在数字化进程不断加速的当下，大数据已然成为各行业发展的核心驱动力。而在大数据安全领域，关联分析作为一项关键技术，正发挥着举足轻重的作用。它犹如一把精准的手术刀，能够从海量且复杂的数据中剖析出隐藏的关系和模式，为网络安全防护提供有力支撑。大数据关联分析提供了基于规则、基于统计的关联分析功能，能够实现对于安全事件的误报排除、事件源推论、安全事件级别重新定义等效能，从而显著提升网络安全态势感知的准确性和有效性。

关联分析简介

关联分析的定义与核心概念

关联分析是在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系主要呈现为两种形式：频繁项集和关联规则。频繁项集是经常出现在一块儿的物品的集合，比如在电商购物数据中，购买了手机的用户往往也会同时购买手机壳和充电器，那么手机、手机壳和充电器就构成了一个频繁项集。关联规则则暗示两种物品之间可能存在很强的关系，例如在超市销售数据中，如果发现购买啤酒的顾客中有很大比例也会购买尿布，就可以得出 “购买啤酒→购买尿布” 这样的关联规则。

在网络安全领域，关联分析的重要性不言而喻。网络中的防火墙日志和入侵检测日志都是对进入网络的安全事件的流量的刻画。针对某一个可能的攻击事件，会产生大量的日志和相关报警记录，这些记录存在着很多的冗余和关联。以一次 DDoS 攻击为例，防火墙会记录下大量来自不同 IP 地址的访问请求，入侵检测系统也会针对这些异常流量产生众多报警信息。这些海量的原始数据如果不加以处理，就如同杂乱无章的拼图碎片，难以从中获取有价值的信息。

单源日志关联分析：数据精简与洞察

因此，首先要对得到的原始日志进行单源上的关联分析，把海量的原始日志转换为直观的、能够为人所理解的、可能对网络造成危害的安全事件。以防火墙日志为例，单源关联分析可以从时间序列、源 IP 地址、目的 IP 地址等多个维度进行。假设在一段时间内，防火墙日志中出现了大量来自同一个源 IP 地址对不同目的 IP 地址的连接请求，且这些请求的频率远远超出正常范围，通过单源关联分析就可以将这些看似孤立的日志记录关联起来，推断出可能存在扫描攻击行为。

在这个过程中，通常会运用一些数据挖掘算法，如 Apriori 算法。Apriori 算法通过生成候选频繁项集，并根据支持度和置信度等指标对其进行筛选，从而找出频繁出现的项集。在防火墙日志分析中，利用 Apriori 算法可以发现那些频繁出现的 IP 地址组合、端口组合等，这些频繁项集往往暗示着潜在的安全威胁。

多源日志关联分析：全景态势感知

基于多源日志的态势获取方法采用基于相似度的报警关联，可以较好地控制关联后的报警数量，有利于减少复杂度。在实际网络环境中，单一的安全设备日志往往无法全面反映网络安全态势，需要综合多个数据源的信息。例如，结合防火墙日志、入侵检测系统日志以及 Web 服务器日志等多源数据进行关联分析。

基于相似度的报警关联主要通过计算不同报警之间的相似度来判断它们是否属于同一安全事件。相似度的计算可以基于多个因素，如时间戳的接近程度、源 IP 地址和目的 IP 地址的匹配度、攻击类型的一致性等。当两个报警的相似度超过一定阈值时，就可以将它们关联起来，合并为一个更全面的安全事件描述。这种方法能够有效减少报警数量，避免安全管理员被大量冗余报警信息淹没，从而更专注于真正的安全威胁。

关联规则匹配介绍

安全事件关联分析的方法与流程

安全事件关联分析是采用基于规则匹配的方法，对多条异源异构事件进行匹配分析，当符合关联规则条件时得出事件分析结论的过程。规则匹配分析方法包括关联分析和统计分析两种，它们相互配合，为准确识别安全事件提供了有力手段。

基于规则的关联分析：精准识别安全威胁

基于规则的关联分析条件为安全事件中某些属性的限制条件，即规则的激活条件，具有检测事实存在与否、比较事实、根据标志检验事实等功能。条件可以由单个检测属性组成，也可以由多个检测属性组成，且各属性用逻辑符号 OR、AND、NOT 来表示多属性的逻辑关系。

以一个简单的规则为例，假设规则为 “当源 IP 地址为 192.168.1.100，且目的端口为 80，并且访问频率在一分钟内超过 100 次时，触发报警”。在这个规则中，源 IP 地址、目的端口和访问频率就是检测属性，通过逻辑符号 AND 将它们连接起来，形成了一个完整的规则激活条件。当安全设备的日志数据满足这个条件时，就会触发相应的报警，提示可能存在针对 Web 服务器的攻击行为。

基于规则的关联分析结果是新证据的断言或某个用户行为的可疑度，具有产生一条高优先级关联事件的功能。一旦规则被触发，就可以根据预设的逻辑，生成新的证据，如标记出该源 IP 地址为可疑 IP，或者提高该事件的优先级，以便安全管理员能够及时关注和处理。

事件统计分析：数据量化与态势洞察

事件统计分析是指采用统计学方法，对各类事件的状态、频次、发生周期等数据量化特征进行计算、得出事件数据的分布状况、主要特征、时间序列的趋势性、是否存在异常值、事件汇总结果等内容。在网络安全领域，事件统计分析可以帮助安全管理员更好地了解网络安全态势的全貌。

例如，通过对一段时间内的入侵检测系统报警数据进行统计分析，可以得出不同类型攻击的发生频次分布，从而了解当前网络面临的主要安全威胁类型。如果发现某种新型攻击的发生频次呈上升趋势，就需要及时调整安全策略，加强对该类型攻击的防范。

事件统计分析结果可直接用于事件性质的判定、解释和决策。比如，当统计分析发现某个区域的网络设备在特定时间段内频繁出现异常连接断开事件，且异常值明显超出正常范围，就可以判断该区域网络可能存在故障或者遭受攻击，进而采取相应的措施，如进一步排查设备故障、加强网络监控等。

关联分析举例

恶意扫描检测：多源数据协同分析

恶意扫描主要指针对 WEB 站点或者特定端口的扫描攻击行为的检测。通过分析安全设备检测日志、WEB 站点日志和服务器日志，识别以及发现针对 WEB 站点的恶意扫描行为进行检测分析，这是关联分析在实际应用中的一个典型案例。

输入数据与检测流程

输入数据主要包括 WEB 中间件访问日志和安全设备告警日志。在检测与分析过程中，首先针对 WEB 站点恶意扫描识别，根据 WEB 日志、WAF 告警信息，以源 IP 为唯一标识，针对不同的扫描特征，分析识别出针对 WEB 的恶意扫描，并汇总事件发生的时间、协议、源 IP、目的 IP、URL 集、扫描步长、事件等级。

假设在 WEB 中间件访问日志中，发现某个源 IP 地址在短时间内频繁访问不同的 URL，且这些 URL 的访问模式呈现出一定的规律性，如按照特定的顺序依次访问不同的页面，同时 WAF 告警信息也提示该源 IP 地址存在异常访问行为。通过关联分析，就可以将这些信息关联起来，判断该源 IP 地址可能正在进行恶意扫描。

主机恶意扫描识别：多维度精准定位

对于主机恶意扫描识别，根据安全设备告警日志，以源 IP 和扫描端口为唯一标识，针对不同的扫描特征，分析识别出针对主机的恶意扫描，并汇总事件发生的时间、协议、源 IP、目的 IP、目的端口、扫描次数、事件等级。

例如，安全设备告警日志中显示，某个源 IP 地址在一段时间内对多个主机的特定端口进行了大量的连接尝试，且连接尝试的频率和模式与正常的网络访问行为不符。通过以源 IP 和扫描端口为维度进行关联分析，就可以准确识别出这是针对主机的恶意扫描行为。

在实际应用中，关联分析还可以结合机器学习算法，进一步提高恶意扫描检测的准确性和效率。例如，通过训练机器学习模型，让模型学习正常网络访问行为和恶意扫描行为的特征模式，然后利用模型对实时数据进行分析，自动识别出潜在的恶意扫描行为。

关联分析在大数据安全领域具有不可替代的重要作用。通过单源和多源日志的关联分析，以及基于规则和统计的关联规则匹配，能够从海量的安全数据中精准识别出安全威胁，为网络安全防护提供有力支持。随着大数据技术的不断发展和应用场景的不断拓展，关联分析技术也将不断演进，为保障网络安全发挥更大的作用。