期待不同的结果在终端威胁检测和响应领域, 充斥着各种高级品牌宣传和消息, 听起来全都是一样的 它们都声称自己将会引领恶意软件检测的下一轮革命 正如早先的网络扫描仪一样, 它们各自声称比其他产品提供更多实时持续的防护, 而实际上, 它们只是对同一工具的微小改进, 存在相同的根本局限性 疯狂就是重复做一

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1 白皮书 时间点世界中的持续终端威胁检测和响应 概述 战胜当今安全威胁的唯一方法就是, 在整个攻击过程中 ( 攻击前 攻击中和攻击后 ) 进行全面防护 思科的持续终端 分析方案与大数据架构相结合, 为这一模式奠定了基础 我们在高级恶意软件防护方面的创新包括 : 持续分析 追溯 危害的行为表现 设备和文件轨迹 感染控制 低流行度 当这些功能组合为一个集成的工作流程时, 它对恶意软件检测 监控 分析 调查和遏制方面的实际影响就会显而易见 保护终端的全新模式 思科不是安全创新方面的新人, 也没有在攻击者不断创新时坐以待毙 事实上, 早在 2003 年, 我们 ( 前 Sourcefire) 便已了解抵御高级威胁需要什么, 而且我们率先提出了持续网络发现的概念 这一概念为下一代入侵防御系统 (NGIPS) 奠定了基础 如今, 针对性的高级恶意软件和复杂攻击持续不断, 它们在不断利用新的隐秘技术危害环境 思科再一次改变了对安全的看法 我们以自身的持续功能为基础, 推出抵御攻击的全新模式 在持续变化的世界里实施持续保护 当 Sourcefire( 现已成为思科的一员 ) 在十年前推出实时网络感知时, 网络可视性的标准是使用攻击性的网络时间点扫描工具 这些工具需要花费大量时间来完成整个扫描, 而且对扫描的网络和系统具有破坏性 更麻烦的是, 由于网络具有动态性, 这些数据很快就会过时, 因此必须反复运行整个过程 而且, 这些数据充满盲点, 难以关联实时威胁数据 思科意识到, 许多防御者面临的基本安全问题不是保护他们的环境, 而是充分了解他们所保护的对象及其排列方式, 只有这样, 他们才能随着保护对象的演变而进行持续保护 借助持续实时网络感知, 可视性能够史无前例地与威胁检测紧密集成, 从此改变了网络威胁防御方式 按照 Gartner 的定义, 实时网络感知已经成为 NGIPS 的一个关键要求 而现在, 实时网络感知就是我们的 Cisco FireSIGHT 技术 在 2013 年, 我们推出了另一种颠覆性的安全模式, 来应对重重的高级威胁 当前的威胁形势和 IT 环境是动态变化且不断扩展的 基于这一概念, 这种新的安全模式可在攻击前 攻击中和攻击后全程提供防护 凭借实时网络感知, 我们将传统的时间点方法转变为一种持续性方法 此模式将 : 在抵御当前高级威胁的过程中, 促进独特创新 针对危害和攻击持久性, 提供前所未有的可视性 允许安全团队快速精确地遏制并修复感染, 同时不干扰最终用户和安全人员 让安全团队成为猎人, 而不是猎物 2015 思科和 / 或其附属公司 版权所有 本文档所含内容为思科公开发布的信息 第 1 页, 共 9 页

2 期待不同的结果在终端威胁检测和响应领域, 充斥着各种高级品牌宣传和消息, 听起来全都是一样的 它们都声称自己将会引领恶意软件检测的下一轮革命 正如早先的网络扫描仪一样, 它们各自声称比其他产品提供更多实时持续的防护, 而实际上, 它们只是对同一工具的微小改进, 存在相同的根本局限性 疯狂就是重复做一件事, 但期待不同的结果 - 阿尔伯特 爱因斯坦 威胁检测方面的最新改进包括 : 在沙盒中执行文件以进行检测和分析, 使用虚拟仿真层阻止来自用户和操作系统的恶意软件, 以及使用基于信誉的应用白名单区分可接受的应用与恶意应用 近来, 攻击链模拟和分析检测开始发挥作用 但攻击者了解这些安全技术的静态性质, 他们可能会围绕这些技术的相关局限性进行创新, 从而突破网络和终端防御 遗憾的是, 在去年的 前沿 检测技术方面, 最终用户感受到的改进并不彻底, 而且历史再度重演, 并未解决根本的局限性 目前的检测技术受时间约束 : 时间点必须准确 恶意软件具有动态性和三维性 它不会以两维时间点 X-Y 坐标图 的形式等待检测 ( 其中 X 表示时间,Y 表示检测机制 ) 恶意软件是一个不断运动的互连生态系统 为了能够远程发挥作用, 恶意软件防御必须具有多维性, 而且必须像恶意软件一样具有动态性, 同时也要考虑恶意软件之间的关系 我们必须放弃使用相关检测技术解决问题的想法 我们需要彻底转变我们检测高级威胁和违规活动的方式 我们需要通过传播和感染后修复, 从进入点实施持续防护和获得可视性 真正的持续模式能够回答最重要的问题 进入的方法和进入点是什么? 哪些系统受到了影响? 威胁进行了哪些活动? 能否阻止威胁并找到根本原因? 如何恢复正常? 如何防止此类事件再次发生? 我能否在 IoC 影响我的组织之前迅速捕获它们? 转变目前的高级恶意软件可以利用各种攻击媒介危害环境, 它们形式多变, 随着时间推移不断发动攻击, 并且可能会掩盖数据外泄 当恶意软件出现时, 它会留在它唤醒的大量数据中, 我们可以捕获 存储 操纵 分析和管理这些数据, 以便了解这些攻击以及如何抵御它们 基于在攻击前 攻击中和攻击后提供防护的模式, 面向终端的 Cisco 高级恶意软件防护 (AMP) 解决方案将与大数据架构相结合, 克服了传统的时间点检测和响应技术的局限性 在此模式中, 系统会持续收集所有来源产生的进程级遥测数据, 当需要使用数据时, 数据始终是最新的 分析可以分层进行, 以消除对控制点的影响, 并在一段时间内提供高级检测 分析不仅涉及事件枚举和关联 ; 它还意味着交织遥测数据, 以便更深入地了解环境中的情况 通过深入到更广泛的用户社区, 思科综合安全情报可在全球范围内实现持续更新和即时共享 这些全球情报与本地数据关联之后, 能够帮助制定更明智的决策 在此模式中, 检测和响应不再是独立的领域或流程, 而是同一目标的延伸 : 在高级威胁阻止您之前阻止它们 检测和响应功能是持续且集成的, 超越了传统的时间点方法 2015 思科和 / 或其附属公司 版权所有 本文档所含内容为思科公开发布的信息 第 2 页, 共 4 页

3 持续分析的优势 更少关注数据检测 自动执行高级分析 威胁优先级更合理 修复更快速 检测没有哪个检测方法是 100% 有效的, 因为攻击者会通过持续创新来避开这些前线防护 尽管时间点检测具有一定的局限性, 但是它在消除绝大部分潜在威胁方面仍然具有重要作用 此外, 通过在传统检测中应用, 防御者可以改进时间点技术, 使其更加有效 高效且广泛 但这仅仅是思科的转变高级恶意软件防护的一个开端 更重要的是, 它有助于我们提供一系列其他创新, 从而加强从检测到响应的整个高级恶意软件防护流程 持续功能促进创新战胜高级威胁的唯一方法就是, 在整个攻击过程中 ( 攻击前 中 后 ) 进行全面防护 我们的与大数据架构相结合, 为这种模式奠定了基础, 并促进了高级恶意软件防护方面的一系列其他创新, 包括 : 追溯 : 在初始时间点和一段时间内执行分析的功能并不限于文件 它还包括进程 通信和其他遥测数据, 这是传统无法处理的 攻击链交织 : 在两维的时间点技术中, 缺少随着时间推移实时交织文件 进程和通信追溯流以捕获关系维度的方法 危害的行为表现 (IoC): 这些不仅仅指静态结果 它们是攻击链交织实时捕获的复杂行为线索, 并且行为 IoC 会实时检测它们 轨迹 : 轨迹 不仅仅是 跟踪 的一种花哨的营销术语 跟踪 会生成时间点事件的枚举列表, 用于显示某个事件的发生位置 轨迹 是指某个对象 ( 在这种情况下指恶意软件 ) 随着时间移动的连续路径 实质上, 相对于恶意软件的位置和行为, 它能够更有效地显示恶意软件的范围和根本原因 威胁搜索 : 利用随时间迁移捕获的恶意软件的动态性, 以及这些数据的广泛性和实时性, 定位难以捉摸的恶意软件 IoC 就会非常简单, 如同通过 Google 搜索您喜欢的外卖一样 需要注意的是, 这些创新中每种创新都能独立对抗恶意软件及其所代表的高级威胁, 但是只有当它们组成一个集成工作流程时, 才能显现恶意软件检测 监控 分析 调查和遏制方面的实际影响 图 1 显示了恶意软件的传播过程, 其中包括进入点 恶意软件活动和受影响的终端等信息 图 1. Cisco AMP 网络文件轨迹屏幕 2015 思科和 / 或其附属公司 版权所有 本文档所含内容为思科公开发布的信息 第 3 页, 共 4 页

4 图 2 显示了设备轨迹屏幕的恶意软件传播过程, 其中包括进入点 恶意软件活动和影响特定终端的二进制文件和可 执行文件等信息 这些信息在整个扩展网络中的终端之间关联和共享, 并与图 1 中的网络视图集成 图 2. 面向终端的 Cisco AMP 设备轨迹屏幕 监控在威胁活动发生时和一段时间内从终端收集遥测数据并分析数据的功能被称为 追溯 思科率先实现了这种创新 相比于事件驱动型数据收集或按计划扫描新数据的方式, 它实现了一次重大飞跃, 而且它能实时捕获攻击, 与视频监控系统类似 自动执行高级分析为了在高级攻击横向通过网络和穿过终端时检测到高级攻击, 防御者需要利用相关技术, 自动查找恶意软件和漏洞利用所产生的 IoC, 同时查找随着时间推移出现的更高级的危害行为 思科的可以借助高级行为检测功能来达到这种自动化程度, 它的目的不是提供另一个警报列表来供调查, 而是围绕危害和违规活动的主要领域, 提供一个经过排列整理的视图 借助大数据分析并使用持续功能, 模式和 IoC 一旦出现, 系统就能识别出来, 因此安全团队可以专注于损害可能性最大的威胁 2015 思科和 / 或其附属公司 版权所有 本文档所含内容为思科公开发布的信息 第 4 页, 共 4 页

5 图 3 显示了关于文件行为的详细信息, 包括行为的严重性 原始文件名 恶意软件执行过程的屏幕截图和示例数据 包捕获 借助这些信息, 您将更全面地了解遏制感染和阻止未来攻击需要采取的措施 图 3. 面向终端的 Cisco AMP 文件分析屏幕 威胁搜索与调查如果没有的情景和功能, 对于有过在毫无情景证据的情况下艰难尝试跟踪某个违规行为的痛苦经验的安全团队来说, 术语 调查 很可能使他们不寒而栗 通常, 最难回答的问题是 我们该从哪里入手 在中, 调查会更快速 更有针对性, 也会更加高效 从搜索难以捉摸的事实和线索, 转变为依据实际事件 ( 比如恶意软件检测及静态和行为 IoC 等 ) 针对性地搜索违规行为 持续功能以大数据架构为后盾, 支持随时随刻轻松搜索所有数据 在使用先前讨论过的各项功能 ( 包括行为和时间点检测以及追溯 ) 的持续模式中, 可以快速高效地捕获恶意软件 调查 ( 也称 威胁搜索 ) 包括直观了解感染的进入点 范围和根本原因 它还包括识别搜索时间窗口, 扩展或收缩时间窗口, 以及使用过滤器查明和定位搜索的功能 此功能成为了一项重要工具, 并且能够提高效率, 因为安全团队从盲目地响应警报和事件, 转为在攻击扩大之前迅速捕获恶意软件 感染控制与遏制如果存在时间点检测和取证技术方面的限制, 则调查任务可能非常艰巨 如果不重新建立所有内容的映像, 想要遏制恶意软件或可疑恶意软件也会非常困难 由于时间点技术不关注事件链和相关的情景信息, 因此想精确地遏制恶意软件是不可能的 借助提供的可视性, 再加上定位特定根本原因的能力, 即可快速且轻松地中断攻击链 更重要的是, 即使标准操作程序是为受到严重损害的设备重新建立映像, 也会保留所有检测和遥测数据, 并且仍会制定遏制措施, 以防攻击者将来使用同一个感染网关发动攻击 2015 思科和 / 或其附属公司 版权所有 本文档所含内容为思科公开发布的信息 第 5 页, 共 4 页

6 最后, 传统的时间点技术有时甚至无法检测攻击, 组织就可能暴露在活跃漏洞中 通常情况下, 很多终端已受感染很长一段时间, 并且事件响应团队也已参与了问题的调查和修复 对于检测和发现, 时间在这种情况下显得非常重要, 并且同样需要回答一些基本问题 : 我们该从哪里入手? 情况有多严重? 然而, 在这种感染情况下, 要想响应和遏制攻击, 通常需要迅速了解攻击范围和根本原因, 同时不能让攻击者察觉 同一时间快速关闭所有危害点和感染网关对阻止攻击者的横向移动至关重要 从部署的那一刻起, 就会立即开始收集重要检测和遥测信息, 这些信息将帮助响应者了解感染的严重程度和热点位置, 而且最重要的是, 它将帮助响应者建立可以瞬时启动的遏制配置文件 高级行为检测 跟踪和可视化流程可以立即开始, 但与检测和保护场景中的流程不同, 它们都处于审核模式 它们仍会进行检测和警报, 但是它们不会主动阻止恶意软件, 而是捕获证据, 就像侦探在监视过程中收集信息, 以便让特警队乘虚而入并中断行动 持续响应与时间点响应之间的根本区别在于, 持续响应提供强大的感染控制功能, 该功能包含精确的遏制措施, 而时间点响应仅提供事实和证据的枚举列表 虽然这些列表可供安全团队使用, 但是它们会使制定可行遏制措施的过程变得繁琐 集成和报告面向终端的 Cisco AMP 从一开始就支持和大数据架构 它采用云模式来支持轻量级连接器, 而不是在终端使用笨重的代理架构 连接器类似于文件和遥测数据的收集器, 而非笨重的检测代理, 因对终端和用户具有计算和内存影响, 而使其范围和效率受限 此模式可释放资源, 因此连接器可以持续监控 收集并将遥测数据高效传输到云, 以便进行大数据分析 轻量级连接器模式还可在各种终端平台上支持连接器, 例如 Windows Mac Android 和虚拟环境, 各个平台之间高度平等 这种连接扩展了其他控制点之间的恶意软件检测和防护, 例如电子邮件和 Web 网关设备 下一代入侵防御系统和防火墙以及具有大量文件事务的云服务 跨各个控制点广泛收集文件和遥测数据并对其进行高级分析, 将有助于提高综合情报水平 综合情报既可以在环境内部进行本地共享, 也可以通过更广泛的思科综合情报云在客户之间进行全球共享 实时共享情报将有助于安全团队领先于采用网络钓鱼等技术的各种攻击, 在网络钓鱼攻击中, 许多用户可能会感染相同的初始负载, 但是随后将会收到不同的后续下载或命令 除了文件数据分析, 还可分析各个控制点的其他遥测数据, 以便更准确地确定感染范围 一旦处于云中, 跨各个控制点收集遥测信息的深度便会在所有控制点间共享, 以便提供相同的情景信息, 即使在可能无法收集这一级别信息的控制点上亦是如此 例如, 网络安全团队可以使用从终端收集的遥测数据和行为检测结果, 确定特定恶意软件的攻击范围 从终端的角度来说, 与一般性的警报数据相比, 指示文件是否曾被下载 打开甚至移动的信息可以为安全团队提供更全面的情况 激活恶意软件的终端比仅下载恶意软件的终端具有更高的优先级 来自终端的大量情景信息与其他控制点实时共享, 可以提供更好的威胁判断和决策支持, 这与传统上不一定能够体现实际威胁的简单事件列表形成了鲜明的对比 还扩展了报告功能 报告不再限于事件枚举和汇聚 它们可能包括切实可行的控制面板和趋势, 突出显示业务相关性和潜在的风险 尽管时间点技术也可以提供控制面板和风险相关性, 但在安全情报和事件管理 (SIEM) 集成方面, 它们通常需要一层额外的复杂性, 才能筛选和关联数量庞大的事件数据 大数据架构可以处理不断扩展的数据, 这些数据对于恶意软件检测和分析的有效执行至关重要 ; 使用这些数据, 在您需要的时间和位置提供情景信息, 最重要的是可以提供优先顺序 图 4 显示了面向终端的 Cisco AMP 切实可行的控制面板和趋势, 从风险的角度突出显示了业务相关性和影响 报告并不限于事件枚举和汇聚 在此视图中, 我们可以看到按优先顺序排列的危害表现, 主机负责检测其他数据中的恶意软件和网络威胁 2015 思科和 / 或其附属公司 版权所有 本文档所含内容为思科公开发布的信息 第 6 页, 共 4 页

7 图 4. 面向终端的 Cisco AMP 控制面板 : 结论 : 事实证明,1 + 1 不等于 3, 有时会等于 6 在抵御面向终端的高级威胁时, 和大数据架构可在六个关键领域实现变革性的创新 : 1. 超越时间点的检测功能 可以使检测变得更加有效 高效且广泛 诸如沙盒等行为检测方法已经过优化, 活动一旦出现便被捕获, 同时会跨检测引擎和控制点共享情报 2. 可实现攻击链交织的监控功能 追溯功能持续监控文件 进程和通信, 然后交织这些信息来建立一系列活动, 可实时提供前所未有的攻击信息 3. 随着时间推移查看行为的自动化高级分析 将大数据分析和持续功能相结合来实时识别模式和 IoC, 有助于让安全团队专注于最重要的威胁 4. 将猎物变为猎人的调查功能 将调查转变为依据实际事件和 IoC 有针对性地搜索威胁, 能够让安全团队快速有效地了解攻击和攻击范围 5. 简单的遏制措施 提供的可视性级别与定位具体根本原因的功能相结合, 能够快速有效地中断攻击链 6. 切实可行且与情景相关的控制面板 跨各个控制点广泛收集文件和遥测数据并进行高级分析, 然后叠加情景信息得出报告, 报告会突出显示趋势 业务相关性和风险影响 凭借我们在持续功能方面的开拓性努力, 再将这些持续功能与大数据架构相结合, 思科提供了一个应对当前高级攻击的全新模式 在此模式中, 检测和响应不再是独立的领域或流程, 而是同一目标的延伸 : 在高级威胁阻止您之前阻止它们 检测和响应功能是持续且集成的, 超越了传统的时间点方法 这正是现实世界的终端威胁检测和响应所需要的 比较与以下是对与功能差异的详细比较 描述中也包括检测方面的增强功能以及高级恶意软件防护方面的创新 2015 思科和 / 或其附属公司 版权所有 本文档所含内容为思科公开发布的信息 第 7 页, 共 4 页

8 表 1. 检测 一系列集成引擎可以协同工作, 通过共享情景信息来提高检测功能 通过减少工作负载和延迟, 消除为每个新文件建立沙盒的必要性, 沙盒等行为检测方法得以优化 检测会在一段时间内持续进行, 因为攻击正是随着时间推移逐渐显露的 审核模式从一个用来减少误报的简单调整参数, 转变成了一个用来捕获实时活动同时不会让攻击者察觉的事件响应收集工具 检测情报跨多个控制点即时集体共享 如果有多个引擎, 这些引擎将会作为一个堆栈, 依次独立运行, 这会降低终端处的效能和性能 供应商需要进行更新, 而这不仅耗费时间, 而且会产生另外的安全漏洞 表 2. 监控 文件追溯 : 在完成初始检测分析后, 使用最新检测功能和综合威胁情报, 继续在一段时间内质询文件 这样, 在第一次查看文件的时间点过去很长时间后, 仍可提出更新后的处置方法, 并可执行进一步分析 进程追溯 : 类似于文件追溯, 进程追溯是指在一段时间内持续捕获和分析系统进程 I/O, 以进行攻击链和行为 IoC 检测 通信追溯 : 持续捕获与终端之间的通信, 以及发起或接收通信的相关应用和进程 此信息可提供额外的情景数据, 可作为攻击链分析和行为 IoC 检测的一部分 攻击链交织 : 面向终端的 Cisco AMP 不止具有追溯功能 ; 它将各种形式的追溯交织成一系列活动 这些活动可在任何时候实时用于分析, 因而提高了智能化水平 具体而言, 通过分析查找各个终端或终端社区中的相关行为模式, 可以将不同形式的追溯交织在一起 没有追溯 : 除了检测活动, 该模式不关注终端处的关系活动 该模式也完全不关注恶意软件通过控制点后网络中发生的事件 表 3. 自动执行高级分析 实时响应 : 由于终端遥测数据会不断收集并添加到数据存储, 因此这些数据可自动与静态和行为 IoC 进行比较 进而可以显著减少静态或行为 IoC 的检测时间 危害的行为表现 (IoC): 借助攻击链交织功能, 行为 IoC 会跨检测事件 静态 IoC 和遥测数据查找表示潜在危害的复杂活动模式 一个典型例子是在初始检测中蒙混过关的植入程序 攻击链交织 : 攻击链交织功能还会记录触发行为 IoC 前后发生的事件 安全团队可以围绕警报快速展开调查, 而警报对于全面了解感染范围和精确遏制问题非常有用 开放 IoC: 借助开放 IoC, 客户可以使用自己自定义的静态 IoC 检测列表 基于情报的 IoC: 除了静态情报 黑名单或检测脚本, 这些 IoC 还基于行为算法, 即随着时间推移查找特定的恶意操作和相关操作 基于情报的 IoC 由 Cisco Talos 安全情报与研究小组开发并提供全面支持 流行度 : 高级分析引擎可确定检测到的恶意软件相对于组织和更广泛的全球社区的流行度 通常, 流行度低的恶意文件表示有针对性的恶意软件和有针对性的危害尝试 安全团队常常会错过这些文件 流行度分析会突出显示此类攻击, 尤其是与涉及这些系统的其他静态或行为 IoC 相关时更是如此 有些时间点技术可以查找静态 IoC 结果, 但是无法实时完成这项任务, 而且在 IoC 可以运行之前, 通常需要花费大量时间收集数据 此模式可能会显示发现恶意软件的次数和位置, 但是缺少根本原因的相关信息 没有显示威胁的重要性或流行度 如果确实存在流行度功能, 它们也无法实时实施, 而且也无法继续跟踪特定文件 进程或通信 无法识别行为 IoC 2015 思科和 / 或其附属公司 版权所有 本文档所含内容为思科公开发布的信息 第 8 页, 共 4 页

9 表 4. 威胁搜索与调查 文件轨迹 : 通过查看时间 方法和进入点 受影响的系统以及流行度, 可以快速了解恶意或可疑文件的暴露范围, 而这一切都无需进行终端扫描或快照拍摄 设备轨迹 : 在文件轨迹提供的范围级别的基础之上, 设备轨迹针对系统进程提供了强大的时间窗口分析, 用于了解根本原因的历史记录和沿袭情况 它还可以扩展或收缩时间窗口和过滤器, 以便快速找到危害的确切原因 弹性搜索 : 弹性搜索提供了一种快速 简单的方法, 只需要询问 此指标还在哪里出现过?, 不需要考虑关系数据库查询的典型边界 可以跨整个数据集和全球综合情报搜索从主机名 文件名 URL 和 IP 地址到文本字符串的一切内容 由于它会定期分析数百万个文件, 因此它已成为在事态严重之前快速捕获高级威胁的一款强大工具 文件分析 : 第一, 该模式提供了一种在沙盒中运行文件的安全机制, 用于全面分析行为并评价该行为的威胁级别 第二, 它会在详细的报告中提供该分析的输出 第三, 所有分析结果都将添加到综合情报 第四, 通过弹性搜索功能可以搜索所有分析结果 同样, 安全团队可以围绕文件分析报告中的指标, 快速展开调查, 以查看整个企业中发现该指标的其他位置 当攻击具有针对性, 但采用了一般感染方法时, 这一点便至关重要 这是传统时间点检测技术的不足之处 它们无法提供任何感染后监控或情景信息 检测结果通常是捕获到的独立事件, 这些事件将添加到事件枚举列表 该列表会持续更新, 但是没有任何情景追溯 无法查看检测前后的事件 无法全面分析文件中的相关行为, 然后跨所有终端快速搜索特定的 IoC 有些技术可能会提供有限的功能 ( 例如, 根据事件枚举数据确定检测到恶意软件的时间和位置 ), 但是它们无法显示危害前后相关事件的时间窗口 即使声称自己具有持续性, 传统的时间点取证和调查工具也没有比其检测对手出色多少 它们没有任何高级威胁检测方法 检测功能如果与持续情景信息相结合, 可以作为一个重要起点, 但是取证工具是用来查找结果和线索的, 不是用来查找关系的 它们无法显示危害前后的相关事件的时间窗口 它们无法在不更新所有数据的情况下快速搜索特定的 IoC 表 5. 感染控制与遏制 简单遏制措施 : 您是否怀疑某个文件是恶意的? 没有问题, 无需等待 使用该文件的 SHA256( 安全散列算法 ), 单击几次鼠标即可立即在所有终端 一组终端或某一个终端上阻止该文件 高级遏制措施 : 类似于 Snort 脚本, 高级自定义检测提供处理各种恶意软件的功能, 无需等待签名更新 应用白名单和黑名单 : 借助大量情景信息, 可以使用控制列表来更有效地确定安全应用是否被用作了恶意活动的网关, 并且可以阻止可疑的恶意应用 这些列表扩展了持续分析和遥测数据 安全团队可以快速控制局势, 同时遵循标准响应程序 IP 黑名单 : 类似于应用控制列表,IP 黑名单可以更加有效地用于实际事件或企业策略中, 用于控制感染并监控终端, 从而查找来自终端的可疑通信 当实施遏制计划时, 需要终止攻击者使用的所有交叉通信, 在这种违规情形中, 此功能至关重要 时间点技术遏制恶意软件或可疑恶意软件的能力存在严重的局限性, 因为它们旨在关注检测点, 而不是后面的攻击过程, 而在攻击过程中, 遏制措施是一项重要要求 有些时间点检测技术支持应用黑名单 对于遏制会给组织带来风险的应用, 或者尚未确定好坏, 但是作为预防措施应当加以阻止的可疑应用, 这是一种很有效的方法 但是, 只有通过一组强大的文件和行为检测功能完成检测 分析和遏制等主要功能时, 黑名单才是最有效的 主要弊端在于, 将这些技术作为主要的防护层进行管理时会非常耗费人力, 而且容易错过攻击并忽视攻击链活动 最后, 时间点取证和响应工具不具备快速控制感染的能力, 而这种能力正是应对当前各类高级威胁所急需的 它们在调查过程中会很有用, 但是它们无法将数据枚举转变为遏制措施 通常, 这一步骤非常耗费人力, 为了简化映像重建方案, 一般会避免此步骤 更多详情 如需了解思科安全方案的更多信息, 请发送电子邮件至 ciscosecurityinfo@cisco.com, 或者拨打电话 美国印刷 C / 思科和 / 或其附属公司 版权所有 本文档所含内容为思科公开发布的信息 第 9 页, 共 4 页

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