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一、引言
度量是安全运营的重要部分，对安全过程的度量使运营工作有的放矢，对安全态势的度量使安全运营的成果可视。
日前举办的RSAC2021大会中，安全度量问题同样是一个讨论重点。如《Building a Global Cyber Rating How to Objectively Rate Cyber Capabilities》列举了网络安全能力度量中常见的问题：缺少对网络安全风险的全局视角、缺少衡量风险的一致性方法、缺少不同组织间的比较基准、缺少业务角度的风险测量以及缺少针对安全开支的判断能力等，导致评估结果无法充分发挥作用；此外，CRO、CISO、执行领导等多种角色在网络安全上有各自的关注点，单一维度的安全状态评估通常无法同时满足各相关方的需求； 建议综合多个维度建立全局度量模型，形成可靠的评估结论。
FireEye的议程《Your Metrics Suck! 5 SecOps Metrics That Are Better Than MTTR》则谈到传统的MTTR指标并不能有效地帮我们发现运营工作的缺陷，有意义的指标应为我们提供信心并推动变革。议程建议引入分析工作、健康度、过程偏差等指标，更有针对性地评估安全运营工作的有效性。
可见安全的模糊既是安全运营要解决的问题，也是安全运营本身存在的问题。同时，智慧安全3.0提出了全场景、可信任、实战化的特性，对安全运营提出更高的要求。
因此，我们提出网络安全运营能力成熟度模型，尝试客观地评估安全运营的能力，并能在运营能力建设和发展过程中作为参考。本文“网络安全”皆对应“Cybersecurity”，而不特指网络的安全。
二、模型概述
安全运营是为了实现组织的安全目标，提出安全解决构想、验证效果、分析问题、诊断问题、协调资源、解决问题并持续迭代优化的统筹管理过程，满足组织信息安全的动态性、持续性和整体性需求。
对比“安全运营”与“安全”，我们认为安全运营是保持和提升安全状态与安全能力的过程。
国际上已经有多个比较完善的安全能力成熟度模型，例如CMMC、C2M2、NIST CSF、SSE-CMM。参考这些模型，我们在安全运营的语境下提出成熟度级别、过程域、能力类型三个维度，将安全运营能力划分为五个成熟度等级和多个过程域，各个过程域又从组织体制、流程规范、人员能力、技术工具四个方面拆分为基本实践，各自按照统一的方式评估过程成熟度。总体结构如下：
三、成熟度级别
参考CMM类模型，本模型包含的五个成熟度级别总体上按照基本执行、计划跟踪、充分定义、量化控制、持续改进的思路来划分，但是带入到了安全运营的语境下。而安全的持续改进本身就是安全运营的主要内容，因此级别的执行、定义、量化和改进也都是针对安全能力提升得过程，而不直接等同于安全（执行）过程。例如传统CMM的级别4要求实现过程的量化控制，而本模型在级别3要求实现安全执行过程的量化控制，因为这本就属于安全运营的核心能力，在级别4实现安全运营过程与结果的量化管理。
各成熟度级别如下：
ML0 初始状态
无安全运营活动，安全能力不发展甚至可能随着威胁的发展而衰退。
一般特征：特事特例地执行安全工作，没有制度化。
注：这是没有开展安全运营工作的状态，不在五个成熟度等级内，为了明确区分也列在此处，基本对应SSE-CMM、CMMC等模型的一级。
ML1 基础运维
执行最基本的安全运营工作，由外部因素推动维持基础安全状态。
一般特征：
- 被动、局部识别安全需求
- 面向合规建设安全能力
- 安全工作形成流程规范
- 有计划地执行安全工作
- 提供基本的资源保障
典型状态：根据合规要求部署了一些安全设备、设计了管理制度，定期巡检安全设备、处置发现的事件。
ML2 过程改进
有计划地执行部分安全运营工作，对安全提升有一定的主动投入，能确保基本的能力提升。
一般特征：
- 识别主要网络安全威胁
- 领导层牵头安全建设
- 安全过程标准化
- 安全过程包含改进环节
- 为安全能力提升提供必要的资源
典型状态：安全设备和流程制度比较完备，有独立的安全团队，实现一些跨团队流程，能够识别执行过程的问题并尝试改进。
ML3 体系构建
全面建立安全运营体系，充分定义运营过程，管理和执行运营过程，有效提升安全状态。
一般特征：
- 主动、全面地识别网络安全威胁
- 系统地规划安全能力
- 安全能力提升形成标准化过程
- 对安全过程实现量化控制
- 验证并保障安全机制的有效性
- 安全工作成果可视化
- 内外部相关方充分参与安全工作
- 持续提升安全人员能力
典型状态：有一定规模的独立安全团队，建立了安全运营中心，有安全运营团队持续监控安全态势，根据数据定期评估、改进流程。
ML4 运营量化
对安全运营过程实现量化的认知和控制，可定量评估运营成果，实现安全与业务的同步发展。
一般特征：
- 充分识别业务风险
- 将业务目标转化为量化的安全目标
- 形成系统的安全能力发展方法
- 评估和控制安全能力提升过程有效性
- 安全发展与业务发展保持同步
- 体现安全对业务的支撑作用
典型状态：建立了较大规模的安全团队，岗位分工明确细致，实现了丰富的业务安全能力，积极引入安全运营的新技术新方法并有效应用，内外部安全数据被充分挖掘利用。
ML5 运营优化
持续有效改进运营过程。
一般特征：
- 建立持续提升运营能力的机制
- 在业务领域具备安全的开拓能力
- 安全深度集成在组织的制度中
典型状态：建立了庞大的安全团队，安全能力长期保持在行业领先位置，能够按照业务发展方向准确识别和实现自身安全需求。
四、 能力类型
模型从组织体制、流程规范、人员能力、技术工具四个能力类型出发量化过程能力。其中流程、人员、技术是业内普遍接受的安全运营组成部分，但在这三者组成的体系成立之前，还需要确定安全目标、资源调配、沟通协调等工作，因此模型增加了组织体制这一能力类型。
- 组织体制：组织体制对于设计并实现安全运营体系的保障能力，如架构调整、资源保障、职责分配、业绩考核等。
- 流程规范：安全运营过程相关的流程的规范性、完善性和有效性。
- 人员能力：安全运营过程相关人员的专业能力和安全通识能力，以及相关的能力建设。
- 技术工具：支撑安全运营中人员与流程运转以实现安全功能的技术或工具。
五、 过程域
根据模型的关注点，由一般的安全运营工作总结梳理出15个过程域，每个过程域代表安全运营中的一类工作过程，各过程内容不重叠，但相互关联配合共同实现安全运营目标。
各过程域的内容在此暂不详细展开，仅以资产管理为例展示各成熟度级别下的实践内容。
PA01 资产管理
ML1 基础运维
组织体制
- 安全策略包含资产管理
流程规范
- 建立并维护资产清单
人员能力
- 人员充分了解资产清单维护的过程
技术工具：无
ML2 过程改进
组织体制
- 业务方配合资产管理流程
- 建立事故处罚机制
流程规范
- 建立资产基线并有计划地发现异常资产
- 分析异常并调整资产管理策略
- 建立资产上下线安全管理流程
- 明确资产责任人
人员能力
- 能够识别异常资产情况出现的原因
技术工具
- 资产基线信息模板
- 基于资产基线发现异常资产的技术
ML3 体系构建
组织体制
- 设计覆盖资产管理的安全体系，并将资产管理纳入组织级制度
- 资产管理纳入各相关方考评体系
- 建立专职团队承担资产管理职责
流程规范
- 基于业务情况建立资产分类分级管理规范和流程
- 资产基线覆盖组件、版本、配置等详细信息并实施管理
- 建立资产全生命周期管理流程
- 建立资产管理过程的度量指标
- 定期评估资产管理中各项措施的有效性
- 资产管理流程标准化并覆盖全部相关方
- 识别资产管理过程存在的问题并改进
人员能力
- 建立覆盖资产管理的知识库
- 能够基于流程和知识库评估资产级别
- 能够评估资产变更可能产生的风险
- 能够基于资产管理的记录结合业务情况发现制度存在的问题
技术工具
- 识别资产组件、版本、配置等详细信息并与基线对比差异的技术
- 支撑各相关方参与资产全生命周期管理流程的平台
ML4 运营量化
组织体制
- 资产管理过程的改进效果纳入考评体系
- 明确业务发展目标
流程规范
- 将业务发展目标拆解为量化的资产管理优化目标
- 评估知识库对资产管理的提升作用
- 针对各项提升资产管理能力的过程建立度量指标
人员能力
- 人员具备运营过程执行和管理能力
- 人员具备针对运营过程建立度量模型的能力
技术工具
- 准确、全面记录资产管理执行和改进过程数据的系统
- 提供数据分析能力的系统
ML5 运营优化
组织体制
- 设立长期安全目标
- 设立运营优化岗位
流程规范
- 持续分析业务演化对资产管理的需求
- 持续评估资产管理提升机制的有效性
- 基于业务和数据分析改进资产管理运营机制
人员能力
- 运营体系优化设计能力
技术工具
- 运营优化体制支撑技术与平台
六、总结
近年来网络安全环境飞速变化，技术发展产生出云计算、大数据、工业物联网等安全新场景，威胁的演进催生出勒索软件、供应链威胁等新形态，网络安全法、关基条例、数据安全法等法律法规相继出台，在国产化、新基建、数字化等浪潮中，客户需要能够灵活应对安全环境变化、快速响应、自适应的安全能力，而这正是安全运营要面对的问题。提出智慧安全3.0的同时，我们也在重新审视和理解安全运营，本文的模型是一次初步的尝试，我们将在今后的运营工作中进一步探索、实践和完善。
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