CN104660558A - 一种面向智慧城市的跨城市安全服务平台态势感知技术的方法 - Google Patents

一种面向智慧城市的跨城市安全服务平台态势感知技术的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向智慧城市的跨城市安全服务平台态势感知技术的方法。智慧城市安全服务平台安全态势感知系统包括安全态势分析数据库、安全威胁主动发现和探测子系统、网络安全事件的关联分析与预警子系统、网络安全指数计算子系统和网络安全态势展示子系统。提供安全威胁检测、状态监测、安全态势感知和趋势预测等安全保障服务。本发明的安全态势感知系统支撑全国跨城市平台应用模式。解决了城市管理者和市民对信息系统安全的忧虑，保障信息安全，防止信息泄密。减少了由于各系统的信息安全保护机制水平不一致产生的安全隐患。缓解了安全保障系统建设的资金矛盾，避免了每个城市都建立自己的信息安全保障体系所带来了的重复建设及资源浪费。

Description

一种面向智慧城市的跨城市安全服务平台态势感知技术的方法
技术领域
本发明涉及一种面向智慧城市安全服务平台的态势感知技术的方法，尤其是支撑跨城市的智慧城市安全服务平台。 
背景技术
随着网络时代的来临，互联网的规模和应用领域不断发展，其基础性、全局性的地位逐渐增强。同时，网络攻击和破坏行为日益普遍，且逐渐呈现出组织严密化、行为趋利化和目标直接化等特点。网络安全问题逐渐成为影响社会经济发展和国家战略部署的重要因素，是世界各国共同关注的焦点问题。然而，当前网络安全防护主要依靠病毒检测、入侵检测和防火墙等单点安全设备，由于彼此间缺乏有效的协作，使得各类安全产品的效能无法得到充分地发挥。网络系统的安全问题没有从根本上得以解决，且已成为影响Internet及其各类应用发展的主要问题。 
智慧城市的研究在我国虽然刚刚起步，但已经出现了很强的发展势头。在全球智慧城市技术日新月异的今天，我国的“智慧城市”建设开始进入实质性的启动阶段，中国有近700个大中城市，大约有30000个小城镇。初步不完全统计：已有23个大中城市(北京、上海、深圳、广州、南京、武汉、成都、无锡、杭州、沈阳、宁波、佛山、昆山、镇江、张家港、扬州、兰州等)发布了智慧城市战略或者规划，还有60多个大中城市正在加紧规划中。 
就整个智慧城市的建设而言，安全问题就更为突出、严重，随着智慧城市快速发展和应用系统应用深化，对信息技术的依赖日趋严重，服务范围变广、 应用交互增多、数据交换频繁、系统构建复杂度增大，城市信息安全问题已经成为事关城市经济和社会稳定的重大问题，成为了城市管理者重点关注的牵一发而动全身的问题。目前大部分城市在此方面的安全体系还不是很完善、安全措施还不是很到位、安全防护能力亟待提高。 
发明内容
为了克服上述智慧城市建设中面临的安全问题，提早对网络及系统的安全态势做出评价有利于发挥跨城市安全服务平台的优势。本发明提供了一种面向智慧城市的安全态势感知系统，该系统包括安全态势分析数据库、安全威胁主动发现和探测子系统、网络安全事件的关联分析与预警子系统、网络安全指数计算子系统和网络安全态势展示子系统。通过建设安全态势分析数据库，研制安全威胁主动发现和探测、安全态势数据监测、安全事件关联分析与预警、网络安全指数计算、网络安全态势展示等子系统，形成安全监测与态势感知服务系统，提供安全威胁检测、状态监测、安全态势感知和趋势预测等安全保障服务。本发明的安全态势感知系统支撑全国跨城市平台应用模式。 
为了实现上述的目的，在神州数码智慧城市工程建设的基础上，建设一个服务能力覆盖全国的云安全服务平台，安全服务平台先期为神州数码已拥有智慧城市业务的8个地方城市信息系统提供统一的安全服务，包括城市内和跨城市的安全服务。 
附图说明
图1面向智慧城市的跨城市安全服务平台安全态势感知服务建设内容 
图2安全态势感知层次化模型 
具体实施方式
1、安全态势感知系统建设内容 
图1面向智慧城市的跨城市安全服务平台安全态势感知服务建设内容如下： 
1)安全态势分析数据库 
安全态势分析数据库，用于存储态势分析的相关数据，包括安全事件、资产配置及漏洞信息、安全基线信息、网络拓扑及配置信息、安全威胁以及关联 规则等。数据库是分布式的，在中央级、省级、市级以及县级都有自己的网络安全态势分析数据库，且提供相应的数据的存储、查询、处理以及维护等功能。数据库信息能够及时更新，能随时更新新形态的木马病毒的特征(包括专门针对于政务网络的特殊木马)；可以更新关联规则。及可以直接提供数据服务，可支持其他安全服务系统。 
2)安全威胁主动发现和探测子系统 
安全威胁主动发现和探测子系统以高级别的安全威胁探测功能为核心，能够主动探测各种新出现的威胁(尤其是特种木马)，并能够根据异常行为模式甄别和捕捉最新的安全威胁。 
3)安全态势数据监测子系统 
安全态势数据监测子系统通过对网络信息流进行深度包检测(DPI)，即对网络信息流的协议分布、应用状态、用户行为模式和内容代码特征进行深度检测，掌握网络和信息系统的总体运行状况，及时发现异常情况。 
4)网络安全事件的关联分析与预警子系统 
网络安全事件的关联分析与预警子系统对不同安全域、不同时间的多来源安全相关事件进行多维度(多种时空属性和网络属性)的关联分析，揭示和还原出真实的安全事件，识别真实的安全风险，并对重大安全事件进行预警。通过多源事件多维度的关联分析，提供全方位的安全态势分析服务。 
5)网络安全指数计算子系统 
网络安全指数计算子系统通过对当前安全事件的量化评估，计算当前时间范围内的网络安全指数。网络安全指数计算主要从网络基础运行维度、网络脆弱性维度和网络威胁性维度三个维度，对网络安全态势形成一个完整的评价。 
6)网络安全态势展示子系统 
网络安全态势展示子系统提供一套完整的针对网络安全态势的可视化展示工具，由通用报表生成软件、图形生成软件、地理地图态势展示软件以及通用数据库查询工具等部分组成。结合安全事件汇总分析与数据挖掘中查询与显示需求，实现网络安全态势展示。 
经过态势分析与生成阶段，获得的态势以抽象的数据形式存在。如何经过恰当的表示，使得安全管理员能够直观、正确地理解安全态势，辅助安全态势头脑模型的形成，需要对安全态势进行有效的表示。对此，可考虑利用人的视觉处理能力，采取可视化手段，减少人们在认识全局或局部结构时所面临的认知上的负担，从而使安全管理员能从众多数据中迅速、准确地作出分析和判断。 
已有安全的研究中，可视化表示主要集中在统计图上。例如，发现了多少漏洞，各级别漏洞所占的比例，出现了多少告警信息等，采用的是曲线、饼图等方式，这对于全网安全状态的表示还很不够。我们从全网安全的表示入手，考虑如下可视化方式： 
态势评估曲线图：安全态势作为安全的全局视图，首先应向安全管理员提供安全的整体状态概念，即目前我们的网络是否安全。因此，需要一个总体态势评估的数据表示，通过该表示，安全管理员能够对全网的安全状态得出整体的判断。 
基于网络逻辑图的安全状态分布图：作为全网的安全态势，安全管理员需要了解全网各部分的安全状态。节点链路图是表现网络逻辑拓扑最常见的方式，同时应在网络拓扑图的基础上表现网络各部分的安全状态。 
基于网络地理图的安全状态分布图：在实际作战中，网络对抗是整个作战行动的一部分，因而把网络对抗各要素点和实际物理分布结合起来，在实际的指挥控制中十分有意义。因此，要考虑在网络物理分布图的基础上表现网络各 部分的安全状态。 
详细的安全属性图：上述三种表现的是全局安全状态，安全管理员在形成准确的指控决策时，还需要特定设备上具体的安全属性信息。因此，要提供各种安全属性的曲线图，根据安全管理员的选择、查询等要求给予表现，并支持多角度、多尺度、可定制的显示。 
安全态势报告：除了图形化的表示方式外，各种安全属性信息、安全态势评估、安全预警信息还应以报告形式提供。 
在安全态势的表示和可视化问题中，应重点解决安全属性和时间关系的表现，以及安全状态和使命任务关系的表现。 
时间和地点是安全态势中的两个重要因素，目前已有的研究中在时间关系的表现上还比较弱，网络态势感知系统应考虑实现如下能力：用户可选择的时间粒度、时间范围、特定的时间点；将特定的安全事件类型、安全事件的属性、特定的目标、攻击源与时间关联表现；表现特定类型事件的频率、事件的持续时间、事件的顺序；不同时间段安全事件的比较等等。 
同时，还应考虑表现安全对任务的影响，包括：显示网络资源与使命关键任务之间的依赖关系，指示所有使命关键任务依赖的特定网络资源，显示资源和任务依赖的强度，显示使命关键任务所依赖的资源的需求顺序等等，其中资源的粒度可选。 
2、安全态势感知服务内容 
1)安全危险检测 
安全危险检测包括两类服务，一是安全威胁主动发现和探测，以高级别的安全威胁探测功能为核心，能够主动探测各种新出现的威胁(尤其是特种木马)，并能够根据异常行为模式甄别和捕捉最新的安全威胁。二是安全态势数据监测， 通过对网络信息流进行深度包检测(DPI)，即对网络信息流的协议分布、应用状态、用户行为模式和内容代码特征进行深度检测，掌握网络和信息系统的总体运行状况，及时发现异常情况。 
2)态势感知和预测预警 
对不同安全域、不同时间的多来源安全相关事件进行多维度(多种时空属性和网络属性)的关联分析，揭示和还原出真实的安全事件，识别真实的安全风险，并对重大安全事件进行预警。通过多源事件多维度的关联分析，提供全方位的安全态势分析服务。 
3、安全态势感知模型 
安全态势的分析与生成是个多层次的处理过程，包括：对网络中多源、多类型的安全数据进行正误判断、冗余消除；对相互关联的安全事件进行归并处理；对标准化安全事件进行数学计算和逻辑推理；对安全数据中的攻击特征进行提取和识别；对安全数据进行统计和规律发现；对安全态势进行评估和预测。网络安全态势感知系统的数据源经历了从数据到信息再到知识三个逻辑抽象层次，形成了认知域的安全态势。 
第0层数据提取层，对数据进行标准化、格式化和过滤； 
第1层对象提炼层，对安全数据在时间和空间上进行分类、聚集，数据按照相对重要性被赋予权值。 
第2层态势提炼层，根据安全数据的协同行为、依赖性、共同的起始点、共同的协议、共同的目标、相关的攻击率或其它高层的属性进行关联处理，形成态势信息。 
第3层威胁评测，融合其它情报等相关信息，结合安全策略、任务目标，对当前态势的做出评估，对未来态势做出预警。 
整个过程通过第4层资源管理层进行管理。 
图2安全态势感知层次化模型描述如下： 
实现上述模型的关键是多源数据关联分析。目前有三种研究较多的关联分析方法对网络中的大量安全信息进行分析。第一种是基于安全策略规则的关联，通过从多个传感器中接收的事件来激活“时间警觉型”安全策略规则，将虚警报与可能十分重要的安全事件区别开来。根据模式匹配和排序，利用有限状态机来识别正常行为、可接受的行为和攻击行为。基于规则的关联的优点是提供了一个在任何环境下建立安全事件模型的灵活方法，能够发现已知攻击。其局限性在于依赖已有的规则，只能检测出有限的在系统中已经定义的情况。 
第二种是统计关联，将安全事件归类为不同安全事件类型(事件类型的范围包括侦察攻击、病毒攻击、拒绝服务攻击)等等，并在一定时间段内，根据各种类型的数量、权值等连续计算出威胁分数。统计关联优点在于它是一种实施前不要求定义规则的技术，能找出基于规则的关联机制不能检测到的那些异常情况。 
第三种是漏洞关联，该方法根据系统中的存在的实际漏洞来进行评分，漏洞评分越高，系统对攻击的敏感性就越大。漏洞关联将安全事件与漏洞相关联，确保能根据所观察到的事件和相关的漏洞从噪声中发现针对系统的真正威胁。这使管理员关注于那些最容易遭攻击的系统产生的事件，可将漏洞数据实时关联到资产价值和威胁，进而使操作员看到具体事件的实际影响。 

Claims (2)

1.一种面向智慧城市的跨城市安全服务平台态势感知系统，其特征是支撑全国跨城市平台应用模式，满足全国范围内的智慧城市在安全方面的需求。解决了城市管理者和市民对信息系统安全的忧虑，保障信息安全，防止信息泄密。缓解了智慧城市信息化安全保障系统建设的资金矛盾，减少了由于各系统的信息安全保护机制水平不一致产生的安全隐患。避免了每个城市都建立自己的信息安全保障体系所带来的重复建设及资源浪费。
2.根据权利要求1所述的安全态势感知系统，包括安全态势分析数据库、安全威胁主动发现和探测子系统、网络安全事件的关联分析与预警子系统、网络安全指数计算子系统和网络安全态势展示子系统。提供安全威胁检测、状态监测、安全态势感知和趋势预测等安全保障服务。
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