CN109729095B - 数据处理方法、装置和计算设备及介质 - Google Patents

数据处理方法、装置和计算设备及介质 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种数据处理方法、装置和计算设备及介质,其中,所述数据处理方法用于网络攻击者分析,该方法包括:获取攻击告警信息;基于所述攻击告警信息获取与所述攻击告警信息对应的攻击者的关联信息;获取所述攻击者的关联信息的特征信息;基于所述攻击者的关联信息的特征信息获取所述攻击者的画像。

Description

数据处理方法、装置和计算设备及介质
技术领域
本公开涉及网络安全技术领域,更具体地,涉及一种数据处理方法、装置和计算设备及介质。
背景技术
网络攻击指的是利用网络存在的漏洞和安全缺陷对网络系统的硬件、软件及其系统中的数据进行的攻击。
现有技术对网络攻击的攻击者的情况掌握较少,对特定攻击者或攻击者群体无法形成较全面的认识,主要依靠人工收集数据进行分析。分析攻击者的困难在于对攻击者的了解往往只有片段的一些信息,很难从大量数据中期找到同一攻击者的行为记录,无法对攻击者进行进一步的分析。
发明内容
有鉴于此,本公开提供了一种可以对攻击者进行全面分析的数据处理方法、装置和计算设备及介质。
本公开的一个方面提供了一种数据处理方法,可以包括如下操作,首先,获取攻击告警信息,然后,基于所述攻击告警信息获取与所述攻击告警信息对应的攻击者的关联信息,接着,获取所述攻击者的关联信息的特征信息,然后,基于所述攻击者的关联信息的特征信息获取所述攻击者的画像。
本公开提供的数据处理方法可以基于所述攻击告警信息获取与所述攻击告警信息对应的攻击者的关联信息,该关联信息可以从多个维度来表征该攻击者,如擅长的攻击手段、所使用设备的性能、学习新漏洞的能力、是否进行网上赌博等,相比于现有技术中只能针对IP地址进行画像,本公开利用关联信息对攻击者进行多维度刻画,得到的攻击者画像相比于IP画像能更好地刻画攻击者以便进行防范。
根据本公开的实施例,所述攻击告警信息包括源IP信息及攻击信息,相应地,所述基于所述攻击告警信息获取与所述攻击告警信息对应的攻击者的关联信息可以包括如下操作:首先,基于所述源IP信息和/或所述攻击信息获取关联信息,其中,所述关联信息与所述源IP信息和/或所述攻击信息相关联,然后,对所述攻击告警信息及对应的关联信息进行聚类,得到至少一个集合,其中,所述至少一个集合中的每个集合对应一个攻击者或者一个攻击组织。相应地,所述获取所述攻击者的关联信息的特征信息包括获取每个集合的特征信息。通过特征聚类的方式可以将1个攻击者在不同的源IP上留下的关联信息聚集到一起,可以得到该攻击者更加全面的信息,此外,当存在多个攻击者时,可以根据各攻击者的特征将多个攻击者区别开,以便于进行准确地刻画。
根据本公开的实施例,所述基于所述源IP信息和/或所述攻击信息获取关联信息可以包括:至少基于所述源IP信息对所述攻击告警信息进行切片,得到攻击告警切片信息,对所述攻击告警切片信息进行富化,得到所述攻击告警切片信息的关联信息,所述攻击告警切片信息的关联信息具有至少一个特征标签,相应地,所述对所述关联信息进行聚类包括基于所述至少一个特征标签进行聚类。由于1个IP地址可能被多个人使用,1个人也可能使用多个IP地址,因此,IP地址和攻击者之间并没有直接的对应关系,通过对所述攻击告警信息进行切片,可以将尽可能地保证一个告警切片信息对应一个攻击者,然后,再基于该告警信息的源IP和/或所述攻击信息进行信息富化,得到所述攻击告警切片信息的关联信息,这样采集的攻击者的关联信息更加准确。
根据本公开的实施例,所述至少基于所述源IP信息对所述攻击告警信息进行切片包括基于指定的时间粒度和/或端口信息对所述攻击告警信息进行切片。
根据本公开的实施例,所述对所述攻击告警切片信息进行富化包括以下至少一种:基于所述攻击告警切片信息的源IP信息和/或所述攻击信息在攻击者信息库中进行匹配,得到攻击者及使用终端的历史信息,获取所述攻击告警切片信息的源IP信息的网络活动信息,获取所述攻击告警切片信息的源IP信息相关的攻击告警信息,获取所述攻击告警切片信息的源IP信息的域名解析请求记录,获取所述攻击告警切片信息的攻击类型信息,获取所述攻击告警切片信息的攻击工具信息。
根据本公开的实施例,所述基于所述攻击者的关联信息的特征信息获取所述攻击者的画像可以包括:对所述至少一个集合中的每个集合的特征信息进行特征分析和/或时序关联分析,得到攻击者的画像。
根据本公开的实施例,所述特征信息包括:资产属性信息、日常活动信息、恶意活动信息或者终端信息中的至少一种。
根据本公开的实施例,所述获取所述攻击者的关联信息的特征信息可以包括:对所述攻击者的关联信息进行指纹识别、字典识别、漏洞识别或者工具识别中至少一种识别方式,得到特征信息,其中,所述指纹识别用于识别攻击者使用的终端的信息,所述字典识别用于识别攻击者的攻击模式信息,所述漏洞识别用于识别攻击者利用的漏洞信息及学习能力,所述工具识别用于识别攻击者利用的工具。
根据本公开的实施例,所述方法还可以包括:将所述攻击者的画像存储至攻击者信息库,并且/或者,更新所述攻击者信息库。
本公开的另一个方面提供了一种数据处理装置,用于网络攻击者分析,所述装置可以包括攻击信息获取模块、关联信息获取模块、特征信息获取模块以及画像获取模块,其中,所述攻击信息获取模块用于获取攻击告警信息,所述关联信息获取模块用于基于所述攻击告警信息获取与所述攻击告警信息对应的攻击者的关联信息,所述特征信息获取模块用于获取所述攻击者的关联信息的特征信息,所述画像获取模块用于基于所述攻击者的关联信息的特征信息获取所述攻击者的画像。
根据本公开的实施例,所述关联信息获取模块可以包括:关联信息获取单元以及聚类单元,其中,所述关联信息获取单元用于基于所述源IP信息和/或所述攻击信息获取关联信息,其中,所述关联信息与所述源IP信息和/或所述攻击信息相关联,所述聚类单元用于对所述攻击告警信息及对应的关联信息进行聚类,得到至少一个集合,其中,所述至少一个集合中的每个集合对应一个攻击者或者一个攻击组织。
根据本公开的实施例,所述关联信息获取单元可以包括:切片子单元和富化子单元,其中,所述切片子单元用于至少基于所述源IP信息对所述攻击告警信息进行切片,得到攻击告警切片信息,所述富化子单元用于对上述攻击告警切片信息进行富化,得到所述攻击告警切片信息的关联信息,所述攻击告警切片信息的关联信息具有至少一个特征标签。
根据本公开的实施例,所述装置可以提供查询接口,所述查询接口包括:攻击者信息查询子接口、切片查询子接口或者攻击者能力查询子接口中的至少一种子接口。
本公开的另一个方面提供了一种计算设备,该计算设备可以包括:一个或多个处理器、以及存储装置,所述存储装置用于存储一个或多个程序,其中,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,实现如上所述的方法。
本公开的另一方面提供了一种非易失性存储介质,存储有计算机可执行指令,所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
本公开的另一方面提供了一种计算机程序,所述计算机程序包括计算机可执行指令,所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
根据本公开的实施例,可以至少部分地解决对攻击者的了解往往只有片段,很难从大量数据中期找到同一攻击者的行为记录,无法形成事件的时间线,就无法对攻击者进行进一步的分析的问题,进而能实现更加准确、全面的对该攻击者进行画像的技术效果。
根据本公开的实施例,通过IP切片和同源归并算法实现了相同攻击者数据汇聚,为攻击者分析提供更全面的数据。对攻击告警切片信息进行富化提供同源依据,支持多维度评价攻击者。
附图说明
通过以下参照附图对本公开实施例的描述,本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚,在附图中:
图1A示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法、装置和计算设备及介质的应用场景;
图1B示意性示出了根据本公开实施例的适用于数据处理方法、装置和计算设备及介质的系统架构;
图2A示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法的流程图;
图2B示意性示出了根据本公开实施例的攻击者分析架构示意图;
图3示意性示出了根据本公开实施例的基于所述源IP信息获取关联信息方法的流程图;
图4示意性示出了根据本公开实施例的数据处理装置的框图;以及图5示意性示出了根据本公开实施例的适于数据处理方法的计算设备的方框图。
具体实施方式
以下,将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中,为便于解释,阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而,明显地,一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外,在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例,而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义,除非另外定义。应注意,这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义,而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。本领域技术人员还应理解,实质上任意表示两个或更多可选项目的转折连词和/或短语,无论是在说明书、权利要求书还是附图中,都应被理解为给出了包括这些项目之一、这些项目任一方、或两个项目的可能性。例如,短语“A或B”应当被理解为包括“A”或“B”、或“A和B”的可能性。
图1A示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法、装置和计算设备及介质的应用场景。
如图1A所示,本公开的实施例基于所述攻击者的关联信息的特征信息获取的攻击者的画像(portrait),攻击者画像全面的刻画出攻击者的特性,例如,图1A中的攻击者具有以下特征:偏好攻击家用计算机、漏洞学习能力强、夜猫子、使用设备性能一般、浏览赌博网站、可能的居民信息、掌握XX工具等。此外,如果确定了攻击者的身份信息,还可以基于公安系统获取攻击者的相关身份信息,如照片、履历等。与现有的IP画像不同,本公开以攻击者作为分析对象,可以对攻击者进行刻画,得到多维度的攻击者画像,更全面、准确地反应了攻击者的特征。
本公开的实施例提供了一种数据处理方法、装置和计算设备及介质。该方法包括特征信息获取过程和画像过程。在特征信息获取过程中,首先基于攻击告警信息的源IP信息获取攻击者的关联信息,然后对所述关联信息进行特征提取,得到特征信息。在完成特征信息获取过程之后,进入画像过程,可以根据上述特性信息对攻击者进行画像。
图1B示意性示出了根据本公开实施例的适用于数据处理方法、装置和计算设备及介质的系统架构100。需要注意的是,图1B所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例,以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容,但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
如图1B所示,根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用,例如网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端等(仅为示例)。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持接口查询的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器,例如基于攻击源地址和时间对采集的网络安全相关数据进行切片后,基于切片形成的数据进行同源重组得到同一攻击者在一段时间内的行为数据,完成对此数据的分析和多维度评价的后台服务器(仅为示例)。后台服务器还可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理,并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成信息、或数据等)反馈给终端设备。
应该理解,图1B中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
图2A示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法的流程图
如图2A所示,该方法可以包括操作S201~操作S204。
在操作S201,获取攻击告警信息。
具体地,可以通过各种探针得到攻击行为日志。例如,所述攻击告警信息可以包括但不限于:源IP信息、攻击特征信息或攻击数据包等中的至少一种。
然后,在操作S202,基于所述攻击告警信息获取与所述攻击告警信息对应的攻击者的关联信息。
在本实施例中,除了可以收集攻击告警信息中的源IP信息相关信息外,还可以获取与所述攻击告警信息对应的攻击者的关联信息。
其中,源IP信息可以通过以下方式获取:根据攻击告警信息确定攻击源的IP信息。此外,还可以从网络安全告警数据库中提取所有记录所述攻击源的数据,其中,所述网络安全告警数据库包括多个攻击源的告警数据。
需要说明的是,由于网络攻击者可能在网吧等公共场所发起攻击,因此,一个源IP并不一定对应一个网络攻击者,例如,可能有不同的黑客利用同一个源IP发起过攻击,如果将该源IP的攻击特征作为一个网络攻击者的特征,会导致该攻击者的画像不准确。此外,这些告警数据只能反映攻击者每次发动攻击的一些特征,还无法据此得到攻击者的画像。
为此,还需要确定哪些攻击告警信息对应的哪些攻击者,具体地,所述攻击告警信息包括源IP信息及攻击信息,所述基于所述攻击告警信息获取与所述攻击告警信息对应的攻击者的关联信息可以包括如下操作。
首先,基于所述源IP信息和/或所述攻击信息获取关联信息,其中,所述关联信息与所述源IP信息和/或所述攻击信息相关联。例如,该源IP的上网时间段、该源IP进行攻击时通常使用哪些攻击工具、该源IP所利用的漏洞、该源IP利用该漏洞的时间距离发现该漏洞的时间间隔、该源IP对应的计算机设备的序列号(标识出生证明以及身材特征的信息),该源IP对应的计算机设备的序列号的网络活动信息、该源IP的域名解析请求记录、该源IP对应的居民身份信息(如上网需要刷身份证时留下的居民身份信息)、攻击数据包、攻击特征数据等信息,这些源IP信息和/或所述攻击信息的关联信息可以从多个维度反映攻击者的特性。
然后,对所述攻击告警信息及对应的关联信息进行聚类,得到至少一个集合,其中,所述至少一个集合中的每个集合对应一个攻击者或者一个攻击组织。由于每个攻击者都具有自身固定的一些特性,因此,可以通过聚类的方法将所述关联信息聚为多个类,每个类具有自身的一些特征,且与攻击者的特征相关,因此,可以用聚类的方式来区分各攻击者或攻击者组织。这样就可以基于一个源IP地址得到至少一个攻击者的多维度信息。相应地,所述获取所述攻击者的关联信息的特征信息包括获取每个集合的特征信息。
在操作S203,获取所述攻击者的关联信息的特征信息。
在本实施例中,所述关联信息的特征信息包括但不限于以下至少一种:资产属性信息、日常活动信息、恶意活动信息或者终端信息。其中,各特征信息还可以进行细化,例如,恶意活动信息又可以包括以下多维度信息中的至少一种:源IP的IP属性、域名类信息、通联信息、访问信息、主动告警信息、蜜罐信息、相关样本信息和硬件指纹等,此外,还可以对上述多维度信息进行统计分析,得到诸如以下至少一种信息:攻击类型、攻击目标、PAYLOAD(即攻击数据包中携带的核心、有效的攻击载荷)、攻击意图和目标范围、所使用的攻击工具、是否代理、物理地址、反向域名等信息。
图2B示意性示出了根据本公开实施例的特征信息获取架构示意图。
如图2B所示,可以通过在线的特征提取引擎来提取所述关联信息的特征信息。具体地,可以基于特征提取引擎对所述关联信息进行指纹识别(基于攻击者使用的计算机设备的硬件标识,如MID序列号来判断攻击者使用的计算机设备等)、基于特征提取引擎对所述关联信息中攻击使用的攻击数据包进行漏洞识别、基于特征提取引擎对所述关联信息中攻击使用的攻击数据包进行字典识别(不同的攻击者偏好的攻击方式和攻击手段等)、基于特征提取引擎对所述关联信息中攻击数据包进行工具识别等。其中,MID序列号是一串标识用户设备或用户在网络上身份的唯一性信息,例如,abcdefghi,其中,ab为工程机生产线编号,c为年份,de为制造周数,fgh为机身识别码,g为CPU型号,hi为内存大小等,以上仅为示例,不能理解为对本发明的限制。
具体地,所述获取所述攻击者的关联信息的特征信息可以包括:对所述攻击者的关联信息进行指纹识别、字典识别、漏洞识别或者工具识别中至少一种识别方式,得到特征信息,其中,所述指纹识别用于识别攻击者使用的终端的信息,所述字典识别用于识别攻击者的攻击模式信息,所述漏洞识别用于识别攻击者利用的漏洞信息及学习能力,以及,所述工具识别用于识别攻击者利用的工具。这些特征信息可以从多个维度反映出攻击者的特征,因此,可以根据这些特征信息对攻击者进行刻画。
在操作S204,基于所述攻击者的关联信息的特征信息获取所述攻击者的画像。
具体地,所述基于所述攻击者的关联信息的特征信息获取所述攻击者的画像可以包括:对所述至少一个集合中的每个集合的特征信息进行特征分析和/或时序关联分析,得到攻击者的画像。如图1A所示,该攻击者具有以下特征:偏好攻击家用计算机、漏洞学习能力强、夜猫子、使用设备性能一般、浏览赌博网站、可能的居民信息等、掌握XX工具。除此之外,如果能得到该攻击者的居民身份信息,还可以根据该居民身份信息从公安系统中获取该攻击者的身份照片、年龄、性别、教育程度等身份相关信息。
其中,特征分析可以是直接采用上述特征信息(如攻击者的身份信息、使用的工具等)、或者是基于上述特征信息进行统计后得到的统计信息(如网络上新发现的漏洞出现1个月之后,该攻击者利用该新发现的漏洞进行攻击,则其学习能力较强)。时序关联分析可以是基于时间线对上述特征信息进行统计后得到的信息(如该攻击者经常在晚上浏览网页或发起攻击,属于夜猫子类型)。
本公开提供的数据处理方法,基于攻击源地址对采集的网络安全相关数据进行同源重组得到同一攻击者行为数据,完成对此数据的分析和多维度评价,形成攻击者画像。
图3示意性示出了根据本公开实施例的基于所述源IP信息获取关联信息方法的流程图。
如图3所示,所述基于所述源IP信息和/或所述攻击信息获取关联信息可以包括操作S301~操作S302。
在操作S301中,至少基于所述源IP信息对所述攻击告警信息进行切片,得到攻击告警切片信息。
具体地,可以基于指定的时间粒度和/或端口信息对所述攻击告警信息进行切片。例如,基于预设的时间周期对攻击告警信息进行切片,该时间周期可以根据专家经验、仿真模拟的结果等进行设定,如1小时、12小时、1天、3天、5天、10天、1月、3月、6月、18月等,在此不做限定。需要说明的是,该预设的时间周期可以是一个非固定的周期,可以根据实际需求随时进行调整,例如,当发现攻击者使用的公共网络设备时,如源IP为网吧的IP,此时,为了确保切片后的攻击告警信息为同源信息(同一个攻击者所产生的信息),可以将该时间周期设置的短一些,如1小时,甚至可以更短。当发现攻击者使用的固定网络,如源IP为家用的IP,则可以将该时间周期设置的长一些,如1周、1个月、3个月或更长,在此不再一一列举。
此外,还可以基于端口信息对所述攻击告警信息进行切片,例如,攻击者通过局域网连接互联网,该局域网内具有多个内网IP,则可以基于内网网关的端口对攻击告警信息进行切片,得到该攻击者的同源信息。当然,也可以综合利用上述预设的时间周期和端口信息对攻击告警信息进行切片,以进一步提升所述攻击告警切片信息的同源度。
在操作S302中,对所述攻击告警切片信息进行富化,得到所述攻击告警切片信息的关联信息,所述攻击告警切片信息的关联信息具有至少一个特征标签。
具体地,所述对所述攻击告警切片信息进行富化包括以下任意一种或多种:基于所述攻击告警切片信息的源IP信息和/或所述攻击信息在攻击者信息库中进行匹配,得到攻击者及使用终端的历史信息,获取所述攻击告警切片信息的源IP信息的网络活动信息,获取所述攻击告警切片信息的源IP信息相关的攻击告警信息,获取所述攻击告警切片信息的源IP信息的域名解析请求记录,获取所述攻击告警切片信息的攻击类型信息,获取所述攻击告警切片信息的攻击工具信息。相应地,所述对所述关联信息进行聚类包括基于所述至少一个特征标签进行聚类。
在一个具体实施例中,由于IP地址代理、复用等情况,一个源IP上的行为不一定来自同一个人,因此需要对攻击告警信息进行如上所述的切片操作,基于源IP信息对采集的攻击告警信息的关联数据(包括流量、日志、告警、事件等)进行切片,分成一个个较小的时间片(具体时间粒度可根据资源情况调整,时间粒度也可根据掌握的数据质量使用定长或者变长),例如,对于家用网络,该时间粒度可以为3个月,对于公共网络的IP可以设置较小的时间粒度,如1天或1小时。
然后,对IP切片进行富化,包括但不限于:扩充来源IP、目的IP的相关信息,形成特征标签。其中,来源IP对应内网的网关的相关端口,即内网向外发送数据包的内网IP相关信息,目的IP对应TCP数据包所要发送至的IP,即服务器将待反馈的数据包所需发送至的IP。
接着,通过相同或类似特征将切片得到的攻击告警切片信息进行聚类,聚类得到每个集合中的攻击告警切片信息对应一个攻击者或攻击者组织。
在另一个实施例中,可以保存所述攻击者的画像以便于作为信息的攻击告警数据的参考信息。具体地,所述方法还可以包括如下操作:将所述攻击者的画像存储至攻击者信息库,并且/或者,更新所述攻击者信息库。例如将攻击者的画像保存至本地数据库或者云端数据库,云端数据库可以给客户端提供查询接口,以便于利用该查询接口查询攻击者的画像、攻击者对应的历史数据等信息。
本公开提供的数据处理方法通过对采集到的攻击告警信息基于源IP信息进行切片,然后富化该源IP信息和/或该攻击信息相关的数据后,再使用同源算法进行分组归并,得到攻击者一段时间内的历史数据,包括行为数据,可以基于该历史数据进行攻击者刻画,得到攻击者画像。其中,基于源IP信息进行切片和同源归并算法实现了相同攻击者数据的汇聚,为攻击者分析提供更准确和全面的数据,而IP数据富化提供同源依据,进而支持多维度评价攻击者。
图4示意性示出了根据本公开实施例的数据处理装置的框图。
如图4所示,该数据处理装置400,用于网络攻击者分析,所述装置400包括攻击信息获取模块410、关联信息获取模块420、特征信息获取模块430和画像获取模块440。
其中,所述攻击信息获取模块410用于获取攻击告警信息。
所述关联信息获取模块420用于基于所述攻击告警信息获取与所述攻击告警信息对应的攻击者的关联信息。
所述特征信息获取模块430用于获取所述攻击者的关联信息的特征信息。
所述画像获取模块440用于基于所述攻击者的关联信息的特征信息获取所述攻击者的画像。
其中,所述关联信息获取模块420可以包括:关联信息获取子模块和聚类子模块。
所述关联信息获取子模块用于基于所述源IP信息和/或所述攻击信息获取关联信息,其中,所述关联信息与所述源IP信息和/或所述攻击信息相关联。
所述聚类子模块用于对所述攻击告警信息及对应的关联信息进行聚类,得到至少一个集合,其中,所述至少一个集合中的每个集合对应一个攻击者或者一个攻击组织。
相应地,所述特征信息获取模块430具体用于获取所述攻击者的关联信息的特征信息包括获取每个集合的特征信息。
在一个实施例中,所述关联信息获取子模块可以包括切片单元和富化单元。
所述切片单元用于至少基于所述源IP信息对所述攻击告警信息进行切片,得到攻击告警切片信息。
所述富化单元用于对所述攻击告警切片信息进行富化,得到所述攻击告警切片信息的关联信息,所述攻击告警切片信息的关联信息具有至少一个特征标签。
相应地,所述聚类单元具体用于基于所述至少一个特征标签进行聚类。
其中,所述切片单元具体用于基于指定的时间粒度和/或端口信息对所述攻击告警信息进行切片。
在另一个实施例中,所述富化单元包括以下任意一种或多种子单元:匹配子单元、第一获取子单元、第二获取子单元、第三获取子单元、第四获取子单元和第五获取子单元。
其中,所述匹配子单元用于基于所述攻击告警切片信息的源IP信息和/或所述攻击信息在攻击者信息库中进行匹配,得到攻击者及使用终端的历史信息。
所述第一获取子单元用于获取所述攻击告警切片信息的源IP信息的网络活动信息。
所述第二获取子单元用于获取所述攻击告警切片信息的源IP信息相关的攻击告警信息。
所述第三获取子单元用于获取所述攻击告警切片信息的源IP信息的域名解析请求记录。
所述第四获取子单元用于获取所述攻击告警切片信息的攻击类型信息。
所述第五获取子单元用于获取所述攻击告警切片信息的攻击工具信息。
具体地,所述特征信息包括:资产属性信息、日常活动信息、恶意活动信息或者终端信息中的至少一种。
此外,所述数据处理装置400还可以进一步包括存储模块450,该存储模块450可以用于将所述攻击者的画像存储至攻击者信息库,并且/或者,更新所述攻击者信息库。
为了便于查询攻击者的画像以及该攻击者的历史数据,所述数据处理装置400还可以提供查询接口,所述查询接口包括但不限于:攻击者信息查询子接口、切片查询子接口或者攻击者能力查询子接口中的至少一种子接口。例如,用户登录360的云端平台,通过云端平台提供的各查询子接口获取所需的信息。
根据本公开的实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路,例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC),或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现,或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者,根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块,当该计算机程序模块被运行时,可以执行相应的功能。
例如,攻击信息获取模块410、关联信息获取模块420、特征信息获取模块430、画像获取模块440以及存储模块450中的任意多个可以合并在一个模块中实现,或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者,这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合,并在一个模块中实现。根据本公开的实施例,攻击信息获取模块410、关联信息获取模块420、特征信息获取模块430、画像获取模块440以及存储模块450中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路,例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC),或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现,或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者,攻击信息获取模块410、关联信息获取模块420、特征信息获取模块430、画像获取模块440以及存储模块450中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块,当该计算机程序模块被运行时,可以执行相应的功能。
图5示意性示出了根据本公开实施例的适于数据处理方法的计算设备的方框图。图5示出的计算设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,根据本公开实施例的计算设备500包括处理器501,其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器501例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如,专用集成电路(ASIC)),等等。处理器501还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器501可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
在RAM 503中,存储有系统500操作所需的各种程序和数据。处理器501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。处理器501通过执行ROM 502和/或RAM 503中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意,所述程序也可以存储在除ROM 502和RAM 503以外的一个或多个存储器中。处理器501也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
根据本公开的实施例,系统500还可以包括输入/输出(I/O)接口505,输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。系统500还可以包括连接至I/O接口505的以下部件中的一项或多项:包括键盘、鼠标等的输入部分506;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507;包括硬盘等的存储部分508;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质611,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器610上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
根据本公开的实施例,根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被处理器501执行时,执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例,上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
本公开还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被执行时,实现根据本公开实施例的方法。
根据本公开的实施例,计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、有线、光缆、射频信号等等,或者上述的任意合适的组合。
例如,根据本公开的实施例,计算机可读介质可以包括上文描述的ROM 502和/或RAM 503和/或ROM 502和RAM 503以外的一个或多个存储器。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本领域技术人员可以理解,本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合,即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地,在不脱离本公开精神和教导的情况下,本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
以上对本公开的实施例进行了描述。但是,这些实施例仅仅是为了说明的目的,而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例,但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围,本领域技术人员可以做出多种替代和修改,这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (10)

1.一种数据处理方法,用于网络攻击者分析,包括:
获取攻击告警信息,所述攻击告警信息包括源IP信息及攻击信息;
至少基于所述源IP信息对所述攻击告警信息进行切片,得到攻击告警切片信息;
对所述攻击告警切片信息进行富化,得到所述攻击告警切片信息的关联信息,所述攻击告警切片信息的关联信息具有至少一个特征标签,其中,所述关联信息与所述源IP信息和/或所述攻击信息相关联,所述关联信息包括以下任意一种或多种:攻击者及使用终端的历史信息、源IP信息的网络活动信息、源IP信息相关的攻击告警信息、源IP信息的域名解析请求记录、攻击类型信息或者攻击工具信息;
基于所述至少一个特征标签进行聚类,得到至少一个集合,其中,所述至少一个集合中的每个集合对应一个攻击者或者一个攻击组织;
获取所述攻击者的关联信息的特征信息,包括获取每个集合的特征信息;以及
基于所述攻击者的关联信息的特征信息获取所述攻击者的画像;
其中,所述至少基于所述源IP信息对所述攻击告警信息进行切片包括基于指定的时间粒度和/或端口信息对所述攻击告警信息进行切片。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述对所述攻击告警切片信息进行富化包括以下任意一种或多种:
基于所述攻击告警切片信息的源IP信息和/或所述攻击信息在攻击者信息库中进行匹配,得到攻击者及使用终端的历史信息;
获取所述攻击告警切片信息的源IP信息的网络活动信息;
获取所述攻击告警切片信息的源IP信息相关的攻击告警信息;
获取所述攻击告警切片信息的源IP信息的域名解析请求记录;
获取所述攻击告警切片信息的攻击类型信息;
获取所述攻击告警切片信息的攻击工具信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述攻击者的关联信息的特征信息获取所述攻击者的画像包括:
对所述至少一个集合中的每个集合的特征信息进行特征分析和/或时序关联分析,得到攻击者的画像。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述特征信息包括:资产属性信息、日常活动信息、恶意活动信息或者终端信息中的至少一种。
5.根据权利要求1所述的方法,其中:
所述获取所述攻击者的关联信息的特征信息包括:对所述攻击者的关联信息进行指纹识别、字典识别、漏洞识别或者工具识别中至少一种识别方式,得到特征信息,其中,
所述指纹识别用于识别攻击者使用的终端的信息,
所述字典识别用于识别攻击者的攻击模式信息,
所述漏洞识别用于识别攻击者利用的漏洞信息及学习能力,以及
所述工具识别用于识别攻击者利用的工具。
6.根据权利要求1所述的方法,还包括:
将所述攻击者的画像存储至攻击者信息库;并且/或者
更新所述攻击者信息库。
7.一种数据处理装置,用于网络攻击者分析,所述装置包括:
攻击信息获取模块,用于获取攻击告警信息,所述攻击告警信息包括源IP信息及攻击信息;
关联信息获取模块,用于基于所述攻击告警信息获取与所述攻击告警信息对应的攻击者的关联信息;
特征信息获取模块,用于获取所述攻击者的关联信息的特征信息;以及
画像获取模块,用于基于所述攻击者的关联信息的特征信息获取所述攻击者的画像;
其中,所述关联信息获取模块包括:
关联信息获取单元,用于基于所述源IP信息和/或所述攻击信息获取关联信息,其中,所述关联信息与所述源IP信息和/或所述攻击信息相关联,所述关联信息包括以下任意一种或多种:攻击者及使用终端的历史信息、源IP信息的网络活动信息、源IP信息相关的攻击告警信息、源IP信息的域名解析请求记录、攻击类型信息或者攻击工具信息;以及
聚类单元,用于对所述攻击告警信息及对应的关联信息进行聚类,得到至少一个集合,其中,所述至少一个集合中的每个集合对应一个攻击者或者一个攻击组织;
所述关联信息获取单元包括:
切片子单元,用于至少基于所述源IP信息对所述攻击告警信息进行切片,得到攻击告警切片信息,包括基于指定的时间粒度和/或端口信息对所述攻击告警信息进行切片;以及
富化子单元,用于对上述攻击告警切片信息进行富化,得到所述攻击告警切片信息的关联信息,所述攻击告警切片信息的关联信息具有至少一个特征标签。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述装置提供查询接口,所述查询接口包括:攻击者信息查询子接口、切片查询子接口或者攻击者能力查询子接口中的至少一种子接口。
9.一种计算设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
其中,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,实现根据权利要求1~6中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读介质,其上存储有可执行指令,该指令被处理器执行时,实现根据权利要求1~6中任一项所述的方法。
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