网络安全数据可视化概述全文共6页,当前为第1页。网络安全数据可视化概述全文共6页,当前为第1页。网络安全数据可视化概述 网络安全数据可视化概述全文共6页,当前为第1页。 网络安全数据可视化概述全文共6页,当前为第1页。 随着网络通信技术的进步,飞速发展的网络应用对网络安全提出了很高的要求.一直以来,各种网络监控设备采集的大量日志数据是人们掌握网络状态和识别网络入侵的主要信息来源.网络安全分析人员在处理网络安全问题时,首先通过分析相应的数据来了解网络状态和发现异常现象,然后对异常事件的特征以及对网络的影响进行综合诊断,最后采取对应的响应措施.然而,随着网络安全需求的不断提升,网络安全分析人员在分析网络安全数据时遇到了很多新的困难: 1)异构的数据源和持续增长的数据量给分析人员带来了繁重的认知负担; 2)新攻击类型的出现和攻击复杂度的提高,使得很多传统的数据分析方法不再有效; 3)大量漏报和误报是一些自动化异常检测系统的弊病; 4)侧重于局部异常分析的传统思路,使得分析人员很难掌握宏观网络态势.如何帮助网络安全分析人员更高效地分析网络安全数据,已成为网络安全领域一个十分重要而且迫切的问题. 在解决网络安全问题的过程中,人的认知和判断能力始终处于主导地位,一个能帮助人们更好地分析网络安全数据的实用办法就是将数据以图形图像的方式表现出来,并提供友好的交互手段,建立人与数据之间的图像通信,借助人们的视觉处理能力观察网络安全数据中隐含的信息,以进一步提高分析人员的感知、分析和理解网络安全问题网络安全数据可视化概述全文共6页,当前为第2页。网络安全数据可视化概述全文共6页,当前为第2页。的能力.因此,许多学者提出将可视化技术引入到网络安全研究领域中来,并逐步形成了网络安全可视化这一新的交叉研究领域. 早在1995年Becker等就提出对网络流量状况进行可视化,之后Girardind等在1998年曾使用多种可视化技术来分析防火墙日志记录.从2004年开始举办的国际网络安全可视化年会[6](visualization for cyber security,VizSec),标志着该领域的正式建立,并且在2004~2006年集中涌现了一批高质量的研究成果,如图1所示.从2011年开始,国际可视分析挑战赛[7](VAST challenge)连续3年都采用了网络安全数据作为竞赛题目,推动着该领域呈现出一个新研究热潮.国内网络安全可视化的研究起步相对较晚,哈尔滨工程大学、天津大学、北京邮电大学、吉林大学、北京大学和中南大学等研究机构的一些团队已开展了相关研究.经过十多年的发展,在网络安全可视化领域,学者们提出了许多新颖的可视化设计,并开发了诸多实用的交互式可视分析工具,这也为传统的网络安全研究方法和分析人员的工作方式注入了新的活力: 1)分析人员的认知负担得以减轻; 2)异常检测和特征分析变得更为直观; 3)人们可以更自主地探索事件关联和复杂攻击模式,甚至发现新的攻击类型; 4)网络安全态势的察觉和理解效率得以提高. 本文首先介绍网络安全分析人员需要处理的各种网络安全数据源,并重点从网络安全问题和网络安全可视化方法这2个角度,对已有研网络安全数据可视化概述全文共6页,当前为第3页。网络安全数据可视化概述全文共6页,当前为第3页。究成果进行了系统的梳理,最后对网络安全可视化的发展趋势进行了展望. 1 网络安全数据介绍 网络安全分析人员需要处理的网络安全数据种类非常多,其中最重要数据源来自各种网络监控设备.根据位于不同逻辑层次和不同物理位置的各种网络监控设备所采集信息的特点,可以将网络监控数据分3类:流量监控数据、状态监控数据和事件监控数据,流量监控数据主要来自包级和流级2个采集层次.包级的流量监控会记录每个数据包的TCP?IP包头信息和载荷内容;流级的流量监控会将一次网络会话的数据流聚合起来,只记录会话信息的方式数据量更小,也更加易于理解和管理.状态监控数据是指网络中各种软硬件资源的运行状态信息,如CPU 利用率、网络吞吐率、邮件服务是否正常等等,它们可以通过SNMP协议或者通过安装一些专业的状态监控产品获得.事件监控数据又分为异常检测日志和日常操作记录.异常检测日志主要来自自动化的网络防御设备产生的报警事件,如防火墙和入侵检测系统,它们是以流量数据、状态数据等原始监控数据为基础,通过规则匹配和算法处理生成.日常操作记录来自各种网络服务和应用在运行过程中获取的用户操作信息,如管理服务器的用户登陆记录、域名服务器的域名解析请求记录等等.另外,也可以将网络漏洞扫描数据和通过蜜罐获取的攻击者信息看作事件监控数据.网络安全分析人员在日常工作中还需要面对一些非监控型网络安全数据,如防火墙配置文件、网络路由表、病毒样本等.针对这些数据的可视化可以为分析人网络安全数据
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