重點關注一些變化而非穩(wěn)定的行為因素。當威脅全面爆發(fā)前，通常會先出現(xiàn)一些異常行為，例如異常登錄或陌生設備連接。因此要以實時動態(tài)數(shù)據(jù)為參考進行用戶行為分析，而非定期審查靜態(tài)報告。

關鍵任務：

為每個行為角色建立30天周期的登錄、數(shù)據(jù)傳輸和權限使用基線。

標記異常的行為活動，例如管理員登錄后立即訪問人力資源文件或財務數(shù)據(jù)等。

利用用戶與實體行為分析（UEBA）或安全信息與事件管理（SIEM）關聯(lián)分析，實現(xiàn)跨時區(qū)和設備的異常追蹤與監(jiān)測。

每日審查偏差報告，而非按月審查。

2、追蹤暗網(wǎng)情報，獲取早期數(shù)據(jù)泄露的信號

在企業(yè)內(nèi)部實際檢測到安全威脅前，部分組織數(shù)據(jù)往往已在暗網(wǎng)泄露。監(jiān)控暗網(wǎng)渠道能幫助企業(yè)提供威脅情報源無法覆蓋的早期預警窗口。關鍵在于實現(xiàn)外部資產(chǎn)掃描自動化，并將結果直接整合到組織的威脅響應流程中。

關鍵任務：

部署暗網(wǎng)監(jiān)控平臺，追蹤與企業(yè)域名、代碼倉庫等相關的關鍵性資產(chǎn)內(nèi)容。

配置威脅情報源，標記與企業(yè)郵箱關聯(lián)的憑證對應（郵箱 + 密碼）。

建立 24 小時的追蹤流程，包括：驗證→事件響應（IR）工單→強制密碼重置。

追蹤同一攻擊者的重復性威脅信息，這通常意味著攻擊仍在持續(xù)。

3、開展釣魚攻擊模擬演練，識別薄弱環(huán)節(jié)

釣魚攻擊仍將是2026年最常見的初始攻擊方式，而模擬測試則是一種非常有效的主動威脅防護工具。定期開展內(nèi)部釣魚模擬演練能反映組織在真實攻擊場景下的反應能力。一旦發(fā)生此類情況，不僅客戶信息會面臨風險，一次誤點擊還可能導致企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)被入侵或敏感客戶數(shù)據(jù)曝光。

關鍵任務：

結合當前攻擊趨勢（發(fā)票詐騙、多因素認證疲勞、Slack 仿冒）等開展突擊釣魚攻擊模擬測試。

記錄點擊時間戳、報告時間和安全運營中心（SOC）響應的升級路徑。

標記忽略或刪除模擬釣魚郵件而不報告的用戶，這屬于 “隱性失效”。

48 小時內(nèi)利用測試結果更新郵件網(wǎng)關規(guī)則和安全意識培訓內(nèi)容。

4、持續(xù)掃描系統(tǒng)，尋找漏洞線索

靜態(tài)漏洞掃描已無法滿足對新興威脅的監(jiān)測需求。目前，威脅行為者會在漏洞披露后的幾小時內(nèi)快速利用它們，因此組織的安全可見性窗口必須是 “全天候” 的。對重要的業(yè)務系統(tǒng)進行持續(xù)漏洞掃描，能幫助組織在弱配置和未打補丁資產(chǎn)出現(xiàn)時立即發(fā)現(xiàn)，而非被攻擊利用后才察覺。

關鍵任務：

將漏洞掃描器直接接入CI/CD流水線，一旦發(fā)現(xiàn)已知常見漏洞和暴露（CVE）時立即終止相應流程。

每次操作系統(tǒng)或庫更新后，觸發(fā)差異掃描而非全量掃描。

將掃描結果與資產(chǎn)清單交叉比對，確認實際暴露的資產(chǎn)。

利用漏洞評分，優(yōu)先處理已被武器化利用的漏洞威脅。

整合威脅情報利用信息，優(yōu)先處理當前在野外被活躍利用的漏洞。

5. 分析端點數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱蔽入侵

在全面入侵爆發(fā)前，端點設備上的數(shù)據(jù)通常能夠暴露出攻擊者的行為模式。命令行歷史、父子進程樹和異常動態(tài)鏈接庫（DLL）加載等，都是攻擊者經(jīng)常采用的持久潛伏手段，因此，不要被動等待EDR發(fā)出攻擊事件警報，而是應該主動分析對終端設備的遙測數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱蔽入侵活動。

關鍵任務：

定期收集所有端點設備的 PowerShell、Windows 管理規(guī)范（WMI）和腳本執(zhí)行日志。

定期排查不常見的父子進程組合（例如 Excel 啟動命令提示符cmd.exe）。

將端點域名系統(tǒng)（DNS）查詢與威脅情報中的已知命令與控制（C2）域名比對。

將 EDR 遙測數(shù)據(jù)歸檔至少 90 天，許多攻擊者會在初步清理后再次發(fā)起攻擊。

6. 審計訪問日志，捕捉可疑身份

大多數(shù)攻擊威脅都隱藏在合法憑證背后。一個高效的檢測線索是“模式偏移”，即某人的訪問行為偏離常規(guī)。日志分析應聚焦偏移的行為而非機械核對訪問清單。

關鍵任務：

定期生成管理員登錄、多因素認證（MFA）失敗和角色變更的差異報告。

為 “不可能訪問” 場景設置警報，例如同一用戶在一小時內(nèi)從兩個不同地區(qū)登錄。

將權限提升事件與近期工單請求交叉比對，獲取上下文信息。

賬號閑置一定時間后應自動禁用。

7. 利用AI分析，標記異常網(wǎng)絡行為

為新一代人工智能分析工具提供清潔且關聯(lián)的數(shù)據(jù)，其優(yōu)勢將會充分顯現(xiàn)。AI能發(fā)現(xiàn)人工審查難以察覺的時間異常和多向量異常，但前提是需持續(xù)優(yōu)化模型。

關鍵任務：

將企業(yè)網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)、端點日志和身份事件整合統(tǒng)一。

利用企業(yè)已確認的安全事件，定期重新訓練檢測模型，提升準確性。

分析師手動審查 “低置信度” 異常，一些新的攻擊戰(zhàn)術、技術和程序（TTPs）往往隱藏于此。

記錄誤報模式以優(yōu)化閾值，而非簡單禁用頻繁報警的規(guī)則。