提升网络安全韧性：从基础防护开始

随着信息技术的迅猛发展，互联网已深刻融入社会的各个层面，从日常生活到企业运营，再到国家基础设施。与此同时，网络威胁和攻击也呈现出多样化和复杂化的趋势，给网络安全带来了严峻挑战。近年来，从数据泄露、勒索软件攻击到国家级别的网络战，不断出现的安全事件揭示了现有网络防御体系的脆弱性。如何提高网络安全的韧性，已成为各行各业亟待解决的问题。

网络安全韧性（Cyber Resilience）指的是在面对网络攻击或其他不利事件时，系统、网络和组织能够有效抵御、吸收和恢复正常功能的能力。这一概念不仅关注防止攻击的发生，还强调在攻击发生后，系统能够迅速恢复并继续运行。网络安全韧性包括预防、响应、恢复三个主要环节，旨在确保在面对各种潜在威胁时，网络能够保持其关键功能。

1.加强网络安全意识

提升网络安全韧性的首要措施是加强网络安全意识。无论是个人用户、企业员工还是管理层，都需要具备基本的网络安全知识。通过定期的安全培训和演练，可以提高整个组织对安全威胁的认知水平，并形成良好的安全习惯。例如，教育员工识别钓鱼邮件，了解安全密码的重要性，以及正确处理敏感数据等。

2.资产、漏洞、身份、权限的管控

（1）资产管理：清楚了解并管理网络中的所有资产是提升网络安全韧性的基础。组织应定期进行资产盘点，确保所有硬件和软件都在安全管理的范围内。未被管理的资产可能成为攻击者的突破口。

（2）漏洞管理：及时发现并修复系统和应用中的漏洞是防范攻击的重要手段。组织应建立完善的漏洞管理流程，利用漏洞扫描工具定期检测网络中的安全漏洞，并迅速采取补救措施。

（3）身份与权限管理：有效的身份验证和权限控制可以限制攻击者的活动范围，降低潜在风险。多因素认证（MFA）、最小权限原则（PoLP）和定期审查权限配置都是有效的措施。例如，及时撤销离职员工的访问权限，或调整员工岗位变更前的访问权限，避免因遗留权限导致的安全问题。

3.缩小攻击面

缩小攻击面是提升网络安全韧性的关键策略之一。攻击面指的是可能被攻击者利用的所有入口点和漏洞。通过减少不必要的服务和端口开放，禁用不使用的功能和应用，组织可以有效地缩小攻击面，降低遭受攻击的风险。

4.终端安全

终端设备是网络中的重要组成部分，也是攻击者常常利用的突破口。确保终端设备的安全，尤其是员工使用的移动设备、笔记本电脑和家用设备，是提升网络安全韧性的关键。组织可以采用以下措施：

安装终端安全软件，不限于EDR、主机审计等。

启用设备加密功能，保护数据不被非法访问。

实施移动设备管理（MDM），确保设备合规并能够远程擦除数据。

定期更新操作系统和应用程序，及时修补安全漏洞。

5.流量审计

加强流量审计可以帮助组织及时发现和应对网络中的异常活动。通过实时监控网络流量，组织可以识别潜在的攻击迹象，例如异常的数据传输、大量的登录尝试等。流量审计工具可以生成详细的日志记录，为安全事件的调查和分析提供有力支持。

6.供应链管理

供应链安全是网络安全韧性的重要组成部分。供应链中的每一个环节都可能成为攻击者的目标，从软件供应商到硬件制造商，再到服务提供商。组织应严格审核供应商的安全资质，确保他们具备良好的安全防护措施。同时，与供应商签订明确的安全协议，规定在发生安全事件时的响应和沟通机制。

7.欺骗防御

欺骗防御是一种主动的安全策略，通过在网络中部署伪装的诱饵系统和服务，引诱攻击者暴露其攻击手法和意图。这种策略不仅可以迷惑攻击者，延缓其攻击进程，还能为安全团队提供宝贵的情报，用于优化防御措施。欺骗防御技术包括蜜罐、蜜网和伪装文件等。

8.威胁情报收集和分析

威胁情报收集和分析是提升网络安全韧性的关键环节。通过收集和分析来自多种渠道的威胁情报，组织可以及时了解最新的攻击手法和趋势，提前做好防范措施。威胁情报可以帮助组织识别潜在的威胁源，并指导安全策略的制定和调整。

9.持续安全验证

网络环境和攻击技术不断变化，持续的安全验证是保持网络安全韧性的有效手段。组织应定期进行渗透测试、漏洞扫描和红队演习，以评估现有防御措施的有效性，并发现潜在的安全隐患。通过不断的测试和改进，组织可以始终保持较高的安全防护水平。

随着人工智能（AI）技术的发展，AI在网络安全领域的应用越来越广泛。AI可以通过自动化和智能化的手段，显著提升网络安全韧性。

1.威胁检测与响应

AI可以利用机器学习算法分析海量的网络数据，自动检测异常行为和潜在威胁。相比传统的规则基检测方法，AI具有更高的准确性和响应速度。例如，AI可以识别复杂的攻击模式，如高级持续性威胁（APT），并及时发出警报，帮助安全团队快速响应。

2.异常行为分析

AI可以通过建立正常行为基线，实时监控网络中的活动，发现和识别异常行为。例如，某一用户在非正常时间段大量访问敏感数据，或系统中出现异常的流量峰值，AI都可以迅速捕捉到这些异常现象，并进行分析。

3.自动化漏洞管理

AI可以帮助组织自动化漏洞管理流程，从漏洞发现、评估到修补，减少人工操作的误差和延迟。AI可以结合威胁情报和历史数据，优先处理对业务影响最大的漏洞，确保及时修复关键安全问题。

4.强化身份验证

AI可以增强身份验证的安全性。通过生物识别技术和行为分析，AI可以提供更为精准的身份验证方式。例如，基于用户的打字速度、鼠标移动轨迹等行为特征，AI可以判断用户的身份，有效防范身份盗用和欺诈行为。

5.改进供应链管理

AI可以帮助组织更好地管理供应链安全。通过分析供应链各环节的安全数据，AI可以识别潜在的安全风险，并提出优化建议。此外，AI还可以监控供应商的安全状况，及时发现并预警可能影响组织安全的事件。

6.提升欺骗防御效果

AI可以优化欺骗防御策略。通过分析攻击者的行为模式，AI可以动态调整诱饵系统的配置，提高欺骗防御的效果。同时，AI可以实时分析捕获的攻击数据，为安全团队提供精准的情报支持。

7.高效的威胁情报分析

AI可以大幅提升威胁情报的收集和分析效率。通过自然语言处理（NLP）技术，AI可以从海量的公开数据和深网信息中提取有价值的威胁情报，快速识别潜在威胁源和攻击手法。AI还可以将不同来源的情报进行关联分析，提供全面的威胁态势感知。