如何用知识图谱解锁开源情报的真正潜力

开源网络威胁情报的优势与应用价值

开源网络威胁情报在安全从业者中热度持续攀升，核心原因在于其开放性、灵活性、低成本以及透明的质量保障。这并非空谈，而是市场检验后的真实选择。

简单来说，OSCTI的核心理念是通过公开协作，让更多组织能够以可负担的方式获取并利用威胁情报。各方共享数据和工具，共同理解不断演变的威胁态势——抱团协作远胜于单打独斗。

开源情报的获取门槛低，社区活跃度高，信息共享与协作更加顺畅。例如AlienVault的开源威胁交换平台和网络威胁联盟，它们允许用户直接访问大量OSCTI报告及威胁监测数据。

以OTX为例，该平台向全球威胁研究人员和安全专家开放，目前已有超过14万参与者（来自140多个国家），每日新增威胁指标超过1900万个。

没错，每天1900万——即便全职盯着屏幕，也不可能看完其中的百分之一。安全专家通常需要从某个具体攻击或漏洞切入，沿着深层关系逐步追查，才能理清威胁全貌。

目前已有一些平台能够整合数据，提供搜索界面或仪表盘视图，并支持通过链接跳转查看详细信息。

接下来介绍一种低代码方法，它将Neo4j AuraDB的图形可视化工具Bloom与OTX结合，实现更强大的可视化威胁调查——甚至无需搭建复杂的数据集成或导入管道便可直接开展工作。

所需工具

1. AlienVault OTX API

AlienVault OTX提供RESTful API，外部应用可直接查询其数据库。例如，按ID搜索CVE-2017–0144，只需请求以下地址：

https://otx.alienvault.com/api/v1/indicator/cve/CVE-2017-0144

2. Neo4j AuraDB 与 Bloom

Neo4j AuraDB是一款全托管的云图数据库，其优势在于能直接利用数据间的关系，支持实时分析与高速查询。此外，AuraDB可靠、安全且完全自动化，您可以专注于构建图形应用，而无需操心数据库运维。

实验时可直接使用AuraDB的免费实例，它能在90天内保留您创建的数据库，足以存储实验数据。

数据库实例启动后，真正发挥价值的是Bloom可视化UI。Bloom设计直观，从搜索到可视化几乎无需编码，非常适合在同事、管理者及高管之间沟通，也能清晰分享图形开发和分析团队的成果。

如果对Bloom界面和操作尚不熟悉，可参考官方快速入门指南。

分步指南

1. 创建数据库模式

AuraDB实例启动后，进入控制台并点击“Query”按钮启动Neo4j浏览器。

使用“neo4j”作为用户名和生成的密码登录，然后将以下代码复制粘贴并执行：

CREATE CONSTRAINT FOR (n:pulse) REQUIRE n.id IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT FOR (n:malware_family) REQUIRE n.id IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT FOR (n:reference) REQUIRE n.url IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT FOR (n:country) REQUIRE n.name IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT FOR (n:attack) REQUIRE n.id IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT FOR (n:tag) REQUIRE n.name IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT FOR (n:indicator) REQUIRE n.indicator IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT FOR (n:indicator) REQUIRE n.id IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT FOR (n:pulse_collection) REQUIRE n.indicator IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT FOR (n:type) REQUIRE n.name IS UNIQUE;CREATE CONSTRAINT FOR (n:indicator_collection) REQUIRE (n.pulse_id, n.type) IS UNIQUE;

这三段代码的作用十分明确：为数据库中的特定标签节点创建唯一性约束。例如：

CREATE CONSTRAINT FOR (n:indicator) REQUIRE n.id IS UNIQUE;

这保证了每个威胁指标节点的ID属性都是唯一的。这里的“指标”即常说的IOC（威胁指标）。

Neo4j作为原生图数据库，采用了标签属性图模型。如果您对LPG和图建模兴趣更浓，可以查看官方入门指南。

2. 启动 Bloom 并导入透视图

返回Neo4j Aura控制台，点击“Explore”按钮启动Bloom。

完成后，前往GitHub仓库下载这个网络情报调查专用的透视图JSON文件。

在Neo4j Bloom中，“透视图”的概念是为目标图定义一个特定的业务视图或领域。同一张图可通过不同透视图从不同角度观察。透视图主要定义以下内容：

• 业务实体的分类
• 属性的可见性与值类型
• 关系的可见性
• 样式（颜色、图标、标题等）
• 自定义搜索短语与场景操作

导入透视图的步骤如下：

首先检查当前的默认透视图。

然后导入新下载的透视图文件，并选择使用它。

3. 探索 WannaCry 勒索软件情报

准备工作就绪，现在正式开始！

WannaCry——这大概是历史上最知名、影响范围最广的勒索软件攻击之一。它于2017年5月首次出现，是一种勒索软件蠕虫，短时间内席卷全球，感染了150多个国家、数十万台计算机。

这次攻击对企业和政府机构、医疗机构造成了巨大冲击，带来广泛破坏与不可估量的经济损失。它如同一记警钟，唤醒了许多人对“信息安全似乎够用了”的错觉，也让定期打补丁、更新软件的重要性深入人心。

WannaCry利用的是Microsoft Windows操作系统的一个漏洞——CVE-2017–0144——通过它在同一网络内的受感染电脑间传播。一旦植入，恶意软件便会加密电脑上的文件，然后勒索赎金。因此，我们就从这个CVE编号开始查起。

在Bloom左上角的搜索栏输入“Search”，下拉菜单里会出现预设的搜索短语“Search for CVE-”。选中它，然后补齐完整输入“Search for CVE-2017–0144”，按回车执行。

这一步会触发后台的Cypher查询，去调用OTX API。结果将如下显示。

这个CVE在OTX数据库中关联了50个脉冲（Pulse）。默认情况下，Bloom采用力导向布局排列节点。它还支持分层布局，有时分层能让视野更清晰。

切换到分层布局后，效果如下。

现在选一个脉冲深入分析——比如LemonDuck木马。具体步骤：

1. 在搜索栏输入“LemonDuck Trojan”并回车，找到它的节点。
2. 双击这个节点，左侧面板会显示其属性。
3. 左键选中节点，然后右键单击，弹出快捷菜单。由于当前数据库尚未存储这个脉冲的相关数据，您会看到“Expand”选项呈灰色（不可用）。

此时，选择菜单里的“Scene Action” > “Get pulse info”。该操作会触发另一个保存好的Cypher查询，调用OTX API获取此脉冲的更多关联信息。

接下来，还有几百个相关威胁指标等着调查。先找到域名类节点（共12个），然后定位到“ackng.com”节点。接着，再从该节点选择场景操作，获取其关联的IP地址。

就这样，一步步回溯、扩展，直到对整个威胁的来龙去脉形成清晰认知。在这份Bloom透视图里，每种威胁指标类型（如FileHash-MD5、主机名、域名等）都被分配了独特的颜色，在调查时非常直观。

进一步讨论

在这个简短教程中，我们演示了如何借助图形可视化工具，在一个几乎无需编码、空白的Neo4j AuraDB和Bloom上完成一次网络威胁调查。

开源威胁情报虽然为安全专家提供了海量有价值信息，但也容易让人淹没在数据中。仅靠页面链接关联信息，对高效深入的调查帮助有限。而图形可视化结合按需情报检索，提供了一种创新思路：安全专家可以专注于选择需要深挖的威胁情报，并借助可视化力量，更轻松地看清网络威胁的边界、影响范围及内在关联。

通过“Save Cypher”和“Scene Actions”等特性，用Cypher——Neo4j的图形查询语言——进行场景化分析变得十分便捷。而且，这种方案天然提供了一种统一、无缝的方式去访问来自不同网络威胁源的信息，再也不用手动逐个切换了。

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