想要保持基于包分析、异常检测和边界检查的传统流量监控模型，是在浪费IT团队宝贵的时间。 这是因为先进技术不断被开发出来，以避免被传统系统检测，利用仅依赖网络流量的安全工具无法察觉的漏洞。
事实上，2025年世界经济论坛全球调查中，72%的受访者他们报告了组织网络风险的增加，反映出威胁如何演变以躲避传统的防御。 此外，无文件攻击具有十倍更多 成功的几率高于基于文件的传统恶意软件攻击。
网络犯罪分子不再通过试错来行动。 今天，他们的行动精准且不留痕迹。 他们大量使用无文件攻击，利用系统的合法工具如PowerShell和WMI执行恶意命令，悄无声息地在网络中横向移动，就像已经融入环境一样。
这种类型的攻击故意设计得看起来合法，流量不引起怀疑，工具不陌生，事件也不遵循常见的威胁模式。 在这种情况下，根据世界经济论坛2025年的报告，66%的组织相信 人工智能将在网络安全方面产生最重大影响无论是防御还是攻击，都反映出一种范式的转变。
传统的解决方案，如防火墙、入侵检测系统和简单的关联系统，已无法提供所需的保护，尤其是因为47%的组织将由生成式人工智能驱动的对手的进展列为其主要担忧。 此外，54%的大型组织将供应链的漏洞视为网络弹性的最大障碍，增加了这一挑战的复杂性。
细粒度可见性的作用
在这种情况下，细粒度的可见性成为有效网络安全策略的基本要求。 这是指以情境化和持续的方式，详细观察端点、用户、流程、内部流动以及系统之间活动的能力。
这种方法需要使用更先进的技术，如端点检测与响应（EDR）、扩展检测与响应（XDR）和网络检测与响应（NDR）。 这些工具在多个层面收集遥测数据，从网络到终端，并应用行为分析、人工智能和事件关联，以检测在仅通过流量量级监控的环境中可能被忽视的威胁。
探索隐形的技术
在隐形攻击中使用的最常见策略包括：
- DNS隧道，将数据封装在看似正常的DNS查询中；
- 数字隐写术，在图像、音频或视频文件中隐藏恶意命令；
- 加密的指挥与控制（C2）通道，恶意软件与其控制者之间的安全通信，增加了拦截的难度；
- 这些技术不仅绕过了传统系统，还利用了安全层之间关联的漏洞。 流量可能看起来很清晰，但实际活动隐藏在合法操作或加密模式背后。
智能和情境监控
为了应对这种威胁，分析必须超越威胁指标（IoCs），开始考虑行为指标（IoBs）。 这意味着不仅要监控“什么”被访问或传输，还要监控“如何”、“何时”、“由谁”以及“在何种背景下”发生的特定行为。
此外，不同数据源之间的集成，如身份验证日志、命令执行、横向移动和API调用，可以检测细微偏差，并更快速、更准确地应对事件。
这都意味着什么
日益复杂的网络攻击要求紧急重新评估数字防御措施。 流量监控仍然是必要的，但不能再是唯一的保护支柱。 细粒度的可见性，结合持续的、上下文相关的和关联的分析，变得对于检测和缓解隐形威胁至关重要。
投资于先进的检测技术和考虑系统实际行为的策略，是当今应对那些知道如何在众人面前隐藏自己对手的唯一有效方法。
