上篇()谈了笔者提出的IINSA智能免疫网络安全架构(Intelligent Immune Network Security Architecture)。
从这篇开始,陆续写几篇关于智能免疫安全架构的文章,和大家共同探讨这一AI时代的新一代网络安全架构,希望对大家有所启发和借鉴。
说明:本文的落地实施方案和所需时间,仅供参考,并不作为设计依据,且是一阶方案,仅实现架构入门级功能。
IINSA智能免疫网络安全架构:数据-感知-分析-决策-协同-进化
为了让大家快速的了解智能免疫安全架构,此处给出一个简图,如下:
该架构的核心理念和逻辑是,将AI理念和要素融入安全,形成有机的整体,AI不再是安全旁边的一个赋能工具,而是安全的不可分割的一部分,以AI思维重构安全,构建“数据-感知-分析-决策-协同-进化”的螺旋闭环,从而实现真正的主动免疫。
“数据 - 感知 - 分析 - 协同 - 进化” 对应的英文是“Data-Perception-Analysis-Decision-Collaboration-Evolution”,故也可以称为DPADCE安全架构。
再给出一个详细的架构图(其实,仅此一图就够了),如下图,供大家参考:
该图详细的给出了各层的功能和作用,并绘制了各个模块之间的关系及输入输出。
具体阐述,此处暂且略过,后续再根据需要另行起文。
智能免疫架构落地概述:四个阶段、12项关键任务、7大核心能力
IINSA 架构落地的核心原则是 “业务优先、数据驱动、小步快跑、迭代进化”,避免 “一步到位” 的重资产投入,按 “基础就绪→核心闭环→协同进化→优化迭代” 四阶段推进,适配不同规模(中小企 / 大企业)、不同行业(制造 / 金融 / 零售)企业的实际需求,兼顾 “快速见效果” 与 “长期抗风险”。
落地路径总览:四阶段实施框架(1-18 个月)
说明:本文的实施路径和所需时间,仅供参考,并不作为设计依据。
智能免疫安全运营平台,主页面如下,仅供参考:
第一阶段:基础就绪(1-3 个月), 打通 “数据 - 边缘” 基础链路
核心逻辑:先解决 “数据不通、边缘无感知” 的痛点,为后续 AI 分析和自动化响应铺路,快速实现 “边缘秒级拦截已知威胁”。
1、数据资产梳理与采集治理(1-2个月)
(1)梳理全域数据源:明确需采集的网络侧、终端侧、资产侧的数据清单,优先覆盖核心业务相关设备。
(2)部署轻量化数据治理工具:中小企可选用开源工具,大企业可选用商业工具,实现 “数据清洗(如去重 / 过滤无效日志)、标准化(如统一字段格式)、脱敏(如隐藏手机号 / 核心 IP)”。
(3)制定数据标准:统一日志字段(如 “进程行为”“攻击战术” 映射标准),避免后续分析 “数据语言不通”。
2、边缘 AI 节点部署(1-2 个月)
(1) 选型:中小企可选用 “轻量化 AI 模型 + 终端 EDR 集成”,大企业可在路由器 / 边缘网关部署专用边缘 AI 节点。
(2)部署范围:先试点核心业务区域(如财务部门、生产车间),再逐步推广至全公司,每个边缘节点覆盖 “终端进程检测、异常流量识别、本地临时响应”3 个基础能力。
(3) 配置基础规则:基于企业业务场景定制(如 “生产终端凌晨启动加密进程→触发冻结”、“办公终端连接境外未知 IP→告警”)。
3、混合存储基础搭建(0.5-1 个月)
(1)架构:采用 “数据湖 + 数据仓” 混合模式,中小企可选用云存储,大企业搭建本地私有混合存储。
(2)核心要求:实时数据(如终端进程日志)存储延迟≤1 秒,离线数据(历史攻击案例)保留 1 年以上,支持按 “资产 ID / 时间范围” 快速查询。
(3) 效果:数据采集无遗漏,边缘端能秒级拦截已知恶意进程(如勒索病毒、远控木马),误报率初步控制在 15% 以内。
注意事项:
• 避免 “盲目采集所有数据”:优先采集 “与安全相关的高价值数据”(如进程行为、文件操作),而非全量日志,减少存储和治理成本;
• 边缘节点不追求 “高算力”:轻量化模型足够支撑基础检测,过度投入高端硬件会造成资源浪费。
第二阶段:核心闭环(3-6 个月), 建成 “分析 - 决策 - 响应” 自动化能力
核心逻辑:基于第一阶段的基础数据,落地 IINSA 智能免疫安全架构的 “深度智能分析层 + 自适应决策响应层”,实现 “未知威胁精准识别、防御策略自动化执行”,减少人工依赖。
1、深度分析引擎开发、部署与调优(2-3个月)
(此部分内容,请允许我暂且略过)
这个阶段时间可能会很长。主要包括威胁识别引擎、风险建模引擎、攻击溯源引擎。
2、自动化决策与响应体系搭建(1-2 个月)
(1)对接现有设备:通过标准接口模块,打通与安全设备、安全平台、甚至是业务系统的联动。
(2)配置决策策略:低风险威胁(如普通扫描)自动执行 “阻断 IP + 日志记录”; 中高风险威胁(如恶意进程加密文件)触发 “隔离终端 + 阻断 C2 通信 + 启动备份”; 核心业务威胁(如生产系统攻击)启用 “人机协同”,安全专家审核后执行策略(避免误操作影响业务)。
(3) 部署 SOAR 。
3、闭环验证与试点推广(1 个月)
(1)模拟攻击测试:发起模拟零日攻击、钓鱼邮件攻击,验证 “检测→分析→响应” 全流程是否通畅(如攻击链图谱是否准确、响应是否在 规定时间内完成)。
(2)试点推广:先在非核心业务区(如行政部门)验证,再推广至核心业务区(如财务、生产),收集一线团队反馈(如是否误拦正常业务、操作是否便捷)。
注意事项:
(1)避免 “AI 黑盒”:选支持 “可解释性” 的安全大模型,要求模型能输出 “威胁判定依据”(如 “某进程是恶意的,因符合 3 条勒索病毒行为特征”);
(2)不追求 “100% 自动化”:核心业务相关的高风险策略必须保留人工审核,防止 AI 误判导致业务中断。
第三阶段:协同进化(6-12 个月)—— 实现 “跨域防御 + 自进化能力”
核心逻辑:落地 IINSA 的 “联邦智能协同层 + 持续进化学习层”,解决 “分支机构防御脱节、威胁变异应对滞后” 的问题,从 “单点防御” 升级为 “全域免疫”。
1、联邦情报共享平台及网络搭建(2-3 个月)
(1)情报标准化:通过 AI 大模型将企业本地威胁情报(如 “数据泄露”“恶意 IP”)映射为标准格式,实现跨分支机构互通;
(2)隐私保护:采用 “联邦学习 + 差分隐私” 技术,仅共享模型参数而非原始数据,避免敏感信息泄露;
(3)区块链存证:记录情报来源、生成时间、特征哈希,确保情报可信可追溯。
2、防御能力自进化开发及部署(2-4 个月)
(1)对抗性训练模块落地:基于第二阶段捕获的威胁样本(如零日病毒、变种木马),用 GAN 生成对抗样本,训练边缘 AI 节点和云端检测模型。
(2)模型迭代:设置 “增量训练” 计划,用新威胁样本 + 防御效果反馈更新模型,提升对变异威胁的识别率。
(3)自优化:部署监控工具,监控各模块算力占用、推理延迟,自动调整资源分配。
3、跨域协同响应落地(1-2 个月)
(1)跨域防御模板:基于联邦共享的威胁情报,生成适配不同分支机构 / 合作伙伴的防御模板(如 “针对新型钓鱼邮件的邮件网关规则”、“适配多品牌防火墙的阻断策略”)。
(2)测试跨域联动:模拟某分支机构发现威胁,验证 “情报共享→模板生成→策略下发→全集团执行” 的流程是否在规定时间内完成。
注意事项:
对抗性训练不 “脱离实际”:生成的对抗样本必须基于真实攻击手段,避免训练出 “只能识别实验室样本” 的模型。
第四阶段:优化迭代(12 个月以上)—— 常态化运营与持续优化
核心逻辑:安全是 “持续工程”,而非 “一次性项目”,通过常态化运营、合规适配、业务联动,让 IINSA 架构持续适配企业业务发展和威胁变化。
1、建立常态化运营机制(长期)
(1)成立专项团队:明确 “数据运营岗(维护数据质量)、模型运营岗(监控模型性能)、安全运营岗(处理告警 + 优化策略)”等相关岗位的职责;
(2)制定 SLA 标准和SOP流程;
(3)定期复盘迭代:每月分析威胁趋势、防御效果,每季度优化(如新增数据源、调整模型参数)。
2、合规适配与业务联动(持续)
(1)适配行业合规要求;
(2)业务联动优化:新业务上线前,提前适配 IINSA 架构(如新增数据采集点、调整风险权重),避免业务与安全脱节。
3、技术迭代升级(持续)
(1)大模型技术:及时升级轻量化模型、云端大模型;
(2)融入新技术:如引入量子安全加密。
七大核心能力:实现主动免疫
七项核心能力、28项子能力,如下表所示:
总结:四个阶段、12项任务、7大核心能力
通过四个阶段、12项关键任务,形成七大核心能力,解决七大痛点,实现“主动免疫”。
附:
七大能力分别解决的七大痛点是:
1.解决“数据燃料不足且质量差”问题2.解决“威胁扩散”问题3.解决 “威胁看不清” 问题4.解决 “威胁拦不住” 问题5.解决 “单点防御弱” 问题6.解决 “威胁变异” 问题7.解决 “安全拖业务后腿” 问题
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