国产欧美日韩精品a在线观看-国产欧美日韩精品一区二区三区-国产欧美日韩精品综合-国产欧美中文字幕-一区二区三区精品国产-一区二区三区精品国产欧美

1　背景

在信息化高速發(fā)展的今天，網(wǎng)絡安全正面臨著全新的挑戰(zhàn)。近年來以工業(yè)環(huán)境為目標的惡意攻擊出現(xiàn)顯著增長。供應鏈和業(yè)務中斷的風險在過去三年里一直高居全球企業(yè)風險的榜首，而面向生產(chǎn)的網(wǎng)絡安全成為能源、制造工業(yè)企業(yè)首要新興問題。對于運營關(guān)鍵基礎(chǔ)設施的企業(yè)，風險日益壯大。

與此同時，工業(yè)網(wǎng)絡威脅越來越嚴重，各類安全攻擊手段層出不窮，新型威脅發(fā)現(xiàn)和處理時間長，缺少梳理工控網(wǎng)內(nèi)的各類設備和節(jié)點，以及集中維護工控網(wǎng)絡基本信息、信息安全的解決方案。如何處理各自隔離的工業(yè)日志、工業(yè)網(wǎng)絡流量和業(yè)務流程數(shù)據(jù)，如何直觀感受安全態(tài)勢，如何解決安全事件響應慢，建立生產(chǎn)業(yè)務相關(guān)聯(lián)的生產(chǎn)監(jiān)控網(wǎng)絡安全應急響應體系，成為企業(yè)面向智能制造考慮的現(xiàn)實需求。

2　概述

工業(yè)安全影響遠超過商業(yè)和名譽保護，在多數(shù)情況下，當涉及到工業(yè)系統(tǒng)威脅、攻擊、破壞時，往往首要考慮生態(tài)、社會和宏觀經(jīng)濟因素。因此，工業(yè)系統(tǒng)等關(guān)鍵基礎(chǔ)設施的關(guān)鍵節(jié)點和網(wǎng)絡保護需要足夠高的防護等級才能對抗日益增長的網(wǎng)絡安全威脅。同時，工業(yè)環(huán)境需要一套綜合的解決方案通過安全預警響應的策略提升技術(shù)流程的可用性。

網(wǎng)絡安全供應商只有先了解工業(yè)系統(tǒng)于普通的IT業(yè)務導向型系統(tǒng)的區(qū)別，才能為客戶提供滿足工業(yè)控制系統(tǒng)和工業(yè)基礎(chǔ)設施獨特需求的解決方案。基于國家對工控安全的頂層規(guī)劃設計，實現(xiàn)測評、管理、組織、運行、技術(shù)全流程把控。

工業(yè)制造能力開放是企業(yè)創(chuàng)新的引擎，連接是行業(yè)數(shù)字化與智能制造的關(guān)鍵因數(shù)，能夠大幅提升生產(chǎn)效率，降低能耗，未來， IT場景與工控場景將越加融合，安全成為IT與生產(chǎn)環(huán)境融合的現(xiàn)實需求，成為企業(yè)面向智能制造考慮的關(guān)鍵因素之一，因此需要整合IT安全和工控安全，從設備安全、網(wǎng)絡安全、控制安全、應用安全、數(shù)據(jù)安全五大安全重點全覆蓋，綜合構(gòu)建防護安全技術(shù)體系框架。由業(yè)務場景的融合，基于工業(yè)網(wǎng)絡安全方針，以情報驅(qū)動，建立一套工業(yè)網(wǎng)絡安全預警響應防護方案，可準確、高效地感知整個工業(yè)系統(tǒng)網(wǎng)絡的安全狀態(tài)以及變化趨勢，從而對外部的攻擊與危害行為及時發(fā)現(xiàn)，并采取相應的措施，保障工業(yè)系統(tǒng)網(wǎng)絡安全。

3　平臺介紹

3.1　Gartner對未來安全管理平臺的理解

智能是下一代安全管理平臺的核心特征，它能夠具備自動防御、檢測、響應和預測自適應的體系架構(gòu)，更能高效地基于特殊的情境上下文和外部情報，協(xié)助安全專家發(fā)現(xiàn)安全問題，并通過運維手段實現(xiàn)閉環(huán)管理。

3.2　系統(tǒng)架構(gòu)

工業(yè)網(wǎng)絡安全監(jiān)測預警平臺（Industrial NetworkSecurity Monitoring and Warning Platform）是對工業(yè)網(wǎng)絡中資產(chǎn)的日志和網(wǎng)絡攻擊流量數(shù)據(jù)進行采集和分析、計算，通過數(shù)據(jù)聚合、去重、標準化、建模、索引和關(guān)聯(lián)，通過數(shù)據(jù)可視化的方式將分析和計算結(jié)果進行展示，建立和完善工業(yè)網(wǎng)絡安全態(tài)勢全面監(jiān)控、安全威脅實時預警、安全事故緊急響應的能力，利用情報和智能分析成果，實現(xiàn)企業(yè)發(fā)布早期預警信息，評估工業(yè)企業(yè)內(nèi)部可能受影響的設備或資產(chǎn)，避免核心業(yè)務系統(tǒng)遭受的攻擊和預防潛在的安全隱患的專用軟件安全產(chǎn)品。

工業(yè)網(wǎng)絡安全監(jiān)測預警平臺主要由數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)分析層、系統(tǒng)功能層、可視化展示層共四個部分組成，可以在各種不同場景的工業(yè)網(wǎng)絡環(huán)境中進行靈活的部署和管理。

（1）數(shù)據(jù)采集層3.5　一站式綜合管理

提供多種數(shù)據(jù)格式的接口，如syslog、snmp等協(xié)議格式，收集工業(yè)網(wǎng)絡中各類上位機服務器、工控終端、網(wǎng)絡交換設備、工控安全設備的日志信息和配置信息。

（2）數(shù)據(jù)分析層

對采集后，來自不同類型設備的日志、事件、配置信息進行集中分析和處理。

（3）系統(tǒng)功能層

在該層實現(xiàn)系統(tǒng)的應用功能的實現(xiàn)。包括基于工控網(wǎng)絡拓撲的綜合態(tài)勢管理和業(yè)務行為基線的風險預警管理、基于工控事件庫和處置預案庫的工控知識庫以及其他核心功能模塊。

（4）可視化展示層

在該層實現(xiàn)可視化的交互展示，包括工業(yè)網(wǎng)絡風險全景視圖、資產(chǎn)運維監(jiān)視視圖、工控拓撲圖、風險儀表盤等可視化模塊。

3.3　集中管理

事件（日志、網(wǎng)絡流）統(tǒng)一管理，提供安全事件的監(jiān)控、分析、處置和風險評估的統(tǒng)一平臺。基于大數(shù)據(jù)框架，通過主/被動結(jié)合的獲取手段，實時地采集用戶工業(yè)網(wǎng)絡中各種不同廠商的工控安全設備、工業(yè)網(wǎng)絡設備、工業(yè)上位機、操作系統(tǒng)，以及各種應用系統(tǒng)產(chǎn)生的日志信息，并將這些信息匯集到中心平臺，進行集中化的存儲、備份、查詢、審計、告警和分析，并出具相應的日志報告，實現(xiàn)日志的全生命周期管理，如圖1所示。

圖1 事件統(tǒng)一管理

3.4　工業(yè)網(wǎng)絡資產(chǎn)生命周期管理

基于工業(yè)網(wǎng)絡安全監(jiān)測預警平臺（如圖2所示）可建立企業(yè)內(nèi)網(wǎng)的資產(chǎn)基線，通過持續(xù)監(jiān)控的手段，了解工業(yè)內(nèi)網(wǎng)資產(chǎn)變化情況，對合法資產(chǎn)和非法資產(chǎn)進行有效稽查。

圖2 工業(yè)網(wǎng)絡安全監(jiān)測預警平臺

提供并支持包括Syslog協(xié)議等8種數(shù)據(jù)協(xié)議類型數(shù)據(jù)采集能力，具備包含深度流檢測探針在內(nèi)的多種安全采集工具。如圖3所示。

圖3 一站式綜合管理

3.6　數(shù)據(jù)采集能力

工業(yè)網(wǎng)絡安全監(jiān)測預警平臺支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)接入，并支持包括Syslog協(xié)議等8種數(shù)據(jù)協(xié)議類型數(shù)據(jù)采集能力，具備包含深度流檢測探針在內(nèi)的多種安全采集工具，為平臺的上層分析研判業(yè)務提供有力的支撐，如圖4所示。各項性能指標如下：

（1）各類日志采集性能，4萬/秒；

（2）原始數(shù)據(jù)包采集性能，7萬/秒；

（3）網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)采集性能，15萬/秒。

圖4 數(shù)據(jù)采集

3.7　迅捷的預警通報能力

利用事件理解模型實現(xiàn)多元數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，基于攻擊模型實現(xiàn)事件的正反向推理，結(jié)合威脅情報模型實現(xiàn)威脅驗證和預警，最終借助風險評估模型為工業(yè)網(wǎng)絡安全防護決策提供有力支撐。站在威脅視角，以網(wǎng)絡入侵切入點，做到知己知彼。站在脆弱性視角，以工業(yè)系統(tǒng)漏洞和系統(tǒng)安全態(tài)勢為切入點，做到知己，提供全方位的工業(yè)網(wǎng)絡態(tài)勢感知能力。

3.8　高效的應急響應體系

應急響應體系以大數(shù)據(jù)框架為基礎(chǔ)，結(jié)合威脅情報系統(tǒng)，通過攻防場景模型的大數(shù)據(jù)分析及可視化展示等手段建立和完善工業(yè)網(wǎng)絡安全態(tài)勢全面監(jiān)控、安全威脅實時預警、安全事故緊急響應的能力。通過獨有的自適應的體系架構(gòu)，高效地結(jié)合情境上下文分析，協(xié)助安全專家快速發(fā)現(xiàn)和分析安全問題，并能通過實際的運維手段實現(xiàn)安全閉環(huán)管理，同時弱化工業(yè)信息孤島導致不能關(guān)聯(lián)分析的問題。利用情報和智能分析成果，對企業(yè)發(fā)布早期預警信息，評估工業(yè)企業(yè)內(nèi)部可能受影響的設備或資產(chǎn)，避免核心業(yè)務系統(tǒng)遭受的攻擊和預防潛在的安全隱患。

4　創(chuàng)新與優(yōu)勢

4.1　創(chuàng)新

（1）PB級的日志處理能力

平臺使用Spark技術(shù)，在并發(fā)內(nèi)存內(nèi)處理機制方面能夠帶來數(shù)倍于其它采用磁盤訪問方式的解決方案，借助離線計算引擎在小時級別內(nèi)，即可完成對PB數(shù)量級的數(shù)據(jù)挖掘。可以為大規(guī)模、超大規(guī)模網(wǎng)絡提供高性能的日志采集，存儲和審計功能。例如：6個月內(nèi)的安全事件之間的相關(guān)性，安全事件之間的影響程度，安全事件之間的規(guī)律性等并以報表形式進行輸出。

（2）獨家數(shù)據(jù)強化技術(shù)

根據(jù)綠盟科技對攻防研究的長期積累，提供一套簡潔有效的日志統(tǒng)一分類，使用獨有的技術(shù)將日志快速標準化，并基于安全分析需要進行數(shù)據(jù)的過濾和強化，丟棄無法用的噪音信息，提升日志查詢和分析效率。

（3）強大的分析引擎

平臺中預制關(guān)聯(lián)分析引擎，預制引擎構(gòu)成分析平臺的核心功能并且對專項分析提供基礎(chǔ)能力，如風險分析、脆弱性分析、態(tài)勢分析、資產(chǎn)分析、攻擊分析等。

分析引擎采用分布式設計能夠進行橫向擴展，面臨工業(yè)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)量時能夠?qū)崿F(xiàn)按需擴展，將分析引擎分散到其他更多的機器中，實現(xiàn)按需進行計算資源擴展。

（4）面向業(yè)務的插件化設計

采用全新大數(shù)據(jù)框架，將上層業(yè)務模塊插件化處理，使業(yè)務模塊與平臺功能進行一對一設計，業(yè)務模塊的改善和增加就不會造成其他模塊或平臺功能的調(diào)整，也就是將業(yè)務模塊抽象并與平臺功能實現(xiàn)分離，從而提高研發(fā)效率，降低企業(yè)維護成本。

（5）可靠性

采用大數(shù)據(jù)組件，對數(shù)據(jù)對象彈性分布存儲3個存儲節(jié)點中，并采用線程級監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)問題，可迅速恢復并告警，同時3個節(jié)點備份可以提供完整的災難恢復功能。

（6）多地部署

針對大型多組織的企業(yè)和機構(gòu)，采集器可以部署在異地站點或二級單位（保持網(wǎng)絡可達），分析中心部署在總部節(jié)點，異地站點將采集到的數(shù)據(jù)定時通過FTP或SFTP上傳到上級分析中心，供本地留存和查詢服務。

4.2　優(yōu)勢

（1）實現(xiàn)安全事件分析的統(tǒng)一化，集約化；

（2）能夠綜合多種數(shù)據(jù)來源進行未知威脅分析；

（3）減少威脅發(fā)現(xiàn)和響應時間；

（4）上至業(yè)務層網(wǎng)絡，下達生產(chǎn)現(xiàn)場，全局把控；

（5）能夠幫助安全人員簡化工業(yè)網(wǎng)絡安全運維難度；

（6）可以構(gòu)建企業(yè)整體安全態(tài)勢感知中心；

（7）能夠應對多項監(jiān)管合規(guī)要求。

5　結(jié)語

由于工業(yè)控制系統(tǒng)所覆蓋的行業(yè)重要性，比如油化、電力、核電廠、水利、交通、市政、軍事、高端制造業(yè)等，其安全性問題也越發(fā)重要，并牽涉到國計民生。對于這些關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設施，如何進行安全監(jiān)測及預警，如何及時有效地進行事前防范，事中監(jiān)測以及事后追溯，正成為工控安全領(lǐng)域亟待解決的問題。

基于全生命周期的工控系統(tǒng)安全綜合保障手段的建設，為傳統(tǒng)的單點安全防護提供了新的思路。將功能安全、信息安全進行深度融合的工業(yè)網(wǎng)絡安全監(jiān)測預警平臺，連接了孤軍奮戰(zhàn)的單個結(jié)點，融入了故障診斷、異常告警、態(tài)勢感知、攻擊檢測等持續(xù)可運營的安全防護理念，最大限度地保障工業(yè)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定、高效、安全運行。

作者簡介

楊　倫（1992-），男，貴州人，高級產(chǎn)品經(jīng)理，現(xiàn)就職于北京神州綠盟信息安全科技股份有限公司，主要研究方向為面向APT（AdvancedPersistentThreat）的下一代威脅防御技術(shù)（NextGenerationThreatProtection），以及數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、機器學習在工業(yè)控制信息安全的應用。曾服務過公安部、國家電網(wǎng)國際發(fā)展公司、上汽通用、長江電力、國家核安保、神華集團、華潤電力、IBM（國際商業(yè)機器公司）等單位、企業(yè)，長期從事信息安全咨詢服務。

摘自《工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全專刊（第五輯）》