整的溯源取證和損失評估。然而，所有網(wǎng)絡(luò)攻擊必定會產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)流量，且攻擊流量有別于正常流量，再高級的攻擊都會留下網(wǎng)絡(luò)痕跡，所以網(wǎng)絡(luò)流量分析是應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)攻擊行之有效的手段。

現(xiàn)代企業(yè)要實(shí)現(xiàn)高級威脅檢測，就必須要對網(wǎng)絡(luò)流量情況有深入和及時(shí)地了解，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)和高級網(wǎng)絡(luò)攻擊相關(guān)的異常網(wǎng)絡(luò)活動，如數(shù)據(jù)泄露或未經(jīng)授權(quán)的訪問嘗試等。此外，通過對網(wǎng)絡(luò)流量的詳細(xì)分析，組織還能夠了解各類數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的可見性，這種可見性有助于識別網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施中的漏洞和弱點(diǎn)，從而增強(qiáng)整體安全性。

7、基于YARA 規(guī)則的威脅檢測

YARA是一種用于識別和分類惡意軟件樣本的開源檢測規(guī)則，其主要目的是通過定義規(guī)則來匹配文件中的模式，從而檢測惡意軟件。YARA規(guī)則由一組檢測條件組成，這些條件可以是字符串、正則表達(dá)式或其他特征。YARA規(guī)則的靈活性和強(qiáng)大功能使其成為當(dāng)前惡意軟件分析師和逆向工程師的最常用檢測工具之一。

YARA規(guī)則的基本結(jié)構(gòu)包括三部分：元數(shù)據(jù)、字符串和條件。除了基本的字符串匹配，YARA還支持一些高級功能，幫助提高規(guī)則的檢測能力和靈活性。例如：YARA支持使用正則表達(dá)式匹配復(fù)雜的字符串模式，從而更靈活地定義匹配條件；YARA還提供了一些內(nèi)置模塊，允許訪問文件的特定屬性，如PE模塊、ELF模塊等，從而編寫更復(fù)雜的規(guī)則，檢測特定文件格式的惡意軟件。

8、基于Sigma 規(guī)則的威脅檢測

為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對各種安全威脅，安全分析師需要借助各種類型的安全工具，了解和威脅活動相關(guān)的攻擊信息。Sigma是一種針對日志文件的通用檢測規(guī)則格式，主要用于描述基于安全日志信息的威脅檢測規(guī)則。該規(guī)則以標(biāo)準(zhǔn)化、跨平臺為核心優(yōu)勢，其檢測邏輯可輕松轉(zhuǎn)換為多種安全平臺及工具的查詢語言，實(shí)現(xiàn)了不同工具和環(huán)境下的一致威脅檢測，同時(shí)也便于安全社區(qū)共享檢測規(guī)則。

Sigma規(guī)則由一些關(guān)鍵部分組成，每個(gè)部分都有特定的作用：

• Header（頭部）部分包含規(guī)則的基本信息，如名稱、描述、作者、日期、標(biāo)簽等；
• Detection（檢測）部分是Sigma規(guī)則的核心，定義了要匹配的日志模式；
• Output（輸出）部分定義了規(guī)則匹配后應(yīng)采取的動作，如生成告警、觸發(fā)響應(yīng)等。

通過編寫并應(yīng)用Sigma規(guī)則，分析師可以更加快速地檢測出多種潛在的安全威脅，如惡意軟件活動、數(shù)據(jù)泄露、未授權(quán)訪問等。

9、可擴(kuò)展威脅檢測和響應(yīng)（XDR）

XDR技術(shù)被譽(yù)為解決安全威脅檢測孤島問題的“瑞士軍刀”。相比傳統(tǒng)的單點(diǎn)式威脅檢測工具，它代表了一種較先進(jìn)的安全技術(shù)理念，旨在實(shí)現(xiàn)多種威脅檢測能力的集成和融合，并成為能夠上下聯(lián)動、前后協(xié)同的有機(jī)整體。

目前，主流的XDR方案正在快速的發(fā)展演進(jìn)中，其應(yīng)用價(jià)值也遠(yuǎn)超其最初的威脅檢測范疇。在新一代的XDR方案中，AI技術(shù)被廣泛用于關(guān)聯(lián)來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)和識別模式，并以此來檢測異常。通過分析廣泛的數(shù)據(jù)，AI技術(shù)有助于XDR方案預(yù)測潛在的威脅，并使組織能夠采取主動式的防護(hù)策略來預(yù)防可能的威脅，同時(shí)將XDR防護(hù)目標(biāo)聚焦在其最需要的地方。

10、云威脅檢測與響應(yīng)（CDR）

當(dāng)企業(yè)業(yè)務(wù)上云后，很多在本地環(huán)境中有效應(yīng)用的威脅檢測措施難以被應(yīng)用于云上，而傳統(tǒng)的云安全工具則側(cè)重于對已知風(fēng)險(xiǎn)的識別和管理，比如控制系統(tǒng)的錯(cuò)誤配置、應(yīng)用程序的漏洞監(jiān)測以及云上數(shù)據(jù)的合規(guī)管理。在云環(huán)境中，安全威脅可能有多個(gè)來源，包括惡意行為者、軟件漏洞和用戶錯(cuò)誤。為了有效檢測和應(yīng)對這些威脅，企業(yè)需要部署適用于云環(huán)境的威脅檢測工具和技術(shù)。

CDR（云威脅檢測和響應(yīng)）技術(shù)是一種有效的云上威脅檢測創(chuàng)新方法，它以云計(jì)算應(yīng)用安全為目標(biāo)，全面采集云環(huán)境下的應(yīng)用負(fù)載、網(wǎng)絡(luò)流量、文件、日志信息等多維度數(shù)據(jù)，持續(xù)監(jiān)控云應(yīng)用的運(yùn)行狀態(tài)。通過智能化的威脅分析，CDR技術(shù)可以通過感知上下文，確定安全告警的優(yōu)先級并消除誤報(bào)，還可以幫助組織全面梳理云資產(chǎn)和工作負(fù)載數(shù)據(jù)，整體評估云上應(yīng)用的安全態(tài)勢。

參考鏈接：https://cybersecuritynews.com/advanced-threat-detection-techniques/