态势感知是如何做到精准检测的?

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态势感知是如何做到精准检测的?是通过探针检测的吗

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王老师 发表于 2025-7-17 17:21
  
态势感知系统通过分布式传感器、日志探针、流量镜像等技术,实时采集网络流量、系统日志、终端行为、应用数据、威胁情报等五大类数据。例如,系统可捕获防火墙日志、DNS查询记录、邮件沙箱检测结果等200+子类事件,确保检测范围覆盖云上及私有云的8大类安全风险(如DDoS攻击、Web攻击、僵尸主机等)。
王老师 发表于 2025-7-17 17:22
  
态势感知系统的精准检测能力主要依赖于以下几个关键技术与机制:

数据收集:态势感知系统首先需要从网络中的各种设备和日志源(如防火墙、入侵检测系统、路由器、交换机、服务器等)收集大量的原始数据。这些数据包括但不限于网络流量信息、安全事件日志、系统运行状态等。
数据分析与处理:收集到的数据通常具有海量、异构的特点,因此需要强大的数据处理能力。通过使用大数据技术,可以对这些数据进行清洗、转换、存储,并利用机器学习算法或深度学习模型从中提取有用的信息和模式。
威胁情报集成:将外部威胁情报(例如恶意IP地址、域名、病毒特征库等)与内部数据相结合,可以更准确地识别出潜在的安全威胁。这种结合使得系统能够针对最新的威胁趋势做出快速反应。
行为分析:通过对正常网络行为的学习建立基线,态势感知系统能够识别偏离正常行为的异常活动,这些异常可能是潜在攻击的迹象。这涉及到用户行为分析(UBA)、实体行为分析(EBA)等技术。
实时监控与告警:基于上述分析结果,系统能够提供实时的监控界面和告警功能,帮助安全团队及时发现并响应安全事件。
可视化展示:为了便于理解和决策,态势感知系统通常会提供直观的可视化工具,用于展现网络安全状况的整体视图以及特定事件的详细信息。
湘知信黄炜杰 发表于 2025-7-18 00:02
  
收集流量大数据匹配吧,还是比较精细了
www好好学习 发表于 2025-7-18 08:23
  
主要是靠探针收集流量并上报给态势感知
小鱼儿 发表于 2025-7-18 15:32
  
深信服的态势感知系统(SIP,Security Intelligence Platform)实现精准检测的核心在于多维度数据采集+AI驱动的关联分析,探针(如流量探针、主机探针)是其数据采集的关键组件之一,但并非唯一手段。以下是其精准检测的完整技术逻辑:

一、数据来源:多探针协同+全域数据融合
数据层                                    采集方式                                检测维度
网络流量        流量探针(标准/高级模式)        DPI深度解析(HTTP/DNS/SMB等)、加密流量行为分析(JA3指纹/TLS证书异常)
终端行为        EDR探针(主机Agent)        进程树、文件操作、注册表修改、横向移动行为(如PsExec)
日志数据        日志探针(Syslog/API对接)        防火墙、堡垒机、AD域控日志的关联分析
云/虚拟化        云安全探针(对接AWS/Azure/VMware)        云API调用异常、虚拟机逃逸行为
二、精准检测的5大核心技术
动态基线建模

通过机器学习建立用户/设备/应用的正常行为基线(如运维人员通常访问哪些服务器)。

偏离基线时触发告警(例如:研发人员突然访问财务系统)。

攻击链(Kill Chain)关联

将离散事件拼接为攻击链,例如:

text
漏洞利用(探针检测到HTTP请求包含SQLi) → 内网扫描(流量探针发现异常端口探测) → 横向移动(EDR检测到PsExec执行)  
依赖图计算引擎实时分析事件关联性。

加密流量无解密检测

即使不解密HTTPS,也能通过以下特征检测威胁:

TLS指纹异常(攻击工具如Cobalt Strike的JA3/S指纹)

证书异常(自签名证书/过期证书)

流量时序特征(如心跳包频率匹配C2通信)

威胁情报驱动

整合深信服XDR威胁情报库(每日更新),包括:

IOC(恶意IP/域名/Hash)

TTP(攻击者战术、技术、过程)

实时匹配流量和日志中的威胁指标。

沙箱动态分析

对可疑文件(如邮件附件)进行虚拟执行,检测隐藏恶意行为(如无文件攻击)。

三、探针的核心作用与局限性
1. 流量探针(关键但非万能)
优势:

高级模式下可解析7000+种协议(如工控协议Modbus)。

检测网络层攻击(如DDoS、SQL注入)。

局限:

无法直接看到加密流量内容(除非配置解密)。

无法捕获主机层面的恶意行为(如内存马)。

2. 其他探针补充
主机探针(EDR):弥补流量探针的盲区,检测勒索软件、无文件攻击。

日志探针:通过Syslog/API聚合防火墙、数据库审计日志,覆盖审计盲区。

四、典型检测场景示例
案例1:钓鱼邮件攻击
流量探针:检测到恶意域名请求(匹配威胁情报)。

EDR探针:发现用户点击附件后触发PowerShell可疑命令。

态势感知SIP:关联两者,判定为钓鱼攻击并自动隔离终端。

案例2:内网横向移动
堡垒机日志:某账号异常登录多台服务器。

流量探针:检测到SMB暴力破解流量。

SIP响应:触发账号锁定并告警。

五、如何优化检测精度?
探针部署策略

关键节点(如核心交换机、DMZ)部署高级模式流量探针。

所有服务器/终端安装EDR探针。

减少误报

配置白名单(如运维工具的合法行为)。

调整检测阈值(例如:仅当同一IP触发3条规则才告警)。

持续调优

通过攻击模拟(如红蓝对抗)验证检测规则有效性。

定期复审误报/漏报案例,更新检测模型。

总结
深信服态势感知的精准检测依赖于“探针数据+AI算法+威胁情报”三重能力:

探针是数据采集的“眼睛”,但需结合EDR、日志等多元数据;

SIP大脑通过关联分析和动态建模实现“1+1>2”的效果;

最终精度取决于部署完整性和策略调优(建议参考《深信服SIP最佳实践指南》)。

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