《基于威胁情报的产品开发实践技术指南》

前言01 前言 Foreword 在数字化转型浪潮中，各行业的业务上云与SaaS化进程正在逐渐加速，但配套的安全体系建设却存在滞后的问题，这导致企业网络防护面临着严峻挑战。与此同时，外部攻击者不断升级技战术，采用的手段趋于APT化，攻击的隐蔽性也越来越高。而用来应对的传统安全建设，仍然依赖设备堆砌与宽松的规则运营，这种“添油战术”的做法使安全运营团队陷入告警冗余、联动低效的泥潭。作为防御方的武器库，各类安全产品其实会成为实际挑战的承压点，在威胁检测分析场景下甲方用户也会提出更高的技术要求。 在此背景下，威胁情报通过将威胁知识转化为可操作的检测规则与响应建议，成为破解防御难题的关键——其既能提升威胁检出精准度，又能实现告警分诊与溯源分析的效率跃升。然而，尽管市场需求激增且政策持续引导 （如《网络安全法》明确推动信息共享，等保2.0首次提出建设威胁情报检测系统），威胁情报的应用仍面临“优质数据共享不足、落地效果参差不齐”的困局。本文基于腾讯二十余年网络攻防实战经验，从多场景切入，打造覆盖情报生产、共享、应用的全链路方案，旨在破局“数据孤岛”问题，释放威胁情报价值，推动生态伙伴安全产品迭代与企业安全体系效能升级的愿景。 02 03 目录 Contents 1.概述 1.1威胁情报的定义与价值04 1.2腾讯云安全科恩实验室威胁情报介绍05 1.3本文目标读者与使用场景07 2.技术方案的筹备 2.1威胁情报的数据分类09 2.2威胁情报的集成模式10 2.3威胁情报的数据源选择12 3.专项场景最佳实践功能设计 3.1安全运营与自动化分析响应14 3.2流量威胁检测26 3.3边界防护与阻断 3.4主机与终端安全 33 39 3.5邮件安全44 4.总结与展望 4.1威胁情报应用进展50 4.2更全面的威胁情报合作模式展望51 4.3更广泛的威胁情报应用场景展望52 5.附录 04概述 概述 05 1.1 威胁情报的定义与价值 Definitionandvalueofthreatintelligence 威胁情报是一种基于证据的知识体系，通过系统性采集网络活动日志、安全事件记录、恶意代码样本等多源异构数据，运用基于实际攻防经验的智能分析引擎，对攻击者战术、技术和程序（TTPs）进行深度挖掘和整理运营。该体系不仅包括恶意IP、可疑域名、风险URL、文件哈希值在内的技术级威胁指标（IOC），而且涵盖攻击链特征、攻击组织背景、恶意家族信息、攻击行为意图等多维度威胁画像上下文。 其核心价值体现为构建分层次、全周期的网络安全决策支撑框架： 腾讯云安全科恩实验室威胁情报介绍 1.2 IntroductiontoTencentCloudSecurityKeenLabThreatIntelligence 腾讯云安全科恩实验室（以下简称“科恩实验室”）作为腾讯云与智慧产业事业群旗下一支国际一流的信息安全团队，科恩核心团队在电脑桌面安全、移动安全等基础技术领域有十多年的积累。科恩实验室团队三次摘得国际顶级黑客大赛Pwn2Own总冠军，打破历史成为首个获得DEFCONCTF赛事冠军的中国团队，并获得强网杯、网鼎杯、护网杯三大“国赛”大满贯。科恩实验室全球首发特斯拉、宝马、雷克萨斯、奔驰等知名品牌网联汽车安全研究成果，助力厂商修复安全问题并护航产业高质量发展。 科恩实验室基于前沿安全研究持续创新，融合“攻防+大数据+算法”打造行业领先安全能力基座，领航产业主动防御体系建设，提出多项创新算法解决代码分析难题，十余篇成果入选AAAI、NeurIPS等顶会，显著提升二进制函数相似性检测和漏洞挖掘精准度。科恩实验室自主研发的BinaryAI智能分析平台，融合AI算法实现高精度软件成分分析与威胁检测，能力已落地于腾讯云安全各类产品，覆盖木马样本识别、WAFBOT管理、挖矿风险监测等场景，持续推动AI与安全的创新融合和产业护航，并多次获得安全最佳应用案例等国家级荣誉。在威胁情报领域，科恩实验室基于“攻防+大数据+算法”三大能力维度构建了全链条、智能化的威胁情报生产运营体系： ◆数据整合全域化 整合了腾讯独有且广泛的数据源，包括恶意样本挖掘、云防护威胁告警运营、互联网基础数据排查，风险站点识别（挂马、仿冒欺诈），形成了百亿级IP/域名威胁判定情报库和PB级文件黑白样本库。基于可动态扩展的云计算基础设施，以及多源数据归一化处理运营流程，实现了大吞吐高并发的威胁挖掘和情报生产，每日具体数据运营内容包括但不限于：识别100万以上网络扫描行为，70万以上网络爆破行为、100万以上挖矿勒索行为，100万以上病毒木马行为，600万以上BOT流量攻击，5万以风险网站，60万以上信息泄露线索，10万以上黑灰产事件。海量的数据运营，为高精度广覆盖的威胁研判奠定了坚实的基础。 ◆威胁分析专业化 整合了全量CVE、CNNVD、CNVD等通用漏洞库、重点攻击团伙的活动历史信息，形成20余类场景化情报数据，包括攻击来源检测、失陷主机识别、黑灰产追踪等。在家族变体追踪识别与鉴定流程中，通过动静态样本分析结合大模型AI分析流程，二进制深度分析，建立高风险IOC、恶意样本、APT团伙之间的关联关系。 06 07 ◆运营发布自动化 构建了“秒级收集-分钟级运营-小时级下发”的高效运营体系。依托腾讯云基础设施级高并发性能，实现动态平行扩展的亿级威胁信息研判能力，通过同源聚类、数据降噪、特征加权等技术手段，结合实体关联分析（如IP画像、历史解析记录）与标签归一转换，将碎片化的数据整合成为可指导行动的威胁情报能力，实现千万级高质量检测指征数据的持续产出。 腾讯云安全科恩实验室威胁情报能力概览图 在具体的威胁情报落地方面，腾讯云安全情报能力已深度融入公有云防护、办公网防护及个人终端防护场景，通过定时更新持续优化攻击拦截率并保障误报控制。基于全生命周期管理与持续运营机制，腾讯云安全威胁情报团队持续投入对抗新型攻击技战术以保障情报能力的实战价值，为腾讯安全和生态合作伙伴提供核心威胁识别动能。 本文目标读者与使用场景 1.3 Targetaudienceandusagescenariosforthisarticle 本文旨在为网络安全领域相关从业者提供威胁情报与安全产品深度结合的研发指导，主要面向安全产品经理、研发工程师、安全架构师及企业安全负责人。目标读者需具备网络安全基础认知，关注攻防实战能力提升与产品创新方向。具体适用场景如下： ◆安全产品能力迭代： 为流量威胁检测、安全运营与自动化分析响应平台、边界防护与阻断、主机与终端安全、邮件安全等安全防护场景的产品提供威胁情报集成方案，具体方式包括情报源管理，威胁情报检测模块配置，告警分析及响应策略配置等，可有效增强安全产品的威胁检出率与拦截精度。 ◆实网攻防与应急响应： 指导防守方在日常安全运营、攻防演练、重保防护等场景中发挥安全产品威胁情报模块的实战价值，提效威胁事件鉴定流程，改善分析方法，支撑事件响应团队制定行动策略。 ◆安全能力体系规划： 为安全团队提供威胁情报驱动的技术架构设计参考，涵盖威胁数据运营流程，安全事件与告警分析，关键威胁提炼方式等场景。 具体产品规划与设计需要满足实际业务场景下的相关规范和要求（如行业性标准，业务风险特征），本白皮书主要包含方法论框架，威胁情报数据选型，场景化功能设计等内容。读者可通过本文系统性掌握威胁情报与产品研发的融合路径，提升攻防对抗中的主动防御能力与业务风险管控效率。 09 08 2.1 威胁情报的数据分类 DataClassificationofThreatIntelligence 攻击来源入站情报：此类情报一般用于与入站请求的来源地址IP（互联网IP）进行匹配，以协助识别有风险的外部访问请求来源。可检出的威胁类型包括：WEB攻击、网络爆破、网络扫描、网络蜜罐、DDOS、垃圾邮件等攻击迹象的来源。常用于匹配的日志源包括web防火墙、流量检测、防火墙等。 失陷检测出站情报：此类情报一般用于与出站请求目的地址匹配，一般包括IP、域名等维度，以协助识别内网是否存在失陷主机。可检出APT、网银木马、窃密木马、勒索软件、僵尸网络、挖矿软件、常规木马、漏洞利用、SinkHole、DGA、远控木马、黑灰产等威胁类型造成的攻击事件。常用于匹配日志源包括防火墙、安全DNS日志、流量检测等。 文件信誉情报：此类情报一般用于与网络中传输的文件Hash进行匹配，以协助识别有风险的文件样本。查询值为Hash（MD5、SHA1等）。通过情报查询可获取文件黑白判定，风险等级，对应家族团伙信息，关联IOC，相关ATT&CK攻击手法。常用的匹配的对象包括风险邮件附件，U盘导入的可疑可执行文件等的Hash值。 风险URL链接情报：此类情报一般用于办公网终端上网行为中的风险识别，通过带协议头（如https、http等）的全地址匹配实现查询。此类情报一般更新频率高，可精准识别目标地址存在的业务风险（如电信金融欺诈）、攻击威胁（如钓鱼、恶意木马下载）、内容风险（如黄赌毒）。常用的匹配对象包括风险邮件正文的外部链接，网站被篡改的链接，浏览器访问目标地址等。 在具体的产品场景化应用中，由于需要考虑安全产品的实际功能和应用场景，采用的威胁情报数据会有较大差异。本章节从最佳实践出发，结合目前市面主流威胁情报数据分类经验，整体概述主要情报类型的定义和应用价值。 10 11 2.2 威胁情报的集成模式 Threatintelligenceintegrationmodel ◆威胁情报云查服务 ◇低成本与低门槛的需求： 对于中小型企业缺乏完善的安全团队的组织，采用云查API的方式可以有效避免承担私有化部署的高昂硬件成本及复杂运维压力，通过SaaS模式按需调用即可实现轻量化安全能力集成。 ◇情报数据的本地管理运营： 除了外部威胁情报源提供的互联网风险监测视野，部分大中型企业会结合自身的安全运营需求，以及特殊场景（如重保、攻防演练），增补部分本地自运营的威胁情报数据（如通过告警、恶意文件分析所得），以实现威胁检测效能的提升。这种情况下就需要情报数据可在本地进行实时调用。 云查服务是指威胁情报的消费方（主要是指安全产品）可通过Restful标准的API模式，批量化高并发的使用云端情报查询服务的一种机读接口调用机制。优先采用云查API接口而非私有化部署模式的场景包括： ◆私有化对接方案 ◇网络环境严格隔离互联网： 国内部分行业、企业有较高的网络连接管控条件，安全产品需要部署在无法直连互联网的环境下，情报数据的更新需要再本地完成且使用过程全程无需联网。 此方案是指将云端威胁情报数据进行本地化下沉存储，实现隔离网环境下的情报查询应用。具体形式包括将情报通过SDK等形式集成在安全产品内部作为威胁情报引擎（以下简称为“威胁情报本地引擎”），或通过网络协议（如https）对接本地化威胁情报平台TIP（以下简称为“TIP”）的API实现威胁情报检测能力的侧载，保障不具备情报能力安全设备通过利旧接入，实现扩展威胁情报检测能力的效果。根据最佳实践经验，采用私有化部署模式的主要场景包括： ◇实时性与快速响应需求： 当企业需要即时获取最新威胁情报以应对快速演变的攻击手法时，云查API服务因为依托云端实时更新的全球威胁数据库，可提供最新鲜的情报数据以实现最新攻击特征和恶意IP/域名的鉴别。相较之下， 私有化部署需依赖本地情报库的定期更新，存在时间滞后风险。 ◇情报查询性能要求较高： 部分安全设备（如防火墙）主要应用模式为大吞吐量的数通场景，威胁情报需要满足低性能占用情况下的高速查询能力。这种情况通过外连互联网的方式，无法满足实时检测需求。 ◇自动化整合多来源数据形成统一查询服务需求： 云查API背靠云端情报生产运营系统，可原生聚合多源威胁数据，提供实时性高的多源聚合结果查询。而私有化部署受限于本地数据采集和定制化三方接入，如进行多源情报聚合，需要投入额外采购成本、定制化开发成本，