3月22日，360政企安全对外披露了美国国安局（NSA）针对中国境内目标采用的Quantum网络攻击平台的技术特点，并证明了其无差别化网络攻击，不但能够劫持世界任何角落的页面流量，而且可以实施零日（0 day）漏洞利用攻击，并远程植入后门程序。

隔天24日，网上曝出微软被黑客组织Lapsus$盗用了的一个账户，并获得了有限访问权限，并声称掌握部分源代码。

即便是微软这样的巨头，也不可避免的中招了！

对此次入侵，微软表示，“我们的网络安全响应团队迅速参与修复受损帐户，并防止黑客组织进一步活动。”

不到三天接料爆料出重大的安全新闻，相信国内各个企业的风控部门都会倒吸一口凉气。有的已经开始组织安全人员，准备撸起袖子开展自身系统安全的检查与整改工作。不过，常言道“磨刀不误砍柴工”。我们与其在现有的生产环境中大海捞针，不如先静下心来，从系统开发与运营两个维度出发去思考。我这里结合以往的从业经历，总结除了五大系统安全实践参考要点：开发安全、系统梳理、权值分级、风险管理、监控响应。希望能帮助各位快速锁定安全隐患，防患于未然。

开发安全

相信大家对 DevSecOps一词并不陌生，它由敏捷开发模式演变而来，旨在将安全性尽量“左移”到各个开发子周期的初始阶段，以协助研发人员尽早获悉应用代码中可能存在的威胁与漏洞。对此，我们可以采用如下四种实践模式：

未雨绸缪式：分割应用程序之间依赖性，以便隔离各个组件，将来漏洞和威胁限制在单个组件中，进而保证其他组件的持续运行。该模式的典型场景是微服务应用。

一票否定式：通过代码逻辑和用户场景的构建，在有恶意行为出现时，中断其所有进程。例如：如果有用户在访问某个网站时，试图进行跨站脚本注入攻击，那么其任何操作行为及其会话就应当被直接阻止。

他山之石式：在缺乏安全专家的团队中，可以通过业界常用的威胁模型与管控模型，来提前识别应用组件可能面临的潜在风险，并选取最佳防护措施。

川流不息式：利用自动化监控手段和获取的多种输入参数，将对于运行环境与用例的风险评估，集成到软件服务整个生命周期中。

此外，在软件应用的构建中，我们也需要落实如下方面：

针对不同的应用服务，设置不同的用户职能组别。

通过加密等方式，避免在应用数据的传输过程中，泄漏任何密码、口令、证书或私钥信息。

将多种应用程序的登录方式统一为多因素认证（MFA）+单点登录（SSO），以实现用户账号权限的自动匹配。

使用成熟的产品来管理密钥，及时发现过期与注销证书等情况。

检查程序代码，及时发现无效或过时的依赖项、代码库、潜在的内存泄漏、死循环、以及代码漏洞。

系统梳理

当然，除了提供软件应用服务，我们也离不开承载着应用的系统架构。随着企业的发展，其IT架构与平台会呈现错综复杂的结构状态。因此，我们需要通过钻机房，登设备，查线路，测应用，跟业务，访用户等活动，梳理出日常IT服务所处的环境，以及所用到的资源。

在清点并填写具体内容之前，我们需要事先做好条目的分类与定义，以保证生成的清单具有统一性和规范性。而在实践中，我们需要以数据的特征与状态为依据，去发现那些存储着静态数据的有形硬件设备，处理着实时数据的软件应用，承载着动态数据的网络，包含着结构化数据的数据库，存放着非结构化数据的云平台，以及被用于持续读写数据的文件服务器与用户终端。

为了保证准确性，我们可以采用“自动化工具发现 + 人工录入 + 二次审核”的方式，构建出全面、完整、直观的系统基线。这将是我们后期进行整改的参考标准。

权值分级

完成了系统的梳理，我们便可以从信息安全的经典理论出发，全面考虑各种组件与数据在其机密性（C）、完整性（I）和可用性（A）受到破坏时，可能给企业带来的影响程度，并据此赋予三个维度相应的数值。有了赋值，我们便可以基于如下的公式，计算出资产的权重值（V）：

值得注意的是，我们不但可以给软硬件资产赋值，也可以对数据分配权重值，以进步厘清有哪些数据需要被加密存放，哪些数据在使用需要立即清除，哪些数据仅能在内部被受限制地使用，以及哪些数据可以被直接对外开放。当然，精确的数字往往不便于界定，我们可以通过取值范围来划分出：“绝密、机密、隐私、敏感 、公开”等级。

同时，在一些机密性要求极其严格的场合，我们甚至需要对某些结构化数据表中的字段，非结构化数据域中的键/值（K/V），以及某个介质对应的属性标签里的元信息，进行不同安全级别的区分。当然，除了对数据予以逻辑分级，我们也需要以物理标签的形式，来显著标识设备部件的密级。

风险管控：运营风险识别及应对

一些开发者或许会疑惑：有哪些影响C、I、A的因素呢？此时我们就需要来识别运营环境中针对组件与数据的外部威胁、内部弱点、以及组合到一起形成的风险了。通常，我们可以采取如下四步来识别风险：

1、收集与识别：根据过往的记录、以及业界经验，招集不同角色的人员，使用头脑风暴、问卷访谈、矩阵图表等方法，识别现有环境中的隐患。例如：

（1）技术层面上：软、硬件介质的故障与损坏、应用系统的自身缺陷、恶意软件的死锁、以及网络上的各种拒绝服务的攻击等。

（2）支撑系统层面上 ：机房停电、漏水、以及运营商网络中断等。

（3）人为层面上：访问挂马的网站、各种操作性的失误、以及文件数据被误改或篡改等。

（4）管理层面上：人员意识的缺乏、处置方式的错误、以及规章制度的不完善等。

2、分析与评估：运用定性/定量等不同的方法，对已发现的风险从程度、范围、以及可能性三个维度进行评估与排序，进而得出风险等级矩阵。在实际中，我们可以参考如下的界定标准进行风险的量化：

（2）损害的程度 – 轻微、一般、较大、严重、特大等。

（3）影响的范围 -  整个企业、所有外部客户、多个分站点、某个部门、部分系统、单个服务等。

（4）发生的可能性 – 可考虑物理与逻辑上所处的区域、自身的容错能力、等级保护与合规的达标情况等。

3、应对与处置：我们需要根据本企业的风险偏好（即风险接受程度），在通用的风险减轻、转移、规避、以及接受等处置方法中进行选择，并予以应对。其中，我们需要对如下两个方面引起重视：

（1）根据木桶原理，我们应当注意处置措施的一致性，以免出现局部“短板”。

（2）在分清风险的所有者、以及控制实施者的基础上，兼顾时间、预算等成本，灵活调整各项管控策略。

监控响应：最小化安全事件

目前，许多企业都通过建立主动监控和响应机制，来最小化安全事件对于业务运营的负面影响。例如，运营团队可以设置可靠性工程师（SRE）岗位，在日常预防性例检中，实时地监控关键设备的状态，及时根据文档发现并定位部件故障。同时，他们也可以通过部署诸如Zabbix等开源的日志与事件监控工具，以远程和集中的方式，审查并跟踪各项性能指标。

下面，我以某个云端业务环境为例，来讨论如何在事件监控与响应的整个生命周期中，实施管理和控制。

检测与识别阶段：分别抓取和过滤来自各个虚拟机的系统事件、以及基于网络的异常流量信息，然后持续将经过筛选的日志信息写入HBase数据库，为后期的各种关联分析、以及必要的取证提供重要依据。

调查与分析阶段：运用工具按照特征代码，对事件的种类予以分组、对事件的发生频率进行统计。同时，我们可以引入应用性能分析（APM）模块，精确地定位是在应用服务的哪个URL处出现了访问速度的骤降，或是用户在提交哪个SQL语句时出现了延时，以便更快地定位根本问题。

抑制与补救阶段：可以通过暂停出问题的虚机镜像，来隔离它与其他系统及服务之间的逻辑联系，此举既不会破坏该虚机上的证据，又能够阻止事态的恶化。

总的说来，我们可以参考如下流程，来有效应对突发事件。

结语

综上所述，我们从开发安全、系统梳理、权值分级、风险管理、以及监控响应五个方面，讨论了可落地的系统安全实践要点。

面对纷繁复杂的内外部网络环境，我们应当秉承着“害人之心不可有，防人之心不可无”的朴素概念，积极主动地对本企业的IT系统，持续进行抽丝剥茧式的梳理、检查与改进。我相信只要各个企业都能及时补齐安全短板，咱们国家的网络安全整体态势就会显著提高。