安全知识图谱作为安全领域的专用知识图谱，是实现网络安全认知智能的关键，亦是应对网络空间高级、持续、复杂威胁与风险不可或缺的技术基础。绿盟科技于近日推出安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》，旨在对安全知识图谱概念内涵、核心框架、关键技术和应用实践进行全面总结与介绍，期望为读者带来全新的技术思考，助力网络安全智能化迈入认知智能阶段。

本文为安全知识图谱白皮书精华解读第一篇，介绍高级持续性威胁（Advanced Persistence Threat，简称 APT）组织图谱构建相关技术，助力APT组织追踪。

一、信息孤岛效应

APT攻击往往具有明确的攻击意图，且攻击手段具备极高的隐蔽性和潜伏性，对政府和企业的重要资产构成重大威胁。由于在APT威胁分析和溯源中涉及的信息数据杂乱，自成体系，难以有效组织，导致在事件分析过程中耗费大量人力，无法对相关的专家知识进行保存形成可复用的知识库。而知识图谱技术通过定义领域知识，用语义网将散乱的知识以逻辑方式进行关联，能够有效解决信息安全知识不成体系、难以将专家知识转换成机器语言的问题。所以，网络安全研究者逐渐开始利用知识图谱分析威胁情报。

绿盟科技安全知识图谱以威胁元语模型为核心，通过分析已经发布的APT分析报告等数据，提取APT组织的描述信息和分析逻辑关系，自顶向下构建知识图谱，为结合知识图谱的本体结构对APT组织进行追踪和画像奠定基础。

二、APT组织图谱构建

APT组织知识图谱以攻击组织（APT、恶意代码家族等）为核心，通过分析组织技术水平（攻击工具、攻击手段、掌握的漏洞利用、恶意软件）、网络基础设施（IP、域名、电子邮箱）及历史战役、攻击目标特征、危害意图等知识，实现对APT组织的综合画像。

其中，网络威胁情报领域及相关安全要素已有大量相对成熟的标准体系，针对攻击组织涉及的各类安全实体可参考安全领域相关规范，实体关系的设计则主要参考STIX2.0描述语言等。威胁元语体系的构建涵盖4个层次和11个主要实体类型，并融合了百万级别的知识节点。构建的本体如下图所示。

以NSA网络武器库中的永恒之蓝漏洞为例，该示例中威胁主体为NSA，攻击工具是Metasploit，攻击模式是永恒之蓝漏洞攻击，脆弱为CVE-2017-0143，防护手段包括端口关闭和流量丢弃，攻击目标为Windows 7操作系统。在实际业务场景中，分析者只要检测该知识图谱中的某一威胁实体，如SMB远程执行代码漏洞（CVE-2017-0143），通过建立知识图谱语义关系（weakness_of和defensed_by）和分析实际业务场景下的信息资产关系（服务器、防火墙、路由器），输出受到影响的资产列表（服务器），并可推荐出风险处置建议（关闭445端口、流量丢弃），不仅能获取态势信息，更能进一步推理出其影响范围和可采取的防御措施。关联关系如图所示。

此外，爬取互联网上各类APT分析报告等信息，需要耗费大量人力，且代码可扩展性差，同时，由于缺乏对非结构化文本的主题区分，影响提取情报的准确度。

绿盟科技通过设计攻击组织知识图谱本体，确定情报采集类型、属性及相关字典规范定义，结合爬虫和自然语言处理技术构建可快速扩展抽取情报运营体系，实现APT、恶意代码家族情报半自动化采集。

三、总结

目前大多研究建立APT组织知识图谱采用自上而下的方式，通过信息抽取对齐等技术从数据中提取APT组织相关的实体、属性及关系等特征，根据本体中定义的知识属性等进行消歧融合补充。要想更精准地实现对不同APT组织的刻画，关键在于建立一套统一的语言来描述不同APT组织的行为和特征，随之构建关于APT组织的知识库，并对知识库进行扩充和使用。未来，绿盟科技将不断探索APT组织图谱构建相关技术。

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