英国网络防御的数据驱动分析

我们的研究致力于回答以下问题：英国网络威胁态势的状况如何？在解决该问题时，我们聚焦于可检测、已知因而潜在可预防的网络威胁，具体而言是那些可通过其所展现的恶意扫描活动类型来识别的威胁。我们采用此方法出于两个原因。首先，如本文所证，影响英国公民生活与商业活动绝大多数的网络威胁是可识别、可预防的威胁。因此，通过改善对公民在预防、检测和响应网络威胁方面的支持，存在更好地提升英国网络防御的潜力。实现这一点需要为政策制定者提供证据基础。其次，构建一个已知威胁空间（即可检测、可识别因而潜在可预防的网络威胁）的可量化证据基础，或有助于在试图检测更新颖网络威胁出现时判断该信息是否有用。本研究呈现了对 2020 年 12 月 1 日至 2021 年 11 月 30 日期间在英国境内收集的恶意互联网扫描活动的分析。数据通过定制自动化系统收集，该系统从 Greynoise 采集并处理数据，经 Shodan enrichment，并与英国国家统计局数据及关于英国地名与地理定位的专有数据进行交叉比对。