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實(shí)戰(zhàn):如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘威脅情報(bào)

然而,在乍看之下,這兩個(gè)詞一起看似乎立刻有了意義?!扒閳?bào)”即收集關(guān)于某物的詳細(xì)信息,而“威脅”就是你收集關(guān)于什么的信息。當(dāng)你在谷歌搜索“情報(bào)搜集”,定義很明確:在最廣泛的形式中,情報(bào)收集網(wǎng)絡(luò)是指這樣一個(gè)系統(tǒng),即通過(guò)這個(gè)系統(tǒng)收集的關(guān)于特定實(shí)體的信息通過(guò)使用一個(gè)以上相互關(guān)聯(lián)的來(lái)源而讓另一個(gè)人受益。從網(wǎng)絡(luò)的角度來(lái)看,對(duì)可能威脅你的業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)、軟件、web服務(wù)器等的信息的收集是很有價(jià)值的。那么,為什么網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)這么難以獲取?對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō),是不是幾乎所有安全工具或網(wǎng)絡(luò)防御活動(dòng)都是威脅情報(bào)機(jī)制?同時(shí),如果是這樣的話,企業(yè)如何利用來(lái)自四面八方的數(shù)據(jù)來(lái)采取任何形式的行動(dòng)?答案是“是”以及“不是那么容易”。事實(shí)上,現(xiàn)在大多數(shù)企業(yè)很難從威脅情報(bào)中獲取真正的價(jià)值。網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的大多數(shù)解決方案會(huì)測(cè)量、追蹤、日志記錄或報(bào)告事件。所有這些工具和流程會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以進(jìn)行分析而產(chǎn)生“威脅情報(bào)”。這些工具會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),而且是很低水平的數(shù)據(jù),換句話說(shuō),關(guān)于任何實(shí)體的信息都是非常冗長(zhǎng)、復(fù)雜,且很少相互關(guān)聯(lián)。更重要的是,很少有企業(yè)部署了強(qiáng)大的描述性-預(yù)測(cè)性-指令性分析功能來(lái)整理這些數(shù)據(jù),以及支持最高業(yè)務(wù)層面的決策過(guò)程。這些威脅數(shù)據(jù)并沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)模式或者聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)到資產(chǎn)或業(yè)務(wù)操作。因此,并沒(méi)有決策支持系統(tǒng)可以支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘活動(dòng)來(lái)回答典型的描述性問(wèn)題,例如“在過(guò)去六個(gè)月是什么對(duì)企業(yè)造成最大的傷害?”或者更成熟的問(wèn)題,“我們的哪個(gè)技術(shù)投資具有最高的投資回報(bào)率,以及哪些技術(shù)投資帶來(lái)負(fù)面影響,哪些可能會(huì)構(gòu)成威脅?”信息太多企業(yè)如何清除這些噪音而獲取真正的價(jià)值呢?通過(guò)遵循一個(gè)簡(jiǎn)單的公式即可。還記得我們?cè)趯W(xué)校學(xué)過(guò)的勾股定理嗎?a2+b2=c2?這是幾何的基本定理。還有麥克斯韋方程?熱力學(xué)第二定律?傅立葉變換?或者其中最有名的,愛(ài)因斯坦的相對(duì)論,E=mc2?這些公司幫助我們制造了太多信息,太多數(shù)據(jù)。這些公式同樣帶領(lǐng)我們到了現(xiàn)在的時(shí)代,雷達(dá)、電視、噴氣式客機(jī)、電子郵件、互聯(lián)網(wǎng)以及社交媒體。輸入一個(gè)簡(jiǎn)單的公式可以幫助獲取有效的網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)而不只是收集威脅數(shù)據(jù):RiskIntelligence=(High-LevelThreatIntelligence+Context)*ContinuousDataCollection/IntuitiveKPIs威脅情報(bào)=(高級(jí)別威脅情報(bào)+背景知識(shí)內(nèi)容)*連續(xù)數(shù)據(jù)采集/直觀的KPI誠(chéng)然,這并不是“真正的”公式。但它確實(shí)提供了同樣強(qiáng)大的功能。換句話說(shuō),它可以幫助企業(yè)消除數(shù)據(jù)噪音,讓看似無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)帶來(lái)真正價(jià)值,帶來(lái)切實(shí)可行的解決方案。在上面的公式中,我們可以將通過(guò)從各種來(lái)源收集和轉(zhuǎn)譯的低水平的威脅數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)變?yōu)榈椒治鰩熆梢岳斫獾母咚秸Z(yǔ)言。通過(guò)存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)并賦予其與你的企業(yè)、行業(yè)、技術(shù)相關(guān)的特定背景知識(shí),以及威脅會(huì)如何影響你的企業(yè),數(shù)據(jù)就可以進(jìn)行分析。從這個(gè)公式來(lái)看,簡(jiǎn)單的分析通常就能夠產(chǎn)生需要的結(jié)果。使用傳統(tǒng)的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)業(yè)務(wù)智能結(jié)構(gòu),企業(yè)可以使用這個(gè)公式創(chuàng)建簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的分析。例如,在金融領(lǐng)域,典型的KPI包括利用率、利潤(rùn)對(duì)收益率、現(xiàn)金流、凈乘法器和積壓量。當(dāng)隨著時(shí)間的推移,這個(gè)過(guò)程會(huì)為業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)產(chǎn)生重要的決策信息。這種kPI的概念還可以用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。最后,它們也可以產(chǎn)生重要的價(jià)值信息,例如,特定安全投資的投資回報(bào)率或者企業(yè)是否有足

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