关于安全:复旦大学陈平博士网络攻击猖獗如何应对数据安全与内生安全挑战

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近日,CCF 上海分部联结 CCF CTO Club(上海)和星环科技举办了“数据安全与流通技术”闭门研讨会。

研讨会围绕“谁来爱护数据安全”、“企业如何依法进行数据安全加固及翻新”以及“数据经济如何衰弱倒退”等热点话题,邀请了来自出名高校、科技企业和律所等 50 多位业内专家们独特交换探讨。CCF CTO Club(上海)成员、星环科技联结创始人刘汪根主持了论坛。

复旦大学大数据研究院研究员陈平博士做了“数据安全与内生平安”的主题演讲。(以下为演讲速记整顿,所有为现场信息为准)

1. 动态进攻零碎不能抵制网络攻击

近几年来网络攻击越来越猖狂,指标不仅是咱们的个人电脑,也包含国家重要的网络基础设施。例如 2017 年臭名远扬的 Wannacry 勒索蠕虫攻打,在短短的三天工夫内,至多 100 多个国家和地区上百万电脑设备蒙受攻打,并且造成全世界 40 亿美元的损失。

往年 5 月,美国最重要的燃油管道运营商 Colonial Pipeline 受到了勒索病毒攻打,导致 Colonial Pipeline 敞开其美国东部沿海各州供油的要害燃油网络,美国也因而发表进入国家紧急状态。

影响顽劣的还有驰名的心脏滴血攻打和震网攻打。2014 年,一个名为“心脏滴血”的 OpenSSL 破绽,可能导致大量用户名和明码泄露。三年后 2017 年,仍然有靠近 20 万个服务器和设施仍然笼罩在心脏滴血的恐怖之中。

作为世界上首个网络“超级破坏性武器”,震网病毒 Stuxnet 的计算机病毒曾经感化了寰球超过 45000 个网络,伊朗受到的攻打最为重大,60% 的个人电脑感化了这种病毒。计算机安防专家认为,该病毒是有史以来最高端的“蠕虫”病毒。

目前的平安进攻零碎为什么没有能阻止这些攻打的产生呢?传统的动态进攻零碎不能抵制网络攻击。

信息安全始终随同着信息技术的倒退而倒退。平安人员为了进攻黑客的攻打,采纳很多安全措施,如设计防火墙阻止歹意连贯,设计入侵检测零碎捕获歹意行为;设计反病毒来避免零碎被恶意软件感化;下载补丁修复破绽等等。

然而这所有传统进攻都是动态的、被动的,针对的是一些已知的安全漏洞或者攻打,一旦遇到未知的破绽攻打,传统的办法体系就很快会被冲破,因而传统的动态进攻零碎不能抵制网络攻击。

2. 如何化解数据安全治理面临的挑战?

那么应该如何爱护数据外围资产平安是摆在企业以及平安人员背后的一道难题。

我想先从数据安全治理的角度谈一谈对数据安全的意识。我认为,数据安全是以合规治理为驱动,数据资产治理为抓手,依据数据安全生命周期进行治理。

首先,外围抓手数据资产治理。

具体的,在数据资产治理中,须要晓得数据资产是什么,数据资产如何治理。这两个问题引发 4 个子问题,即要解决敏感数据是什么,在哪里,谁负责以及要与谁共享。

对于“重要敏感数据有哪些”这一问题挑战是如何用无限的人力,抓企业最关怀的数据资产;对于“数据在哪里,谁负责,给谁用”,咱们面临的挑战是企业业务倒退、零碎迭代,人员变迁,导致数据流动性大,人员治理老本高,治理笼罩容易有脱漏。

为了应答挑战,咱们应该有一套零碎自动化梳理的办法,来主动发现和治理数据资产,别离从零碎侧和大数据侧进行数据资产的辨认。

在零碎侧,找出敏感数据与接口,并一一落到责任人。具体的,应该从流量中检测发现有哪些敏感数据,发现哪些后端接口流出了该敏感数据,定位到后端负责人;再发现哪些前端零碎应用了这些后端敏感接口,定位系统负责人。

在大数据侧,则是找到敏感字段与表,并在敏感字段变动时保留最后的敏感标签。库 / 表数据通过自动化辨认 + 人工打标的形式进行分级分类治理,对于衍生表,能够通过大数据血统治理,确保敏感字段计算演变时不失落敏感标签。

为此,重点的治理方向是数据分级分类和敏感数据 & 接口辨认。在分级分类中,须要各个部门独特梳理,包含共享数据分类、公开数据分类、业务数据分类,以及重要水平分级等。

其次,数据全生命周期管控。

在数据分级分类根底上,要对数据安全生命周期治理,依照数据采集、传输、存储、解决、共享以及销毁来进行。

为此,重点的治理方向是权限治理、终端管控、员工行为基线剖析以及安全意识培训。

在权限方面,不仅要提供权限治理的零碎和办法,而且也要加强人员参加时的安全意识,例如权限过大的问题。因而须要业务部门独特参加;

在终端 DLP 上,平安牵头落地,各业务部门、内审、法务、HR 帮忙继续经营;

在员工行为剖析和基线上,被动发现员工的敏感数据获取异样行为;

在安全意识培训方面,指定平安行为标准规范,多元化信息安全培训教育等。

3. 倒退自动化破绽开掘

除了数据安全治理面临的问题,咱们还面临着未知破绽威逼。自动化破绽开掘,能够帮忙企业在肯定水平上确保信息资产的平安。

首先是检测破绽的挑战。一般来说,程序是一个有向图,咱们称之为控制流图。在控制流图上,奔溃点是一个节点,任何一个函数调用都是连贯一对节点的箭头。程序存在破绽,会在某种条件输出下奔溃,并终止于 Crash 点。在自动化测试时候,咱们要思考所有的可能执行门路。而门路的数目是指数爆炸的,因而,自动化破绽检测的挑战是如何无效地结构输出触发程序 Crash。

通过对自动化破绽开掘十多年的钻研,设计出一套针对源代码 / 二进制的破绽开掘框架,包含代码适配、破绽开掘以及破绽定位。

代码适配是指,给定一个程序,通过语言适配器将其转化为两头语言,在两头语言根底上进行插桩。所谓插桩是指在程序中插入检测代码。在程序插桩后,通过含糊测试工具联合符号执行进行输出结构,触发破绽。当程序奔溃时,再通过破绽定位剖析,找到破绽点。

在程序插桩方面,提出了一种轻量级的零碎的动态插桩工具。该文章发表在 JCS、TIFS 上。该插桩工具与现有插桩工具不同,防止了插桩引起的额定跳转开销,以及利用虚拟机化执行的开销。

其次,咱们设计了一种轻量级的两头语言,该两头语言是对底层指令的封装,反对 Address+Link、Definition-Use 剖析。

程序插桩提供两个性能:一是门路笼罩的计算;二是程序破绽检测的代码。

接着,咱们在程序转换和剖析根底上,构建混合测试。与传统的 Fuzzer 不同,咱们的 Fuzzer 采纳符号执行技术领导 Fuzzing 的输出结构,放慢 Fuzzing 的效率,减少 Fuzzing 的笼罩。

传统的 Fuzzer 采纳教训假如或者随机的门路摸索,而咱们的办法基于符号执行的联合不同的破绽特色来进行输出求解,领导 Fuzzer 的门路摸索,缩小不必要的摸索,效率晋升 44.3%。

咱们的混合测试属于 Code Coverage Driven Hybrid testing,在 Fuzzer 输出摸索门路时,通过符号执行找到新的门路分支。

基于 Coredump 的破绽定位。在破绽被触发后,咱们进一步的进行破绽定位,在咱们的办法呈现以前,破绽定位依然停留在人工定位破绽的阶段,十分耗时。针对人工定位破绽十分耗时的问题,咱们钻研了基于 Coredump 的破绽定位,这一过程是自动化的。较以往人工办法,不仅效率从数天晋升到数分钟,而且准确率达到 100%,漏报率 16%。破绽定位范畴均匀 30 行代码以内。

基于 PT 和逆向执行的破绽定位技术。为了反对二进制程序破绽定位,并且晋升破绽定位的性能和准确性,咱们利用 Intel CPU 的新个性——Intel PT 技术,能够在渺小开销记录程序动静执行的控制流,并在软件奔溃时集成至 Core Dump 中。

咱们采纳的是逆向执行来恢复程序数据流。从奔溃点开始,咱们逆向执行每一条语句,并以此重构程序的数据流。通过对两个办法的比拟,能够看到,应用硬件加速的办法效率显著失去晋升。

  1. 拟态进攻应答内生平安挑战

邬江兴院士提出了内生平安的概念。内生平安是指事物都是两面性的。有性能就有缺点,未知的破绽后门是不可避免的。邬院士指出传统的平安包含入侵进攻和破绽开掘,都是封门堵路的形式,不能从根本上解决网络安全问题。即便现有的一些热点办法,如可信计算、主动防御、零信赖等,也存在其本身的破绽后门问题。

如大数据内生平安问题,剖析论断的不可解释性;人工智能内生平安问题,剖析后果的不可解释性、不可判识性、不可推理性;5G 网络内生平安问题,云和边缘计算撑持等平台中的破绽后门、病毒木马等;动静 / 主动防御内生平安问题,无奈防护基于调度环节宿主环境内的破绽后门攻打等。

内生平安有很多平安共性问题,如何能力证实这种叠罗汉式的附加平安防护是平安可信的?如何能力证实叠下来的每一个罗汉其本身是平安可信的?因为内生平安问题的存在,所有的平安技术怎样才能自证清白?是否在联网条件下防止触发或隔离内生平安共性问题?

无论采纳外挂式还是内嵌(Embedded)或内置(Built-in)式的平安部署计划,也不管应用何种动静进攻或主动免疫或认证加密等技术,都无奈彻底解脱内生平安共性问题带来的恐怖梦魇。

到目前为止,没有任何商家敢保障“自主可控产品”不存在安全漏洞;没有任何安检机构敢为送检设施 / 安装做无破绽平安担保。因而咱们亟待软硬件架构技术与数据安全倒退范式的基本转变。

为此,邬院士提出了拟态进攻,利用了动静异构冗余,即动静的变动零碎的结构,使得零碎每一时刻的状态都在变动,达到动静异构的成果。这个变动是通过控制器进行的,再通过冗余的办法确保零碎的弹性。

邬院士在其著述中介绍,基于内生平安实践的拟态进攻外围机理,将网络攻击问题转化为动静异构冗余 (OER) 环境内应对狭义差模 / 共模烦扰的问题,使得网络安全能够借鉴成熟的可靠性实践和办法来设计与度量,使 Safety & Security 问题可能用一体化办法解决。

正文完
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