網絡安全問題日益突顯，隨著大數據、云計算、物聯網、人工智能等技術的飛速發展，我們面臨的網絡環境變得越來越復雜，應用系統不斷增多，API、組件、微服務等也變得越來越龐大。這種變化為網絡安全帶來了巨大挑戰，尤其是隨著信息技術和應用方式的不斷進步，我們不再僅面對個體英雄主義式的黑客，而是面臨著有組織、有規模的群狼式黑客團隊，這些團隊可能代表組織，也可能代表國家。他們的攻擊不再是孤膽式的英雄行為，而是高級、可持續性的威脅行為。

這篇文章將深入探討當前網絡安全面臨的挑戰，以及如何應對這些威脅。其中，我們將聚焦于異常行為分析這一關鍵領域，并介紹不同類型的安全基線分析方法，以提高網絡安全防御的效果。

1、網絡安全的新挑戰

隨著信息技術的迅猛發展，網絡攻擊已經從個體黑客行為演變為有組織、有計劃的群體行動。這些黑客團隊可能代表著企業、政府或其他組織，其攻擊手段日益先進，技術含量不斷提高。傳統的網絡安全防護手段已經顯得力不從心，規則和專家經驗的基礎上建立的防護措施無法適應當今高科技條件下的信息化作戰方式。

個人英雄主義式黑客越來越少，取而代之的是群狼式黑客團隊。這些團隊在攻擊時通常會經過詳細的信息偵察、武器開發，使用各種技術手段和社會工程學方法進行網絡攻擊。他們可能利用0day、1day、Nday漏洞，采用免殺、進程隱藏、內網橫移等技術手段。這種高級可持續性威脅行為對傳統的網絡安全防護構成了嚴峻挑戰。

2、面對挑戰的思考

為了有效應對這種高級可持續性威脅，必須改變網絡安全的作戰思維，采用非對稱作戰方式。傳統的網絡安全手段猶如機械化部隊，無法適應對手在信息化作戰中的靈活變化。我們需要更加靈活、智能的防御手段，而異常行為分析成為了應對這一挑戰的關鍵手段之一。

在網絡安全領域，異常行為分析是指對網絡中用戶、設備、系統、進程等各種實體行為進行監測和分析，通過發現與正常行為模式不符的行為，及時識別潛在的威脅并處置。而為了更加準確地進行異常行為分析，我們需要建立安全基線，以便檢測出偏離基線的異常行為。

3、基線分析方法

統計類的安全基線

統計類的安全基線是通過人工或程序對歷史數據進行統計和分析得出的。在這種方法中，我們會根據歷史數據的分布情況，設定一個正常的數值范圍，這個數據范圍可以是長期固定的也可以是動態計算的。當一段時間內的數值高于或低于這個正常范圍的百分之幾時，就標記為異常數值。這種方法適用于一些常規性的網絡行為，但對于復雜、變化頻繁的行為可能顯得力不從心。

序列類安全基線

由于任何行為都不是固定不變的，有長期的行為習慣，也有某段時間的行為習慣，因此可以通過序列類的安全基線更細化地分析。比如，用戶在不同場景、不同時間范圍內的行為差異，如瀏覽網頁路徑、下載文件路徑等用戶訪問序列分析或用戶遍歷分析等。通過對行為的時間先后順序和關聯進行分析，形成序列類的安全基線，從而更準確地識別異常行為。

機器學習類安全基線

機器學習是一種強大的工具，可用于實現安全基線。監督學習和無監督學習是兩種常見的機器學習方法。監督學習利用已知的標記數據進行訓練，而無監督學習則不需要標記數據，系統自行學習。常見的算法包括聚類、決策樹、支持向量機等。通過機器學習，我們可以更好地建立安全基線，從而識別異常行為。

深度學習類安全基線

深度學習是機器學習的一種分支，通過神經網絡模型進行學習。深度學習類安全基線采用深度學習算法，如卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)等。這些算法能夠更好地處理復雜的、非線性的關系，提高異常行為分析的準確性。

4、如何選擇基線分析

在實際產品開發中，選擇合適的基線分析方法是至關重要的。不同的業務場景和客戶需求可能需要不同的方法。對于每種行為，都需要進行業務建模，分析其特征和規律，選擇適當的基線分析方法。這樣才能更好地應對未知或隱蔽的高級可持續性威脅。

總體而言，基于統計的方法適用于常規性的行為，序列類和機器學習類方法適用于更為復雜和變化頻繁的場景，而深度學習類方法則更適用于處理非線性關系和復雜的數據結構。在實際應用中，可以根據客戶需求和業務場景的特點，靈活選擇和組合不同的基線分析方法，以提高網絡安全的水平。

結語

隨著網絡環境的復雜化和網絡威脅的不斷升級，我們需要不斷創新和進步，以更加智能和高效的方式應對網絡安全挑戰。異常行為分析作為網絡安全的重要組成部分，通過建立安全基線，能夠更準確地識別潛在威脅。選擇適當的基線分析方法，結合機器學習和深度學習等先進技術，將是未來網絡安全防御的關鍵。

在網絡安全領域，我們需要走在威脅之前，不僅要了解過去的攻擊手段，更要預測未來的威脅。通過不斷改進和創新，我們才能更好地保護網絡安全，確保數字世界的穩定和安全。