攻击面管理技术应用指南
引言
攻击面管理（ASM）作为一种新兴的安全理念，通过持续监控和分析企业网络资产和暴露面，识别潜在的安全风险，并采取相应措施进行缓解和处置，帮助企业更好地应对网络攻击，保障业务安全和数据安全。
攻击面管理背景概述
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威胁态势分析
- 全球：勒索软件、供应链攻击、APT 攻击和 AI 技术成为主要威胁。
- 勒索软件攻击频繁，目标广泛，如波音公司遭受2023年勒索软件攻击。
- 漏洞利用攻击常见，如2020年美国联邦政府数据泄露事件。
- APT 攻击持续活跃，如2022年乌克兰政府网站被攻击。
- 国内：勒索软件、APT 攻击、内部人员威胁和供应链攻击频发。
- 勒索软件攻击增长，目标更具有针对性。
- APT 攻击长期化、隐蔽化。
- 内部人员威胁不可忽视。
- 供应链攻击成为新兴威胁。
- 未来趋势：攻击面持续扩大，攻击链条向左移动，攻击更具针对性和事件驱动性，AI 在攻击中被广泛使用。
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防护要求与标准
- 国际上，如美国的 FISMA 和 NIST 网络安全框架，强调资产识别、脆弱性管理、持续监控、风险评估与处置。
- 欧盟的 GDPR 也对数据安全提出了严格要求。
攻击面管理能力框架
- 发展历程：攻击面管理从传统安全防御手段逐步演进。
- 概念改变：从被动防御转向主动防御。
- 能力框架：涵盖资产识别、风险评估、漏洞管理、持续监控等关键环节。
- 关键技术：包括 AI 技术、大数据分析、自动化工具等。
应用场景分析
- 行业用户场景：根据不同行业特点进行定制化管理。
- 企业规模分类：从小型企业到大型企业，需求各不相同。
应用实施方法
- 实施原则：确保与现有基础设施深度集成。
- 实施目标：提高安全运营效率。
- 实施思路与方法：包括资产梳理、风险评估、策略制定等。
- 应用挑战与建议：应对数据治理、技术适配等问题。
AI 攻击面应对
- AI 攻击面威胁分析：AI 技术可能被用于更复杂的攻击。
- 应对策略：利用 AI 技术进行自动资产发现、漏洞识别与风险评估。
成功案例分析
- 案例一：某城商行统一安全管理平台运营项目（绿盟科技提供）
- 案例二：某新能源汽车控股集团攻击面管理案例（魔方安全提供）
- 案例三：某科技集团网络空间风险暴露面治理实践案例（亚信安全提供）
- 案例四：某全国性金融公司 EASM 联动 BAS 项目案例分析（矢安科技提供）
国内外技术研究
- 国外现状：Gartner、Forrester 等机构将 ASM 列为重要安全趋势。
- 国内现状：随着《网络安全法》的实施，国内对攻击面管理的需求不断增加。
- 差距分析：国内与国外的技术差距。
- 发展趋势：平台化与融合方向，行业定制与深耕趋势。
厂商推荐
- 选型关键指标：评估厂商的技术实力和服务能力。
- 十大代表性厂商推荐：综合考虑市场表现和产品优势。
总结
攻击面管理在数字经济背景下显得尤为重要。通过持续监控和分析企业网络资产和暴露面，识别潜在安全风险并采取相应措施，有助于企业在不断变化的网络安全环境中保持业务连续性和数据安全性。未来，随着 AI 技术的发展，攻击面管理将进一步智能化，成为企业安全建设的关键环节。
