网络安全的“自动驾驶分级”

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问题出在哪里?我们离安全自动化到底还有多远?解答这个问题我们不妨借鉴一下汽车行业的自动驾驶分级。

作为传统行业的代表，汽车行业似乎在创新领域没有什么资格“鞭策”科技行业，但是融合多个领域变革的自动驾驶汽车却是个例外。

汽车行业和科技行业联手为自动驾驶汽车制定了一个标准化框架，而网络安全行业在制定自动化路线图时也完全可以参考该框架。

血染的自动驾驶分级

今天，汽车比以往任何时候都更省油、更豪华、更安全。但有一件事情变得更糟了：驾驶员。根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的数据分析，94%的严重汽车事故是人为错误造成的。

为了提高道路安全性和驾驶员体验，汽车制造商正在引入创新技术，例如雨水感应刮水器、自动大灯和盲点检测系统，帮助驾驶员将更多的注意力集中在道路上。但这并不总是有效(甚至是有害的)。

例如，自动巡航系统(我们可以将其看作是某种程度的自动化)旨在减轻脚踩油门的疲劳。但一个常见的问题是，它降低了司机的环境感知度，用踩油门会迫使您多加注意。而更先进一些的自适应巡航控制(ACC)，有了更多“自治”功能，如今已经成为一种标准，因为它解决了自动巡航控制1.0面临一些挑战(容易偏离车道、追尾等)。

这是从“自动化”演变为“自治”的一个很好的例子。实际上，汽车工程师协会(SAE)制定了描述汽车自动化水平的标准，该标准已被美国运输部和联合国采用。根据该自动驾驶分级标准，传统的自动巡航控制系统为0级，ACC为1级。特斯拉的“自动驾驶”仪或凯迪拉克超级巡航系统被视为2级。

如果将该标准套用在网络安全自动化成熟度上，则可映射如下：

• 0级：没有自动化。零自治;安全分析师执行所有分类、狩猎和调查。
• 1级：分析师协助。大多数安全工作是手动的，但是工具集中可能包含一些分析师辅助功能。
• 2级：部分自动化。安全程序可自动执行诸如响应操作和策略执行之类的功能，但由于误报的普遍存在，分析人员必须保持参与。
• 3级：有条件自动化。分析师是必不可少的，可以随时进行控制，但是高保真检测、自主搜寻、分类、调查和响应可以提高安全性和效率。
• 4级：高度自动化。在特定条件下，所有安全工具都可以自主运行。分析人员专注于定义和控制技术，然后由技术强制执行这些策略。
• 5级：全自动化。所有安全工具在任何情况下均可自主运行。该技术会自动定义并实施策略，分析人员可以覆盖这些自治策略。

网络安全的“无人驾驶”刚刚上路

正如号称达到4级高度自动驾驶的特斯拉FSD8.2测试版在奥克兰街头“处处鸟惊心”的糟糕表现给自动化狂热主义投机分子兜头浇了一盆凉水，网络安全的“无人驾驶”，也还有很长的路要走。

在网络安全中，当今被视为标准的一种基本自动化是SIEM和网络安全工具之间的关联。例如，将与IP地址关联的所有警报汇总到一个屏幕上，或者通过对共享源或目标的警报进行分组来标识攻击活动。一些工具更智能，并使用其他上下文源，例如活动目录(AD)或威胁情报，或过滤掉“非恶意内容”。但是，就像汽车最初的自动巡航控制一样，在网络安全的世界中，自动化会有很多意想不到的后果，这主要表现为大量的误报或漏报。例如，随着设备的移动性越来越强，在公司网络的内部和外部“漫游”，在每个位置使用新的IP地址，同一设备在短时间内可能会有多个地址，这会大大增加误报几率。

对照SAE自动驾驶的0级——汽车自动巡航控制，可以肯定地说，IP相关在安全自动化的级别上是相同的。从更广泛的角度来看网络安全自动化，大多数行业可能仅处于1级水平。

SOAR(安全编排、自动化和响应)可以归入2级(部分自动化)。此类技术可自动执行多项低影响的响应和补救任务，例如为IT服务台创建支持工单，在多个安全工具之间自动关联或将证据收集到事件数据存储中。

达到第4级和第5级需要整个网络安全行业大幅提高其竞争能力。目前，重点应该放在第3级：条件自动化上。

回到与汽车自动驾驶的类比，特斯拉的自动驾驶仪不仅会分析车辆环境数据速度、行驶车道、制动、加速等，还会分析其他车辆共享的道路数据，为驾驶员提供决策依据。

安全行业也需要类似的自动化能力，才能将网络安全提升到3级自动化。根据我们从汽车中学到的知识，要达到此目标，需要满足几个基本要求：首先我们需要减少对人类的认知负担，以便安全团队可以专注于重要的事情，消除诸如单调任务之类的压力，并以记录决策路径的方式专注于用户体验，从而使人类可以在需要的时间和地点进行更深入的挖掘。

其次，人工分析人员将继续在安全操作流程中扮演重要角色，并且可能会在未来几年内继续发挥作用。通过破除最佳安全决策所需的知识和信息的藩篱和屏障，网络安全人员的技能将被提到更高水平，这同时也将推动企业坚定地走上自治安全的道路。

【本文是51CTO专栏作者“安全牛”的原创文章，转载请通过安全牛（微信公众号id:gooann-sectv）获取授权】

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