安全分析調(diào)研報(bào)告
在學(xué)習(xí)、工作生活中，報(bào)告使用的頻率越來越高，我們在寫報(bào)告的時(shí)候要避免篇幅過長。一聽到寫報(bào)告就拖延癥懶癌齊復(fù)發(fā)？以下是小編幫大家整理的安全分析調(diào)研報(bào)告，歡迎大家分享。
20xx年10月份，緊接著20xx年度日志管理調(diào)研報(bào)告（log management survey），sans又發(fā)布了20xx年度的安全分析與智能調(diào)研報(bào)告（analytics and intelligence survey 20xx）。
sans認(rèn)為，安全分析與日志管理逐漸分開了，當(dāng)下主流的siem/安管平臺(tái)廠商將目光更多地聚焦到了安全分析和安全智能上，以實(shí)現(xiàn)所謂的下一代siem/安管平臺(tái)。而安全分析和安全智能則跟bda（大數(shù)據(jù)分析）更加密切相關(guān)。
sans對安全智能的定義采納了gartner的定義。而安全智能（security intelligence）這個(gè)詞的最早定義就來自于gartner的fellow——約瑟夫。費(fèi)曼（20xx年的報(bào)告——《準(zhǔn)備企業(yè)安全智能的興起》）。這，在20xx年的日志分析調(diào)查報(bào)告中明確指出來了：企業(yè)安全智能包括對企業(yè)的it系統(tǒng)中所有跟安全相關(guān)的數(shù)據(jù)的收集，以及安全團(tuán)隊(duì)的知識(shí)和技能的運(yùn)用，從而達(dá)成風(fēng)險(xiǎn)消減的目的。
今年，sans對安全分析（security analytics，或者叫安全數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析）給出了一個(gè)自己的定義：
近年來，勞動(dòng)密集型企業(yè)的生產(chǎn)車間、倉庫等火災(zāi)頻繁發(fā)生，使國家和人民群眾生命財(cái)產(chǎn)遭受重大損失，形勢十分嚴(yán)峻。如何抓好勞動(dòng)密集型企業(yè)的消防安全工作，是擺在我們面前的一個(gè)重要課題。
the discovery（through various analysis techniques）and communication（such as through visualization）of meaningful patterns or intelligence in data。對數(shù)據(jù)中有意義的模式或者情報(bào)（通過多種分析技術(shù)）進(jìn)行發(fā)現(xiàn)和溝通（例如通過可視化方式）
sans還追溯了一下安全分析的起源，其實(shí)早在1986年就正式出現(xiàn)了。從最早的ids，到后來的siem，再到現(xiàn)在的安全智能，形成了一條安全分析的發(fā)展時(shí)間線。
關(guān)于安全智能，sans做了一個(gè)腳注，就是安全智能不是自動(dòng)化的機(jī)器智能，還需要訓(xùn)練有素安全分析師的參與。
從業(yè)人員素質(zhì)低，技術(shù)力量薄弱，效率低下，不具備市場競爭能力，產(chǎn)品質(zhì)量保證能力嚴(yán)重不足，給食品安全帶來嚴(yán)重的安全隱患。
報(bào)告中，sans還給威脅情報(bào)下了一個(gè)定義：threat intelligence is the set of data collected，assessed and applied regarding security threats，malicious actors，exploits，malware，vulnerabilities and compromise indicators。
注：安全智能跟安全/威脅情報(bào)中都有一個(gè)相同的英文intelligence，但是含義還是有所區(qū)別的
sans對350位it專業(yè)人士進(jìn)行了調(diào)查問卷。報(bào)告顯示：
1）有47%的用戶依然投資在siem上，通過增強(qiáng)的siem獲得安全分析的能力；
2）27%的用戶將內(nèi)部威脅情報(bào)關(guān)聯(lián)應(yīng)用于siem；
3）61%的用戶認(rèn)為大數(shù)據(jù)將在安全分析中扮演必不可少角色（36%認(rèn)為大數(shù)據(jù)扮演關(guān)鍵角色，25%認(rèn)為大數(shù)據(jù)是必要的，但不是最關(guān)鍵的）；
4）47%的用戶認(rèn)為他們的情報(bào)和分析實(shí)踐初步實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。
各單位按照教育局的統(tǒng)一要求，對校舍安全、飲食安全、交通安全、防汛安全等進(jìn)行了拉網(wǎng)式的大檢查，發(fā)現(xiàn)問題，及時(shí)整改，保證了師生的安全。
將消防宣傳融入文化、科技、衛(wèi)生“三下鄉(xiāng)”活動(dòng)中，開展貼近實(shí)際、貼近生活、富有實(shí)效的消防法律法規(guī)和消防知識(shí)宣傳教育。
sans進(jìn)行了多項(xiàng)有針對性的調(diào)查。其中，“攻擊檢測與響應(yīng)的障礙”首當(dāng)其沖的是缺乏對應(yīng)用、以及支撐的系統(tǒng)和脆弱性的可見性（39。1%）；排在第二的障礙是難以理解和標(biāo)識(shí)正常行為，進(jìn)而導(dǎo)致無法識(shí)別異常行為；排在第三位的是缺乏訓(xùn)練有素的人；排在第四位的是不知道哪些是關(guān)鍵的需要采集的信息，以及如何進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
在問及“安全分析人員主要看什么系統(tǒng)產(chǎn)生的日志”時(shí)，57%的人選擇了傳統(tǒng)的邊界防御設(shè)備（fw/idp）產(chǎn)生的告警；42%的人選擇了終端監(jiān)測系統(tǒng)的告警（譬如防病毒）。此外，有37%的人選擇了“siem的自動(dòng)化告警”，還有32%的人選擇了通過siem/lm去進(jìn)行事件分析，并手工產(chǎn)生告警。sans認(rèn)為，調(diào)查結(jié)果表明下一代的siem具備自動(dòng)化分析和智能告警的能力。
在問及“實(shí)現(xiàn)安全智能需要跟哪些檢測技術(shù)交互”時(shí)，幾乎各種檢測技術(shù)都有涉及，印證了安全智能的技術(shù)交互的廣泛性。在目前，主要交互（對接）的`是fw/utm/idp、漏洞管理、基于主機(jī)的惡意代碼分析（終端防病毒）、siem、lm。在未來，計(jì)劃要交互的主要是基于網(wǎng)絡(luò)的惡意代碼分析（沙箱）、nac、用戶行為監(jiān)控。
在問及“對當(dāng)前安全分析能力的滿意度”時(shí)，最滿意的是分析的性能與響應(yīng)時(shí)間，最不滿意的是安全分析的可見性，分析師的培訓(xùn)以及分析師的緊缺排在最不滿意的第三位。
由于業(yè)主多且分散，在公共場地的使用、車輛的停放、物業(yè)公司的服務(wù)質(zhì)量等方面業(yè)主與物業(yè)之間很容易引起矛盾，造成雙方產(chǎn)生不信任和糾紛的情形，加上傳統(tǒng)的“主仆”觀念影響，物業(yè)管理處于被動(dòng)弱勢地位，導(dǎo)致物業(yè)管理費(fèi)用不能及時(shí)收取。同時(shí)現(xiàn)有法律對建筑大修理基金的收取、保管、使用等方面的規(guī)定，要求維修基金的使用由售房單位或受托的物業(yè)管理企業(yè)作為實(shí)施單位，提出年度使用計(jì)劃及分項(xiàng)目維修經(jīng)費(fèi)預(yù)算報(bào)告書，經(jīng)業(yè)主委員會(huì)審核，房地產(chǎn)行政管理部門審批后方可將維修基金分批撥付實(shí)施單位，其操作程序復(fù)雜，很少有物業(yè)單位有決心和耐心去申請和使用這筆經(jīng)費(fèi)，致使包括消防設(shè)施在內(nèi)的公共設(shè)施維護(hù)保養(yǎng)經(jīng)費(fèi)的使用得不到有效保障。
當(dāng)然，還有另一個(gè)重要的原因是：我們的社會(huì)大眾還沒意識(shí)到美術(shù)思維重要性，總覺得是副科，是興趣愛好，但我想一個(gè)擁有藝術(shù)修養(yǎng)懂得用創(chuàng)意思維來想事情看問題的人比一千個(gè)只知道背書本的人都強(qiáng)！我不知道我國的這種局面什么時(shí)候能改變，或許幾十年又或許幾百年……但這改變絕不是一個(gè)兩個(gè)人就能做到的，或許等下次爆發(fā)思想的革命運(yùn)動(dòng)的時(shí)候我們的這個(gè)夢想該實(shí)現(xiàn)的時(shí)候了！我追著夢想，等待著這一天的到來！
在問及“應(yīng)用安全分析最有價(jià)值的作用”是什么時(shí)，首選最高的是發(fā)現(xiàn)未知威脅，次選最高的是檢測內(nèi)部威脅，第三選擇最高的是降低錯(cuò)報(bào)。
在問及“未來對安全分析/智能的投資”領(lǐng)域時(shí)，67%的受訪者選擇了培訓(xùn)/人員，其次是事故響應(yīng)能力，第三是siem（47%）。此外，選擇基于網(wǎng)絡(luò)包的分析、用戶行為監(jiān)控、情報(bào)、大數(shù)據(jù)分析引擎的人都超過了20%。
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