下一代网络安全的热点：行为识别

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       2014年以来的一系列大规模数据泄露事故，例如Target泄露超过7000万用户数据，以及最近的偷**站Ashley Madison的数据泄露事件，都让网络安全在企业界的关注度创下历史新高。

       如今网络安全不仅是金融行业专家的头号话题，也是企业主和消费者的最为焦虑的问题。

问题的解决有很多种方式，但是最直接的想法就是首先保护企业的数据资产免遭入侵。

面对网络安全的困境，专家建议的改进措施主要包括两个方面：一是提升后台系统的安全性，及时发现并减少漏洞；二是对员工和消费者进行安全意识培训，提供他们防护敏感信息的能力。但这两个措施只能延缓黑客的攻击，并不能从根本上解决问题。

     单纯的数据保护不能赢得胜利

     根据信息安全的木桶原理，企业很难确保人员环节不出现漏洞，因而指望所有员工100%遵守新的安全政策（例如定时更换强密码）并不现实，任何一个员工的短板都将成为黑客的突破口。

另外一个问题就是网络安全攻防的军备竞赛没有尽头。虽然企业不断采用更新的加密和防火墙技术，但是黑客和网络罪犯攻击的手段（攻击面）也越来越先进和多样化，他们可以利用社工原理套取密码，利用“水坑攻击”从薄弱的人员环节入手，或者找到后台应用的漏洞加以利用，一方面攻击的成本在不断降低，另一方面企业的安全防护能力完全跟不上黑客攻击手段的进步。

      另辟蹊径的方法

      除了传统“广筑高墙”的安全思路不同，新一代信息安全技术将重点放在了网络犯罪身份（行为模式）的识别上。例如刚刚获得1160万美元第三轮投资的BioCatch，该创业公司的技术能够识别特定应用中的用户行为模式，建立用户行为模式档案，并用于之后的访问身份比对认证。

例如，通过记录一位用户访问某电商网站的鼠标轨迹、打字速度等模式，BioCatch的技术可以识别访问的是不是真正的你本人。包括账户盗用、远程控制（RAT）以及恶意软件中间人攻击等异常行为模式都将被识别出来。

相比攻陷防火墙，模仿用户的在线行为模式对黑客来说要难得多。

所谓的用户行为识别，举个例子，当你在不同寻常的地点使用信用卡，银行通常会电话确认你的刷卡行为。基于用户识别的安全技术原理与此类似，只是考量的变量不同，例如敲击键盘速度、鼠标移动方式、敲击力度、滑动方式等，通常只需要数次登录，系统就能学习总结出用户的行为模式。

当系统侦测到异常模式时，就会要求访问者提供进一步的认证信息，通常这都会吓阻网络犯罪行为的发生。

行为模式识别的另外一个案例是Nymi，这个智能手环能够通过侦测用户的心电图来进行身份识别，并与应用或网站登录认证联动。

这些新的行为模式识别技术并不需要用户花费更多时间或精力，也不会产生体验上的不快，他们需要做的就是“表现正常”。但这也带来一个问题，那就是人类行为很难做到长期的一致性，这会导致误报率的上升。

       身份识别的主要玩家

       除了BioCatch和Boinym等生物测定或行为识别安全技术创业公司，还有很多企业也都在身份识别这最后一道防线上辛勤耕耘。

例如RSA Security采用自适应认证技术来识别人类与机器行为模式的差异，并为每一次系统访问给出可量化的安全风险评级。

更多的身份识别技术创业公司希望能够通过该技术识别出网络罪犯。例如2013年被IBM收购的Trusteer，该公司的软件能够识别移动设备和桌面电脑上的犯罪行为。

       例如Trusteer的软件能够侦测恶意软件试图接管移动设备的行为，同时通过前端防护技术过滤钓鱼等攻击行为，防止个人信息泄露，并在web服务器后端部署类似的账号保护方案。通过对前端（信息保护）和后端（未授权访问）的保护，Trusteer构筑了一个全面的信息防护体系。

总之，相比密码、加密和防火墙，身份识别技术能够更有效地识别和阻止攻击者，但这并不意味着传统的安全方法和技术已经失效，想法，数据加密、多重认证与过去一样在发挥着重要作用，只不过这些技术始终处于道高一尺魔高一丈的争斗之中。

      文章来自：IT经理网