網絡安全事件閉環處置中的分級響應模型研究

摘要：[A1]"在全球數字化快速發展、網絡安全挑戰嚴峻的背景下，企業在事件響應中效率低與資源浪費的問題日益凸顯?；诖?，以事件威脅等級和業務影響為核心，依據事件嚴重程度等參數，構建分級響應模型。闡述其理論基礎，如動態調整分級、多事件并發資源分配、組織運營能力等；介紹由檢測、分析、響應和閉環模塊構成的技術架構及其各模塊關鍵技術。經在渤海片區網絡的實踐驗證，模型顯著提升了攻擊路徑還原準確率、未知樣本檢測率等關鍵指標，為網絡安全事件管理提供了新方案。

關鍵詞：分級響應模型"" 網絡安全事件"" 閉環處置"" 安全編排、自動化和響應[ 2]"技術

Research on Hierarchical Response Model in Closed-Loop Handling of Network Security Incidents

MA Shujing

CNOOC Information Technology Co.， Ltd. Network Security Technology Center， Tianjin， 300450 China

Abstract： In the context of rapid global digital development and severe cybersecurity challenges， the problems of inefficiency and resource waste in incident response are becoming increasingly prominent. Based on this， with the event threat level and business impact as the core， and according to parameters such as the severity of the event， this paper constructs a hierarchical response model. This paper expounded its theoretical basis， such as dynamic adjustment and grading， multi-event concurrent resource allocation， and organizational operation capabilities， and introduces its technical architecture composed of detection， analysis， response and closed-loop modules and the key technologies of its modules. Practical verification in the Bohai area network showes the model significantly has improved key indicators such as attack path restoration accuracy and unknown sample detection rate， providing a new solution for network security event management.

Key Words： Hierarchical response model; Network security incident; Closed-loop handling; Security Orchestration， Automation and Response[ 3]" technology

在全球數字化快速發展的背景下，網絡安全已成為關乎經濟、社會與國家安全的系統性挑戰?！毒W絡安全法》《國家網絡空間安全戰略》等政策明確要求加強關鍵信息基礎設施防護和優化安全監測預警體系^[1]。然而，網絡攻擊復雜性和傳統防御體系的不足，使企業在事件響應中面臨效率低下與資源浪費的問題。Gartner數據顯示，超過75%的企業在應對高級持續性威脅（Advanced Persistent Threat，APT）、勒索軟件威脅等時表現不佳^[2]。[ 4]"為此，各行業正從工具堆疊轉向構建一體化安全運營體系，并依托安全編排、自動化和響應[ 5]"（Security Orchestration， Automation and Response，SOAR）[ 6]"技術、威脅分析和分級響應模型，推進閉環處置能力建設。結合政策支持、技術進步與場景化需求，研究高效的閉環處置模型已成為提升數字經濟與關鍵基礎設施安全的關鍵途徑。

1 分級響應模型的理論基礎與技術架構

1.1 模型理論基礎

分級響應模型以事件的威脅等級和業務影響為核心依據，按照事件的嚴重程度、緊急性、處置復雜度等參數對事件進行分類和分級。模型的目標是實現響應優先級排序以及資源最優分配，在不增加資源負擔的前提下縮短閉環處理時間（[ 7]"Mean Time to Resolution，MTTR）。

分級響應模型的深層次價值在于其能夠應對復雜場景中動態變化的事件特點，同時優化有限資源的利用。事件分級看似是一種靜態的分類邏輯，但在實際運行中，威脅的發展往往會超出預期，例如[A8]"：一個初期表現為單點異常的事件，可能會在短時間內演變為大范圍擴散的威脅^[3]。如果模型僅停留在初始評估上，未能根據新的數據動態調整分級，就非常容易造成響應時機的錯失。因此，分級模型需要具備敏銳的感知能力，依托實時數據的變化進行動態權重分配，及時調整優先級，避免小問題積累為大隱患。

同時，分級并不只是對事件重要性排序這么簡單，還需要在多事件并發場景下有效地分配資源。例如[A9]"：當兩個高優先級事件同時發生時，模型需要根據業務影響權重來決定資源的傾斜程度，確保低優先級任務不會被完全忽視，這就要求分級邏輯中融入一定的全局協調能力。除此之外，模型的實用性還與組織自身的運營能力緊密相關。如果團隊技術水平有限或工具不完備，分級模型即使再精確也難以落地，這時就需要設計出能夠觸發外部協作的機制，例如[A10]"：將高復雜度事件自動轉交至外部支持方或啟動專家庫輔助決策，使模型更貼近實際需求，避免因理論設計的完美卻忽視了操作端的落地性而造成失效。分級響應模型的核心不僅在于對事件的科學分級，更在于將事件的動態性、資源分配的靈活性和組織能力的現實性有機結合，使其成為一個真正能解決問題的工具。

1.2技術架構設計

分級響應模型的技術架構由檢測、分析、響應和閉環[ 11]"4個模塊有機結合而成，形成了網絡安全事件從發現到處置的閉環流程。在檢測階段，利用靜態文件檢測算法和威脅定性模型大幅提高告警精度，識別、篩選高價值告警，顯著減少誤報與漏報現象^[4-5]。分析模塊基于故事線還原模型，結合神經網絡和知識圖譜技術，將分散的告警信息進行關聯分析，還原完整的攻擊路徑，這種能力使攻擊行為的脈絡更加清晰，為后續響應提供了詳盡的情報支持。響應模塊的核心在于集成SOAR技術，實現分級響應策略的自動化。不同級別的事件觸發預設的處置劇本，快速調動資源并高效執行標準化流程，顯著縮短了從告警到響應的時間。同時，閉環模塊可以對日志關聯進行分析，并實施歷史數據挖掘，確保事件從溯源到抑制和修復的完整處理，該模塊不僅可以徹底解決事件，還能夠為未來的事件處置積累寶貴經驗。

2分級響應模型的關鍵技術

2.1靜態文件檢測與威脅定性分析

靜態文件檢測以深度學習算法為核心，解析文件頭結構、哈希值、代碼模式等特征，靈活應對未知威脅。結合惡意文件數據庫進行快速比對，優化算法平衡速度與準確性，提升對混淆或加密惡意文件的捕獲能力。在威脅定性分析中，規則引擎會對建模進行分類，從而迅速判斷基礎威脅，情報引擎動態整合外部情報和歷史數據，挖掘潛在關聯并捕捉異常信號。

2.2故事線還原模型

故事線還原模型可以依據攻擊鏈理論剖析復雜行為，將零散告警轉化為可操作的安全情報。利用邏輯推理和知識圖譜技術，模型跨主機和網絡關聯數據，構建具有時間和邏輯線的攻擊路徑。它不僅還原完整攻擊鏈，還挖掘攻擊者常用手法和目標，形成清晰的攻擊全貌，節省團隊精力，同時為后續響應措施奠定基礎。

2.3 SOAR技術與流程編排

SOAR技術可整合安全工具與自動化劇本，提高事件響應效率和協作能力。流程編排技術分解事件處理為階段性任務，結合工具、腳本和人員執行，提高靈活性與智能性。平臺標準化調度機制優化跨團隊協作，將運營、安全、運維職責有效銜接，既解決技術孤立問題，又強化組織層面的執行力。

3分級響應模型的實踐與驗證

3.1 實踐場景設計

為了評估分級響應模型在真實場景中的應用效果，本次研究以渤海片區網絡作為實驗環境，開展了一系列驗證實驗，實驗包括APT[ 13]"攻擊模擬、惡意軟件傳播、響應閉環三大場景[A14]"。在APT[ 15]"場景中，分析攻擊鏈中各環節的入口、目標和路徑，測試威脅定性和故事線還原模型的能力；惡意軟件傳播場景中，利用靜態文件檢測算法對多個未知樣本進行檢測，評估檢測率和誤報率是否達到預期；在響應閉環場景下，根據安全事件的級別選用合適的SOAR技術，評估自動化流程對事件響應效率的提升效果。[A16]

3.2 驗證結果與分析

實驗驗證了分級響應模型在多種關鍵指標上的顯著提升，具體結果數據如表3所示[A17]"。分級響應模型不僅適用于復雜網絡環境，更能夠在安全運營中實現效率與準確性的雙重提升。

4 結語

分級響應模型對事件進行科學地分級，并執行自動化流程編排，高效地實施閉環處置，為網絡安全事件管理提供了全新方案。在實際應用中，該模型顯著提升了事件響應效率、告警精度和攻擊鏈還原能力，展現出在復雜網絡環境下的強大適應性。然而，面對不斷升級的網絡威脅，模型在應對極端場景未知威脅和多事件并發資源調度方面仍需優化。未來，應結合實時數據、引入廣泛情報資源，并與多種安全技術深度融合，實現從工具到體系的全面提升。持續的創新和實踐將推動模型在更多場景中發揮價值，助力數字化轉型與關鍵基礎設施安全，成為網絡安全管理的核心支柱。

參考文獻

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