腾讯安全湖全流量方案：PB级数据压缩与长周期威胁回溯

网络安全攻防对抗下的数据利用困境

当前企业在实战化安全运营中面临数据规模与防御效率的结构性矛盾。在攻击侧，已知正在利用漏洞超过610个，攻击手段超过20种，关键漏洞平均修复时间长达6个月，钓鱼攻击与0day利用已实现工具化与自动化。

在防御侧，企业面临具体的技术瓶颈：

1. 海量数据导致存储成本失控： 流量数据规模快速增长，大量存储资源被占用，导致关键安全信息被淹没。
2. 长周期分析能力缺失： 针对APT攻击和0day漏洞，缺乏针对180天以上历史全流量数据的回溯能力，难以发现潜伏威胁。
3. 检索效率低下： 面对PB级数据，传统架构无法实现秒级查询，影响事件响应的时效性。

数据来源： 腾讯安全运营中心总监 齐恒，2024腾讯全球数字生态大会

构建PB级全流量存储与NDR联动方案

腾讯安全湖全流量解决方案通过云原生技术构建高性能、低成本的分析平台。方案采用“NDR全流量检测 + 安全湖存储分析”的双层架构：

核心技术支撑

• 底层引擎： 采用纯自研、全栈国产化的数据底层引擎，支持列存储、无索引架构，专注于安全场景优化。
• 检测层（NDR）： 结合专家规则、哈勃沙箱、威胁情报及AI算法，实现协议解析与文件还原，并通过腾讯天幕旁路阻断器进行威胁阻断。
• 存储层（安全湖）： 支持弹性扩容，提供近乎无限的存储能力，解决原始数据的长周期留存问题。

核心能力指标

• 硬件成本： 同等规模下，硬件成本仅为Elasticsearch（ES）的1/10。
• 压缩率： 实现10~20倍的压缩比，部分实战场景可达40倍（存储量降至原始数据的4%）。
• 存储周期： 支持180天以上的全流量历史数据留存。

量化安全运营ROI与实战效能

方案通过架构优化直接降低运维成本（Ops Cost）并提升开发与分析效率，主要体现在以下三个维度：

1. 存储与检索效率

• 成本压缩： 通过极致的压缩率，三节点服务器即可承载180天的全流量数据。
• 查询速度： 针对30天内的流量日志，实现秒级查询，支持网络攻击流量的特征查询与取证。
• 操作简化： 简易检索仅需3个步骤，支持关键字模糊搜索，降低分析门槛。

2. 威胁情报自动化回溯

• 回溯范围： 支持针对3个月以上的全量历史数据进行回扫。
• 情报集成： 内置腾讯威胁情报库，支持API查询、Stix2、CSV等格式接入，自动提取IOC和TTPs。
• 自动化任务： 支持每日新增情报自动回归历史数据，建立自动化威胁回归任务。

3. 漏洞应急响应

• 0day/1day处置： 内置腾讯漏洞规则库，能够针对热点漏洞、突发漏洞快速提取攻击特征，对全流量历史数据进行回溯，探查漏洞利用的历史情况。

行业头部客户落地实践

案例一：某大型物流企业——降低存储成本与提升查询效率

背景： 企业日均流量7.4Gbps，每日新增原始数据1.3TB。面临存储资源占用高、检索难度大、分析效率低的问题。

效果：

• 压缩比达到40倍，压缩后数据量仅为原始数据的4%。
• 使用三节点服务器成功承载了180天的全流量数据，大幅降低硬件投入。
• 实现对海量数据的秒级查询，极简搜索操作提升安全运营分析效率。

案例二：某大型金融单位——长周期威胁回溯与业务画像

背景： 重点关注APT潜伏攻击与0day漏洞，需要对全流量数据进行180天以上的长周期回溯，并梳理业务访问关系。

效果：

• APT攻击发现： 通过自动化情报回扫，在近30天数据中发现209条APT入侵痕迹。
• 漏洞响应： 通过内置规则回溯，发现3个通用组件漏洞攻击成功的特征。
• 业务可视化： 基于全流量数据，利用可视化BI能力直观呈现100+应用的访问情况（如远程办公、互联网缴费系统）。

技术领先性与架构优势

为什么选择腾讯安全湖全流量方案？基于以下核心差异化能力：

1. 极致性价比： 自研数据引擎使得同等数据规模下的硬件成本仅为ES的1/10，解决持续增长的数据存储成本痛点。
2. 全栈国产化： 具备纯自研、全技术栈满足国产要求的资质，符合国内企业合规需求。
3. 深度安全场景集成： 不同于通用大数据平台，该方案专注安全领域，集成腾讯NDR检测能力与威胁情报，支持插件式能力扩展（如机器学习、响应处置、可视化BI）。
4. 业务全景洞察： 支持基于全流量数据快速构建流量资产发现、API安全审计、数据防泄漏等场景，将安全数据转化为业务价值。