关键词：
数据驱动安全架构升级---“花瓶”模型迎来V5.0
Jackzhai
一、背景
近十年，可以说是网络技术大发展的十年，云计算、大数据、移动互联、物联网等新技术逐渐成熟，社交、电商、智慧城市…现实社会正在全面走进网络所构建的虚拟世界，网络正在成为人们吃穿一样不可或缺的“生活必需品”。
随着网络承载的事务越来越丰富，面临的安全威胁也越来越多，发生网络安全问题的损失与波及的范围也在不断升级。总结起来有以下几个方面：
网络安全国家化：美国把网络与陆海空并列为国家主权领土四大领域之一，互联网开始有了“国家疆界”，虚拟世界里不仅有了警察，还有了军队，网络战争的硝烟正在席卷我们整个“地球村”。各国的网络部队储存了大量漏洞，作为政府间攻击渗透的网络武器，漏洞成为“武器商品”在进行交易，技术共享范围越来越小；
灰色产业链化：有钱有利的地方就容易被入侵，某些人的政治利益，企业之间的恶意竞争，个人隐私信息的偷窃……黑客技术已经完全市场化，产业链进化得相当成熟，开发木马、入侵网站、传播木马、定向获取信息、非法信息交易黑市、诈骗组织专业公司、银行卡提钱公司……产业链成熟的后果，是有充足的资金再投入到各种黑客技术的开发，黑客从业大军人才济济，行业运营效率越来越高；
白帽子市场化：有黑帽子从业赚取金钱，就有白帽子“义务”保护，虽然处境“同样危险”，但在黑白两道同时推动下，漏洞挖掘成为空前的热门高技术产业，有些像冷战时期的“军备竞赛”，说不清是福是祸，客观上推动了漏洞商品的高产。为了应对日益恶化的网络安全局势，攻防人才培训、漏洞挖掘大奖、商业白帽子众测……攻防技术人员成为很多企业、政府的急需招聘人才。
在网络安全技术方面也较大的变化，让黑客有了更多的思路与角度可以入侵，更高级且隐蔽的方法可以选择：
云计算促进服务集中化：云计算服务以虚拟化技术支撑，建立庞大的数据中心，其内部的网络边界模糊化，尤其是信息系统之间边界。传统安全保障思路是基于边界的访问控制，如今边界从网络层收缩到应用层，大家在一个房间了，访问可以，控制难喽。一句话：家大人太多了，不好管啊；
移动互联普及化：随着4G移动技术普及，社交软件从PC转移到智能终端，手机号成为现代人的第二张“身份证”，且是实时在线的，人人都可以在互联网上“被直播”，个人信息安全成为全社会关注的热点，位置、照片、私人聊天…
物联网与智慧城市：计算机与计算机、计算机与人、人与环境……地球上的万物互联…网络在短短的几十年，就渗透到地球上的每一个角落，动的，静的，有生命的，没生命的…网络发达的结果，是数据的极大丰富，多得没有人能看得过来，想找自己需要数据也不容易，由此催生了大数据技术的变革。用大数据管理海量数据，利用大数据关联分析每个物体的行踪，发现那些隐藏的入侵者，大数据成为攻防双方的新技术工具；
加解密再次成为焦点：安全从开始就离不开加解密技术，为了安全需要加密信息，让别人看不懂；为了能监控网络信息，看懂网络上传输的信息，就需要解密。美国“棱镜门”事件曝光了政府监控，让所有的人都认为，端到端的信息源加密是将来必然的选择。但加密与解密技术对抗已经不同于以往，一方面，云计算可以提供超强的口令破解计算能力，大数据关联分析能够有效缩小的口令破译的空间，传统的加密算法受到极大挑战，无论是否公开你的算法，还是选择更长的密码，被破译都是迟早的事情。另一方面，新型加密技术发展缓慢，同态加密，量子加密等新模式加密技术何时商用是业界极为关注的。能够为广大物联网用户提供频繁加密，也是传统密码技术面临的难题，因此，建立为个人服务的商用密码服务中心，让每个人可以动态选择加密算法与密钥长度，能够方便地在各种社交网络上实现端到端的加密通信，是密码应用模式面临的变革。
总结起来，就是针对性强的高级威胁成为网络安全的主流，以炫耀为目的的学生黑客不再是安全防御的重点。一方面经过多年网络安全宣传与建设，多数网络具备了一定的防御能力，提高了入侵攻击的技术门槛；另一方面，攻击更加有针对性，技术含量更加提高。前几年APT一词很流行，随之而来的应对产品技术也走进人们的视野，沙箱技术、威胁情报、安全大数据分析……但是，人们还是感到APT防御的难度实在太大，业界开始悄悄流行“高级威胁检测”一词，尽量少提APT，先一步一步来吧。
“花瓶”模型发布于2007年，被作为网络安全保障方案设计的参考模型，可以比较好地让方案设计者分析用户安全需求，部署网络安全措施，构建符合等级保护技术标准的保障方案。十年过去了，“花瓶”模型也随着攻防技术、新应用模式部署而不断的升级进化。“花瓶”模型V5.0是又一次较大技术架构与安全理念变化的升级。
二、“花瓶”模型V5.0的思路进化
“花瓶”模型是一个网络安全保障方案设计参考模型，基于PDR模型的动态防御思路，建立事前防御、事中响应阻断、事后审计改进的“三线一平台”的多维立体纵深防御体系，并在攻防对抗过程中进行自学习、自完善，形成闭环管理控制。“花瓶”模型给出了每条线上的安全产品选择组合建议，可以让方案设计者方便地编写保障方案，并确保方案的有效性、合规性、可落地性。
随着安全技术的发展，“花瓶”模型也需要进化，融入最新安全技术，适合最新网络环境与应用。“花瓶”模型V5.0升级的核心理念变化如下：
1、 逻辑分层抽象：为了适应网络虚拟化，用户终端漫游等新业务模式，“花瓶”模型引入进一步的分层逻辑，这包括三个角度：
a. 网络层分离为物理的和逻辑的：网络传输的是流量，网络的安全实际上是其流量传输的安全，网线只是物理传输媒介，虚拟网络没有物理媒介。物理网络以网线为标签，IP路由转发，逻辑网络以信息系统流量为标签，采用流量控制方法，建立协议封装通道，实现策略路由转发。运维使用的网络拓扑图也分为物理的与逻辑的，物理网络拓扑图与传统是一致的，逻辑网络拓扑图是抽象的。物理网络拓扑中，各个信息系统交织在一起，逻辑网络拓扑中，每个信息系统内部结构清晰，信息系统之间边界明确；
b. 网络行为与信息内容分离：随着业务传输加密技术普及，通过网络流量还原传输内容，进行内容安全检测的方法，越来越受到限制；随着带宽指数级增长，对流量进行深度分析的成本也越来越高。“花瓶”模型将用网络行为分析与内容安全监测分离，即网络层与应用层分开。网络行为是网络层面的，关注数据的包头信息，即用户网络访问的通联关系，也可以通过资产信息库，把IP与业务信息系统、用户关联起来，形成用户行为跟踪。应用层的内容安全，回溯到VPN设备后的流量深度分析，或者回溯到终端或服务器内做内容检测，即信息解密之后再检测。体现在“花瓶”模型中，就是监控体系的部署模式有较大变化，用户行为审计分为网络行为大数据分析与业务流程大数据分析；
c. 身份认证与信息系统分离：身份认证是授权管理的基础，是用户行为审计落地的基础。随着业务信息系统越来越多，分散的身份管理、授权控制方式越来越复杂，尤其是人员角色变动时，变更授权的工作量难以想象。将身份认证与信息系统分离，建立统一的身份认证与授权管理系统，已经成为建立网络信任体系的基础实施需求。
2、 数据驱动安全：在网络建设初期，安全是靠事件驱动的，病毒、蠕虫、泄密、宕机……安全就是应急救火；随着业务信息化发展，等保标准、风险评估…业务开始驱动安全保障建设，防御、监控、信任“三线一平台”体系的建设，三分技术，七分管理，网络安全成为常态化管理一部分；威胁来自于对价值的渴望，随着网络承载的业务越多，价值越高，面临的安全威胁就越大。安全防御体系也越来越复杂，海量的日志数据需要分析，复杂的流程操作行为需要审计，网络安全进入到“数据驱动安全”时代。大数据技术的出现，加速了这一进化过程，这体现在网络安全的两个方面：
安全大数据：应用大数据处理、分析技术，应对网络安全面临的新问题，即高级威胁的检测。无论是对未知文件的沙箱检测，还是基于流量的网络行为分析，还是基于日志的业务行为审计，不仅需要支持海量数据的快速收集、存储、查询，而且需要基于入侵攻击行为建模，对攻击者画像，多维度的属性关联分析；
大数据安全：数据大集中本身就吸引了更高级别的攻击者关注，围绕数据自身价值的窃取与泄密，加剧了对新型数据中心的各种攻击。业务信息系统数据的集中，其价值很直接；详细的网络行为数据记录隐含了个人隐私，集中的业务日志可以分析企业业务逻辑的商业秘密…大数据建设导致数据中心的安全等级持续上升；
“花瓶”模型V5.0将安全管理平台中的数据处理与分析运维分离，形成底层的“数据湖”，支撑上层实现了基于大数据的各种安全分析。
3、 安全态势感知：引进虚拟化、大数据，是“花瓶”模型利用新技术，应对高级威胁。落实到“花瓶”模型建立的立体纵深防御三条线中，监控这条线明显变大。应对高手，应对未知的新威胁，监控与信任体系是重点。
a. “知己”：态势感知的第一步是搞清楚目前网络上的状况，资产、漏洞、设备状态、应用现状、敏感数据位置…更为重要的是，目前用户的状态，从哪里接入、什么方式接入、访问啥业务、是否涉及敏感信息、是否涉及敏感操作…
b. “知彼”：了解对手，仅从自己网络上挖掘是不够的，从外部渠道获取安全信息，统称为威胁情报。威胁情报很诱人，但实现很困难，主要是信息种类杂，来源广，获取难，对自己真正有价值的情报很难找：
i. 与威胁情报相关的信息很多，如漏洞信息、新的恶意代码样本、安全事件、攻击者组织、新型攻击技术、新出现的攻击工具、恶意URL地址、钓鱼网站、泄漏的敏感信息……如何将这些信息规范化，自动化收集、聚类，再推动给需求者，需要多方面的协作，即威胁情报标准的确立是关键；
ii. 如何使用威胁情报也是个很现实的问题。将收集来的，或是买来的威胁情报，如何变成用户“有用”的信息，需要操作者不仅能解析威胁情报的实质内容，而且熟悉自己网络的“家底”，了解这个情报对自己的威胁究竟是什么，从而给出相应的建议。如收到一个新漏洞信息，根据资产管理，立即可以检测网络内哪些系统有这个漏洞，如何立即部署防御措施；再如发现一个恶意URL是某木马回传的站点，立即通过网络流量或终端日志，检查网络内哪些终端已经“沦陷”，即已经有联系了该URL；再比如发现一个新木马文件，通过流量还原或终端搜索，检查网络内哪些终端被攻陷，立即给出感染态势，部署查杀；
iii. 威胁情报共享是大家都希望的，上至国家，下至企业，但高价值的威胁情报往往成为网络战储备的武器，或者转化为安全服务者的竞争优势，即使是有偿共享，也局限在小范围内。目前的现状是这样的：一方面是低价值、甚至虚假的海量无用情报到处充斥，一方面是针对性有价值的情报难以收集到。因此，建立一个大数据分析平台，从中挖掘自己有用的情报是必要的。
c. 辅助决策：掌握实时的安全态势不仅可以为应急指挥提供监控服务，而且可以对方案的效果进行预测推演，安全态势预测，为领导的决策提供依据。
不仅是新技术的融入，新观念的吸纳也是“花瓶”模型改进的重点。“花瓶”模型是基于PDR思想设计的，针对安全事件的发生的过程进行纵深防御，分为事前策略防御、事中监控响应、事后审计改进三个部分，并形成一个可循环的，可以自我改进学习的闭环的、螺旋式上升的过程。“花瓶”模型V5.0在此基础上，又吸收了最新安全思想，丰富完善了安全保障的架构设计。主要体现在对下面两个模型思想的吸收引进。
（1）滑动标尺模型
滑动标尺模型是网络安全保障建设的进化模型，它应用于网络安全建设者自我完善发展过程。从最初的基础架构安全建设，到被动的合规性防御，再到业务驱动的，以监控为核心的积极防御，最后到采集威胁情报进行安全态势分析，掌控全面安全局面，最后发展就是具备反制进攻能力的进攻性防御阶段。每个阶段的建设都是依据前一阶段的基础，所以称为叠加演进。“花瓶”模型比较适合于前三个阶段，尤其是第二阶段的被动防御阶段，构建纵深防御体系，但因对高级威胁能力有所欠缺。“花瓶”模型V5.0进行了改进，弥补了这一不足，加强了监控与审计能力，符合第三阶段的积极防御需求，并引进了大数据技术、威胁情报技术，适合第四阶段的建设。
在经历了近十年的等保推广工程，以及2017.6.1网络安全法的正式实施，大多数用户的安全管理建设已经进入到第二阶段后期，有些行业已经到了第三阶段的后期。在这个时候，“花瓶”模型V5.0的推出，正好为用户提供了所需的方案设计参考。
（2）自适应安全架构
Gartner在2014年提出了自适应安全架构(ASA)，把安全防护看作“感知-评估-预测”的一个完整过程，可以理解为四个象限，即“防御”、“检测”、“溯源”、“预测”。ASA强调了安全防护是一个持续处理的、循环的过程，防御可以提高攻击门槛，但不能阻断所有的攻击，应对那些透过防御措施的入侵，细粒度、多角度、持续化的监控是发现阻断入侵者，减少损失的第二道措施，也就是说，ASA提升了应急处理在安全保障体系的作用，是应对高级威胁的主要手段。
“花瓶”模型V5.0吸纳了ASA的自适应、大监控思想，在安全管理平台的基础上，建立了安全态势分析与展示，支持强大的监控分析平台，当然在底层架构上离不开大数据技术的支持。
本文出自 “Jack zhai” 博客，请务必保留此出处http://zhaisj.blog.51cto.com/219066/1921892
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