利用網絡流量分析來提高網絡安全的可視性

　　多年來，安全專家一直在爭論究竟是外部人員還是內部人員帶來更大的風險。如今，這種辯論已經沒有實際意義：因為網絡界限已經模糊化，威脅正無處不在。

　　例如，內部人員可能在家里辦公或遠程辦公;員工可能需要利用BYOD;業(yè)務合作伙伴和銷售人員經常需要訪問云中關鍵任務服務。現(xiàn)在企業(yè)比以往任何時候都更難了解在給定的時間內誰在網絡上，以及有多少設備在訪問服務、系統(tǒng)和數據。企業(yè)正在逐漸失去對網絡的控制，而攻擊者則在研究這些新技術，并利用它們來繞過傳統(tǒng)防御。

　　為了克服這些安全隱患，并獲得更好的可視性來確定誰在使用網絡，安全專家紛紛轉向網絡流量分析來提高網絡安全的可視性。

　　網絡安全可視性超越傳統(tǒng)防御的范圍

　　上面提到的情況強調了企業(yè)應該超越傳統(tǒng)安全技術的范圍，實時研究更大環(huán)境的安全性。企業(yè)不應該在攻擊發(fā)生后才阻止攻擊，而是在攻擊發(fā)生時檢測攻擊，觀察網絡流量能夠為企業(yè)提供更好的網絡可視性和對惡意事件更快的檢測。網絡流量是分析IP、TCP、UDP以及與信息源、目標端口和IP地址相關的其他header信息。這種網絡流量分析工作需要網絡安全管理人員進行戰(zhàn)略性的轉變，構建對整個網絡基礎設施的全面視角。

　　然而，這種轉變受到人員和技術的制約。在人員方面，大多數企業(yè)已經被迫轉變?yōu)樯倩ㄥX多辦事。設計安全系統(tǒng)架構、抵御高級攻擊以及識別和緩解入侵等工作要求熟練的安全工作人員，而很多企業(yè)找不到或者負擔不起這種人才。與此同時，安全企業(yè)通常嚴重依賴于數據泄露防護DLP和企業(yè)權限管理ERM等產品來檢測安全違規(guī)情況。雖然這些技術能夠發(fā)揮一定作用，但它們并不是萬能的，企業(yè)需要采取一種新的方法。

　　網絡流量分析：三管齊下

　　強調網絡流量分析的新計劃：檢測、精煉和分析數據流三管齊下。它利用多個內部和外部信息來源，并實時處理數據來檢測威脅。這里關鍵是使用已經部署的可用的現(xiàn)有網絡基礎設施。

　　流量分析對網絡中流量的移動情況提供了一個不同的視角。它能夠分析在給定的度量內一個事件的發(fā)生頻率。例如，在周末的凌晨至凌晨2點，包含加密.zip文件的流量離開網絡并發(fā)往亞洲的頻率?通過流量分析工具，安全專家可以近乎實時查看這種類型的用戶活動。

　　對流經現(xiàn)代網絡的大量數據進行精煉需要能夠聚合和關聯(lián)數據的工具。思科公司是在市場上推出這種技術的首批供應商之一。很多其他供應商也相繼加入了這個領域，包括Vitria、Riverbed和ArborNetworks。對于預算緊張的企業(yè)，則可以考慮Softflowd和FlowScan等開源工具。你可以在networkuptime網站找到這些工具。

　　通過使用標準，能讓這些對實時數據的分析變得更簡單，例如NetFlow標準--由思科開發(fā)而后成為了行業(yè)標準。有了標準，企業(yè)可以采用通用格式，從而挑選適合的分析工具。流量聚合和數據輸出的標準是由IETF來處理的，而企業(yè)可以選擇的日志分析工具包括LogRhythm、Nagios和Splunk。企業(yè)有太多數據需要管理，這成了一個問題，但云計算可以幫忙。云計算允許用戶根據需求的增加來擴展，這樣使他們幾乎可以瞬時創(chuàng)建虛擬服務器來滿足需求。

　　網絡流量分析：不是一朝一夕的解決方案

　　很顯然，防病毒技術等傳統(tǒng)抵御方法已經無法抵御零日攻擊和高級持續(xù)威脅。現(xiàn)在，網絡流量分析為我們提供了一個令人信服的選擇，但整個行業(yè)遷移到這一模式還將需要時間。

　　網絡流量分析需要企業(yè)付出一些努力以及安排培訓，特別是第一次部署的時候;安全專業(yè)人員可能不知道他們需要尋找什么，因此自然需要一個學習曲線來培養(yǎng)他們尋找異常的能力。另外，還需要專門的網絡分析工具，而這需要投入資金來部署。此外，模式轉變并不容易，它們不是受思維方式的驅動，而是受變革的推動。

　　轉移到網絡流量分析需要先奠定一定的基礎。首先應該與高級管理人員協(xié)商，向他們解釋部署NetFlow如何實現(xiàn)“雙贏”的局面—它支持廣泛的企業(yè)用途。如果你是代表安全部門，可以聯(lián)合網絡團隊，因為他們對路由器和交換機有直接控制權，讓他們加入你的陣營非常重要。你還將需要確認現(xiàn)有設備支持網絡流量，以及未來采購滿足你的預計需求。

　　從戰(zhàn)略上來看，大多數企業(yè)已經落后于高級攻擊的能力，而網絡流量分析是恢復這一平衡的重要一步。

來源：CCTIME飛象網

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