什么是攻击指标（IOA）？

仅仅在事件发生后才检测到网络攻击是不够的。为了实现全面的安全保障，企业需要能够在对手发起攻击之前就识别出攻击模式。

这就是攻击指标的作用所在。攻击指标使得安全团队能够监控网络流量和用户行为，从而将各种数据联系起来，以便及早发现潜在的攻击行为。通过监控这些攻击指标，组织可以阻止高级威胁的侵袭，避免数据泄露事件的发生，同时还能节省因攻击后而需要进行的昂贵修复工作的时间。

本文介绍了攻击相关的指标。我们将了解不同类型的IOA，它们如何提升安全性，同时也会探讨如何有效利用这些指标来保障安全。

什么是IOA（攻击指标）？

攻击指标（IOA）是一种能够表明是否正在发生网络攻击的信息。先进的安全系统会将这些攻击指标与各种行为模式及可疑活动联系起来。这有助于安全团队采取主动的威胁检测策略，从而在威胁者破坏关键资产之前就识别出并消除这些威胁。

IOA与威胁指标（IOC）有所不同。IOC显示的是已经发生的攻击，或者正处于攻击的后期阶段。而IOA则能在威胁真正发生之前就提供相关的预警信息。

为什么攻击迹象非常重要呢？

企业必须意识到网络攻击的可能性。不过，速度 威胁检测 非常重要检测攻击的延迟，可能会让恶意攻击者有机会获取数据，或者植入复杂的持续性威胁。

IOA可以帮助解决这一日益严重的安全问题。那些能够扫描出IOA的安全工具，可以让企业能够更好地应对这一挑战。尽早识别威胁安全团队可以保护那些已被攻破的账户或设备。他们还可以启动相应的处理流程，以分析攻击手段，从而防止进一步的损害或数据丢失。

攻击指标与入侵迹象的区分

在深入讨论IOA之前，有必要先明确“攻击指标”与“漏洞指标”之间的区别。IOA和IOC都属于威胁数据的范畴，它们在检测和控制安全事件方面发挥着至关重要的作用。不过，两者之间还是存在一些本质上的差异。

攻击指标

IOAs主动寻找活动的模式/规律这与已知威胁行为者的战术、技术和流程相符合。

例如，扩展的检测和响应工具可以扫描那些异常的数据传输模式、不寻常的登录时间或地点，以及未经授权的权限提升行为。这些迹象本身可能并不令人担忧。然而，如果这些迹象与典型的攻击模式相吻合，那么就有可能表明正在发生一场活跃的（且处于早期阶段的）攻击。

妥协的指标/标志

IOCs会寻找……表明这些系统已经遭到破坏的证据例如，事件响应团队可能会发现一些异常的文件修改或删除痕迹。他们还可能发现与攻击团伙或网络设备上的恶意程序相关的IP地址。

IOC具有反应性。它们无法在早期阶段有效阻止网络威胁。不过，它们能够提供重要的取证信息，帮助调查人员了解网络攻击的范围和根源。

攻击指标的类型

我们可以使用哪些证据来在攻击对数据和应用程序造成损害之前及时发现它们呢？先进的网络安全工具在评估和检测威胁时会利用各种数据类型。这些数据类型包括：

• 特权升级攻击者通常试图提升自己的权限，以获取数据或更强大的用户账户。网络用户应该拥有稳定的权限设置，这样他们才能访问所需的资源。当用户需要额外的权限时，安全团队会根据业务需求来决定是否批准这些请求。试图绕过或破坏这一审批流程的行为属于违规行为。
• 内部网络访问威胁行为者需要找到一种方法，能够在整个网络中的内部主机之间横向移动。 授权系统通常会根据业务需求来限制员工的横向调动。 攻击者明白这一点，因此他们采用了各种技术来隐藏自己的移动轨迹。 不过，安全系统能够检测到异常的行为模式。 例如，攻击者可能会首次访问这些应用程序，或者让流量通过新的设备进行传输。 这种行为是一种非常重要的监控手段，因为它能够揭示那些通常难以被发现的隐蔽活动。
• 登录模式登录操作通常发生在网络边缘或门户网站上，以便访问有价值的资源。在这些地方发生的活动可能会让攻击者有机会在数据被窃取之前就发现他们的企图，或者将恶意软件植入网络设备中。扫描工具会检测来自未知且未经授权的设备的登录尝试。它们还会检查登录的位置、时间以及频率——多次重复的登录行为可能表明存在暴力破解攻击的嫌疑。
• 未经授权的数据传输攻击者通常希望从他们的行为中获得某种回报，而不仅仅是破坏目标系统的功能。这种回报往往表现为从内部主机中窃取数据。安全系统会扫描外部服务器上出现的异常流量，或者那些涉及恶意IP地址的流量。此外，系统还能识别出那些试图访问本应被禁止的数据的尝试。所有这些迹象都足以被视为有价值的情报来源。
• 与电子邮件相关的指标许多网络攻击都是从钓鱼邮件开始的。安全工具会检测与钓鱼行为相关的迹象，比如可疑的发件人地址、未经授权的附件，或者指向潜在攻击目标的链接。
• 文件执行合法的用户在日常工作中会定期执行各种文件。 不过，网络攻击者也会在数据窃取和勒索软件攻击的过程中，植入并执行恶意软件。 安全团队会留意那些异常的命令执行情况，以及被引入到内部主机中的各种新脚本。 这些工具能够检测那些未经授权的配置更改，或者与正常用户行为不符的情况。 例如，普通用户通常并不具备深入的技术知识。 这些用户所做的配置更改显然很可疑。

请记住我们不会单独分析上述攻击指标。安全团队会整合大量数据，以发现行为模式。如果能够迅速完成这一过程，就能在威胁行为者获得网络资产之前就将其阻止。

攻击迹象的例子

网络安全分析师利用攻击指标来主动识别并消除威胁。让我们来看一些实际案例，了解这种方法的实际应用方式。

通过检测数据横向移动来阻止数据泄露。

扫描工具能够检测到员工账户中异常的用户登录模式，并将这些模式与已知的钓鱼诈骗行为联系起来。不久之后，来自非管理员用户的异常命令表明可能存在权限提升的情况，同时还有多个可疑的进程被执行。

在这种情况下，安全工具会根据多个相关的输入/输出活动来生成高级警报。钓鱼行为、登录模式以及异常操作都表明，攻击者试图获取高价值的数据。安全人员可以迅速采取行动，通知用户，锁定账户，并追踪任何进一步的攻击尝试。

将数据传输与高级持续性威胁相结合

与前面的例子类似，攻击者会利用社会工程学手段来破坏账户的安全性。扫描工具能够检测到被标记为异常的IP地址，以及与该被破坏的账户相关的异常行为。

在这种情况下，攻击者成功植入了APT程序，并开始将数据从公司传输到指挥控制服务器上。安全工具会立即识别出这些可疑的传输行为，因为 outbound 流量突然增加。此外，设备分析系统还能检测到与未知设备的连接情况，以及那些在正常登录时间之外进行的传输行为。

安全团队利用这些IOA来隔离受影响的服务器，这样攻击者就无法进一步攻击其他数据库或设备。他们会通知用户并保护用户的账户安全，同时立即启动相应的应对措施，包括发出合规通知。

理解人工智能与输入输出参数之间的关系

人工智能和机器学习是现代网络安全解决方案的核心技术。正是借助人工智能，我们能够分析各种攻击迹象，而不必依赖被动的安全措施。

人工智能使得这一切成为可能。实施实时行为分析能够处理大量的网络数据和终端数据。AI工具能够……将网络活动与基准模式进行比较并且可以根据用户的活跃程度来调整这些基准值。将不同的数据相互关联起来可以发现那些人类分析师难以识别的关联。更强大的分析能力能够降低误报的发生率，从而让分析师能够专注于那些高风险警报的处理。

先进的AI和机器学习技术也具有预测能力。它们能够预测未来可能发生的情况。预测网络资产可能面临的威胁类型这些解决方案利用了包含攻击途径和零日漏洞的威胁情报数据库。通过将最新的情报与历史数据相结合，这些威胁检测工具能够立即拦截许多威胁。

IOA究竟是如何实现主动的网络安全防护的呢？

有效的网络安全策略必须采取主动措施。在恶意软件出现后才进行扫描或检测数据泄露情况是不够的。随着数据安全法规的日益严格以及网络威胁的不断增加，企业必须尽快发现潜在的攻击行为。

基于IOA的安全解决方案之所以能够实现这种主动式的防御方式，原因主要有以下几点。

通过实时分析实现早期检测

IOA能够尽早提供攻击的线索。这样，组织就可以及时发现正在发生的攻击，并迅速采取行动。安全团队通常可以避免严重的数据泄露和网络损坏，同时不会影响到系统的可用性和网络性能。

反应式工具不可避免地会显得速度较慢，但在保护敏感数据或受保护的医疗信息时，每一秒都至关重要。那些注重业务关键性指标的组织，往往也会避免在处理问题之后进行冗长的恢复过程。通过控制损失，可以降低整体成本，同时减少系统的停机时间。

能够更清晰地了解相关网络威胁，同时也能掌握更多关于这些威胁的信息。

IOA能够提升组织分析和应对各种威胁的能力。安全团队可以利用关于访问尝试、数据传输以及人员移动模式的信息，从而更精准地评估警报的规模和严重程度。

战略性应对措施更有可能有效中和和消除网络威胁。此外，这些措施还能节省分析师的时间，使他们能够把时间用于威胁的侦查、评估威胁情报数据，或者调整组织的网络安全策略。

更好的风险评估、合规报告以及安全性的提升

了解IOA有助于我们确定哪些风险最为重要。安全团队可以了解各种威胁的运作方式，以及如何解决网络中的漏洞。这些知识有助于更准确地评估合规性要求，从而确保符合相关法规的规定。此外，这种理解还能帮助安全团队在攻击者试图窃取敏感数据之前识别出新的风险。

采用一种以攻击指标为驱动的主动安全模型。

收集和分析IOA数据是实现主动网络安全的关键。通过研究IOA数据，我们可以了解攻击者试图获取关键资源时的行为方式。现代人工智能技术在这方面发挥了重要作用。这有助于各组织了解攻击者的作案手法，从而预测出他们可能攻击的目标。团队还可以利用IOA来对警报进行分类处理。确定正确的回答。

主动式安全技术能够及早发现威胁。与旧的模型不同，基于IOA的安全方案不会等到系统被攻破或数据泄露才采取行动。安全专家可以通过提前预测对手的攻击方式，从而保护网络免受攻击。