定期开展安全运营数据“大扫除”的五点建议

很多组织的大扫除网络安全运营工作正在陷入一种“怪圈” ：收集一切数据，却一无所获，定期的点但是开展还要不断为此投入更多的人力和资金 。而这种怪相的安全背后，实际上是运营一种“无差别数据收集和囤积”的错误运营理念 
。

随着现代企业安全防护措施的数据不断完善，很多安全运营团队所面临的建议困境并非数据不足
，而是建站模板大扫除 “错误数据过剩”所导致的运营成本上升  、检测能力下降和安全运营团队过劳等
。定期的点在此背景下 ，开展定期开展数据“大扫除”成为了很多企业安全运营工作中的安全一项核心策略。

保持安全运营数据卫生的运营必要性

在AI技术快速发展的智能化时代，数据驱动已然成为网络安全技术创新至关重要的数据 “武器”，特别是建议对于网络安全运营团队而言，AI模式下的大扫除体系化风险分析能够为降低企业网络风险提供可行的高防服务器建议，但这一切的前提是拥有强大而可用的数据基础。

多年来缺乏有效管理的数据增长 ，会让企业安全运营的数据环境变得臃肿 、低效且成本高昂 。如果不能定期进行清理优化 ，组织的安全运营中心将会淹没在来自网络  、终端
、云以及其他不断新增来源的日志和监测数据中 。云计算 

实际上 ，这些数据中的大部分都是冗余
、无关甚至是纯粹的噪音，而低价值监测数据的大量存留会直接影响到安全威胁检测的准确性
、效率
，并降低运营团队获取组织真实安全风险态势的能力。最糟糕的是，免费模板杂乱的安全运营数据意味着分析师花费在筛选垃圾数据上的时间远超过应对实际攻击事件。 

因此 ，组织不能继续将安全数据管理视为 “收集一切”的问题，必须摒弃 “无差别数据囤积” 的过时理念 ，优先聚焦于数据的精选、情境化和价值效率，仅在必要时传递关键信息，并最大程度丰富数据内涵，并将其存储于最合理的位置
，这样不仅可以在成本节约方面占据优势，亿华云也有利于实现更快 、更有效的安全运营工作。

安全运营数据“大扫除”的5点建议

定期开展安全运营数据“大扫除”的核心目标就是要确保安全团队能够在不被无关监测数据淹没的前提下，高效检测真实的安全威胁，它必须成为安全运营工作中一项可行且有效的核心策略。为了实现这一目标，组织可以参考以下步骤对现有的海量安全运营数据进行清理和优化：

用AI替代人工的数据采集规则配置

传统的服务器租用安全运营工作中，需要持续不断的进行数据采集规则调整
，这成为安全运营团队的巨大工作负担，而且还会因任务蔓延导致数据采集方向出现偏离 。随着安全运营技术的发展，运营团队可以借助多种新一代技术，包括机器学习、向量分析 、知识图谱和大语言模型（LLMs）等，来实现运营数据转换和优先级排序的自动化流程。

现代安全运营需要更动态、更具适应性的数据处理工作流，因为安全运营数据并非静态的，所以其采集规则也不应僵化
 。人工智能驱动的方法可分析跨数据集的模式
，而非依赖针对单个警报的脆弱手动规则。

将安全数据分层采集和存储

在很多企业的安全运营考核体系中 ，仍然将数据采集数量设为重要的考核指标，而非依据数据的内在安全价值 
。这一考核机制鼓励过度收集，迫使安全团队将精力和预算浪费在很多对实际威胁检测毫无贡献的冗余日志上 。安全运营团队不应为从未生成警报或价值的原始日志浪费资源
，更科学的数据采集要求包括：

采用分层存储策略：将高保真日志尽可能保留在实时分析层，同时将批量监测数据归档至一些成本效益更高的对象存储设施中；将非关键数据卸载到安全数据湖：支持回溯分析 ，避免产生实时性的数据采集成本 。在数据采集前对不同设备的运营日志进行去重和预处理：减少数据采集和存储过程中的资源浪费，同时保留分析深度
。优先采集高保真数据，构建自动化分析能力

对于安全运营工作，如何获取“更好的数据”是关键。尽管安全数据本身并无绝对的好坏之分
，但关键在于如何从中有效提取出有价值的威胁洞察。

长期以来 ，很多网络安全厂商推崇 “收集一切” 的产品策略，但这导致安全数据的边际效益递减 ，难以实现 “去粗取精”。存储的无关日志越多，从噪音中识别有意义信号的难度就越大。而问题的核心并非数据过多，而是缺乏能实时提取正确数据的自动化大规模分析能力。

目前
，有很多创新的数据密集型提取方式能显著提升采集效率并拓展数据的用例，这些方法也为安全日志的价值挖掘创造了机会：

安全运营团队不应将日志视为孤立事件，而应结合上下文并采用规模化分析技术；不应依赖预定义的关联规则，而应动态挖掘安全数据 ，识别跨大规模数据集的趋势；安全监测数据在进入下游工具和分析流程前，应经过预处理
、丰富数据和优先级排序，形成高保真的有效数据，而非将原始数据全部提供给SIEM系统。通过可解释性与本体模型实现上下文关联清理

缺乏上下文的安全警报会拖慢安全团队的威胁响应速度 。每一次检测都需回答三个关键问题：这是真实威胁吗？它有多重要 ？下一步怎么做？

若没有自动化的数据关联和丰富机制，分析师只能手动翻查原始日志
 ，拼凑碎片化信息。通过将安全数据映射到基于本体的模型（如 MITRE ATT&CK 框架） ，或叠加外部威胁 、内部用户与资产上下文
 ，运营团队无需额外人工投入即可获得更深入的调查背景。更关键的是，随着安全运营逐步走向自动化，上下文丰富机制还能为基于逻辑或 AI 代理的自动化决策提供支持。

在开展网络安全运营数据清理时 ，实现上下文的关联处理至关重要 ，因为安全数据的核心价值就是体现在其能否帮助分析师和检测工具更快做出更优的决策。

不再“自建”安全数据管理体系

多年来 ，安全团队无奈只能复用日志管理工具、自定义脚本和 “自建” 方案来理解和利用所采集到的各种安全监测数据 。但如今
，一些专为安全数据工程设计的专业工具正在崛起：

安全监测数据管道可在日志信息进入 SIEM 或 XDR工具前完成清洗、丰富和路由优化；安全数据湖中常见的 “读时模式”（Schema-on-Read）架构使安全团队能够按需分析数据 ，而非在摄入前预先过滤所有内容；“无 SOC”（SOCless）模式正在开创无需依赖单体 SIEM 部署的威胁检测与响应新路径。

通过这些新一代的工具，安全团队无需再与工具进行“搏斗”。安全运营数据利用的关键在于优先考虑效率 、数据丰富性和实时分析，避免传统数据复用模式所带来的隐性成本。

参考链接：https://www.helpnetsecurity.com/2025/03/25/security-data-hygiene/