系统网络安全入侵风险辨识技术分析

引言：

在信息技术的飞速发展背景下，网络攻击呈现出隐蔽性强、破坏性大的特点，对系统安全构成严重威胁。而入侵风险辨识作为网络安全防御的前置环节，其核心任务在于通过技术手段及时发现潜在威胁，为后续响应与处置提供决策依据。

1. 入侵风险辨识技术概述

入侵风险辨识技术是网络安全主动防御体系中的核心组成部分，其根本目的在于通过系统化的方法 [1]，在攻击行为实际发生之前，识别出信息系统、网络设备及应用程序中可能被利用的薄弱环节，并评估这些薄弱环节被攻击后可能带来的负面影响。

2. 基于系统网络安全的入侵风险辨识技术分析

2.1 基于行为与异常的检测技术

基于行为与异常的检测技术，作为入侵风险辨识领域的重要分支，其核心逻辑在于建立系统或用户在正常状态下的行为基线，通过持续监测实际行为与该基线之间的偏离程度，来判断是否存在潜在的安全威胁。

2.1.1 行为基线的构建

基线是一个动态的、多维度的行为模型。它描述系统、网络或用户在特定时间段内、特定环境下的正常活动模式。假设一个服务器的正常行为基线可能包括：CPU 利用率在工作日的上午九点到下午五点之间维持在 30% 到 60% 之间，夜间则低于 10% ；网络带宽使用在特定时间段内呈现规律性波动；特定进程的内存占用稳定在一个合理的范围内；对外建立的网络连接数量和目的IP 地址相对固定。对于用户而言，其行为基线则可能涵盖：通常的工作时间、常用的登录IP 地址段、访问的应用系统和数据资源、操作习惯（如文件创建、修改、删除的频率和类型）等。构建基线的过程，本质上是收集、清洗、整合和分析大量的历史行为数据，并从中提取出能够代表“正常”状态的关键特征和统计规律。这个过程需要考虑数据的时效性，因为正常行为模式会随着业务变化、系统升级或用户角色调整而改变，因此基线模型也需要具备自适应和动态更新的能力。

一旦建立可信的行为基线，异常检测机制便开始发挥作用。该机制的核心任务是实时或准实时地捕获当前的行为数据，并将其与基线模型进行比对，量化两者之间的“偏离度”。当偏离度超过预设的阈值时，系统便判定为一次异常事件，并触发相应的告警或响应流程。这种偏离的衡量方式多种多样，可以基于简单的统计规则，如“某个用户在非工作时间登录系统”，或“服务器的CPU 使用率在五分钟内从 20% 飙升至 95% ”。但现实世界中的攻击行为通常更加隐蔽和复杂，简单的规则难以覆盖所有场景。所以现代异常检测系统更多地采用更为复杂的算法模型 [1]。采用基于统计学的模型（如高斯混合模型）可以学习多个正常行为模式的分布，当新数据点落在低概率区域时，即被视为异常。

2.1.2 基于行为与异常的检测技术的具体应用

在用户和实体行为分析领域，该技术通过对用户账户、服务器、网络设备等实体的行为进行深度建模，有效防范内部威胁、账户劫持和数据泄露等风险。例如，一个长期在财务部门工作的用户账号，突然开始大量访问研发部门的代码库，这种明显偏离其历史行为基线的活动，UEBA 系统能够迅速捕捉并告警；在网络流量分析领域，通过对网络流量的大小、协议、流向、通信模式等特征进行持续监控和建模，可以发现诸如分布式拒绝服务攻击、命令与控制通信、数据外传等网络层面的异常活动。一个内部主机突然与大量未知的外部 IP 地址建立加密连接，且数据传输模式符合 C&C 信标的特征，即便没有具体的恶意软件签名，NTA 系统也能将其识别为高危威胁。在端点安全领域，通过监控终端设备上的进程活动、文件访问、注册表修改、API 调用等行为，可以构建端点的行为基线，从而发现恶意软件的执行、无文件攻击、权限提升等端点层面的入侵行为。假设一个常见的办公软件（如 Word）突然尝试执行系统命令或修改敏感的系统文件，这种异常的进程行为链是典型的无文件攻击特征，能够被基于行为的端点检测系统有效识别[2]。

2.2 动态分析技术

动态分析技术是入侵风险辨识体系中一种强调实时性与交互性的技术路径，其核心在于通过模拟或真实执行目标程序、系统或网络环境中的操作，观察其在运行过程中表现出的行为特征，从而识别其中潜藏的安全风险。

2.2.1 沙箱技术

沙箱通过构建一个隔离的、受控的执行环境，将待分析的程序或文件置于其中运行，并对其行为进行全面监控。这个隔离环境模拟真实的操作系统、文件系统、注册表、网络接口等，但任何在沙箱内部的操作都不会对真实的宿主系统造成影响。当可疑程序在沙箱中运行时，监控系统会实时记录其所有行为，包括文件读写、注册表修改、进程创建与注入、网络连接建立与数据传输等。一旦发现该程序执行敏感操作，如尝试修改系统关键文件、连接已知的恶意 IP地址、进行键盘记录或屏幕截图等，沙箱系统便会立即判定其具有恶意性，并生成详细的行为报告。

2.2.2 动态污点分析

是动态污点分析的核心思想是对来自不可信来源的数据进行标记，即污点”，并跟踪这些污点数据在程序执行过程中的传播路径与变化。当这些被标记的数据被用于执行危险操作，如作为系统调用的参数、用于构造 SQL 查询语句或被解释为代码执行时，系统便会判定存在潜在的安全风险。比如，在 Web应用安全测试中，动态污点分析可以将用户通过 HTTP 请求提交的输入数据标记为污点，然后跟踪这些数据在服务器端程序中的流动。如果这些未经充分验证和净化的污点数据最终被用于数据库查询操作，那么就可能存在 SQL 注入漏洞。

2.2.3 模糊测试

模糊测试，作为一种结合动态执行与随机变异的技术，在漏洞挖掘领域扮演着至关重要的角色。其基本原理是向目标程序或系统接口自动生成或半自动生成大量非预期的、畸形的、随机的数据作为输入，然后监控程序在处理这些异常输入时的反应。如果程序出现崩溃、断言失败、内存泄漏或进入异常状态，则表明可能存在安全漏洞。模糊测试可以针对文件格式、网络协议、API 接口、命令行参数等多种目标进行。根据测试用例生成方式的不同，模糊测试可分为基于变异的模糊测试和基于生成的模糊测试。前者基于已有的有效样本，通过随机修改、翻转、插入等操作生成新的测试用例；后者则根据目标接口的规范或协议定义，从零开始构造符合语法但语义异常的测试用例。

结束语：

展望未来，伴随着人工智能与大数据分析的深度融合，入侵风险辨识技术智能化、精准化水平将持续提升。所以相关企业及部门应加强技术协同与实战化应用，推动风险辨识从被动响应向主动预测转变，全面提升网络安全。

参考文献：

[1] 钱凯 , 康磊 , 王庆书 . 风电场 SCADA 系统网络安全风险及机器学习入侵检测方法研究 [J]. 工业信息安全 ,2024,(02):47-52.

[2] 李鉴雨 , 王静 , 臧昊 , 等 . 人工智能技术在计算机网络安全管理中的应用 [J]. 网络安全和信息化 ,2025,(05):57-59.

作者简介：姓名：徐春龙；性别：男；出生年月：2000.03 ；籍贯：安徽省六安市民族；汉最高学历：本科；研究方向：网络安全