专题·漏洞治理 | 强化全闭环漏洞管理，让安全漏洞无处遁形

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文 | 北京启明星辰信息安全技术有限公司 丁斌 张苗苗 范占利 宋楠 王硕玮

在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，随着信息技术的迅猛发展，网络安全问题日益凸显。漏洞作为网络攻击的主要入口，成为一种潜在的安全隐患，一旦被恶意行为者利用，可能导致数据泄露、系统瘫痪等严重后果，对网络安全构成严重威胁。

一、漏洞对网络安全的威胁

当前，漏洞管理面临诸多问题与瓶颈，比如由于缺乏有效的漏洞管理机制，漏洞发现与修复的时效性不强，许多已知漏洞长时间未被修复，成为网络攻击的温床。还有不同组织之间缺乏有效的沟通与合作，导致漏洞信息无法及时共享和传递。为了有效应对漏洞对网络安全的威胁，实施全闭环漏洞管理是提升网络安全防护能力的关键措施。确保从漏洞的发现到修复，再到后续的监控与应急响应，形成一个完整的闭环流程。具体而言，可以从以下五个方面入手。

一是加强漏洞检测能力，通过采用先进的漏洞扫描工具和技术手段，对系统进行全面的漏洞扫描和检测，及时发现潜在的安全隐患。二是进行漏洞验证，对检测到的漏洞进行进一步的验证和确认，确保漏洞的真实性和可利用性，避免误报和漏报的情况发生。三是开展风险评估，对每个漏洞的严重程度、影响范围和利用难度等因素进行综合评估，确定漏洞的优先级，为后续的修复工作提供指导。四是建立应急响应机制，在漏洞被利用或发生安全事件时，能够迅速启动应急响应流程，组织相关人员进行处置和应对，最大限度地减少损失和影响；五是完善处置和修复流程，对确认的漏洞，制定详细的修复方案和计划，并严格按照方案进行修复。

二、漏洞检测技术

漏洞检测技术是一种主动式漏洞扫描技术，通过向目标设备发送一系列数据包来识别目标和进行漏洞扫描。识别阶段分为主机存活、端口扫描和服务识别三个阶段。漏洞扫描则包含基于版本的扫描和基于概念验证（PoC）的扫描。识别阶段是漏洞检测的前置阶段，主要用于获取目标的主机、端口服务信息，收集的信息越精细，越有助于后续漏洞扫描的扫描效率。漏洞扫描是漏洞检测的后置阶段，需高度依赖识别阶段获取的主机信息。

漏洞检测技术未来的发展趋势主要体现在以下三个方面：**一是提高自动化和智能化水平。**随着人工智能技术的发展，未来的漏洞检测技术将更加智能化，减少对人工的依赖，实现基于人工智能的指纹提取及服务识别。**二是多技术融合。**结合多种检测技术以提高检测的准确性和覆盖率。**三是适应新技术环境。**随着云计算等新技术的发展，漏洞检测技术需要适应这些新环境的特殊要求。

三、漏洞验证技术

漏洞验证技术使用漏洞验证和利用代码对目标组件进行实际攻击，以确认目标系统或组件是否受到这些漏洞的影响。完整的漏洞验证处置方案可以及时捕获最新公开的高价值漏洞并验证其危害性，比如采用虚拟化验证靶机构建技术和漏洞验证代码管理技术等技术，可以确保验证工作的高效性和准确性。

**一是验证靶机构建技术。当前业内普遍采用虚拟化技术构建验证靶机，以实现攻击场景的模拟。虚拟机是一种创建于物理硬件系统上的虚拟环境，模拟出一整套硬件。虚拟机允许在一台计算机上同时运行多个不同的操作系统，每个操作系统的运行方式与在物理机运行时相同。这项技术在保证漏洞环境真实性的同时，降低了资源占用和模拟验证环境的难度，从而进一步提高了漏洞验证的时效性。二是漏洞验证代码管理技术。**漏洞验证代码管理引擎可以进行漏洞验证代码的可视化编辑、并发验证和动态调度。通过多格式代码模板生成验证代码，支持多目标多模式的漏洞验证执行，并具备可视化数据展现功能，实现支持漏洞验证代码和漏洞利用代码的持续集成与执行。

四、基于人工智能的风险评估

基于人工智能的漏洞风险评估是当前网络安全领域的一个重要研究方向。对漏洞风险进行有效评估，及时发现并修复潜在的安全隐患，对于提升整个网络空间的安全水平具有重要意义。基于人工智能的漏洞风险评估利用机器学习和深度学习等技术通过对大量历史漏洞数据的学习和分析，提取出漏洞的共性和特征，进而构建出漏洞风险评估模型。这些模型能够自动给出漏洞相应的风险等级和修复建议。

在进行基于人工智能的漏洞风险评估时，需要从多个方面进行综合考虑。首先，资产识别与分类是评估的基础，确定需要评估的网络资产并对它们进行分类，以便了解安全需求。其次，数据收集与处理是关键环节，通过收集历史漏洞数据和安全事件等信息并进行预处理，以便用于训练人工智能模型或统计分析。再次，漏洞特征提取是核心步骤，从收集的数据中提取漏洞的关键特征，使用这些特征进行人工智能模型的训练，确保模型具有足够的准确性和泛化能力；一旦模型训练完成，利用训练好的模型对系统进行全面的风险评估。根据漏洞的严重程度、影响范围和利用难度等因素，对发现的漏洞进行风险评估并确定修复优先级，以便安全团队可以有针对性地制定修复计划，优先处理那些对系统安全构成最大威胁的漏洞。此外，还可以利用人工智能技术对漏洞数据进行时间序列分析，预测漏洞的发展趋势，这有助于更好地了解漏洞的演变规律，制定更加有效的安全策略。

基于人工智能的漏洞风险评估是一个多维度的过程，涉及资产识别、漏洞特征提取、风险评估与优先级排序、漏洞趋势分析等多个方面。启明星辰在这一领域通过持续更新知识库和多维度智能化风险评估，使其漏洞风险评估系统始终保持在行业前沿。随着技术的不断发展和完善，基于人工智能的漏洞风险评估将在未来发挥更加重要的作用，为网络安全领域带来更多创新和突破。

五、应急响应及处置

为了及时应对和处理网络安全漏洞，建立快速的安全漏洞响应机制至关重要。通过快速响应机制，安全团队能够迅速定位和修复漏洞，降低攻击的影响范围。

**一是应急响应。**应急响应需要持续进行全天候监测，搜集各类网络安全事件与漏洞信息，以便在网络安全威胁或潜在漏洞出现的第一时间发出预警。为企业级用户提供高危漏洞和重大安全事件的预警服务，并对相关问题进行深入分析，提供必要的整改建议，确保能够快速采取应对措施。**二是漏洞防护策略。**漏洞防护策略目的是在发现安全漏洞后，能够迅速采取措施，以降低潜在的安全风险。**首先，**未来的漏洞响应将趋于智能化。通过运用先进的人工智能技术，系统将实现自动修复，甚至自我修复，从而极大地提高了安全防护的效率和准确性。**其次，**主动防御策略将成为主流。组织不再仅仅被动地应对安全威胁，而是通过威胁情报共享和行为分析，提前预测并主动防御潜在的攻击，从而在威胁形成之前就将其消除。**再次，**集成化平台的使用将成为漏洞管理的趋势。这类平台能够统一管理漏洞的整个生命周期，从发现、评估、修复到验证的每个阶段。**最后，**随着云服务的普及，云安全将成为漏洞管理的关键领域，需要特别关注云服务提供商的安全实践，确保数据和服务的安全。

（本文刊登于《中国信息安全》杂志2024年第5期）

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