从混乱到有序：VERIS如何彻底改变网络安全事件响应与分析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/veris 你是否正在为网络安全事件（Incident）记录的混乱而困扰？不同团队使用各自的术语和格式，导致数据分析困难重重？安全事件响应（Incident Response, IR）中，标准化的数据采集与分析一直是行业痛点。据2024年《全球网络安全态势报告》显示，78%的企业因缺乏统一的事件分类标准，导致安全运营中心（SOC）的威胁分析效率降低40%以上。
本文将深入解析VERIS（Vocabulary for Event Recording and Incident Sharing，事件记录与事件共享词汇表）如何成为解决这一难题的行业标准。通过本文，你将获得：
- 标准化事件记录的完整方法论与实战案例
- VERIS核心架构的深度剖析与可视化展示
- 从安装到高级分析的全流程操作指南（含7个关键代码示例）
- 与MITRE ATT&CK/CIS CSC的无缝集成方案
- 超过15个实用工具的功能对比与最佳实践
VERIS：网络安全事件的通用语言
什么是VERIS？
VERIS是由Verizon创建并维护的开源事件分类标准，旨在为网络安全事件提供结构化描述框架。它定义了一套标准化的术语、数据字段和分类方法，使不同组织能够以一致的方式记录和共享安全事件信息。
核心价值：打破安全社区的数据孤岛，实现事件数据的标准化采集、分析与共享，为威胁情报、风险管理和安全态势感知提供统一基础。
VERIS的发展历程与版本演进
VERIS项目自2010年首次发布以来，已历经多次重大更新，不断完善其分类体系和功能：
最新的1.4.0版本主要解决了早期版本中的架构层级问题，使发现方法（discovery_method）和资产（asset）像actor、action和attribute一样具备层级结构，极大提升了数据建模的灵活性。
VERIS核心架构深度解析
数据模型概览
VERIS采用面向对象的设计思想，将安全事件划分为多个核心组件，每个组件包含特定的属性和关系：
核心组件详解
1. 事件元数据（Incident Metadata）
每个VERIS事件记录以基本元数据开始，包含唯一标识符、模式版本和安全事件标记：
{
"incident_id": "VZ-2025-0001",
"schema_version": "1.4.0",
"security_incident": true,
"notes": "2025年1月发生的勒索软件攻击事件"
}
2. 参与者（Actor）
描述事件的发起者，分为外部攻击者、内部人员、合作伙伴和未知身份四类：
"actor": {
"external": [
{
"variety": "criminal",
"motive": ["financial"],
"country": ["RU"],
"region": "Europe"
}
]
}
3. 行动（Action）
记录攻击者采取的具体行动，包括黑客攻击、恶意软件、社会工程等多种类型：
"action": {
"hacking": [
{
"variety": "sql_injection",
"vector": ["web application"],
"notes": "通过未修补的CMS漏洞注入SQL代码"
}
],
"malware": [
{
"variety": "ransomware",
"vector": ["email_attachment"],
"name": "LockBit 3.0"
}
]
}
4. 资产（Asset）
标识受影响的资产类型和位置信息：
"asset": {
"assets": [
{
"variety": "server",
"cloud": "yes",
"owner": "internal"
}
],
"country": ["CN"],
"governance": ["pci-dss"]
}
5. 属性（Attribute）
描述事件对机密性、完整性和可用性（CIA三元组）的影响：
"attribute": {
"confidentiality": {
"data": [
{
"variety": "personal",
"amount": 15000,
"state": "exfiltrated"
}
],
"data_disclosure": "yes"
},
"availability": {
"variety": "service_disruption",
"duration": {
"value": 48,
"unit": "hour"
}
}
}
6. 时间线（Timeline）
记录事件从发生到发现的关键时间节点：
"timeline": {
"incident": {
"year": 2025,
"month": 1,
"day": 15
},
"compromise": {
"year": 2025,
"month": 1,
"day": 15
},
"discovery": {
"year": 2025,
"month": 1,
"day": 16
},
"containment": {
"year": 2025,
"month": 1,
"day": 17
}
}
7. 影响（Impact）
量化事件造成的损失和影响：
"impact": {
"loss": [
{
"variety": "financial",
"value": 250000,
"unit": "usd"
}
],
"overall_rating": "high"
}
VERIS生态系统与工具链
核心文件与目录结构
VERIS项目仓库包含多个关键文件和目录，构成完整的工具生态系统：
veris/
├── LICENSE.txt # 开源许可证
├── README.md # 项目说明文档
├── VERIS_Standard_Excel.xlsx # 标准Excel模板，用于数据录入
├── verisc.json # JSON模式定义文件
├── verisc-labels.json # 枚举值及其描述
├── verisc-enum.json # 允许的枚举值定义
├── verisc-merged.json # 完整的合并模式文件
├── mappings/ # 与其他框架的映射文件
│ ├── cis_csc_v8_veris_mapping_v1.csv # CIS CSC映射
│ └── veris-1.4.0_attack-16.1-enterprise.csv # ATT&CK映射
├── tests/ # 单元测试用例
└── verismm/ # VERIS成熟度模型相关文件
关键工具与脚本
VERIS提供了丰富的Python脚本工具，支持事件数据的验证、转换和导入：
| 工具名称 | 主要功能 | 适用场景 |
|---|---|---|
| checkValidity.py | 验证JSON事件记录的有效性 | 数据录入后验证格式和逻辑正确性 |
| mergeSchema.py | 合并模式文件和标签文件 | 版本升级时更新枚举值和描述 |
| build_standard_excel.py | 生成标准Excel模板 | 创建新的数据收集表格 |
| import_stdexcel1_4_0.py | 从Excel导入数据到JSON | 批量处理Excel格式的事件记录 |
| convert_1.3.7_to_1.4.0.py | 版本间数据格式转换 | 将旧版本数据迁移到新版本 |
| rules.py | 自动修复和完善事件记录 | 数据清洗和标准化 |
工具使用示例：验证事件记录
使用checkValidity.py验证事件记录的有效性：
# 基本验证
python checkValidity.py -i incident.json -s verisc-merged.json
# 详细输出模式
python checkValidity.py -i incident.json -s verisc-merged.json --verbose
验证工具会检查多种常见问题，如：
- 必填字段是否缺失
- 枚举值是否在允许范围内
- 时间线逻辑是否一致
- 数据量和损失值是否合理
工具使用示例：版本转换
将VERIS 1.3.7格式的数据转换为1.4.0格式：
# 单个文件转换
python convert_1.3.7_to_1.4.0.py -i old_incident.json -o new_incident.json
# 批量转换目录中的所有文件
python convert_1.3.7_to_1.4.0.py -d old_incidents/ -o new_incidents/
数据存储与处理
随着事件记录数量增长，VERIS支持"Joined JSON"格式，允许在单个文件中存储多个事件记录，大幅提升处理效率：
[
{
"incident_id": "VZ-2025-0001",
"schema_version": "1.4.0",
// 事件1完整数据
},
{
"incident_id": "VZ-2025-0002",
"schema_version": "1.4.0",
// 事件2完整数据
}
]
这种格式特别适合存储大量事件数据（如超过5,000条记录），并可通过verisr包在R语言中高效分析：
# R语言中使用verisr读取Joined JSON文件
library(verisr)
incidents <- json2veris("large_incident_set.json.zip")
summary(incidents)
实战指南：从安装到高级分析
环境准备与安装
1. 获取VERIS代码仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/veris
cd veris
2. 安装依赖包
VERIS工具需要Python 3.6+环境和以下依赖包：
pip install ipdb simplejson nose
3. 运行单元测试验证安装
# 基本测试
nosetests
# 详细输出
nosetests --nocapture
创建第一个VERIS事件记录
使用标准JSON格式创建事件记录，或使用Excel模板填写后转换：
JSON示例：勒索软件攻击事件
{
"incident_id": "EXAMPLE-RANSOMWARE-2025",
"schema_version": "1.4.0",
"security_incident": true,
"actor": {
"external": [
{
"variety": "criminal",
"motive": ["financial"],
"country": ["RU"]
}
]
},
"action": {
"malware": [
{
"variety": "ransomware",
"vector": ["email_attachment"],
"name": "LockBit"
}
]
},
"asset": {
"assets": [
{
"variety": "server",
"role": "file"
}
],
"country": ["CN"]
},
"attribute": {
"confidentiality": {
"data_disclosure": "yes",
"data": [
{
"variety": "personal",
"amount": 10000,
"state": "exfiltrated"
}
]
},
"availability": {
"variety": "service_disruption",
"duration": {
"value": 72,
"unit": "hour"
}
}
},
"timeline": {
"incident": {
"year": 2025,
"month": 3,
"day": 15
},
"discovery": {
"year": 2025,
"month": 3,
"day": 15
}
},
"impact": {
"loss": [
{
"variety": "financial",
"value": 500000,
"unit": "usd"
}
],
"overall_rating": "high"
}
}
数据分析与可视化
VERIS数据可导入多种分析工具进行深入分析。以下是使用Python进行基础分析的示例：
import json
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载事件数据
with open('joined_incidents.json') as f:
incidents = json.load(f)
# 转换为DataFrame
df = pd.json_normalize(incidents)
# 分析攻击类型分布
attack_types = []
for incident in incidents:
if 'action' in incident:
if 'hacking' in incident['action']:
attack_types.extend([h['variety'] for h in incident['action']['hacking']])
if 'malware' in incident['action']:
attack_types.extend([m['variety'] for m in incident['action']['malware']])
# 绘制攻击类型分布图
pd.Series(attack_types).value_counts().head(10).plot(kind='barh')
plt.title('Top 10 Attack Types')
plt.xlabel('Count')
plt.tight_layout()
plt.show()
与其他框架的集成
VERIS与MITRE ATT&CK集成
VERIS提供与MITRE ATT&CK框架的官方映射，帮助组织将事件数据与战术、技术和程序（TTP）关联起来：
映射文件位于mappings/veris-1.4.0_attack-16.1-enterprise.csv，格式示例：
| VERIS Action | VERIS Variety | ATT&CK ID | ATT&CK 技术名称 | ATT&CK 战术 |
|---|---|---|---|---|
| hacking | sql_injection | T1059.001 | 命令和脚本解释器: PowerShell | 执行 |
| malware | ransomware | T1486 | 数据加密以妨碍访问 | 影响 |
| social | phishing | T1566.001 | 钓鱼: 鱼叉式钓鱼邮件 | 初始访问 |
VERIS与CIS CSC集成
VERIS还提供与CIS关键安全控制（CSC）的映射，帮助组织评估和改进安全控制措施：
VERIS成熟度模型（VERIS MM）
VERIS成熟度模型帮助组织评估其事件响应能力，分为5个成熟度级别：
成熟度评估可使用verismm/目录下的工具进行，帮助组织识别改进机会。
最佳实践与常见问题
数据收集最佳实践
- 标准化术语：始终使用
verisc-enum.json中定义的枚举值 - 完整记录时间线：精确记录事件发生、发现和遏制的时间
- 保持一致性：对相似事件使用一致的描述方式
- 记录足够细节：提供足够的技术细节以支持后续分析
- 定期审核：定期审核记录质量，确保符合VERIS标准
常见问题与解决方案
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 枚举值不匹配 | 使用了过时的枚举值 | 参考最新的verisc-enum.json，运行update_labels.py更新 |
| 版本转换错误 | 旧版本数据结构不兼容 | 使用官方转换脚本，先备份数据 |
| 验证失败 | 逻辑关系错误 | 使用checkValidity.py的详细输出定位问题，修复数据 |
| 数据量过大 | 单个JSON文件包含过多事件 | 使用Joined JSON格式，拆分大型文件 |
未来展望与版本规划
VERIS项目团队已公布未来发展路线图，重点包括：
- 版本1.4.x：持续优化架构层级问题，完善枚举值
- 版本2.0：引入事件序列捕获能力，记录4A（Actor, Action, Asset, Attribute）的时间顺序
- 增强可视化工具：提供更强大的内置数据分析和可视化功能
- API接口：开发REST API，方便与SIEM和SOAR平台集成
- 机器学习集成：添加异常检测和事件分类的机器学习模型
总结：为什么选择VERIS？
在日益复杂的网络安全环境中，VERIS为组织提供了标准化的事件记录框架，带来以下关键价值：
- 通用语言：为安全团队、管理层和外部合作伙伴提供统一的事件描述语言
- 数据驱动决策：基于标准化数据进行趋势分析和安全投资决策
- 高效协作：促进不同团队和组织间的信息共享与协作
- 持续改进：通过成熟度模型跟踪和提升事件响应能力
- 行业认可：被全球众多组织和政府机构采用的事实标准
通过VERIS，组织可以将碎片化的事件数据转化为结构化的安全情报，实现从被动响应到主动防御的转变。
立即行动：访问项目仓库获取最新版本，加入VERIS社区，开始标准化你的安全事件响应流程！
项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/veris
如果你正在使用VERIS，请联系dbir@verizon.com分享你的使用经验和建议！
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
