基于AI的自动化权限发现与审查技术研究

需求的背景和应用场景

随着企业数字化转型的加速推进，网络环境变得日益复杂，传统网络安全模型已难以有效应对智能化、精细化的网络攻击。零信任安全模型作为一种创新的网络访问控制理念，其核心在于对用户和设备实施细粒度的权限管理，以确保网络安全。然而，当前手动管理权限的方式不仅效率低下，还容易引发安全漏洞，成为企业网络安全的一大痛点。因此，研发一种基于AI的自动化权限发现与审查技术显得尤为迫切。该技术旨在适应现代复杂网络环境，通过自动化手段高效、准确地管理和审查用户权限，从而强化企业网络安全防护，保障关键业务和敏感数据的安全。在实际应用场景中，该技术需应对复杂的网络拓扑结构、大规模用户和设备管理挑战，以及实时性响应要求，确保在零信任框架下实现权限的实时审查与快速决策。

要解决的关键技术问题

本课题主要研究内容包括两大关键技术问题：

1. 基于流量的数据分析方法：研究如何自动采集、识别、归类和标识网络内的各类IT资源（包括终端、网络设备、服务器、用户、账号、服务等）信息。通过深入分析网络层和应用层的流量数据，实现对网络资源的全面感知和精准识别，为后续权限审查和管理提供坚实基础。
2. 基于流量分析（或日志）的XACML策略自动审查技术：研究如何根据实际流量数据，识别访问的主/客体、环境、时间等要素，并关联授权该访问的AC策略。通过自动审查XACML（可扩展访问控制标记语言）策略，发现网络中的非法访问和策略配置缺陷，及时预警并修复安全漏洞，确保网络访问的合法性和安全性。

效果要求

本技术需求旨在通过研发基于AI的自动化权限发现与审查技术，实现以下效果：

• 提高权限管理效率：通过自动化手段替代手动操作，显著降低权限管理的工作量和时间成本。
• 增强网络安全防护：实时审查网络访问权限，及时发现并修复安全漏洞，有效抵御网络攻击和威胁。
• 满足合规性要求：帮助企业满足行业安全标准和法规要求，提升合规性水平。
• 创新竞争优势：结合零信任安全模型的前沿理念，为企业提供领先的网络安全解决方案，增强市场竞争力。
• 市场潜力巨大：随着全球对零信任安全框架需求的持续增长，该技术具有广阔的市场应用前景和巨大的商业价值。预计到2030年，全球零信任安全市场规模将达到约5000亿美元，年复合增长率预计为15%，为企业带来可观的经济效益和社会效益。