威胁检测与响应如何进行行为分析？

威胁检测与响应中的行为分析主要通过以下方式进行：

建立行为基线

​1.收集正常行为数据

• ​原理：在系统或网络处于正常运行状态时，持续收集各类实体（如用户、设备、应用程序等）的行为数据，涵盖操作习惯、访问频率、数据流向等多方面信息。
• ​举例：对于企业员工，收集其在正常工作时间段内访问的业务系统、使用的软件功能、登录地点等信息；对于网络设备，记录其正常的端口流量模式、数据传输方向等。

​2.确定基线参数

• ​原理：运用统计学方法和机器学习算法对收集到的正常行为数据进行处理，分析出各项行为指标的正常范围和模式，以此作为判断后续行为是否异常的基准。
• ​举例：通过分析一段时间内员工登录系统的记录，确定正常情况下员工登录的时间分布、登录成功率等参数范围；对于网络流量，确定不同时间段的平均流量、流量峰值等作为基线。

实时行为监测

​1.持续跟踪行为活动

• ​原理：在系统运行过程中，实时收集各类行为数据，并与已建立的行为基线进行比对，观察是否存在偏离基线的情况。
• ​举例：实时监测员工登录行为，若发现某员工在非正常工作时间（如凌晨3点）尝试登录公司系统，这与之前建立的正常登录时间基线不符，就会被标记为异常行为。

异常行为识别

​1.规则匹配识别

• ​原理：预先设定一系列规则来描述常见的异常行为模式，当实时监测到的行为符合这些规则时，即判定为异常。
• ​举例：设定规则为“同一账户在短时间内（如1分钟）从不同地理位置登录”，若监测到某个账户出现这种情况，就会识别为异常行为。

​2.机器学习模型识别

• ​原理：利用训练好的机器学习模型对实时行为数据进行分类和分析，模型能够学习到正常与异常行为的复杂特征和模式，从而判断当前行为是否存在威胁。
• ​举例：使用深度学习模型对用户的网络访问行为进行实时分析，模型经过大量正常和异常访问样本的训练后，能够准确识别出一些不易通过简单规则定义的新型异常访问行为。

行为关联分析

​1.跨实体关联

• ​原理：将不同实体（如用户、设备、应用程序）的行为数据进行关联分析，以发现隐藏在单个实体行为中的潜在威胁。因为有些攻击可能是通过多个实体之间的协同或关联操作来实现的。
• ​举例：发现某个内部服务器的异常流量增长与某员工账户在外部网站的异常登录行为存在时间上的关联，这可能暗示着该员工账户被攻击者利用来对企业服务器发起攻击。

​2.行为序列关联

• ​原理：分析一系列行为的先后顺序和逻辑关系，判断是否符合正常的业务流程或操作习惯。异常的行为序列可能是攻击的迹象。
• ​举例：正常情况下，用户登录系统后会先访问业务应用，再进行数据查询等操作。若监测到用户登录后直接尝试访问敏感的系统配置文件，这种不符合正常操作序列的行为就需要引起关注。

威胁评估与响应

​1.风险评估

• ​原理：根据异常行为的严重程度、发生频率、潜在影响范围等因素，对可能面临的威胁进行量化评估，确定威胁等级。
• ​举例：如果某个异常行为涉及核心业务数据的访问尝试，且该行为频繁出现，那么评估其威胁等级就会较高。

​2.响应决策

• ​原理：依据威胁评估结果，制定相应的响应策略，如发出警报、实施隔离措施、阻断可疑连接等，以防止威胁进一步扩散和造成损失。
• ​举例：对于高威胁等级的异常行为，立即阻断相关网络连接，并通知安全管理员进行深入调查和处理 。