学术前沿 | 鹏城实验室威胁情报团队：网络威胁情报共享与融合技术综述

背  景

随着网络空间威胁日益复杂多变，传统的网络安全防御体系面临巨大挑战。传统防御策略主要依赖已知攻击特征识别或规则匹配，属于被动防御方式，虽然对已知威胁有效，但对未知、协作、演化的威胁，尤其是高级持续性威胁（APT），却显得力不从心。APT攻击具有高度隐蔽性和组织性，传统防御手段难以全面识别和精准防护。此时，网络威胁情报的作用愈加突出，成为构建先进防御体系的核心要素。

然而，单一组织的威胁情报收集与分析已无法应对现代网络攻击的挑战。APT攻击往往涉及高度协作的黑客组织，隐藏性强，防御难度加大。因此，威胁情报的共享与融合尤为重要。通过跨组织的信息共享，多个组织可将分散的情报资源进行整合，提升对新型威胁的识别能力，增加情报的准确性和时效性。共享机制还能够帮助验证、补充情报，增强整体防护效果。

威胁情报融合的优势在于提供多维度视角，分析攻击者的策略和行为。通过融合不同来源的情报，安全分析人员可更准确地理解攻击模式，揭示攻击者的意图和目标，进而精确定位攻击链中的各个环节，为有效响应提供支持。因此，威胁情报的共享与融合是应对复杂攻击和未来网络威胁的关键。

贡  献

在主动协同网络安全防御体系中，威胁情报的共享与融合是核心技术之一。本文通过系统的调研与分析，整理了近年来威胁情报共享与融合领域的研究成果，并构建了一个包括情报输入、共享、融合与应用四个模块的框架，如图1所示。本文全面回顾了学术界和产业界在该领域的研究与实践进展，总结了威胁情报共享与融合的框架模型，并深入剖析了当前面临的局限性。同时，本文指出了亟待攻克的研究难题，并为未来的研究方向提供了宝贵的建议。

图1 威胁情报共享与融合框架

介  绍

在威胁情报共享方面，本文从三个维度进行了归纳整理：系统结构、主流平台以及区块链应用。

首先，从系统结构角度，威胁情报共享系统通常采用三种基本模式：一是“节点—仓库”模式，二是“节点—节点”模式，三是“混合”模式。其次，在主流平台方面，常见的威胁情报共享平台包括MISP和OpenCTI等，它们在实际应用中发挥着重要作用。最后，针对区块链的应用，研究人员在“节点—节点”模式的威胁情报共享方案设计中，积极探索区块链技术的运用。区块链具有去中心化、难以篡改以及透明可追溯的特性，为威胁情报共享建立了可信的基础，增强了信息的安全性和可靠性。

在威胁情报融合方面，本文从两个维度进行了归纳整理：基于威胁本体的融合方法和基于机器学习的融合方法。

首先，基于威胁本体的融合技术旨在构建一个统一的标准化概念框架，通过该框架实现不同威胁情报之间的语义互通与融合。这一方法能够有效整合来自不同来源的威胁信息，提升情报的互操作性与一致性。其次，基于机器学习的威胁情报融合技术则通过深入分析和学习威胁数据中的模式与关联，能够在更深层次上挖掘威胁信息之间的潜在联系，从而提高对复杂威胁的识别和预测能力。

总  结

基于当前的研究与局限，未来威胁情报的发展方向可以归纳为以下四个关键领域：

未来的威胁情报共享应着重提高情报的时效性，确保在发生威胁时能迅速上传和响应。边缘计算技术在这一领域具有重要潜力，通过将计算任务推向网络边缘，实现低延迟、高带宽效率的实时数据处理与上传，从而增强情报共享系统的响应速度和灵活性。

在威胁情报共享的安全性方面，如何准确评估节点的可信度将是一个关键研究方向。无论是在中心化还是分布式共享模型中，评估节点的可信度，选择高可信度节点进行信息传输，将直接影响系统的稳定性与可靠性。基于节点贡献、验证准确性、传输效率等指标的综合评估方法，将有助于确保情报传输的安全和有效性。

随着威胁情报来源日益多样化，对情报质量的评估将成为未来研究的核心。研究需致力于构建全面的质量评估体系，量化评估情报的真实性、准确性和时效性等，以提高威胁识别精度和防御策略的有效性。这将有助于应对来源复杂、信息质量参差不齐的挑战。

未来的研究将更加关注如何高效利用融合后的威胁情报执行威胁检测与狩猎任务。通过开发动态威胁检测机制和主动防御策略，基于融合情报实时识别潜在威胁，及时预警并采取防护措施。智能化和自动化的威胁检测技术将成为提升防御能力的关键，依托强大的情报分析与关联技术，实现更精确的网络安全防御。

通过这些研究方向的推进，未来威胁情报共享与融合将更加高效、智能和可信，为网络安全防御体系提供强有力的支持。