威胁检测常用的技术手段有哪些？

威胁检测常用技术手段多样，可从不同维度对潜在威胁进行识别和分析，以下是详细介绍：

基于特征匹配

• ​​签名检测​​：安全专家分析已知威胁样本后，提取其独特特征并创建签名。检测系统将捕获的数据与签名库比对，若匹配则判定存在威胁。常用于检测病毒、恶意软件，像杀毒软件利用病毒签名识别已知病毒。
• ​​规则匹配​​：依据预定义规则检测网络流量和系统活动。规则可基于IP地址、端口号、协议类型等条件设定。如企业设置规则禁止特定IP段访问内部服务器，检测系统发现违规访问便发出警报。

基于行为分析

• ​​异常行为检测​​：建立系统和用户正常行为基线，实时监测行为并对比基线。若出现偏离，如员工在非工作时间大量下载数据、设备异常高频率访问外部服务器，系统判定为异常并预警。
• ​​机器学习与深度学习​​：机器学习算法可对大量历史数据进行学习和分析，构建模型识别威胁模式。深度学习中的神经网络能自动从复杂数据中提取特征，在检测未知威胁和高级持续性威胁（APT）方面表现出色。

基于网络流量分析

• ​​流量镜像与分流​​：通过网络设备将部分或全部流量复制到检测设备进行分析。可实时监测网络流量特征，发现异常流量模式，如突发大量连接请求、异常端口扫描等。
• ​​深度包检测（DPI）​​：深入解析网络数据包的内容，不仅查看头部信息，还分析数据部分。能识别隐藏在正常流量中的恶意代码和攻击指令，有效检测高级网络攻击。

基于日志分析

• ​​系统日志分析​​：收集操作系统、应用程序等产生的日志信息，分析系统运行状态和用户活动。通过关联不同日志源信息，可发现潜在安全事件，如多次登录失败可能暗示暴力破解攻击。
• ​​安全信息与事件管理（SIEM）​​：整合来自多种设备和系统的日志与事件数据，进行集中管理和分析。具备实时监测、关联分析和告警功能，帮助安全团队快速定位和响应威胁。

基于威胁情报

• ​​情报共享​​：安全厂商和机构间共享威胁情报，包括新出现的威胁类型、攻击手法、恶意IP地址和域名等。企业借助这些情报更新检测规则和防护策略，提前防范潜在威胁。
• ​​自动化情报分析​​：利用自动化工具对海量威胁情报进行处理和分析，快速识别与企业相关的威胁。将情报与内部监测数据关联，及时发现异常活动并采取应对措施。