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知識圖譜是下一代可信人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)組成之一。圍繞知識的歸納抽取、演繹推理等處理與分析過程，諸多關(guān)鍵問題逐步被攻克，大幅推動了機器認知技術(shù)的發(fā)展。在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域，防御技術(shù)的智能化升級也亟需成熟、有效的網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域知識圖譜（以下簡稱為安全知識圖譜）技術(shù)體系，為應對強對抗、高動態(tài)環(huán)境下的攻防博弈提供知識要素與推理智能支撐。為了歸納總結(jié)安全知識圖譜的關(guān)鍵技術(shù)研究進展，本文將嘗試通過技術(shù)概述的方式，嘗試回答以下幾個問題，期望為讀者形成體系化的安全知識圖譜研究現(xiàn)狀總結(jié)。
在新余等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務理念，為客戶提供網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計 網(wǎng)站設(shè)計制作按需規(guī)劃網(wǎng)站,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站制作,全網(wǎng)整合營銷推廣,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),新余網(wǎng)站建設(shè)費用合理。
Q1：什么是安全知識圖譜，有哪些類別的安全知識圖譜？
Q2：安全知識圖譜的技術(shù)棧包括什么？
Q3：安全知識圖譜有哪些典型技術(shù)研究與應用場景？
Q4：安全知識圖譜應用中的技術(shù)挑戰(zhàn)與研究趨勢有哪些？
一、網(wǎng)絡(luò)安全智能化發(fā)展趨勢
隨著云計算、5G、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等信息基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)空間已串聯(lián)起工業(yè)物理系統(tǒng)、人類社會系統(tǒng)以及網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)，成為社會數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基石。與此同時，網(wǎng)絡(luò)空間攻擊面隨之延伸和拓展，網(wǎng)絡(luò)空間攻防雙方信息的不對稱性現(xiàn)象愈發(fā)明顯。伴隨著攻防對抗態(tài)勢的升級，自動化、智能化技術(shù)與攻防技術(shù)的融合已成為網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)發(fā)展的必然趨勢之一。
圖1 網(wǎng)絡(luò)安全智能化發(fā)展趨勢
回顧網(wǎng)絡(luò)空間安全智能化發(fā)展歷程，我們可以將智能驅(qū)動的安全防御技術(shù)發(fā)展大致劃分為四個階段，如圖1所示，包括專家系統(tǒng)階段、感知智能階段、認知智能階段以及決策智能階段。以下分別進行簡要介紹：
專家系統(tǒng)階段。在該階段，防護設(shè)備與系統(tǒng)的自動化和智能化，主要基于專家經(jīng)驗與知識驅(qū)動的專家系統(tǒng)。面向不同的應用場景，需要專家編寫指定的檢測規(guī)則系統(tǒng)、響應規(guī)則系統(tǒng)等。這些以列表結(jié)構(gòu)、樹結(jié)構(gòu)、圖結(jié)構(gòu)簡單組織的規(guī)則邏輯結(jié)構(gòu)，能夠有效自動化響應特定分析場景下的攻擊行為。從專家系統(tǒng)的外部來看，該系統(tǒng)確實能夠表現(xiàn)出智能分析的效果。然而，隨著攻防技術(shù)的快速迭代和升級，攻防場景與流程的更細，此類專家系統(tǒng)一方面，系統(tǒng)分析邏輯的完備性在大數(shù)據(jù)場景下迎來關(guān)鍵挑戰(zhàn)，針對攻擊的誤報率、漏報率和整體準確性性能衰減很快；另一方面難以有效自適應演化，過度依賴專家資源，可維護性低，能夠支撐的場景愈發(fā)受限。
感知智能階段。隨著機器學習、深度學習技術(shù)的研究開展，網(wǎng)絡(luò)安全防御中面臨的諸多檢測和分類問題，也迎來新的解決方案——智能感知，即從大規(guī)模數(shù)據(jù)中，進行識別、檢測和分類，挖掘出異常的、惡意的攻擊行為。例如，識別惡意流量、惡意樣本、惡意郵件、異常業(yè)務識別等場景，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法能夠?qū)崿F(xiàn)高效的實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計規(guī)律建模，挖掘惡意行為/樣本與正常行為/樣本之間的關(guān)鍵區(qū)分性特征。雖然在諸多威脅感知場景下，基于統(tǒng)計機器學習的智能分析方法取得了重要的突破，但在面對高度動態(tài)復雜的網(wǎng)絡(luò)行為分析時，感知層輸入往往缺乏有安全語義的規(guī)范化建模，數(shù)據(jù)層次異常而非真實惡意攻擊的誤報情況難以避免。此外，多維度單點的感知分析結(jié)果，仍需要深度的專家參與的研判與關(guān)聯(lián)分析，才能完整還原攻擊行為全貌，限制了APT等高級復雜攻擊技戰(zhàn)術(shù)的分析的自動化水平的提升。
認知智能階段。面向復雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、復雜攻擊技戰(zhàn)術(shù)組合以及多層次多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)融合，網(wǎng)絡(luò)空間安全防御亟需具有能夠?qū)崿F(xiàn)深度理解分析能力的認知智能技術(shù)方案。不限于感知層的孤立的識別范圍和分析深度，認知層主要負責實現(xiàn)數(shù)據(jù)、情報、知識、環(huán)境等多維度數(shù)據(jù)的自動關(guān)聯(lián)、語義消歧，構(gòu)建更完整、更豐富的數(shù)據(jù)湖基礎(chǔ)設(shè)施，進而基于數(shù)據(jù)湖，實現(xiàn)威脅溯源歸因、攻擊意圖識別與行動預測等與安全專家相媲美的自動化分析能力。在認知智能階段，自然語言處理技術(shù)、知識圖譜、因果推理、意圖理解等認知層次的智能技術(shù)與安全場景、安全數(shù)據(jù)的融合水平，成為認知智能技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。
決策智能階段。網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)的決策效果，將影響到信息業(yè)務系統(tǒng)、物理設(shè)備甚至社會組織的穩(wěn)定運行狀態(tài)，是經(jīng)濟、安全、政治攸關(guān)的。因此，在感知和認知的基礎(chǔ)上，只有具備決策智能的網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)，才能夠進一步在安全防御策略自主構(gòu)建、自適應脆弱性修復、攻擊事件響應與緩解等傳統(tǒng)完全依賴系統(tǒng)負責人與安全專家部署的策略制定過程中實現(xiàn)自動化。決策的過程受到諸多方面的影響，包括信息收集的精確性評估、策略知識的完備性識別、系統(tǒng)風險的整體量化以及決策系統(tǒng)的效果預測等等。這些關(guān)鍵能力的構(gòu)建，都依賴于負責、魯棒、透明的可信任安全智能技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施。
網(wǎng)絡(luò)安全智能化的發(fā)展，正隨著多維度感知智能技術(shù)的演進，向認知智能和決策智能化方向演進。在這個過程中，安全知識圖譜技術(shù)，已成為整個技術(shù)體系的基礎(chǔ)性核心工作。安全知識圖譜技術(shù)，一方面，通過本體建模、實體對齊、鏈接構(gòu)建等方式，為認知、決策過程提供超融合的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，是大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)源統(tǒng)一分析的基礎(chǔ)；另一方面，基于知識圖譜的推理，包括表示學習、關(guān)聯(lián)分析、事件溯源、行為預測等能力，是認知智能的主要組成部分；最后，圍繞知識圖譜構(gòu)建的逐層推理與分析，為指定場景下決策智能的達成提供了關(guān)鍵輸入要素和策略構(gòu)建框架。
推進網(wǎng)絡(luò)空間安全知識圖譜的構(gòu)建與基于知識圖譜的推理技術(shù)成熟，已成為網(wǎng)絡(luò)安全智能從專家系統(tǒng)、感知智能，邁向認知智能、決策智能的必由之路，亦是應對網(wǎng)絡(luò)空間高級、持續(xù)、復雜威脅與風險不可或缺的技術(shù)基礎(chǔ)。
二、安全知識圖譜技術(shù)內(nèi)涵
圍繞知識的識別、抽取，圖譜的構(gòu)建、推理及應用，知識圖譜技術(shù)體系能夠在、知識歸納推理知識固化、人機協(xié)同等多個方面促進網(wǎng)絡(luò)空間安全檢測、溯源、預測、響應等關(guān)鍵能力的智能化與自動化水平。本部分將首先介紹網(wǎng)絡(luò)空間安全知識圖譜的技術(shù)的核心內(nèi)涵、技術(shù)優(yōu)勢與技術(shù)框架。
2.1 概念內(nèi)涵
知識圖譜是是通用人工智能與專用人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)組成之一。通過語義化的知識組織結(jié)構(gòu)，知識圖譜將機器算法與領(lǐng)域知識充分融合，極大的促進了知識工程方向智能化的發(fā)展速度。在智能推薦、智能搜索、通用認知推理、人機交互問答、智能決策支持等應用場景中，知識圖譜得到的廣泛的應用與實踐。知識圖譜本質(zhì)是由實體（概念）及實體（概念）間關(guān)系，以及關(guān)聯(lián)屬性組成的一種語義網(wǎng)絡(luò)，通過結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)，以有效地表示實體（概念）之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系，可形式化表示為：
其中每個三元組代表一個知識單元，表示了源實體Subject與目的實體Object之間，具有關(guān)系Relation。一個典型的知識圖譜中，主要可劃分為模式層與數(shù)據(jù)層。模式層是整個知識圖譜構(gòu)建的基礎(chǔ)，是數(shù)據(jù)組織的范式，一般通過本體庫的設(shè)計實現(xiàn)。本體，是結(jié)構(gòu)化知識庫的概念模板，描述了數(shù)據(jù)的元信息與元結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)層，是根據(jù)模式層本體模板范式生成的實體、關(guān)系及屬性的實例集合，這些實例描述某一類或某一個概念的知識事實。
從知識范疇、應用場景來看，知識圖譜可劃分為通用知識圖譜和領(lǐng)域?qū)Ｓ弥R圖譜。通用知識圖譜，例如Freebase、Wikidata、DBpedia等大規(guī)模知識庫，主要應用于普適性的智能搜索、推薦場景中，提供具有廣度的、基本的知識關(guān)聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施。領(lǐng)域?qū)Ｓ弥R圖譜，則基于某知識子領(lǐng)域，構(gòu)建具有深度的知識空間，服務于該知識領(lǐng)域內(nèi)特定的查詢、推理分析需求。
安全知識圖譜是面向網(wǎng)絡(luò)安全空間的威脅建模、風險分析、攻擊推理等攻防需求，基于網(wǎng)絡(luò)和安全知識庫、情報庫、資產(chǎn)庫、行為日志中關(guān)鍵實體（概念）及關(guān)系構(gòu)建的大規(guī)模語義網(wǎng)絡(luò)，是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域?qū)Ｓ弥R圖譜。
圖2 基于惡意軟件知識圖譜的分類可解釋性示例
安全知識圖譜作為網(wǎng)絡(luò)安全的領(lǐng)域知識圖譜，能夠充分發(fā)揮安全知識與經(jīng)驗與數(shù)據(jù)的融合下，人工智能技術(shù)的巨大潛在價值，加速網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域的智能化與自動化。這是因為，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境本身具有典型的圖結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)安全知識、信息、數(shù)據(jù)依照知識圖譜的形式組織起來，首先，能夠充分發(fā)揮圖數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢，將基于圖的統(tǒng)計、分析、推理方法融入到知識挖掘的過程當中來。其次，知識圖譜中的各類實體（概念）之間的關(guān)系，保留了明確的語義信息，即各類型的上下游信息依賴關(guān)系。基于語義信息的關(guān)聯(lián)與推理技術(shù)，是認知智能與決策智能技術(shù)的關(guān)鍵步驟。此外，網(wǎng)絡(luò)安全場景下的推理分析結(jié)果將最終指導安全團隊的應急與響應工作，需要推理的過程的透明與可解釋性，來提升人類對機器推理的可信任程度。知識圖譜正是可解釋人工智能技術(shù)的重要組成。通過前述結(jié)構(gòu)與語義的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，知識圖譜能夠輔助給與運營團隊符合安全領(lǐng)域知識框架的分析結(jié)果，支撐威脅的研判、取證與響應任務的開展。例如，通過惡意軟件知識圖譜，來解釋針對惡意文檔的機器學習分類器分類的關(guān)鍵特征結(jié)果，能夠通過關(guān)聯(lián)的知識，而非孤立的特征數(shù)值，來反映惡意文檔的與正常文檔之間的關(guān)鍵特征差別。
2.2 圖譜分類
從學術(shù)研究和工業(yè)應用語境來看，狹義的安全知識圖譜一般特指基于安全知識庫，如ATT&CK、DE3FEND、CAPEC等構(gòu)建的圖譜化知識庫及相關(guān)分析技術(shù)，而廣義的安全知識圖譜泛指通過屬性圖、RDF等類型圖形式組織起來的圖譜化網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施及相關(guān)分析技術(shù)。本文將以廣義的安全知識圖譜技術(shù)作為安全知識圖譜的定義。
在不同的應用場景下、在不同的數(shù)據(jù)源構(gòu)成下，安全知識圖譜可以有多種不同的類型。以下介紹幾類較為常見的安全知識圖譜類型及其分類原則。值得注意的是，以下劃分方法從知識的采集源、知識的應用目標出發(fā)，不同類型知識圖譜之間可能存在數(shù)據(jù)層次的交叉。
2.2.1 環(huán)境知識圖譜
“環(huán)境”可以定義為防護網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)的各類實體和實體的屬性（基本信息、脆弱性、合規(guī)信息等），以及實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。環(huán)境數(shù)據(jù)圖的構(gòu)建，需要資產(chǎn)管理、脆弱性管理、風險評估等工具和服務的支撐，也需要類似企業(yè)組織信息、IT系統(tǒng)架構(gòu)信息、人力資源信息等業(yè)務數(shù)據(jù)來支持環(huán)境實體的豐富和關(guān)系建立。環(huán)境知識圖譜是高度動態(tài)的知識圖譜。
圖3 Cauldron基于圖的漏洞分析[1]
安全防護不僅僅是構(gòu)建更厚的防火墻，制定更多預算抵御可能隨時發(fā)生的DDoS攻擊，對資產(chǎn)、資產(chǎn)脆弱性、用戶信息、IT架構(gòu)信息等自身攻擊面信息的掌控程度，往往決定了網(wǎng)絡(luò)空間防御能力的上限。特別是在云、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展的時代背景下，資產(chǎn)數(shù)量劇增，類型更加豐富，脆弱性暴露的形勢也更加嚴峻。“知己”比“知彼”顯得更加關(guān)鍵，無論是暴露在公網(wǎng)的資產(chǎn)還是邊界內(nèi)未納入管理的“黑資產(chǎn)”，都將大幅增加安全防護風險。為應對無孔不入的威脅，需要發(fā)現(xiàn)安全防護的關(guān)鍵實體、關(guān)鍵關(guān)系，在威脅事件發(fā)生的前后，對威脅的潛在影響范圍、影響深度進行全面的評估，以保證攻擊面的準確識別。
2.2.2 行為知識圖譜
“行為”可以定義為可收集的、可檢測的所防護網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)實體的動作，可以是DIKW數(shù)據(jù)層的各類原始日志，也可以是信息層的各類檢測告警日志、聚合的推斷告警日志。UEBA和SIEM的綜合方案能夠滿足行為數(shù)據(jù)收集的需求。
圖4 終端溯源圖譜[2]
行為數(shù)據(jù)圖的重要性不言而喻，從端點到網(wǎng)絡(luò)，從主動到被動，從邊界到內(nèi)部，從規(guī)則到統(tǒng)計機器學習，等等多維度的行為收集，能夠全面刻畫網(wǎng)絡(luò)空間實體的行動蹤跡，是識別、歸類、響應、溯源任務的基本前提。通過多行為序列的聚合規(guī)則，生成新的告警事件的推理方法已在多種場景中應用起來。不過，行為的關(guān)聯(lián)不應止于針對單個實體的行為聚合，多實體長時間區(qū)間的行為關(guān)聯(lián)，才是行為數(shù)據(jù)分析的目標。從處理和存儲效率上來看，將多實體的行為向量組織成圖模型結(jié)構(gòu)是行為關(guān)聯(lián)的必由之路。行為采集的粒度很大程度上由已有的采集和檢測能力決定，在這一點上，在保證歸一化和體系化的基礎(chǔ)上，“來者不拒”應該是行為收集的一個特點。行為知識圖譜與環(huán)境知識圖譜和知識情報知識圖譜的主要特性差異，是行為知識圖譜的時效性更短，更新和新增頻率更高。合理的構(gòu)造行為數(shù)據(jù)的本體模型、實體關(guān)系，設(shè)計行為與環(huán)境、情報、知識的互動能力，并管理行為知識圖譜數(shù)據(jù)的生命周期，是行為知識圖譜發(fā)揮最大價值的關(guān)鍵所在。
2.2.3 情報知識圖譜
不同類型的“威脅情報”，可能會造成對情報概念的不同解讀。在此，對情報的定義可參考2014年Gartner的《安全威脅情報服務市場指南》：“威脅情報是一種基于證據(jù)的知識，包括情境、機制、指標、影響和操作建議。威脅情報描述了現(xiàn)存的或者是即將出現(xiàn)的針對資產(chǎn)的威脅或危險，并可以用于通知主體針對相關(guān)威脅或危險采取某種響應?！币源硕x為基礎(chǔ)，可以說威脅情報與各類知識庫各有側(cè)重又相互交叉。一個典型的安全知識圖譜模式層本體結(jié)構(gòu)如圖5所示。STIX（Exchange Cyber Threat Intelligence）是網(wǎng)絡(luò)空間威脅情報的一種描述語言與信息組織結(jié)構(gòu)。STIX 2.0版本的本體（在STIX中稱為STIX Domain Objects, SDO）主要包括如圖所示的多種實體（概念）及其之間的語義交互關(guān)系。該本體結(jié)構(gòu)，即給定了描述威脅情報信息與知識的一種語義結(jié)構(gòu)范本。
圖5 STIX2.0的模式層
威脅情報，能夠擴展安全團隊的威脅視野，通過更多威脅上下文提升安全事件研判能力?，F(xiàn)階段，威脅情報已經(jīng)成為重要的戰(zhàn)略和商業(yè)資源，廣泛地應用于安全運營、態(tài)勢感知、威脅分析、風險評估、攻擊溯源等多個領(lǐng)域。值得注意的是，不同的威脅情報提供商本身對威脅情報理解的維度和深度不同，構(gòu)建可用的情報數(shù)據(jù)圖，威脅情報勝在豐富、準確和時效性，選擇符合特定業(yè)務場景的威脅情報源構(gòu)建專用的情報知識圖譜，是提升效率和可用性的關(guān)鍵。
2.2.4 知識庫知識圖譜
知識與情報在不同的情景內(nèi)常常出現(xiàn)概念的交叉。在這里，我們將歸納的、可用于推理的、與時間弱相關(guān)的安全數(shù)據(jù)稱為知識數(shù)據(jù)，包括各類知識庫，如ATT&CK[3]、CAPEC[4]，以及各類枚舉庫，如CWE[5]、CNNVD等等。知識庫的構(gòu)建往往依賴于專家經(jīng)驗、威脅情報的收集、驗證和凝練，所抽象的概念和關(guān)系是通用的建模基礎(chǔ)。當前，知識庫的構(gòu)建和共享已成為安全行業(yè)的共識，知識數(shù)據(jù)圖能夠提供特定環(huán)境和場景下威脅行為的關(guān)聯(lián)知識，評估威脅行為的影響范圍和深度，對潛在威脅做出預警，并給出合理的應對方案。
圖6 ATT&CK與CAPEC的知識關(guān)聯(lián)
知識庫知識圖譜賦能下的威脅事件分析，能夠拓展行為、環(huán)境、情報知識圖譜關(guān)聯(lián)實體的概念和數(shù)據(jù)上下文，以支持推理的語義富化關(guān)聯(lián)。相對于更商業(yè)化的威脅情報，知識庫可以基于公開或開源的項目數(shù)據(jù)，國內(nèi)外許多機構(gòu)也正致力于建設(shè)更廣泛、更專業(yè)的威脅關(guān)聯(lián)知識庫，如CAPEC、CWE、CNNVD、ATT&CK等等，也可以通過知識圖譜、自然語言處理技術(shù)，從多源數(shù)據(jù)中自動化抽取和構(gòu)建知識圖，并通過關(guān)系推理等方式對知識圖進行拓展。
三、 安全知識圖譜技術(shù)框架
基于安全知識圖譜，構(gòu)建具有感知、認知、決策智能的安全應用，需要解決數(shù)據(jù)的統(tǒng)一建模、實體抽取與關(guān)系構(gòu)建、復雜語義的推理分析和場景化的應用適配等不同層次關(guān)鍵問題。對應這些主要問題，本文將網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜自底向上的劃分為三個核心層次，分別為：圖譜構(gòu)建層、推理分析層、應用能力層，一個安全可信層，整體框架如圖7所示，概括了每個技術(shù)層次的主要技術(shù)能力。以下分別對各個層次做簡要介紹。
圖7 安全知識圖譜技術(shù)框架
3.1 圖譜構(gòu)建層
圖譜構(gòu)建層，主要實現(xiàn)安全知識圖譜的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建。主要需實現(xiàn)包括本體設(shè)計、實體識別、關(guān)系識別、知識消歧、圖譜構(gòu)建、圖譜存儲、圖譜計算等基礎(chǔ)能力。
知識圖譜的核心在于對數(shù)據(jù)的語義化組織模式的設(shè)計。通常來講，知識圖譜將各類格式的原始數(shù)據(jù)，如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，抽取為形如(Subject, Relation, Object)的三元組形式。在該形式下，實體Subject與實體Object之間，自然形成具有關(guān)系Relation的語義子結(jié)構(gòu)。通過大規(guī)模語義子結(jié)構(gòu)的串聯(lián)組織，即構(gòu)成完整的知識圖譜結(jié)構(gòu)。其中，Subject與Object實體的類型、兩者之間Relation的類型，以及兩者的屬性類型的規(guī)范等，構(gòu)成的完整模式，即構(gòu)成了知識圖譜的模式層本體范式。
圖8 安全知識圖譜本體模式設(shè)計樣例
安全知識圖譜的數(shù)據(jù)模式層，即針對網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的知識庫、情報庫、數(shù)據(jù)日志的領(lǐng)域知識進行本體建模，以給出歸一化、抽象、可推理的安全本體范式。本體建模的過程，是整個安全知識圖譜的構(gòu)建與應用的基石——本體范式?jīng)Q定了知識圖譜覆蓋的知識/情報/數(shù)據(jù)范疇、數(shù)據(jù)抽象的粒度以及語義關(guān)聯(lián)模板，進而決定了圍繞知識圖譜開展的相關(guān)推理應用的可用性、覆蓋度以及使用價值。因此，構(gòu)建知識完備、粒度適中、語義豐富的數(shù)據(jù)模式層本體庫，是安全知識圖譜技術(shù)中最關(guān)鍵的設(shè)計工作之一。
知識圖譜的構(gòu)建工作，即基于知識/情報/數(shù)據(jù)資料庫，在數(shù)據(jù)模式層本體模式的規(guī)范下，抽取實例實體、關(guān)系及屬性信息形成知識圖譜數(shù)據(jù)層語義網(wǎng)絡(luò)的過程。通常來講，知識圖譜的構(gòu)建過程主要包括知識抽取、知識融合、知識存儲、知識更新等主要步驟。在知識抽取環(huán)節(jié)，實體、關(guān)系、屬性等要素按需從各類結(jié)構(gòu)化、本結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取出來。在知識融合階段，需完成各類實體的對齊，關(guān)系語義的消歧，知識的映射等工作，以將提供滿足知識圖譜質(zhì)量要求、設(shè)計規(guī)范的數(shù)據(jù)資料。知識存儲階段，主要是將結(jié)構(gòu)化語義網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中，一般的存儲介質(zhì)是各種類型的圖數(shù)據(jù)庫。在知識更新階段，將根據(jù)數(shù)據(jù)層信息的實時性、置信度、語義明確性等維度和更新策略，剔除失效數(shù)據(jù)，更新最新狀態(tài)，保證知識圖譜信息的高價值屬性。
安全知識圖譜的圖譜構(gòu)建，需要特別注意的是，一方面，需構(gòu)建更細粒度的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法，以保證安全圖數(shù)據(jù)的高置信度與高安全性，否則將可能影響基于知識圖譜的安全應用的魯棒性。另一方面，在知識/情報/數(shù)據(jù)的時效性管理方面，需要更靈活的更新機制，以保證圖譜數(shù)據(jù)的時效性。
3.2 推理分析層
知識圖譜的推理分析，主要面向高層次應用提供關(guān)聯(lián)查詢、知識壓縮表示、知識歸因預測等自動化、智能化推理能力支撐。主要的推理分析方法，包括圖關(guān)聯(lián)檢索、基本的圖數(shù)據(jù)挖掘算法、圖的表示學習、圖的推理學習等。圖關(guān)聯(lián)檢索，即通過最短路徑、相似性分析等方法，提供指定實體、關(guān)系、屬性特征查詢的響應?；镜膱D數(shù)據(jù)挖掘算法，包括圖上的節(jié)點聚類、社團行為發(fā)現(xiàn)、重要節(jié)點發(fā)現(xiàn)、路徑挖掘等等，為知識圖譜提供深入的數(shù)據(jù)洞見。圖的表示學習，通過結(jié)構(gòu)、屬性等維度的學習方法，如Trans模型（TransE、TransH等），習得知識圖譜關(guān)鍵要素的向量化壓縮表示，可用于支持知識檢索、知識推理等類型的技術(shù)實現(xiàn)。圖的推理學習，則基于表示學習結(jié)果或通過端到端的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計，如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提供知識語義推導、關(guān)系鏈路預測等核心推理結(jié)果。
圖9 典型的行為知識圖譜推理分析
安全知識圖譜的推理環(huán)節(jié)，需要重點解決多層次數(shù)據(jù)、情報、知識之間的語義鴻溝問題、大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)實體信息關(guān)聯(lián)的依賴爆炸問題等多種基礎(chǔ)性難題。語義鴻溝問題，主要是由不同來源、不同采集尺度的數(shù)據(jù)融合導致的高層語義難以對齊的問題。知識圖譜構(gòu)建的語義消歧技術(shù)，只能在特定的標尺下完成粗略的數(shù)據(jù)融合，但要實現(xiàn)跨源、跨維度的知識推理，仍需要有效的語義學習機制。依賴爆炸問題則是由于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集技術(shù)、跟蹤技術(shù)、知識建模技術(shù)的限制，安全知識圖譜實體之間的信息流無法精確的刻畫，上下游實體之間的信息依賴隨著圖上跳數(shù)的增加呈現(xiàn)指數(shù)級爆炸的現(xiàn)象，將導致知識圖譜信息傳播的消散。
3.3 應用能力層
本層次主要基于圖譜的數(shù)據(jù)和分析基礎(chǔ)設(shè)施，提供面向特定場景需求的安全知識圖譜服務能力，抽象的可概括為建模、識別、富化、畫像、測繪、溯源、歸因、決策及預警等能力單元。場景需求+數(shù)據(jù)基礎(chǔ)+分析能力的組合，可以形成基于安全知識圖譜的技術(shù)棧。包括在安全運營中的XDR技術(shù)、威脅情報中的組織團伙分析技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)空間測繪中的攻擊面觀測技術(shù)、攻擊模擬中的智能決策技術(shù)等等，都可以通過一種或多種圖譜推理分析能力的組合，實現(xiàn)面向場景化需求的知識抽取與知識演繹推理以達成目標。具體技術(shù)應用場景，將在第四節(jié)介紹。
圖10 安全知識圖譜服務能力
3.4 安全可信層
除了安全知識圖譜的核心技術(shù)能力基礎(chǔ)外，還需再多個方面提供安全知識圖譜得自身安全可信機制，主要包括數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、敏感數(shù)據(jù)防護、分析效果監(jiān)測等。在數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方面，需通過量化的圖譜質(zhì)量評估指標，實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)異常、缺失、錯誤等問題的識別，以保證安全知識圖譜數(shù)據(jù)流程轉(zhuǎn)過程中的多階段數(shù)據(jù)輸入可信。在敏感數(shù)據(jù)防護方面，通過對企業(yè)、個人、組織等多級別敏感數(shù)據(jù)的自動識別與脫敏，支持知識圖譜在不暴露敏感信息的情況下，完成從圖譜構(gòu)建到推理分析再到應用服務的整個知識建模過程。在分析效果監(jiān)測方面，需提供可供反饋的人機接口，收集用戶在不同場景知識服務中的細粒度反饋，并通過自動化的閉環(huán)機制，跟蹤和持續(xù)優(yōu)化相關(guān)參數(shù)、流程，向圖譜管理組件提供關(guān)鍵指標的監(jiān)測接口。
四、 安全知識圖譜技術(shù)應用
安全知識圖譜可以作為網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，以獨立部署的模式或者融合服務的方式，提供數(shù)據(jù)、分析等多個層面的支撐。本節(jié)，將介紹四個典型安全知識圖譜的應用場景，分別是利用知識圖譜支持攻擊研判信息富化、運營事件知識抽取、終端攻擊檢測調(diào)查以及威脅情報模式識別。
4.1 攻擊研判信息富化
攻擊事件研判依賴準確、豐富的事件上下文信息。上下文可涉及前述環(huán)境知識、行為知識、情報知識和知識庫等多維度信息源。通過自動化的采集與構(gòu)建方法，可構(gòu)建類似圖11所示可支撐研判的知識圖譜數(shù)據(jù)庫。該圖譜數(shù)據(jù)庫，基于威脅情報STIX2.0架構(gòu)，融合了經(jīng)典事件研判過程中，所依賴的脆弱性、緩解措施、應用案例等基礎(chǔ)信息。通過基于指定類型線索的檢索，能夠高效的召回關(guān)聯(lián)知識庫信息，形成對待研判事件的增強，可提升事件的整體信息量，并提升大規(guī)模事件的歸類、歸并分析的效率。
圖11 支持事件富化的安全知識圖譜[6]
4.2 運營事件知識抽取
安全運營中心的集中式分析平臺，匯聚了大規(guī)模的動態(tài)事件數(shù)據(jù)。這些事件數(shù)據(jù)，可通過IP、域名、郵箱等實體實現(xiàn)直接關(guān)聯(lián)，也可通過事件的屬性特征相似性實現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián)。通過這些關(guān)系的識別和提取，能夠?qū)r序事件數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為動態(tài)事件關(guān)聯(lián)的知識圖譜結(jié)構(gòu)，并可通過該結(jié)構(gòu)觀測和自動化抽取其中的子圖模式與規(guī)律。例如，可以抽取指定類型實體的行為規(guī)律信息，形成包括行為基線、交互基線等；可以抽取事件之間的轉(zhuǎn)移規(guī)律信息，形成包括事件交互基線等。相對于自頂向下的、基于靜態(tài)知識庫的知識富化，自底向上的、高度動態(tài)的事件知識抽取，能夠?qū)崿F(xiàn)事件知識的生產(chǎn)與事件行為的自驗證，為攻擊的研判、事件的分析提供具有環(huán)境自適應的動態(tài)知識結(jié)構(gòu)。
圖12 動態(tài)事件關(guān)聯(lián)知識圖譜
4.3 終端攻擊檢測調(diào)查
終端側(cè)的數(shù)據(jù)采集與分析，能夠提供細粒度的行為上下文，一直以來都是網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)的重要組成部分。其中，溯源數(shù)據(jù)（Provenance）是終端側(cè)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵組成，當前操作系統(tǒng)（如Linux、Windows等）已具備高線溯源數(shù)采集的能力。有效的溯源數(shù)據(jù)挖掘方法，能夠支撐威脅狩獵的多種任務場景。Provenance能夠忠實記錄終端上實體的行為邏輯依賴關(guān)系，自然形成溯源數(shù)據(jù)圖（Provenance Graph，簡稱溯源圖）。所記錄的實體，包括文件（菱形）、網(wǎng)絡(luò)（橢圓）、進程（矩形）等維度；根據(jù)實體對的類型，實體間關(guān)系又包括文件讀寫、進程創(chuàng)建、網(wǎng)絡(luò)連接等等。在溯源數(shù)據(jù)完整有效采集的情況下，通過溯源圖的后向追溯（backward-trace）和前向追溯（forward-trace），能夠有效彌補網(wǎng)絡(luò)側(cè)的數(shù)據(jù)盲點，實現(xiàn)攻擊事件的溯源與取證。在已知威脅分析方面，主要涵蓋威脅模式匹配和事件重構(gòu)溯源兩方面主要工作。威脅模式匹配一般建模為圖上的子圖模式匹配問題，需要解決圖數(shù)據(jù)建模、查詢子圖的生成及查詢優(yōu)化等多個子問題。在未知威脅分析方面，目前主要有策略啟發(fā)、頻率建模、機器學習等幾類方法。
圖13 基于溯源數(shù)據(jù)的行為知識圖譜[7-9]
4.4 威脅情報模式識別
通過知識圖譜技術(shù)，能夠從多個方面全面實現(xiàn)分析能力增強：針對突發(fā)性事件與常態(tài)化事件，情報關(guān)聯(lián)圖譜能夠洞察攻擊發(fā)展態(tài)勢，通過跨域攻擊行為識別，實現(xiàn)攻擊團伙的快速定位，能夠提供明確的攻擊行為數(shù)據(jù)支持，可用于增強情報證據(jù)鏈，以及生產(chǎn)高質(zhì)量、高可信的團伙威脅情報。能夠通過全局視角，觀測攻擊者、攻擊團伙的跨域攻擊行為，觀測整體的行為模式演化。圖12給出了云端情報采樣數(shù)據(jù)中，部署在不同位置的監(jiān)測設(shè)備（紫色節(jié)點）監(jiān)控下的攻擊者（源IP）的關(guān)聯(lián)圖譜?？梢钥闯?，攻擊事件出現(xiàn)了較為明顯的團簇現(xiàn)象。一方面，少量受害者站點受到大規(guī)模攻擊源的集中攻擊；另一方面，攻擊團伙利用大規(guī)模攻擊基礎(chǔ)設(shè)施，對指定的受害者群體發(fā)起了大規(guī)模的掃描與攻擊行為。
圖14 Log4j2攻擊事件圖譜跨域行為觀測
五、安全知識圖譜技術(shù)趨勢
可以預見，安全知識圖譜技術(shù)的發(fā)展，將全面提升網(wǎng)絡(luò)安全關(guān)鍵應用場景下的知識推理技術(shù)水平，推動安全智能從感知智能，向認知智能和決策智能驅(qū)動安全自動化的演進。當然，當前安全知識圖譜仍處于蓬勃發(fā)展階段，技術(shù)演進仍需要諸多問題需要解決。在此，我們從關(guān)鍵問題著手，展望安全知識圖譜技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵趨勢。
圖15 安全知識圖譜技術(shù)發(fā)展趨勢
知識獲取層面：大規(guī)模多源信息自動化抽取與信息融合。網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜涵蓋了網(wǎng)絡(luò)與安全領(lǐng)域的核心概念原型與關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，涉及跨數(shù)據(jù)、情報、知識多層次的信息資料。一方面，需要基于自然語言處理技術(shù)、知識工程技術(shù)，實現(xiàn)更自動化的實體、關(guān)系、屬性抽取方法，滿足信息抽取的高實時性、高覆蓋率、高容錯性。另一方面，需要在質(zhì)量評估、語義對齊、信息壓縮等方面，提升數(shù)據(jù)信息的融合質(zhì)量，提出信息冗余、信息失效、信息歧義等問題給后續(xù)建模推理帶來的錯誤引導。
知識表示層面：異構(gòu)完備的知識統(tǒng)一表示。安全“大數(shù)據(jù)”不僅僅指數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，還體現(xiàn)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復雜性。包括文本類數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)、序列數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)、時序圖數(shù)據(jù)等等異構(gòu)信息，需要在安全知識圖譜中以統(tǒng)一、規(guī)范的表示形式進行組織，并提供一致的表示形式。探索基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖表示學習方法，將時序維度與圖關(guān)聯(lián)維度進行完整的建模，是實現(xiàn)異構(gòu)知識統(tǒng)一表示的關(guān)鍵方法之一。
知識推理層面：魯棒、準實時的因果推理。無論是攻擊與威脅的關(guān)聯(lián)，還是資產(chǎn)數(shù)據(jù)風險的識別，網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域?qū)π袨椤⑹录?、意圖的歸因與溯源技術(shù)效果有較高的質(zhì)量追求。因此，亟需探索具有精確信息流依賴能力的因果推理方法，以保證基于安全知識圖譜的推理結(jié)果過程的魯棒性，提升推理結(jié)果的準確性與置信度水平。此外，在大規(guī)模知識圖譜上進行知識推理，仍需通過圖分割技術(shù)、分布式學習技術(shù)等方式提升推理流程的并行度，以滿足安全領(lǐng)域諸多應用場景的準實時需求。
知識遷移層面：跨場景知識遷移與人機智能融合?；诎踩R圖譜的應用，具有多個細分領(lǐng)域，如威脅情報計算、安全運營輔助、威脅動態(tài)建模等等。在多個細分領(lǐng)域應用中，將涉及不同范疇的知識本體與實例?？赏ㄟ^探索跨場景的知識遷移方法，將不同場景下的推理模式進行推廣，實現(xiàn)推理分析能力的延展。此外，通過人機工程、推薦搜索等不同機制的人機協(xié)同方法，提供持續(xù)的人類知識經(jīng)驗與機器知識數(shù)據(jù)的信息融合接口，能夠進一步加速安全知識圖譜的的知識固化與知識拓展，提升相關(guān)應用的動態(tài)環(huán)境適應性。
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