AISecOps白皮书精华解读之背景内涵篇

网络空间敌暗我明，大规模、多维度的数据挖掘在赋能安全防御能力的同时，给安全运营团队带来了前所未有的挑战。因此，在安全大数据涌现与高级威胁对抗的大背景下，研究安全运营的智能化技术，对提升安全运营能力的自动化水平，减少对人力投入与专家经验的依赖，降低威胁分析与响应的周期，有着至关重要的作用。

本文为《AISecOps智能安全运营技术白皮书》精华解读第一篇，将重点介绍智能安全运营的发展背景、关键技术挑战与AISecOps技术内涵。

一、安全运营发展背景与趋势

图1安全运营技术发展趋势

对风险的认知的演进，决定了安全运营认知的方向。整体来看，安全运营技术和产业经历了单点攻防、边界防御、安全运营中心的发展历程，并最终向运营智能化的方向持续演进。

安全运营智能化趋势已成为必然。安全运营团队，是支撑安全运营中心化运作的核心。安全运营的萌芽、发展与成熟，映射出的是背后人与人对抗的认知与技术升级。然而，随着网络空间对抗关联的流程链路的增长、数据规模爆炸、技术复杂度提升，人力资源与风险识管控的目标要求之间，逐渐形成巨大的需求剪刀差。这种数字化时代的关键特征，倒逼网络安全运营突破依赖安全专家的传统“人工”阶段。提升安全运营技术与流程的自动化、智能化水平，已成为网络安全风险治理与防控的必备条件。智能赋能运营，是数字化时代运营即服务的基础保障。

二、智能安全运营的挑战

本质上，安全运营中大规模数据分析的困难来自于攻守的不平衡性。在真实的网络空间中，敌暗而我明，智能安全运营需要大规模地采集多维度的数据进行分析，但处理海量数据给安全运营团队带来了前所未有的挑战，如依赖爆炸、告警疲劳、大海捞针（威胁）等难题，都可能是整个运营团队的梦魇。除此之外，技术瓶颈，专业人才匮乏，流程低可操作性等问题，都将降低安全运营的有效性。如图2所示，是基于终端溯源数据的威胁分析系统框架，包含诸多数据处理、分析模块。安全运营中大数据带来的关键技术挑战，简要概括如下几点。

图2智能安全运营技术的多个关键挑战

• 数据接入：数据膨胀与系统瓶颈。安全运营数据呈现爆炸式增长，给网络、存储、处理等系统造成前所未有的性能压力。
• 数据融合：多源异构与本体建模。多源、多维数据仍然缺乏统一的图模型设计，亟需通过本体化、标准化形成可联动的数据视图。
• 线索发现：召回模型与高误报率。如异常检测等模型，以关键特征或模式召回网络威胁事件，缺乏上下文支撑，导致误报率居高不下。
• 事件推理：语义模糊与依赖爆炸。数据驱动的分析方法往往缺乏对安全语义的建模，也缺乏对数据依赖中的因果关系分析。
• 人机协同：黑盒模型与低质交互。不透明的复杂模型与低交互，甚至无交互的运营平台，加剧了安全运营中人机协同的有效性。
• 智能引擎：攻击失效与数据风险。越来越多的攻击开始针对智能模型，需要提升模型的安全能鲁棒性，并保证模型数据不被窃取。

三、AISecOps核心内涵

从基本的词语组合来看，AISecOps由AISec，SecOps，AIOps三大核心技术组成。

人工智能安全（AISec）的技术融合给行业带来了新的期盼。无论是AI自身安全还是基于AI的安全应用，都已成为学术界和工业界的热点话题。AI技术在诸多单点安全技术和指定场景中，如恶意软件分类、恶意流量识别、入侵检测等，已取得不错的应用效果。

IT智能运维（AIOps）亦是整个互联网、智能计算领域的研究热点。该技术方向重点关注复杂IT系统环境的异常检测、根因定位、告警分诊等关键技术。不过，IT运维不同于安全运营，缺乏对网络威胁、脆弱性、资产等核心风险要素与安全对抗的系统化建模，相关技术经验难以直接复用到安全运营场景中。

最后，安全运营（SecOps）作为应用场景与目标，主要由流程、人和技术三个核心要素构成。传统安全运营的技术能力主要由安全专家提供，例如告警分类分级、威胁狩猎、样本分析、威胁溯源等等。

图3AISecOps核心技术能力拆解

白皮书归纳了智能安全运营的核心内涵，以明确技术实现与发展的范畴：

“AISecOps技术是以安全运营目标为导向，以人、流程、技术与数据的融合为基础，面向预防、检测、响应、预测、恢复等网络安全风险管控、攻防对抗的关键环节，构建数据驱动的、具有高自动化水平的可信任安全智能技术栈，实现安全智能范畴下的感知、认知、决策、行动能力，辅助甚至代替人在动态环境下完成各类安全运营服务。”

相比于AISec，AISecOps更强调面向安全运营的核心指标与评估方法；相比于AIOps，AISecOps更强调攻防对抗的动态性；相比于SecOps，AISecOps更强调数据驱动与智能驱动的方法赋能。AISecOps智能安全运营是在核心运营指标的导向下，系统、深入的融合智能化技术方案，以适应安全运营不同阶段、不同任务场景的应用需求，提升运营全流程的自动化水平。

AISecOps技术核心内涵的提出，厘清了智能安全运营技术与传统安全智能、运维智能技术之间的关系。后续精华解读，将陆续带来AISecOps技术体系、关键技术与发展趋势等，敬请期待。

更多内容详情，请参考：

《AISecOps智能安全运营技术白皮书》

《AISecOps：智能安全运营技术发展思考》（《中国计算机学会通讯》：

https://dl.ccf.org.cn/institude/institudeDetail?_ack=1&id=5187981007816704）

为了获取更多内容，点“阅读原文”获取《AISecOps智能安全运营技术白皮书》完整版

关于天枢实验室

天枢实验室聚焦安全数据、AI攻防等方面研究，以期在“数据智能”领域获得突破。

内容编辑：天枢实验室 张润滋 责任编辑：王星凯

本公众号原创文章仅代表作者观点，不代表绿盟科技立场。所有原创内容版权均属绿盟科技研究通讯。未经授权，严禁任何媒体以及微信公众号复制、转载、摘编或以其他方式使用，转载须注明来自绿盟科技研究通讯并附上本文链接。

关于我们

绿盟科技研究通讯由绿盟科技创新中心负责运营，绿盟科技创新中心是绿盟科技的前沿技术研究部门。包括云安全实验室、安全大数据分析实验室和物联网安全实验室。团队成员由来自清华、北大、哈工大、中科院、北邮等多所重点院校的博士和硕士组成。

绿盟科技创新中心作为“中关村科技园区海淀园博士后工作站分站”的重要培养单位之一，与清华大学进行博士后联合培养，科研成果已涵盖各类国家课题项目、国家专利、国家标准、高水平学术论文、出版专业书籍等。

我们持续探索信息安全领域的前沿学术方向，从实践出发，结合公司资源和先进技术，实现概念级的原型系统，进而交付产品线孵化产品并创造巨大的经济价值。