什么是网络安全分析？

网络安全分析的工作原理是从各种来源收集数据并进行分析，确定可能指示安全威胁的模式和异常。然后，使用机器学习等高级分析技术来处理此数据，从而实时检测和响应潜在威胁。网络安全分析解决方案的典型工作流包括以下步骤：
 

1. 数据收集。这可能听起来是老生常谈，但有效的网络安全分析依赖于从用户、终结点、路由器、应用和事件日志等获取海量的综合数据。
   
   
2. 数据规范化。大量的原始数据对于提供可操作的安全见解没有多大帮助。通过数据规范化，安全团队可以将来自不同来源的数据集聚合成单个格式，并对其进行汇总，以支持分析和决策制定。 
   
   
3. 数据分析。将数据规范化为一致、可理解的形式后，就可以开始分析了。在这一步中，从许多看似分散的数据点中识别出模式和见解。使用规则、工作簿和查询等工具，可识别出行为趋势并将其标记为潜在风险。
   
   
4. 机器学习。分析大数据需要一些时间和资源，而安全专业人员在这两方面都是有限的。通过训练机器学习模型来识别威胁模式或风险行为，安全专业人员可以更快地处理数据、更轻松地检测异常并确定调查优先级。例如，用户和实体行为分析 (UEBA) 工具使用行为分析、机器学习算法和自动化来识别组织网络中的异常行为。 
   
   
5. 数据可视化。从大数据中得出的安全见解可能难以处理和理解，这对于业务和安全决策者来说可能是一项挑战。数据可视化是趋势、离群值和模式的图形表示形式，使用图表、图形和地图使复杂数据更易于访问和理解。借助可理解的威胁情报，组织可以全面了解威胁环境，做出明智的安全决策。

一些组织使用云原生 SIEM 工具来聚合数据，然后以机器速度分析这些数据，确定模式、趋势和可能的问题。使用云原生 SIEM，组织可以从现有工具导入自己的威胁情报馈送和信号。

组织可以访问一系列网络安全分析工具，每款工具都具有满足不同需求的功能。一些工具除了分析功能之外，还提供自动保护和威胁响应。

终结点检测和响应 (EDR)：了解 EDR 技术如何帮助组织防范勒索软件等严重网络威胁终结点检测和响应 (EDR) 软件是使用实时分析和 AI 支持的自动化来保护最终用户、终结点设备和 IT 资产。EDR 可防范旨在绕过传统防病毒软件和其他传统终结点安全工具的威胁。

扩展检测和响应 (XDR)：了解扩展检测和响应 (XDR) 解决方案如何跨工作负载提供威胁防护并缩短响应时间。扩展检测和响应 (XDR) 工具可自动识别、评估和修正威胁。XDR 扩展了安全范围，它与 EDR 相比将保护扩展到更广泛的产品，包括组织的终结点、服务器、云应用程序、电子邮件。

网络流量分析是监视网络流量来提取有关潜在安全威胁和其他 IT 问题的信息的过程。它提供有关网络行为的宝贵见解，使安全专家能够就保护网络基础结构和数据做出决策。

SIEM 可帮助组织在安全威胁损害业务运营之前检测、分析和响应网络威胁。它将安全信息管理 (SIM) 和安全事件管理 (SEM) 结合到一个安全管理系统中。

安全编排、自动化和响应 (SOAR) 是指一组工具，这些工具通过统一系统来提高可见性、定义任务运行方式以及制定适合组织需求的事件响应计划，从而自动执行网络攻击防护和响应。

网络威胁搜寻：网络威胁搜寻是主动搜索、组织整个网络、终结点和数据中未知或未检测到的威胁的过程。网络威胁搜寻是安全团队主动检测、隔离和消除可能会逃避自动化安全解决方案的高级威胁的过程。他们使用各种工具来搜索整个网络、终结点和数据中未知或未检测到的威胁。

威胁情报是帮助组织更好地防范网络攻击的信息。这包括分析，使安全团队能够全面了解威胁环境，以便他们能够就如何准备、检测和响应攻击做出明智的决策。

UEBA 是一种安全软件，它使用行为分析、机器学习算法和自动化来识别组织网络中用户和设备表现出的异常和潜在危险行为。

漏洞管理是一个使用工具和解决方案持续、主动地保护计算机系统、网络和企业应用程序免受网络攻击和数据泄露侵害的过程。

网络安全分析工具可以全天候监视组织的整个环境（本地、云、应用程序、网络和设备），以发现异常或可疑行为。这些工具会收集遥测数据、聚合数据，并自动进行事件响应。

网络安全分析工具为安全团队提供诸多好处，既保护组织数据，又改进整体安全流程。

其中一些主要优势包括： 
 

• 更快检测威胁。使用通过机器学习和行为分析增强的分析的主要优势是，在风险成为问题之前提前应对。主动监视可帮助安全团队比以往更快地识别和响应风险。 

• 提升事件响应。有时，威胁会突破安全系统并影响组织数据。但是更快的响应时间可以限制损害、隔离受影响的区域，并防止威胁在组织系统中传播。

• 风险评估。并非所有威胁都是等同的。网络安全分析工具可帮助 IT 专业人员评估他们需要解决的风险以及这些风险的优先处理顺序。

• 简化流程和资源分配。网络安全分析工具可帮助安全团队更高效、更有效地收集、关联和分析大量组织数据。通过简化过程，这些工具有助于为安全团队节省时间，使他们能够专注于需要注意的系统或事件。

• 提高威胁意识和可见性。网络安全分析的自动化性质使安全团队能够在无需持续测试和跟踪风险的情况下洞察到风险。机器学习和行为分析模型不断进行调整，为组织提供更全面的网络安全意识。

与任何工具一样，单靠技术不足以帮助确保成功。为了发挥最大效用，网络安全分析工具需要在实施之前进行一些准备，并且在实施后可能对当前业务做法进行一些变更。一些最佳做法包括：
 

• 数据分类。确保组织数据已正确分类并符合各项内部或外部合规性标准。此外，请定义敏感信息的访问控制。使用数据安全工具的组织可能已有满足分类和合规性要求的流程。 

• 延长保留期。保留未来可能可能用于威胁搜寻或合规性审计的事件日志。组织保留日志的时长可能因行业、合规性法规或机构而异。 

• 零信任。使用零信任体系结构保护所有环境，该体系结构通过验证每个用户标识和设备来保护每个文件、电子邮件和网络。

• 当前情报。使用威胁情报（提供威胁形势综合视图的最新数据）为安全决策提供信息。 

若要开始使用网络安全分析，组织应该：
 

1. 确定需求。每个组织都有自己的安全目标，无论是缩短响应时间还是提高法规合规性的透明度。要实现有效的网络安全分析，首先是确定所有这些目标，并在选择和实施新工具的过程中优先实现这些结果。
    
2. 确定数据源。此过程可能要求很高，但对于有效的网络安全分析至关重要。数据源越全面，可能指示威胁的风险行为和异常活动的可见性就越大。
    
3. 选择适合其环境的工具。网络安全分析工具种类繁多，这反映了使用这些工具的组织的需求和情况的多样性。一家新公司可能需要一个全面的解决方案来处理所有威胁评估和响应。但是，更成熟的公司可能已经有了网络安全解决方案。在这种情况下，合适的工具可能是旨在与现有系统集成的工具，它增强而不是取代这些已投入的资源。

致力于高质量网络安全分析的组织面临许多挑战，包括数据隐私问题、技能差距和不断演变的威胁。

随着数据泄露频繁登上国际新闻头条，难怪客户和最终用户会担忧公司如何使用和保护他们的个人信息。再加上当地或行业合规性法规的复杂性，这些法规的更新速度可能比组织更新其数据管理系统的速度快。要解决这些挑战，一种解决方案可能是采用具有内置合规性功能和数据保护的网络安全分析系统，这既能限制内部访问，又能主动防范外部攻击。

虽然网络安全并非一个新概念，但现代技术和系统正以惊人的速度发展，以跟上内部需求和外部威胁的步伐。熟练的网络安全分析专业人员短缺意味着，为了跟上不发，组织越来越依赖于手动流程和过时的系统。人们首先想到的解决方案可能是加强对员工的培训。但是，更高效的方法可能是实施一种用户友好的工具，该工具可以自动执行常见的网络安全分析过程，并包括开箱即用的功能，例如预构建的到 CDR、云数据和服务器的连接器，这只是可能集成的几个例子。

网络攻击的演变速度令人震惊。而传统的安全分析受到组织识别、理解和响应比其内部系统更复杂的威胁的能力限制。解决方案是采用一种能够随着威胁演变而不断进化的网络安全分析方法。机器学习和行为分析推动了主动的预防性威胁分析，可在攻击影响组织之前遏止攻击。威胁情报平台解决方案会从不同来源聚合威胁指标信息，并对这些数据进行整理，以应用于网络设备、EDR 和 XDR 解决方案或 SIEM 等解决方案。

随着网络安全分析领域的快速发展，有 4 个趋势正在成为讨论的焦点。

可能会感觉生成式 AI 正在所有技术对话中频频出现，网络安全分析也不例外。机器学习和行为分析在处理大数据方面发挥着重要作用，但生成式网络安全 AI 可以通过培养新技能，帮助安全团队提高响应速度、增强自动化并提升工作质量。虽然将这种认知和资源负载转移给生成式 AI 的前景很有吸引力，但这也引发了一个问题：人们应参与多少。

到目前为止，AI 可以增强网络安全分析，但它不能替代人类网络安全分析专业人员在实际工作中的经验和判断。组织仍然依赖并将继续依赖安全分析师和决策制定者来确定趋势、威胁和响应策略。随着 AI 在网络安全分析中越来越普及，分析师技能集将需要不断发展，以掌握生成式 AI 的熟练运用。

网络安全分析旨在自动执行安全团队当前手动执行的许多流程。自动化可帮助团队更快地执行这些过程，从而空出时间来专注于打断威胁并做出响应。随着越来越多的流程自动化，这些节省下来的时间可以用于各种任务，例如技能提升、工具开发、数字取证等 - 可能性是无限的。

在网络安全流程方面，迭代不仅是关键，对于持续成功也至关重要。由于存在许多动态因素，网络安全分析依赖于持续优化来保持有效。推动优化的一些因素包括不断发展的技术、威胁、合规性法规、针对安全运营的个性化建议、新的漏洞和成本节省机会。网络安全团队需要能够容纳变更的文化和程序，以及旨在根据需要进行调整的分析工具。

 
为了帮助确保组织安全并遵守当前适用的法规，将网络安全分析纳入新的或现有的安全流程至关重要。通过机器学习和行为分析识别模式、异常和威胁，安全专家可以更轻松地保护其数据，并帮助确保业务连续性。Microsoft 安全提供统一安全运营平台，该平台集成了网络安全分析，为组织提供所需的威胁防护功能。