一、构建安全态势的“数据骨架”
安全态势感知的核心是精准提取与安全风险強相关的关键指标。结合天翼云的业务场景和行业实践，我们将指标分为以下四类：
- 基础资源健康度指标
- 云主机存活率：反映云环境中物理/虚拟机的可用性。
- 网络带宽利用率：监控网络拥塞风险，规避DDoS攻击或异常流量导致服务中断。
- 存储容量阈值：预警存储资源耗尽风险，规避数据丢失或服务降级。
- 威胁情报指标
- 实时攻击事件数量：按攻击类型（如SQL注入、XSS、暴力破解）分类统计。
- 恶意IP活跃度：通过IP信誉库和流量特征识别高危源。
- 漏洞掃描结果：展示高危漏洞分布（如CVE-2023-XXXX类漏洞）及修复进度。
- 用户行为分析指标
- 异常登录行为：基于地理位置、设备指纹、时间窗口的多维度检测。
- 权限滥用风险：监控特权账号的操作频率和敏感操作（如批量删除数据）。
- 数据外发行为：识别非授权的文件传输或API调用。
- 合规与审计指标
- 等保2.0合规率：动态评估云环境对國家标准的符合程度。
- 日志留存完整性：确保安全日志的采集、存储和审计链条可追溯。
二、可视化策略：从数据到洞察的“最后一公里”
关键指标的可视化需兼顾实时性、交互性和可解释性。以下为天翼云大屏的核心设计原则：
- 分层布局：从宏观到微观的渐进式展示
- 顶层视图：全局概览，通过“安全评分卡”综合展示整体风险等级（如0-100分制）。
- 中层视图：按威胁类型（如网络攻击、主机漏洞、数据泄露）划分模块，使用热力图、环形图等直观呈现风险分布。
- 底层视图：支持钻取功能，用户可点击具体事件查看详细日志、攻击链溯源和处置建议。
- 动态交互：降低信息过載
- 时间轴滑动条：允许用户回溯历史数据，分析攻击趋势（如过去24小时/7天的攻击峰值）。
- 阈值告警联动：当关键指标（如攻击事件数）超过预设阈值时，自动触发高亮提示和声光报警。
- 多维度筛选：支持按地域、业务线、资产类型等条件过滤数据，快速定位问题根源。
- 技术选型：兼顾性能与美观
- 前端框架：采用ECharts或AntV等开源库，实现高性能图表渲染。
- 后端支撑：基于Kafka+Flink构建实时流处理管道，确保数据延迟低于1秒。
- 3D可视化：对复杂网络拓扑（如SDN环境）使用Three.js实现三维建模，增強空间感知能力。
三、技术实现：从架构到落地的“工程化路径”
- 数据采集层
- 通过Agent或API对接天翼云原生安全组件（如云防火墙、WAF、主机安全Agent），采集流量日志、系统日志和告警事件。
- 使用ELK Stack或ClickHouse存储非结构化日志，支持PB级数据的高效查询。
- 数据处理层
- 基于Spark Streaming或Flink进行实时分析，提取关键指标并计算风险评分。
- 引入机器学习模型（如孤立森林、LSTM）识别异常行为，降低误报率。
- 可视化层
- 采用微前端架构，将大屏拆分为多个獨立模块（如攻击态势模块、漏洞管理模块），支持热更新。
- 实现自适应布局，适配不同分辨率的显示设备（如指挥中心大屏、移动端）。
四、案例实践：某金融行业客户定制化开发
某省级银行需满足等保2.0三级要求，并实现以下需求：
- 实时监控：对核心业务系统的网络攻击和主机漏洞进行分钟级监控。
- 合规审计：自动生成符合监管要求的日报/周报。
- 应急响应：支持一键封禁高危IP和隔离受感染主机。
解决方案：
- 在大屏中集成“攻击地图”模块，通过地理坐标标记攻击源分布。
- 开发“合规仪表盘”，动态展示等保条款的符合率（如“身份鉴别”项得分92%）。
- 接入天翼云安全运营中心（SOC）API，实现自动化处置流程。
效果：
- 攻击发现时间从小时级缩短至分钟级。
- 漏洞修复率提升至98%，等保测评通过率100%。
五、未来展望
随着零信任架构、AIOps等技术的演进，天翼云安全态势感知大屏将向以下方向升级：
- 预测性分析：基于时间序列预测模型，提前预警潜在风险。
- 自动化编排：与SOAR（安全编排自动化响应）深度集成，实现威胁闭环处置。
- 多云统一管控：支持跨公有云、私有云和边缘节点的安全态势聚合。
六、结语
天翼云安全态势感知大屏的定制化开发，本质上是将安全数据转化为业务价值的过程。通过科学的关键指标筛选、人性化的可视化设计和工程化的技术实现，可帮助用户构建“看得见、看得懂、管得住”的安全运营体系。
