网络安全中，攻击者往往通过技术手段，以非正常的技术（XSS、Injection、Penestrating等），影响业务正常运行，窃取敏感数据。比如：某黑客通过SSRF进入内网，并在内网横向扩张，最终脱库成功。
业务安全中，黑灰产基于非正常的资源（IP、手机号、身份信息等），通过正常的产品流程，获取利益，影响业务正常运营。比如：黑灰产通过大量手机号注册新号，获取企业新户奖励，最终批量套现。
网络安全中，攻击者的意图多种多样：有挖漏洞卖钱的，有卖隐私数据赚钱的，有恶意报复的，也有纯粹炫技的。但对于业务安全，黑灰产的目的其实很直接，就是钱。
由于国外网络安全发展较早，且国外对于个人隐私的保护更加严苛，所以在传统网络安全这一领域上，国外一直领先于国内的整体水平。而对于业务安全，则是一个极具中国特色的安全发展方向，因为早期互联网烧钱式的推广营销，大大刺激了黑灰产的迅速发展。
这就引发了一个思考，在较为成熟的网络安全中，有没有什么知识，是可以运用到业务安全中，帮助业务安全的快速发展呢？在微博业务安全发展中，就尝试了运用安全模型的概念，来搭建业务安全整体的体系架构。
IPDRR是NIST提供的一个网络安全框架（cybersecurity framework），主要包含了五个部分：
当然在各个部分中，又涵盖了企业在网络安全中需要关注的各种细节问题，来帮助企业快速搭建网络安全体系。
PS：顺带科普一下常见的安全标准：NIST、ISO、COBIT、ITIL、等保等。其中NIST是美国的国家级安全标准。ISO（著名的两万七系列）是国际性的，通用性更强。COBIT和ITIL都和ISO紧密联系，也是比较经典的安全标准。而国内也同样提出的等级保护这样的安全标准，当然，相对水一些。
这些安全标准之所以会提出安全框架的概念，就是因为，在网络安全中，企业所遇到的问题往往是相似的，所以能够总结出一套比较通用的框架来。有了安全框架之后，后续不论是对企业安全建设的指导，还是对于企业安全水平评估，都有了很好的标准。
而对于业务安全来说，因为业务的多样性，所以一定程度上很难总结出非常具体的安全框架。但是，在相对高一些的层次上来说，业务安全大的流程和思路往往是相似的。因此，可以使用安全模型对业务安全进行总结和指导，避免思维被局限（比如：风控系统解决所有业务安全问题），出现安全短板。
在业务安全中，Identify部分的主要工作是：定义业务的安全需求。对于大部分业务来说，其面临的安全问题一般都比较直接，比如：投票榜单类业务，就是怕被刷；拉新促活业务，就是怕被薅等。也就是说，尽管手段多种多样，但是黑灰产的目的往往很单一。
在这种情况下，就必须首先和业务方确定，他们对于业务的风险能够接受多少，比如下表所示：有的业务方可能涉及直接的资金投入，不允许黑灰产的存在；有的业务则只是排名上的影响，被刷一定程度上也能带来流量。这些安全需求的确定，能够帮助安全部门来作出决策：这个业务需要什么样的安全服务，需要投入多少精力到这个业务中去。
| 因素 | 业务A | 业务B | 业务C |
|---|---|---|---|
| 业务KPI/防刷目的 | 拉新并提高新户留存 | 提高老户留存 | 提高业务公信力 |
| 被刷产生的影响/对刷量容忍度/准确度要求 | 低 | 高 | 中 |
| 被刷概率/黑产可能获利 | 高 | 中 | 低 |
| 目标用户 | 真人用户，非小号 | 高质量用户 | 真人用户，可以是小号 |
| 实时性要求 | 中 | 低 | 高 |
| 误伤影响 | 高 | 低 | 中 |
Protect强调的是，在人为介入之前，能够自动运行的防御机制，如网络安全中的防火墙、waf等。在业务安全中，更倾向于将其定义为产品机制上的安全防御。对于同一个业务场景，采取不同的安全机制，将会起到很大的差异。比如说，对于抽奖来说，给抽奖制定什么样的门槛。门槛越高，则用户体验越差，参与量越小。但随之而来的，黑灰产的成本也越高，被刷的概率也越小。那么，这就需要安全部门和业务部门共同协商制定，来把控这个安全门槛的尺度。
| 业务 | 低安全 | 中安全 | 高安全 |
|---|---|---|---|
| 抽奖参与条件 | 转发 | 关注并转发 | 关注30天以上转发 |
| 红包领取 | 无限制 | 需绑定身份证 | 需绑定支付宝，并识别人脸 |
| 优惠/折扣券 | 满10减10 | 满10减9.99 | 满10减9.99，3天内有效 |
| 转评赞、红包金额 | 无上限 | 公开上限100w | 隐式上限 |
业务安全中，Detect和Protect的主要区别在于：Detect会基于数据进行分析，然后找出有问题的数据，并进行处理；而Protect并步区分正常和异常数据，只是普适性的提高成本，来加强安全。
因此，Detect就是所谓的风控系统。需要再次强调的是，风控系统是业务安全中很重要的一个部分，但仅仅依靠风控系统，是没有办法做好业务安全的。
关于风控系统，因为内容过多，在此就不展开来细谈了。可以参考公众号发布的风控相关文章进行了解。
严格意义上来说，Detect只负责进行识别，而具体的处理和响应，就需要放到Respond中来进行。当然，对于异常数据的处理方式，也就常规的几种：稍重一些的直接拦截，稍轻一些的则插入各种验证方法（图片、短信、滑块等）。
这里需要额外强调一点的是，在处理异常数据的过程中，一定要考虑到反馈入口的添加。比如拦截时，可能弹出一个操作异常的页面，但在页面中添加一个投诉反馈的入口。对于投诉的信息，不一定要全部处理，但一定要监控其波动水平。比如说：某天投诉的用户量突然上涨了好几倍，那么很可能就是风控出现误伤了，亦或是黑灰产发起了集中的攻击。不论是哪种情况，都需要及时人工介入来进行分析处理。
另外，如果资源足够的话，也可以组织专门的团队来负责应急响应处理的工作。当黑灰产发起攻击时，收集证据，发起溯源。当损失达到一定程度时，也可以通过法律途径，来进行打击。随着《网络安全法》的发布，目前网信办、网安、公安等，都越来越重视网络犯罪的打击。不要认为只有严重的资产损失才能报案，今年以内，微博以经对刷榜单、刷互动、甚至抓站的团体和公司发起了很多司法诉讼，也成功将很多黑灰产团伙关进了小黑屋。（蔡徐坤微博上亿转发量幕后推手 “星援”APP被端 嫌疑人在泉落网）
Respond表示要对业务进行恢复操作。如果被薅羊毛了，就及时冻结资金，避免提现转出；如果被刷了，就撤销行为，还原真实数据；如果实在弥补不回来了，就可以寻求法律援助。
当然，分析根本原因，补足安全措施，不断提升企业的业务安全水平，才是安全人员需要持续投入精力去进行的。
基于微博业务安全的推动和发展进程，总结出了一些业务安全发展初期的建议，核心是：先求全，全面铺开；再求深，提升竞争力
业务安全是一个很大的概念，绝不是某几个工具或系统能够实现的。正如在网络安全中，乙方公司可以做出WAF、IDS/IPS、漏扫等专业的安全产品，但无法为企业建立完整的安全架构（也有提供安全建设的厂商，不过都是通过长期驻场，深度合作来实现的）。因此，业务安全中，乙方公司也许可以做出风控系统、验证码、人脸识别等安全产品，但业务安全的建设，还是需要依靠安全团队来进行规划和构建。
安全框架，对于企业业务安全发展，能起到很核心的作用。安全框架作为一个High Level的指导论，能够帮助安全团队快速理清工作目标，并发现安全短板，从而全面的提升企业的安全水平。另外，由于其通用性，安全框架也能够在多样的业务场景下，给予安全团队和业务部门指明方向，避免将过多的精力放在无用的地方，提高效率。
当然，因为业务安全的特色，安全框架无法像其再网络安全中一样，事无巨细的列举出企业应该做的每一项事情。因此，在细节上，如果更好的为业务提供安全服务，仍然需要安全团队结合业务特色，进行具体的决策。
最后，安全无“银弹”！
