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電信企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)安全行為審計(jì)的探索與研究

2019-11-17 04:05李佳華彭雅
電腦知識(shí)與技術(shù) 2019年26期
關(guān)鍵詞:泄露行為審計(jì)

李佳華 彭雅

摘要:毋庸置疑,信息數(shù)據(jù)是企業(yè)核心業(yè)務(wù)開展過(guò)程中最具有戰(zhàn)略性的資產(chǎn),是企業(yè)構(gòu)建和發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵,這些信息需要被保護(hù)起來(lái),以防止競(jìng)爭(zhēng)者和其他非法者獲取。本文通過(guò)用戶對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)的行為軌跡進(jìn)行審計(jì),豐富的審計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源和分析規(guī)則算法模型,多維度的數(shù)據(jù)分析,使行為審計(jì)工作卓有成效,變被動(dòng)為主動(dòng),通過(guò)提前主動(dòng)預(yù)防式的工作,快速降低通訊信息詐騙涉案涉訴量。

關(guān)鍵詞:信息;審計(jì);行為;風(fēng)險(xiǎn);泄露

中圖分類號(hào):TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1009-3044(2019)26-0243-03

開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的DT時(shí)代,企業(yè)積累起來(lái)的海量數(shù)據(jù)成了不可或缺的寶貴資產(chǎn),以數(shù)據(jù)進(jìn)行決策,以數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值變現(xiàn),運(yùn)用海量數(shù)據(jù)來(lái)分析業(yè)務(wù)、客戶行為和供用鏈,以此制定戰(zhàn)略的能力,成為企業(yè)增強(qiáng)洞察力、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)持續(xù)發(fā)展的重要武器。

然而,企業(yè)信息數(shù)據(jù)觸點(diǎn)多,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)生態(tài)環(huán)節(jié)平臺(tái)、接口、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)、終端等都可能流轉(zhuǎn)和存放數(shù)據(jù)信息,海量的數(shù)據(jù)和日志缺乏針對(duì)性防護(hù)手段,應(yīng)用、終端、網(wǎng)絡(luò)等前臺(tái)出口無(wú)有效審計(jì)方式,發(fā)生了數(shù)據(jù)泄露事件后,無(wú)法形成安全事件,也無(wú)法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、溯源、責(zé)任到人。因此,針對(duì)各種泄露途徑,對(duì)異常用戶進(jìn)行偵測(cè)、發(fā)現(xiàn)和告警,便成為當(dāng)務(wù)之急。為有效解決企業(yè)大數(shù)據(jù)安全問(wèn)題,需要構(gòu)建一套基于應(yīng)用系統(tǒng)的業(yè)務(wù)行為審計(jì)平臺(tái),對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和用戶進(jìn)行監(jiān)控審計(jì),及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露行為,同時(shí)也解決人工安全監(jiān)管的低效、耗時(shí)、審計(jì)面狹窄等痛點(diǎn)。

1 審計(jì)目標(biāo)

1.1 信息泄漏可溯源

對(duì)敏感信息全生命周期(生成、存儲(chǔ)、使用、共享、銷毀)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,當(dāng)發(fā)生敏感信息泄露時(shí),能夠?qū)π孤缎畔⑦M(jìn)行溯源(能夠還原出什么時(shí)間、什么人、在什么地方、通過(guò)什么方式泄露了什么數(shù)據(jù)),并自動(dòng)固定證據(jù)。

1.2 異常操作可實(shí)時(shí)監(jiān)控并處理

對(duì)賬號(hào)、行為、時(shí)段、操作等異常行為可實(shí)時(shí)審計(jì)、監(jiān)控和分析;對(duì)經(jīng)梳理確定的違規(guī)操作可預(yù)警并處理。

1.3 賬號(hào)權(quán)限可管可控

從員工崗位與賬號(hào)、權(quán)限制度設(shè)計(jì),系統(tǒng)賬號(hào)及權(quán)限的管理與執(zhí)行落地,及時(shí)審計(jì)、監(jiān)控和發(fā)現(xiàn)賬號(hào)共用、未實(shí)名、高危越權(quán);非涉敏賬號(hào)對(duì)敏感數(shù)據(jù)操作未脫敏隔離等違規(guī)問(wèn)題,及時(shí)審計(jì)和監(jiān)控賬號(hào)權(quán)限的申請(qǐng)及變更流程和實(shí)際賬號(hào)權(quán)限開通情況不符等違規(guī)情況。

需要辨識(shí)所有用戶及系統(tǒng)管理員的真實(shí)身份,完整記錄包含應(yīng)用系統(tǒng)用戶及數(shù)據(jù)庫(kù)管理員等所有用戶的數(shù)據(jù)使用行為痕跡,協(xié)助IT系統(tǒng)做好「人事時(shí)地物」5W證據(jù)保存,達(dá)到應(yīng)用關(guān)聯(lián)審計(jì)的目的。在不更改或少更改應(yīng)用系統(tǒng)及不影響數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)性能的前提下,提供數(shù)據(jù)庫(kù)全程自動(dòng)化審計(jì)、追蹤和保護(hù),達(dá)到信息審計(jì)的層層防護(hù)與交互監(jiān)控。

2 信息安全審計(jì)——業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析

2.1 信息泄露場(chǎng)景分析

1)敏感信息

個(gè)人用戶信息:如身份證、手機(jī)、郵箱、住址等;

商機(jī)信息:寬帶到期續(xù)費(fèi)、合約到期續(xù)費(fèi)、月度鎖定寬帶計(jì)費(fèi)用戶續(xù)費(fèi);

企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)信息:月度寬帶高風(fēng)險(xiǎn)流失、營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)超轄區(qū)經(jīng)營(yíng)、高危賬號(hào)權(quán)限;

資金類信息:風(fēng)險(xiǎn)預(yù)存金、傭金、一次性費(fèi)用等。

2)泄露途徑

2.2 異常操作場(chǎng)景分析

異常操作是指對(duì)前臺(tái)應(yīng)用、后臺(tái)指令集、接口流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)、終端輸出數(shù)據(jù)等,按照關(guān)鍵命令、關(guān)鍵賬號(hào)、關(guān)鍵參數(shù)、關(guān)鍵數(shù)據(jù)操作等,進(jìn)行實(shí)時(shí)審計(jì)、監(jiān)控和分析,及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常時(shí)間、異常IP登錄、異常賬號(hào)變更、異常敏感信息變更及查詢等違規(guī)操作,并預(yù)警和處理。

1)對(duì)敏感信息進(jìn)行大量、高頻的操作。

例如:高頻率連續(xù)輸單、高頻率查詢敏感信息、高頻率更改業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、高頻積分調(diào)整、高頻積分兌換等操作。例如:BSS受理中心查詢客戶信息。

2)對(duì)非營(yíng)業(yè)時(shí)段、非工作時(shí)段進(jìn)行敏感信息查詢、更改、刪除等操作。

例如:批量業(yè)務(wù)查詢、批量客戶信息查詢。 在非工作時(shí)間對(duì)網(wǎng)格、EDC、BSS受理中心等系統(tǒng)進(jìn)行敏感信息查詢、導(dǎo)出等操作。

3)在未經(jīng)授權(quán)從前臺(tái)或后臺(tái)導(dǎo)出敏感信息(涉及敏感信息的數(shù)據(jù)文件、報(bào)表、表單等)、導(dǎo)出敏感信息超過(guò)授權(quán)范圍等異常行為;例如:從網(wǎng)格和EDC系統(tǒng)導(dǎo)出寬帶續(xù)費(fèi)情況日?qǐng)?bào)等。

4)非正常授權(quán)、非正常區(qū)域等超出常規(guī)和歷史的異常業(yè)務(wù)場(chǎng)景。例如:營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)超轄區(qū)范圍進(jìn)行寬帶到期續(xù)費(fèi)、移動(dòng)合約到期續(xù)費(fèi),風(fēng)險(xiǎn)預(yù)存金套取、一次性費(fèi)用轉(zhuǎn)出、套取傭金等。

5)通過(guò)對(duì)VPN數(shù)據(jù)中的IP、時(shí)間、用戶名等緯度,重點(diǎn)發(fā)現(xiàn)對(duì)VPN賬戶暴力破解、異常登錄等異常行為。防止外部攻擊和信息泄露到外網(wǎng)。

2.3 賬號(hào)權(quán)限場(chǎng)景分析

賬號(hào)權(quán)限異常是指賬號(hào)借用、賬號(hào)共用、賬號(hào)未實(shí)名制、特殊權(quán)限非授權(quán)使用、賬號(hào)權(quán)限未審批、低權(quán)限賬號(hào)訪問(wèn)高權(quán)限業(yè)務(wù)、賬號(hào)長(zhǎng)期未使用突然使用、同一賬號(hào)同時(shí)段多IP登錄、同IP多賬號(hào)登錄、賬號(hào)繞行、賬號(hào)復(fù)用行為等異常行為。

1)同一賬號(hào)多IP地址登錄,存在一人賬號(hào)被多人使用。如IT系統(tǒng)前端超級(jí)管理員賬號(hào)(高危權(quán)限)在一周共有近40個(gè)IP地址登陸系統(tǒng),部分IP地址為同網(wǎng)段IP,存在一人賬號(hào)多人使用的問(wèn)題。

2)賬號(hào)信息未完整記錄姓名、身份證、工作單位、崗位、手機(jī)等相關(guān)信息。

3)IT系統(tǒng)未對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)操作(如指批量導(dǎo)入、導(dǎo)出、查詢、修改、刪除等操作)未管理到位,存在普通權(quán)限操作人員濫用高危權(quán)限違規(guī)獲取、篡改數(shù)據(jù),且未完整留痕,泄漏數(shù)據(jù)等風(fēng)險(xiǎn).如普通營(yíng)業(yè)員(原無(wú)查看敏感信息權(quán)限),頻繁免密查看敏感信息。

4)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)操作(如指批量導(dǎo)入、導(dǎo)出、查詢、修改、刪除等操作)未進(jìn)行留痕和審計(jì)稽核。如未對(duì)批量拆機(jī)、批量受理等操作進(jìn)行操作后留痕稽核。

5)臨時(shí)性批量信息數(shù)據(jù)傳遞過(guò)程沒(méi)有進(jìn)行加密、脫敏處理,使用過(guò)程未進(jìn)行防打印或使用人水印等安全措施,保存過(guò)程未對(duì)數(shù)據(jù)文件設(shè)置使用有效期限制。存在數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險(xiǎn)。

6)IT系統(tǒng)未完整記錄前端應(yīng)用賬號(hào)登錄、查詢、導(dǎo)出等日志,未進(jìn)行相關(guān)審計(jì)。如僅記錄登錄日志,無(wú)批量數(shù)據(jù)導(dǎo)出日志。

7)非正常授權(quán)高危賬號(hào),超常規(guī)操作。如系統(tǒng)未對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)操作(如指批量導(dǎo)入、導(dǎo)出、查詢、修改、刪除等操作)未進(jìn)行審批。如對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)表進(jìn)行手工數(shù)據(jù)更新、數(shù)據(jù)刪除操作未進(jìn)行操作前審批與操作后稽核流程。

8)臨時(shí)性事項(xiàng)開通的各類賬號(hào)未及時(shí)關(guān)閉,長(zhǎng)期未登陸未使用的賬號(hào)未注銷。

3 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)采用主流的大數(shù)據(jù)混合平臺(tái)架構(gòu),主要包括:數(shù)據(jù)源系統(tǒng)、數(shù)據(jù)獲取層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層以及上層應(yīng)用層和訪問(wèn)接口層。自動(dòng)化審計(jì)可基于日志、流量分析等,常用日志需通過(guò)采集、處理(格式規(guī)范化,以及分類、過(guò)濾,歸并等)、存儲(chǔ)、分析展現(xiàn)實(shí)現(xiàn)。 日志不完善部分,可補(bǔ)充流量分析。

3.2 數(shù)據(jù)采集

3.2.1日志采集

數(shù)據(jù)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)的種類多樣性以及量大、快速實(shí)時(shí)性,涉及的部分有網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、主機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)以及一些中間件等,必須先進(jìn)行日志的規(guī)范化,將日志按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)分類,并根據(jù)相關(guān)先驗(yàn)規(guī)則進(jìn)行過(guò)濾,然后歸并處理,最后將日志存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā),提供上分進(jìn)行自動(dòng)化日志分析,并展示輸出相應(yīng)的日志審計(jì)報(bào)表。

審計(jì)平臺(tái)將大量采集日志,通過(guò)對(duì)異常行為特征建立場(chǎng)景模型,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)算法對(duì)行為進(jìn)行分析,輸出告警事件等一系列分析結(jié)果。

3.2.2 流量采集

由應(yīng)用協(xié)議采集探針、元數(shù)據(jù)采集器及應(yīng)用威脅分析增強(qiáng)功能模塊三部分組成:

應(yīng)用協(xié)議采集探針:針對(duì)指定應(yīng)用協(xié)議提供解析及分發(fā)功能,一方面與元數(shù)據(jù)采集器聯(lián)動(dòng),實(shí)現(xiàn)原始流量數(shù)據(jù)采集及解析存儲(chǔ)功能,另一方面可共享鏡像其他安全類設(shè)備進(jìn)行后續(xù)分析;

元數(shù)據(jù)采集器:與應(yīng)用協(xié)議采集探針聯(lián)動(dòng),采集解析后的指定協(xié)議原始鏡像數(shù)據(jù),完成流量數(shù)據(jù)深度解析工作,并提供大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)共享接口;

應(yīng)用威脅分析增強(qiáng)功能模塊:與元數(shù)據(jù)采集器聯(lián)動(dòng),針對(duì)會(huì)話日志、HTTP日志及DNS日志進(jìn)行深度分析,提供針隱蔽通信監(jiān)測(cè)、設(shè)備行為基線、異常訪問(wèn)流量監(jiān)測(cè)等安全事件的深度威脅分析能力。

3.3 系統(tǒng)層級(jí)

對(duì)各類安全數(shù)據(jù)的采集、處理、匯聚、存儲(chǔ)、檢索能力,并向上提供數(shù)據(jù)展現(xiàn)。

采集、處理: 不同數(shù)據(jù)源,因格式的不一致、不完整等問(wèn)題,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和加工、過(guò)濾、清洗和存儲(chǔ)。

分析:可采用分析引擎、分析場(chǎng)景、分析輸出的分別定義,依據(jù)不同安全場(chǎng)景需求進(jìn)行分析檢測(cè)。

匯聚展現(xiàn):將分析、處理、整合的數(shù)據(jù)根據(jù)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求進(jìn)行可視化的呈現(xiàn),同時(shí)提供智能搜索、審計(jì)、監(jiān)控等所需數(shù)據(jù)。

3.4技術(shù)要點(diǎn)

3.4.1高性能機(jī)器學(xué)習(xí)

專門構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)算法產(chǎn)生較少的誤報(bào)提供廣泛的覆蓋并產(chǎn)生高度可信的結(jié)果,這有助于事件響應(yīng)和尋找威脅。

3.4.2異常抑制與評(píng)分

通過(guò)應(yīng)用自定義分?jǐn)?shù)確定檢測(cè)到異常的優(yōu)先級(jí),并抑制觸發(fā)的異常,以獲得更高的保真度威脅。

3.4.3上下文感知技術(shù)

對(duì)用戶、終端、文件、應(yīng)用和其他實(shí)體構(gòu)建上下文的接口。以用戶上下文的組件為核心實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)或關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)行為分析和異常檢測(cè)等功能。

3.4.4多維度行為基線

以部門、個(gè)人、資產(chǎn)、資產(chǎn)群等為單位建立多維度行為基線,關(guān)聯(lián)用戶與資產(chǎn)的行為,用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和預(yù)定義規(guī)則找出嚴(yán)重偏離基線的異常行為。

3.4.5風(fēng)險(xiǎn)行為回溯

提供基于用戶的調(diào)查分析工具,全面掌握用戶信息和行為軌跡,讓異常用戶無(wú)所遁形。

4 結(jié)束語(yǔ)

開展業(yè)務(wù)系統(tǒng)操作行為審計(jì),對(duì)違規(guī)行為進(jìn)行調(diào)查取證,追根溯源。滿足企業(yè)內(nèi)部審計(jì)要求以及法律政策監(jiān)管的合規(guī)性要求。根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景、不同的分析方法選取不同的挖掘算法,識(shí)別違規(guī)的業(yè)務(wù)操作。利用大數(shù)據(jù)技術(shù),提高違規(guī)行為識(shí)別的精準(zhǔn)度。圍繞風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知,指導(dǎo)安全審計(jì)工作方向。

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【通聯(lián)編輯:唐一東】

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