报告解读《攻击面管理技术应用指南（2024版）》

一、攻击面管理的必要性

随着云计算、物联网等技术的普及，企业安全边界逐渐瓦解，攻击面急剧扩大，面临勒索软件、APT攻击等新型威胁。传统被动防御模式难以应对动态攻击场景，攻击面管理（ASM）应运而生，其核心理念是通过主动识别、动态管理潜在风险点，实现事前防范。

二、关键发现

1. 管理与技术并重：ASM需配套管理标准，推动安全与IT团队协作。

2. 适用成熟度较高企业：需基础设施深度集成，才能有效支撑安全运营。

3. 国内市场初期的挑战：资产数据质量差（冗余、缺失）是核心痛点，需强化数据治理。

4. 需求增长与政策驱动：数字化转型扩大暴露面，国家合规要求推动ASM需求。

5. 平台化与融合趋势：EASM（外部攻击面管理）、CAASM（网络资产攻击面管理）、BAS（攻击模拟）逐步整合，形成统一平台。

6. 内外攻击面并重：从聚焦外部转向内外融合，提供全面资产视图与风险画像。

7. 风险导向的价值转移：从资产管理升级为风险管理，强调动态态势管控。

8. 全链路威胁溯源需求：需跨系统关联分析，实现攻击路径可视化。

9. AI应用初级阶段：虽尝试自动化资产发现与风险评估，但效果有限，需优化算法与数据质量。

三、能力框架演进

2024年ASM核心能力聚焦五大方向：

1. 资产治理优化：全面识别内外部资产，提升数据准确性及业务关联性。

2. 攻击面梳理：覆盖所有攻击向量，绘制攻击路径图。

3. 业务风险分析：量化风险评估，实现可视化展示。

4. 自动验证：持续监控暴露面变化，验证防护措施有效性。

5. 态势感知：实时分析威胁轨迹、影响范围，生成动态报告。

四、挑战与建议

1. 与CMDB/SOC的差异：

   • CMDB侧重IT资产管理，SOC专注事件响应，ASM则以攻击者视角管理风险，三者互补。

2. 多源数据冲突：

   • 建议标准化数据格式，融合清洗资产信息，建立质量控制机制。

3. 风险评估不准：

   • 需结合威胁情报、AI算法及专家服务，构建科学评估模型。

五、技术现状与趋势

1. 现状特点：

   • 从外部扩展到内外部整体攻击面管理；

   • 从单点工具转向平台化解决方案（集成SOC、SIEM等）；

   • 从合规驱动转向实战验证，强调动态风险闭环。

2. 未来趋势：

   • AI与自动化：深化风险优先级排序、预测性分析；

   • 云原生化：支持云资产发现、漏洞扫描；

   • 供应链安全：纳入供应商风险评估，提升透明度；

   • 主动防御：模拟攻击路径，提前修复漏洞。

六、总结

攻击面管理正从“被动防御”向“主动治理”转型，其发展需依托数据治理、技术融合及行业定制化。企业应构建资产-风险-响应的闭环体系，结合AI与平台化能力，实现安全运营的敏捷性与智能化。未来，ASM将成为企业网络安全的核心支柱，助力应对日益复杂的威胁环境。