从疫情起伏思考网络安全未来防护思路

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摘要：生物病毒与计算机病毒的特性、传播性有一定的相似性，通过新冠疫情的应对，可以反思网络安全防护的得与失，并分析相关的一些网络安全新趋势和新技术。

序言

2020年行将过半，谁也没有想到竟是如此多事之秋。新冠病毒在短短数月内席卷全球，疫情持续扩散和不断反复，也在改变了人们很多固有的认知，包括卫生医疗、公共安全、组织动员、经济政治等等。可以说，疫情也许在未来几年内趋于平静，但其对全球政治、经济、军事等方方面面产生的影响将会持续相当长的一段时间，世界格局也会发生深刻的变迁。

计算机病毒的概念本身就是源于生物病毒，两者有一定的相似性，例如变种、传播、感染机理等。一旦恶意软件爆发，后果同样很严重。一个典型的例子是勒索病毒WannaCry借NSA永恒之蓝武器库之威在2017年发难，短短几天内感染了150个国家的20万计算机，后来甚至还瘫痪了台积电等厂商的生产线，还突破物理隔离、攻破内网的重要资产，极大冲击了人们对网络攻击和网络战争的固有观念。

因此，分析、总结各国应对疫情的得失，或许对网络安全从业者应对未来网络攻击的防护思路有所启发。

总体而言，疫情期间各国处置有如下几点值得探讨：

一、经济（业务）发展 vs 公共（网络）安全

反思：重经济发展、轻公共安全的道路行不通

毫无疑问，疫情发展会对经济产生消极影响。一方面，新冠病毒扩散和传染性很强，如果对疫情不加控制，进行消极防控，或实施所谓的“群体免疫”，短期虽然不会大面积影响经济和生产，但会危害很多人的生命，长期看很可能发展为社区传染，造成更大的破坏；而另一方面，如果要彻底处置疫情，应当隔离中高风险人群，关闭工厂、企业、市场和第三产业等经济生产和交换场所，短期内对经济产生极大的冲击。到底是关注短期破坏性的损失，还是关注失控后的长期损失，则是一个两难的问题

2020年2月底，疫情开始在全球扩散时，作为经济的风向标，各国的股市出现了大幅下跌，如图1所示[16]，体现了对未来经济预期的担心。美国在疫情爆发以后，自3月18日起十日内，美股三大股发生了史无前例的4次熔断。后来各州采取封锁城市、限制聚集等措施，从而逐渐降低了日感染增速。4月17日美国公布经济重启指南，5月各州重新开放，经济好转。但紧接着到6月，部分州新冠病毒感染单日确诊案例出现反弹式增长，出于对第二波疫情的担忧，6月11日美国三大股市下跌超过5%，创下3月后最大跌幅。

美国政府虽然很早就获知新冠疫情，也采取了断航撤人的措施，但在疫情初现和传播的整个过程中，一直顾虑经济下行而难下彻底隔离的决心，后疾控有所向好却又急于经济重启，结果是没有有效控制病毒传播，又拖累了整个第二季度甚至更久的经济发展。

图1 疫情对经济的影响

在IT领域，安全总是伴随业务而生的，安全的最终目的是保障业务正常运行，减少业务受攻击造成的损失。所以，安全团队也会遇到类似的情况，当一个业务出现脆弱性，或面临具体威胁时，是否需要当机立断进行处置，处置可能会对业务的可用性产生不可预测的影响，不处置如被攻破则后果更严重。如果面临的是关键业务（工控设备）或重要业务（金融核心服务），那CXO（CISO、CRO、CIO，甚至CEO）是否有决心当机立断，此时似乎陷入了与美国总统特朗普一样的困境。

最有代表性的是2013年Target数据泄露事件[17]，当时安全团队发现了若干攻击事件，但市值黑五促销活动期间，且他们认为攻击者接下来不会采取行动。但事实上，攻击者窃取了4000万个信用卡和借记卡等敏感信息，事件曝光后，Target公司股价、营收和利润受到了极大影响，其CEO于次年下台。

举措：平衡业务收益和风险损失

与美国对比，中国在武汉出现疫情后的处置则更为果断，尽管人口一千万的大都市的经济发展非常重要，但已有2013年非典的前车之鉴，考虑到病毒蔓延造成的严重后果，武汉政府在关键时刻采取了封城的非常举措，对遏制病毒传播具有至关重要的作用。

而北京则又是一例，6月11日起，北京发现多例新冠肺炎确诊病例，一时间形势严峻，是否像初期武汉一样封城就成了决策者面前的难题。综合考虑城市体量、经济状况、全民防控意识、病例扩散情况，北京政府推出了提升应急响应级别、筛选密切接触者、大范围核酸测试、管控进出交通等措施，各项工作有序推进。

与病毒的抗争是动态的，国情不同、民情不同、疫情不同，都会做出不同的应对手段，其目的就是在控制疫情的前提下，保证经济发展，保障社会的稳定运行。

网络安全也是如此，安全团队的目标是保障业务的各项安全属性，但考虑到攻击者会使用各种手段进行攻击，不可能存在百分之百的绝对安全。安全是相对的、动态的、博弈的。攻击者如果在一定的成本约束下，没有达成自己的攻击目的，就可以认为防守方获胜。因而，安全团队应分析己方的保障目标和当前环境所面临的风险，在给定的预算、成本的约束下，调研、设计、部署和运营各项安全机制，增加攻击者的攻击成本和难度，进而减少业务遭破坏所造成的损失。

这就很考验安全团队的经验，例如判断当前攻击者在踩点，还是精准打击；攻击事件是尚在尝试，还是已经攻破；被保护资产是关键业务，还是无伤全局的；当前应该迅速隔离，还是观察其下一步动作，将其一网打尽。但无论防守方下一步是什么，那是具体战术问题，但大的原则是保障业务的前提下的平衡。

具体而言，决策者需要从业务投资中拿出一部分成本投入安全，这部分安全投入起效挽回的损失就是安全收益，但这种成本获得的收益不是无限线性增加的，所以决策者需要找到一个平衡点。表1说明了在各项安全投入花费的成本x_i和其避免风险所造成的损失y_i之间的关系，在保证己方风险可控的约束条件下，调整己方各种安全投入（x_i），使得风险损失（）最小化。（即）

表1 安全投入和收益的平衡

二、战役 vs 战争

反思：希望“毕其功于一役”的思路行不通

新冠病毒没有像非典病毒一样在夏天消失，反而趁着部分国家防范不严、卫生水平不高，继续在全球攻城略地，很可能会持续数年。虽然中国在短短两个月就控制住了疫情，完成了漂亮的“武汉守卫战”，但专家们一直强调不要掉以轻心，尤其防范境外输入。美国传染病学专家福奇也表示，第二波疫情很有可能发生，应做好应对。从各国确诊病例时间轴[18]可见，国外疫情仍在持续上升，国内虽然确诊病例持续减少，但4月以后各地仍不断发现外来输入病例，特别是6月北京的新疫情则清晰地表明了病毒死灰复燃的可能性和真实性。

另外，新冠病毒的变异性和传染性，世卫组织专家认为新冠病毒可能永远不会消失[1]，也有中国专家认为该病毒可能转为慢性，长期存在于人类社会[2]。

计算机病毒同样也存在变异性和传染性，它们会不断地自主攻击可访问的脆弱资产，进而作为中间宿主继续传播，所以，希望通过一次有效的防守解决某类攻击是不现实的。正如“植物大战僵尸”游戏一样，安全团队往往会遭遇一波接一波的试探和攻击。

例如2016年的首次打出超1Tbps DDoS攻击的Mirai恶意软件，至今还能发现来自其变种的攻击。我们的物联网威胁主动捕获系统一直能捕获到攻击者利用N-day漏洞的探测，各大恶意软件家族的僵尸网络始终活跃。

而在持续高级威胁的场景中，攻击者也会持续侦查、渗透和控制内部资产，更不可能说发现攻击阻断就算大功告成了，相反要考虑对所有受影响和可能受影响的资产进行排查，复盘攻击路径。

总之，战役是短期就见分晓的，战争是长期较量的。面对各种网络攻击，安全团队不能怀有“毕其功于一役”的想法，攻防是长期、持续、拉锯的。

举措：持续性的风险评估和缓解

安全对抗是持久战，是一个此消彼长的动态过程。安全防护的聚焦点是资产所面临的风险，风险值受各种因素的影响，攻击者能力、不断出现的漏洞、时刻变化的业务、部署的安全机制和策略变化，诸如此类。虽然某刻上述因素综合而得的资产风险很低，但随着时间推移，其风险值会不断变化，攻击者如果利用其中某个时间窗口的防守方懈怠，就有可能得手。

因而，Gartner所提的自适应安全理念中的核心是CARTA（Continuous adaptive risk and trust assessment），即对当前的风险和信任平衡做持续的自适应评估。所谓风险，就是业务出问题的可能性，而所谓信任，就是业务正常运行的置信度，显然无论在疫情的场景，还是安全运营的场景，两者都是动态变化的，只有不松懈地对可能新出现的脆弱性和威胁保持警惕，才能有信心应对第二波、第三波乃至更多的挑战。

三、边界和控制策略

反思：”屯重兵于边境、拒敌以国门外”不可靠

长城名列世界七大奇迹，中国古代第一军事工程，在各朝国防中扮演了非常重要的角色；而在欧洲，具有代表性的就是巍峨耸立的城堡。似乎，最佳御敌之术就是“城防”，即依靠城高池深，让敌人无法靠近。这种思路，不仅仅存在物理世界中，还更广泛地影响了人们应对危机的应对思路，包括疫情应对、网络安全，均是如此。

但纵观历史，敌人绕过长城、收买内奸打开城门的案例屡见不鲜。本次疫情又贡献了一个反例。虽然美国早在2月初就宣布对曾经到过中国的非本国公民关闭边界，又于3月11日对欧洲推出旅行禁令，但不包括英国。而英国开始采取群体免疫导致疫情扩散，从图2看到英国[4]和美国[5]自三月中旬之后死亡案例不断上升，可以从侧面看出，美国对中国建立边界也许没错，但却忽视了病毒从其他国家入侵的途径。正如1940年德国绕开马奇诺防线，从法比边界突入法国，可以说历史不断在重演。

(a) 英国的新增新冠确诊数

(b) 美国的新增新冠确诊数

图2 英国和美国的新增新冠确诊数

回到网络安全，以防火墙、入侵检测防护系统、杀毒软件为基础打造的网络安全体系早已抵御不了零日攻击，更不用说装备先进武器库的国家级支持的高级威胁。早在2015年的RSA大会的，Amit的主题演讲“Escaping security’s dark ages”中就提到，以城防为基础的被动防御已经过时，攻击者可以用各种方法绕过我们的防守。虽然安全界不断提出各种技术，然而数据泄露和攻陷事件层出不穷，可以说那段时间是“黑暗时代”。

举措：重构边界和信任模型

首先，将危险因素隔离永远是我们在处置不明威胁的第一思路，所以，边界的概念本身没有问题，但问题的核心是：边界应该部署在哪里，边界用来防谁？无论是敌军绕过边界，还是内部人破坏边界，其本质是边界没有随着当前的态势变化，前者是边界没有随着敌方运动而调整，后者是边界防的对象发生了变化，所以，要突破 “黑暗时代”，就需要构建一条能够动态部署在己方和敌方之间的边界。

具体的，新的边界应该有下列特点：

第一，边界粒度要足够细、随时紧贴要防御目标或敌军个体。在疫情场景下，我们不仅能对国境线进行隔离，还能对城市、街道、小区、家庭，甚至个人都能画出一条边界，即便在局部有确诊、无症状感染者、密切接触者，都能可靠地就近隔离，而不影响其他正常人的生活。在网络安全场景下，当发现可疑告警，可以对相关的高风险网络、主机、应用进行隔离，以保证单个恶意点不会扩散到更大的范围。

通常我们把这种技术叫做微隔离（Micro-Segmentation），它最早出现在云计算系统中，通过NFV和SDN的技术容易实现细粒度的隔离和访问控制，随着5G、边缘计算和SDWAN地进一步普及，相信该技术会越来越多的应用于传统环境中。

第二，边界线能够随时调整，紧跟正常人群（业务）和异常人群（攻击者）的轨迹。边界上的策略根据上下文可以随时更新，在访问者或被访问对象发生变化时可及时调整访问规则。

在疫情场景中，我国创造性的推出了统一的健康码机制，每个人的安全码对应了高中低三种危险等级，而这个等级，又跟其所在地（固有属性）、14天行为轨迹（动态属性）关联，可以反映了个体人自身的威胁度。当然，前述的每条边界的粒度不一样，遵从的策略也不同，比如每个小区的策略分别继承街道、区县、省市、国家的策略，形成小区策略后，将身份验证结果、健康码、行程卡、测量温度等作为输入，最终才得到“是否允许通过”的规则。一旦访问者的体温异常、或所在地变成高风险区域，小区最终的动作很可能就是“不得进入”。可见，这一条条不可见的边界，隔离了大量存在风险的人群，限制了其行动范围，帮助我国疫情迅速下降。

回到网络安全，网络访问是基于网络标识（IP、MAC），所以传统防火墙的规则也是基于网络标识，而非访问主体和被访问客体的身份标识，所以随着业务迁移、攻击者获得跳板资源，很可能就绕过了防火墙的现有规则。可以说这是计算机网络应用层设计的“原罪“。现在一些通过标识寻址等研究，也是期望改变，但考虑到既有TCP/IP的兼容性，进展较缓。然而，网络攻击不会变缓，相反还在加剧。因而，重构传统的网络层访问控制和隔离已经刻不容缓，近年来，业界越来越多地在探讨零信任（Zero-Trust）的概念，如CSA提的软件定义边界，还有Google的BeyondCorps，都是体现零信任理念的技术路线。零信任体系需要对以往的网络访问机制、访问控制模型进行较大调整，所以对访问者和业务有明显影响，因而对其应用产生了很大挑战。当然看到疫情下动态准入机制表现出的良好效果，其前景可期。

四、账面安全 vs 实际安全

反思：“检查越少，报告越少“的思路行不通。

关于这一点，有两个反例：一例是日本，在疫情初期，日本考虑到马上要举办的奥运会，不宜渲染本国确诊病例过多，采取了被动式应对方式，例如只检测重症患者。所以其公开结果跟韩德等国明显不同，被检测人数和确诊数太少，但阳性比例太高。东京庆应义塾大学对因非新冠病毒相关疾病入院的患者进行了PCR检测，研究发现其中6%对新冠病毒呈阳性反应[6]。第二例是美国，5月11日数据显示在40多个州正处于封闭状态的情况下，全美仍没有足够的检测能力，人均检测水平低于意大利、德国、冰岛等国[7]。而在4月更早的“新冠肺炎追踪项目”表明全美共检测357万人中阳性率达到了20%[8]。

如此高的阳性率，表明疫情早已开始社区传播，并且没有在官方的掌控中，这可能会让疫情持续非常长的时间，造成更严重的影响。虽然表面上看检测数越少，阳性绝对数越少，但其背后未知的阳性患者传播必然会造成更多的严重案例。

作为对比，国内武汉前期因检测能力不足，也同样是确诊数少，但疑似病例激增不下，医院不堪重负。但2月中旬武汉将将临床诊断纳入确证方式，2月13日确诊数激增1.4万人，见图3。虽然确诊数增加，但整体更加透明，数据更加准确可靠，后续的隔离、治疗措施更加有效。后来随着核酸检测能力提升，全国执行“应检尽检、愿检尽检”策略，整体每日确诊数随后迅速下降[9]。

图3 中国新冠确诊数变化图

在网络安全领域，绝不能因为当前风平浪静就认为一切安好，不设防就没有安全事件，看似安全，但可能却是暗潮汹涌。例如，老旧的工控系统，一是部署安全机制困难，二是部署上后就会出现告警，不易处理，但不能为此就裸奔，如乌克兰、委内瑞拉等国严重的安全事故就是明证。

此外，部署了若干安全机制但缺乏协同机制，也会存在问题。单个安全机制只检测或应对某个方面的威胁，无法全面、一致地归纳观察到的事件，导致运营者无法对当前态势做出准确的判断。

举措：构建全面深度的感知能力

没有完美的犯罪，攻击者在行动的时候，总会与环境发生交换。构建感知能力，就是需要看到、听到、嗅到上下文的变化，从而感知到潜在的威胁。当发现威胁时，应具备全局态势感知、威胁定位、后果预测的能力。

越来越多的专家在提“可视度”（Visibility），当我们看不清自己的资产在哪里，有什么脆弱性，也不知道敌人在什么地方，攻击处于哪个阶段，目标是什么，就无从谈起应对。越是复杂的战场，侦察兵越重要；越是黑暗的环境，铃铛和热成像仪越重要。

在实践中，如借助各种网络流量统计信息（Netflow、OpenFlow等）获知全局网络访问行为，通过深度包检测、终端行为检测等获知具体网络和终端行为，通过聚合、关联形成全局一致的分析结果，提供从浅到深按需的可视能力。

进一步，通过主动防御机制，如通过欺骗（Deception）技术，在全域部署各类诱饵，监控非寻常的访问行为，诱使攻击者暴露行迹，判断其身份和行动目的。

五、流调vs朔源

反思：是蝙蝠、水貂，还是三文鱼？

十多年前，非典来去无踪，没有人能说清这场瘟疫是怎么发生的，后历时15年，中科院武汉病毒所寻遍28个省市，终于在云南发现一处蝙蝠SARS样冠状病毒的天然基因库，揭示了非典的天然宿主就是蝙蝠。然而，本次新冠疫情又最早在武汉爆发，病毒源于自然还是实验室，一时甚嚣尘上。通过专业的基因序列分析，世卫组织确认新冠病毒源于自然。但新冠病毒的中间宿主和天然宿主是什么，蝙蝠、水貂，或是6月北京传出的三文鱼（几乎不可能）？具体的传播路径还在确认中。

流行病学调查（简称“流调”）是一门专业的学科[12]，在追踪病毒起源、从根本上解决疫情有重要的作用。可惜的是，在武汉疫情早期，3月就对华南海鲜市场进行消杀，造成流调无法溯源、跟踪和监测。

举措：全面的取证朔源

6月北京的疫情，最早是一名西城区男性发病，经过流调，在新发地市场的三文鱼案板上发现病毒，相关货物来自海鲜市场。政府随即排查全部进出、经过新发地市场的人员，对二十万人进行核酸测试，并对其中所有阳性案例进行流调，确认北京所有案例均有新发地活动史，最终得出疫情在早期及时发现，没有造成广泛传播的结论。另外，早在2月天津宝坻区某百货大楼出现一起聚集性疫情，疾控中心经过缜密排查和分析，理清了传染路径和影响范围，堪称教科书级别的流调[13]。

在网络安全领域，取证（Forensics）也是一个细分领域，通过对计算机系统和网络流量中的电子证据进行保护、收集、验证、鉴定等。取证溯源属于事后，找到攻击者入侵的时间轴、攻击手法、影响范围等，进而采取相应的行动，例如恢复业务、升级补丁、完成报告。除了系统恢复外，取证溯源在司法实践中有非常重要的作用，应得到管理层的重视。

六、等等就好党 vs 撸袖就干党

反思：如不掐断病毒早期传播就失去先机

如前所述，生物病毒和计算机病毒在传播方面有很多相似性，比如从统计学上看其传播速度是指数级的，如果不在早期干预，很可能会在一段时间后进入爆发期，彼时局面就无法收拾了。

美国的疫情就经历了两个阶段，第一阶段是4月前，可以说这段时间政府的动员能力明显不足，期望等到夏季“病毒会奇迹般地消失”，导致确诊数呈指数级增加。有批评指出美国政府的动作太慢，浪费了中国赢得的时间。在经历了深刻教训之后，美国疾控中心提出了“压平增长曲线”（flatten the curve）的倡议[14]，即通过主动干预，大幅减少感染者，如图4(a)所示。在4月1日之后进入第二阶段，多地颁布居家隔离令后，增速明显放缓，如图4(b)所示。

病毒传播是符合统计学模型的，本质上这是一个科学问题，因而不施加干预是等不到所谓的奇迹的。依靠气候环境变化等不可控的“等等就好党”不过是在依靠未经证明的美好愿望作为获胜砝码，与古代祭天驱瘟的做法并无二致。在真正的危机前面，应该“撸起袖子加油干，把失去的时间抢回来”。

(a)经过干预后的压平曲线

(b) 美国两个阶段的确诊增速图

图4 确诊数变化图

考虑到我们提到的第一项平衡经济发展和公共安全投入，这条曲线不太可能直接压平成直线，但无疑措施越有力越精准，曲线陡度会越小。

回到网络安全，考虑在没有主动免疫、没有补丁升级机制的场景下，受蠕虫攻击的节点数量也急剧增加，但最终不会回落，只会稳定在所有脆弱节点数；当存在补丁修复的节点时，该曲线会收敛到一条直线，即所有脆弱节点都被感染[15]，如图5所示。更严峻的是，计算机蠕虫的效率更高，通过自动化的手段，向所有网络可达的节点发动攻击并传播病毒、执行恶意代码。因而计算机病毒的感染者曲线会比生物病毒的更陡，传播速度更快。

图5 没有安全机制的感染节点时间变化示意图

安全团队在发现威胁时，不仅需要进行处置，回落到图4(a)的纯色填充的曲线；还需要尽快处置，尽量压平曲线，即图4(a)的阴影线填充的曲线。

举措：兵贵神速，自动化响应

压平曲线的关键是尽早响应处置，而响应的第一步是根据当前态势分析攻击行为，溯源评估受损情况，预测攻击者下一步动作。应对主要为两方面：一方面阻断攻击，延缓受害节点的增速，减少受害节点数；另一方面尽快恢复业务，减少损失。总体而言，通过人工响应的方式，可以将图5的受害者曲线右边压低，如图6的蓝色曲线所示。

图6 通过自动化响应压平感染曲线

更进一步，通过自动化响应压平整条曲线，即图6中的红色曲线。早在2013年，Gartner提出了软件定义安全的理念，借鉴软件定义网络，通过控制与数据分离，提升整个安全体系的敏捷性和灵活性。在这个思路启发下，2016年Phantom的自动化编排系统得到业界认可，后来相关的技术发展为安全编排自动化响应SOAR。

自动化的安全编排引擎可在秒级部署安全资源、快速调度可疑流量、灵活调整安全策略，即便攻击者非常迅速，防守者也可以快对快，隔离可疑业务、阻断恶意攻击、恢复受损业务。