多维安全漏洞治理提升数据信息资产安全.pdf

【多维安全漏洞治理提升数据信息资产安全】的解决方案主要针对当前安全管理中面临的挑战，如信息维度多、数据种类繁杂、依赖人工处理及数据关联度不高等问题。该方案旨在构建一个高效、自动化且全面的资产威胁管理系统，以确保数据信息资产的安全。 高价值的CMDB（Configuration Management Database）是整个方案的基础。CMDB不仅包含逻辑对象，如基础架构、业务服务、应用系统、软件实例等，还涵盖了从服务器、网络设备到安全设备、存储设备等各个层面的详细信息。通过逻辑分层，可以更清晰地了解和管理整个IT环境。 为了实现多平台信息的融合，方案采用了实时数据和静态数据的结合。例如，使用MYSQL作为静态基础数据库，结合威胁情报、Tenable SCCV、绿盟扫描器等工具，通过API接口集成各种安全系统的数据。此外，利用kafka分布式订阅系统和Elasticsearch搜索引擎，构建实时数据环境，以便快速响应和处理安全事件。 数据可视化是关键，通过Kibana及其开源插件sentinl、vega，可以直观地展示和分析数据，帮助决策者迅速理解安全态势。Python脚本用于中间处理，完成数据关联和信息转换，提高自动化水平。 在漏洞管理方面，方案通过对比漏洞库的每周快照，持续监测漏洞变化，并自动化得出修复情况。当发现新的设备信息时，会通过ITIL上线流程接口自动下发扫描任务。结合CMDB中的资产信息，通知安全负责人进行工单处理，形成闭环的漏洞管理流程。 实时威胁发现是另一大亮点。安全日志被集中到ES（Elasticsearch）中，通过Sentinl配置实时告警规则，提取关键信息进行关联分析，并在Kibana UI上实时展示结果。威胁情报的关联进一步增强了威胁响应能力。 每日报告和汇总信息是方案的日常运营部分。通过对ESindex中的数据进行分类统计，生成日报，发送给安全负责人，同时利用威胁情报进行归档和信息检索，以便后续分析和决策。 未来展望中，该方案期望不断完善CMDB内容，构建基于多维度的资产风险图谱，进一步提升管理效率，节省安全人力，并实现自动化和智能化的运维，以增强安全发现和响应能力。 总结来说，这个解决方案通过构建高价值的CMDB、实现多平台信息融合、自动化漏洞管理和实时威胁发现，显著提升了数据信息资产的安全性，降低了安全管理的复杂性和成本。同时，其未来的优化方向也展示了在信息安全领域中持续改进和智能化的趋势。