安全态势感知采集哪些数据

安全态势感知系统作为网络安全防御体系的核心组成部分，其核心价值在于通过全面、动态的数据采集与分析，实现对网络安全威胁的实时监测、精准识别与有效响应，要构建高效的安全态势感知能力，首先需要明确采集哪些关键数据，这些数据如同人体的“神经末梢”，共同构成对网络安全态势的立体化感知网络，以下从数据来源、数据类型及数据价值三个维度,详细阐述安全态势感知系统需要采集的核心数据。

网络层数据：基础流量与通信行为的全面洞察

网络层数据是安全态势感知的基石，反映了信息系统的“血液循环”状态，采集网络层数据主要围绕网络流量、设备状态及通信协议展开,具体包括：

1. 网络流量数据：通过在网络出口、核心交换机等关键节点部署流量探针，采集原始网络流量数据，包括源IP、目的IP、端口号、协议类型、传输字节数、数据包数量等基础信息，需对流量进行深度包检测（DPI），解析应用层协议内容（如HTTP、DNS、FTP、SMTP等），识别异常访问模式，如大规模数据传输、异常端口扫描、可疑域名解析等。
2. 网络设备日志：采集路由器、交换机、防火墙、负载均衡器等网络设备的运行日志和事件日志，包括设备启动/关闭、配置变更、端口状态变化、访问控制列表（ACL）匹配记录、DDoS攻击告警等，这些数据可用于分析网络拓扑变化、设备异常行为及潜在的网络攻击路径。
3. 网络通信元数据：记录网络连接的建立、传输和终止过程，如会话标识、连接时长、传输速率、数据流向等，通过对元数据的关联分析，可发现隐蔽的网络通道、异常通信频率（如短时间内高频连接）及疑似C&C（命令与控制）服务器的通信行为。

终端层数据：主机活动与用户行为的深度监控

终端是网络攻击的主要入口和落脚点，终端层数据的采集对于检测恶意代码、内部威胁及异常用户行为至关重要,主要包括：

1. 主机系统日志：采集操作系统的安全日志、系统日志、应用程序日志，涵盖用户登录/登录记录（包括登录时间、IP地址、用户名、登录方式）、进程创建与终止、服务启动与停止、权限变更、文件访问与修改等事件，Windows系统的Event Log、Linux系统的syslog及auditd日志,均为关键数据源。
2. 终端进程与模块信息：实时监控终端运行的进程列表、进程属性（如进程ID、父进程、启动路径、命令行参数）、动态链接模块（DLL）加载情况，以及进程的网络连接行为，通过分析进程的父子关系和模块依赖，可识别恶意进程的伪装、注入及持久化行为。
3. 终端文件与注册表信息：采集系统关键目录（如系统目录、启动目录、临时目录）的文件变化信息（文件创建、修改、删除、重命名），以及Windows注册表的敏感键值修改记录，结合文件哈希值（如MD5、SHA-1、SHA-256）比对,可快速发现恶意软件样本及可疑文件篡改行为。
4. 终端防护软件日志：集成终端防病毒（EDR）、终端检测与响应（EDR）等安全工具的告警日志，包括病毒查杀记录、恶意代码拦截、异常行为检测（如注册表篡改、敏感操作尝试）等,作为终端安全事件的重要补充。

应用层数据：业务系统与数据交互的精准识别

应用层直接承载业务逻辑，是数据泄露和业务攻击的高发区域，应用层数据的采集需聚焦于业务系统、Web应用及数据库的交互行为：

1. Web访问日志：采集Web服务器的访问日志（如Apache、Nginx的access_log）和应用服务器的日志（如Tomcat、JBoss的catalina.out），记录HTTP请求的URL、方法（GET/POST）、请求头、客户端IP、User-Agent、响应状态码、响应时间等信息，通过分析日志，可识别SQL注入、XSS跨站脚本、Webshell上传、目录遍历等Web攻击行为。
2. 应用程序日志：采集业务应用系统自身的运行日志，包括用户操作日志、交易记录、错误日志、异常抛出记录等，电商系统的下单日志、支付系统的交易流水日志、企业管理系统的权限审批日志，这些数据可用于检测业务逻辑漏洞、内部违规操作及数据异常流转。
3. 数据库操作日志：开启并采集数据库的审计日志（如Oracle的Audit、MySQL的General Query Log、SQL Server的Default Trace），记录数据库的登录、查询、修改、删除、备份等操作，特别是对敏感数据表（如用户信息、财务数据）的高频访问、批量导出及异常SQL语句的执行,可有效防范数据泄露和破坏行为。

安全设备数据：威胁情报与告警信息的集中汇聚

安全设备是网络安全的第一道防线，其产生的告警数据和日志是感知威胁的直接来源,需采集的安全设备数据包括：

1. 防火墙/IPS日志：采集防火墙的访问控制日志（允许/拒绝的连接记录）和入侵防御系统（IPS）的攻击检测日志，包括攻击类型、攻击特征、威胁等级、源/目的IP、端口号等信息,用于分析网络层和应用层的攻击行为。
2. WAF日志：采集Web应用防火墙（WAF）的拦截日志，记录被拦截的HTTP请求、攻击类型（如SQL注入、XSS、CC攻击）及攻击来源,为Web应用防护提供精准数据支撑。
3. 威胁情报数据：整合外部威胁情报源（如恶意IP地址、域名、URL、文件哈希值、攻击团伙特征）和内部威胁情报（基于历史事件分析生成的威胁模型），通过关联分析，提升对未知威胁和高级持续性威胁（APT）的检测能力。

其他辅助数据：上下文信息与资产管理的全面支撑

为提升态势感知的准确性和上下文关联能力,还需采集以下辅助数据：

1. 资产信息：包括网络设备、服务器、终端、应用系统、数据库等IT资产的详细信息（如资产名称、IP地址、MAC地址、操作系统、所属部门、责任人等），为事件溯源、影响范围评估提供基础。
2. 用户身份信息：集成企业统一身份认证系统（如LDAP、AD、IAM）的用户信息、角色权限、组织架构等数据，结合用户行为分析（UEBA），识别异常登录、权限滥用等内部威胁。
3. 物理环境数据：采集机房的温湿度、电力供应、门禁系统等物理安全数据,防范因物理环境异常导致的系统中断或安全事件。

安全态势感知系统的数据采集是一个多维度、多来源的立体化过程，需通过网络层、终端层、应用层、安全设备及辅助数据的全面覆盖，构建“点-线-面”结合的数据采集体系，在采集过程中，需注重数据的实时性、完整性和关联性，并通过数据清洗、 normalization、去重等预处理手段，确保后续分析的有效性，只有基于全面、准确的数据，安全态势感知系统才能真正实现对网络安全威胁的“看得清、辨得准、防得住”,为企业的数字化转型保驾护航。