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按照數(shù)據(jù)—信息—知識逐層提煉的模式，基于記憶的APT攻擊檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分為三級，系統(tǒng)整體架構(gòu)圖如下：
創(chuàng)新互聯(lián)于2013年創(chuàng)立，先為寶雞等服務(wù)建站，寶雞等地企業(yè)，進行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為寶雞企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問題。
基于記憶的檢測系統(tǒng)架構(gòu)圖
存儲層
存儲層完成對從互聯(lián)網(wǎng)直接獲取的實時數(shù)據(jù)流的預(yù)處理和存儲管理工作。對實時數(shù)據(jù)流首先進行傳輸層的會話還原，消除因網(wǎng)絡(luò)條件造成的亂序、重傳、延遲等對后續(xù)分析的干擾;然后進行應(yīng)用協(xié)議識別，判斷數(shù)據(jù)流上所承載的具體應(yīng)用;最終從非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)流中抽取結(jié)構(gòu)化的元數(shù)據(jù)信息，以便后續(xù)的各類統(tǒng)計和關(guān)聯(lián)分析。
預(yù)處理后的原始數(shù)據(jù)流，既包括完整的全流量數(shù)據(jù)，又包括提取后的元數(shù)據(jù)?？紤]到海量數(shù)據(jù)的存儲壓力，可對不同類型的數(shù)據(jù)采取靈活的管理策略：
(1) 對于全流量數(shù)據(jù)，進行窗口長度為星期級的存儲。由于全流量數(shù)據(jù)會占用海量存儲空間，不宜進行長期存儲，但全流量數(shù)據(jù)對于后續(xù)的回溯分析又是必須的。為此采用折中的存儲策略：只存儲最近幾周(例如1-2周)的全流量信息，對于超期的數(shù)據(jù)進行降解處理。
(2) 對于元數(shù)據(jù)，進行年度級的存儲。提取后的元數(shù)據(jù)只包含應(yīng)用層會話的關(guān)鍵信息，其數(shù)據(jù)量大約相當(dāng)于全流量信息的5%，這類信息對后續(xù)的統(tǒng)計、關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)挖掘具有重要的作用，且占用的空間在可接受范圍內(nèi)，因此在平臺中進行長期存儲。
分析層
分析層完成從原始流量數(shù)據(jù)中產(chǎn)生獨立報警信息的工作，主要方法包括：
(1) 對于能引起網(wǎng)絡(luò)流量顯著異常的攻擊，如DDoS、掃描、蠕蟲傳播等，可通過異常流量檢測和統(tǒng)計分析的方式進行識別。通過建立全面、完整的安全基準(zhǔn)指標(biāo)體系，可以快速識別網(wǎng)絡(luò)流量異常;通過統(tǒng)計分析，可準(zhǔn)確定位異常的位置和原因。
(2) 對于不引起流量異常的未知攻擊，可通過可疑行為建模的方式進行識別。例如對于尚未提取特征的木馬，其連接控制端的時候可能會存在未知的加密傳輸、疑似心跳信號的間歇性連接、惡意域名訪問、異常的上下行流量比等行為，通過對這些可疑行為進行關(guān)聯(lián)，就有可能檢測到木馬連接行為。
(3) 對于通過異常檢測模塊產(chǎn)生的各類報警，由于缺乏攻擊簽名信息進行驗證，其準(zhǔn)確度往往低于基于特征匹配的誤用檢測。為此還需要結(jié)合原始報文，對報警的有效性進一步確認(rèn)。通過報文所承載的應(yīng)用層對象做細粒度的協(xié)議解析和還原，可輔助分析人員判定會話內(nèi)容是否包含攻擊數(shù)據(jù)，從而進一步產(chǎn)生精確報警。
展示層
展示層完成從孤立的攻擊報警信息生成完整的攻擊場景的關(guān)聯(lián)工作，并提供可視化分析前端工具，幫助分析人員從存儲的海量歷史數(shù)據(jù)中獲取知識。對于攻擊場景關(guān)聯(lián)，常見的方法是基于關(guān)聯(lián)規(guī)則匹配攻擊場景。由于APT攻擊手段的復(fù)雜性，在實際環(huán)境中往往會因為報警事件的缺失導(dǎo)致無法進行完整攻擊路徑圖的匹配，進而導(dǎo)致建立APT場景失敗，為此要解決基于不完整攻擊路徑的攻擊場景匹配問題。對于多維數(shù)據(jù)可視化分析，要提供給分析人員一套能從地址、端口、協(xié)議類型等維度對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計展示的工具，并支持按照不同的粒度對數(shù)據(jù)進行鉆取，方便分析人員在大數(shù)據(jù)中定位可疑行為。
網(wǎng)頁題目：基于記憶的APT檢測原理系統(tǒng)框架
文章出自：http://www.dlmjj.cn/article/dposdss.html
