一、交通行业建设主动防御体系的必要性

作为国家关键信息基础设施的重要运营者，大型交通集团承载着客运流量大、服务范围广、分支点散的核心业务特点。这类企业普遍面临网络规模庞大、架构复杂的运营环境，导致安全防御落地难、设备升级滞后、误报干扰严重等典型管控困境。造成网安防御落地难、设备升级延迟、误报噪声多等管控难题。传统的被动防御已难以应对高级持续性威胁、勒索软件、供应链攻击、AI驱动的攻击等新型威胁。网络安全体系从“被动防护”转向“主动防御”，已成为交通行业网络建设的必然选择。

《信息安全技术 关键信息基础设施安全保护要求》（GB/T 39204-2022）作为《关基条例》配套的首个国家标准，明确将主动防御列为关键信息基础设施安全保护的核心能力。标准要求运营者重点构建暴露面管理、攻击实时阻断、实战化攻防演练、威胁情报协同等能力，以有效对抗APT等高级威胁。对于大型交通集团而言，建设符合关基要求的主动防御体系，既是履行法定责任的要求，更是保障交通运输大动脉安全运行的业务刚需。

二、交通行业内网安全运营痛点与主动防御实践

作为关键信息基础设施运营者，大型交通集团的内网安全建设面临独特挑战。默安科技基于多家头部交通集团的实战经验发现，当行业普遍将蜜网部署聚焦于互联网边界时，内网机房、车站终端、调度系统等关键节点往往成为防御盲区。当前交通生产内网主要存在两大核心矛盾：碎片化安全能力与体系化攻击手段之间的对抗失衡，以及被动响应机制与动态威胁环境之间的效率落差，这些结构性缺陷使得行业网络攻击风险系数持续攀升。通过对二十余个大型交通枢纽攻防项目的复盘，默安科技安全专家们总结出以下六大典型难点及创新解法：

难点一：攻击者画像模糊——如何从海量告警中识别真实威胁？

现状：

1、攻击行为关联分析困难。大型企业在常态化的攻防对抗过程里，面对多种安全监测系统的数据归并，重度依赖态势感知等平台的关联分析描绘出攻击者杀链路径，即使企业付出大量的人工投入，对数据标签识别，分析模型的调整，依然难以实时掌握攻击者的攻击动态及每个事件的意图‌。

2、对于未知的攻击行为（如0day攻击），没有明显攻击特征的攻击行为（如账号泄露、钓鱼邮件、社会工程学攻击），传统被动安全防御措施无法检测发现。

解决思路‌：快速有效对生产网蜜网设备监测的数据进行收集，对攻击事件进行溯源，进而支持安全管理员对发起攻击行为的内部源头进行查找。全面刻画攻击者的攻击行为，实时展示从行为到整体攻击趋势，将整个攻击事件进行完整复现，进一步精确感知攻击者攻击的行为，有效应对高级别的未知网络攻击。

难点二：分支安全水位不均——如何实现全域协同防御？

现状：由于交通行业具有范围广、扩散大、分支点复杂的特性，例如集团管辖下的车务段、分支车站、客运服务站等，对网络攻击威胁的防范无法达到统一响应、维持高度值守的监测水平。行业现状偏向依赖集团中心的指挥调度部门进行运营响应，而面对日常大量且异构零散的事件信息，值守班组人员往往展露出威胁应对的“疲态”，例如分支点由于常规的运维进行设备更换，导致每天收到上百条准入告警事件，这时难免会出现不规范的接入流程，最终无法分辨相关事件是否合规安全。

解决思路‌：部署欺骗防御系统可对集团现有内网安全防御体系进行补充，有效降低日常运营发生的安全事件“噪声”。分布式蜜网模式已经在近年的攻防对抗实战中得到落地层面的认可，即当投入蜜网感知能力立即发现内网中各种真实异常。而通过蜜网分析排查掉这些安全运营噪声后，值守质量的提升立竿见影，精准发现新增未知/已知的安全事件，主动防御体系为指挥中心的作战带来有效助力，大幅减轻集团分支的运营压力。

难点三：告警风暴下的响应瘫痪——如何打破"狼来了"困局？

现状：面对交通行业庞大的网络主体，集团往往采取集约化管控手段，运营团队按照安全事件分级SLA处理机制来开展日常工作。然而在面对高强度的网络对抗场景时，团队往往是疲于应对，响应滞后成为了老大难问题。在发现大量的安全告警事件时，运营团队忙于进行检测与封堵措施，缺少对整体事件的分析，难以判定真正的攻击源及组织属性，直至发现严重的越权行为、攻击绕道，甚至主机失陷，才在“慌乱中”去聚焦攻击事件的过程分析与溯源，只可惜“亡羊补牢，为时晚矣”。

解决思路：集团通过主动防御体系的建设落地，形成全方位的真实网络攻击感知能力，帮助防守方在高危安全事件发生之前就第一时间精准感知、判别是否为真实的攻击行为。当蜜网出现高危威胁事件的告警时，不再是“狼来了”式的响应，能够做到从容应对，大幅提高团队协作效率以及防守工作的有效聚焦，让欺骗诱捕的应用成为帮助防守方实现嗅觉灵敏的利器。

难点四：流量监测被绕过——如何构建非对称防御优势？

现状：在业界的主流监测技术中，流量分析一直是备受关注的重要手段，业内厂商经过多年来的研发迭代，流量分析的准确率不断提升，在常态化的安全运营中起到关键的作用。然而检测的根本在于对流量数据包特征进行拆解分析，从而匹配已知或模拟AI的攻击字段特征。对于攻击方来说，怎样绕过此类监测成为能否攻击成功的关键，正如业内人士常提到的“永远不可能穷尽攻击者的攻击特征‌”。

解决思路‌：通过在攻击者必经之路上构造陷阱，混淆其攻击目标，精确感知攻击行为。特别在包含大量用户数据、资金等敏感信息的集团复杂环境中，通过构建用户攻击诱捕能力，实现从安全事件的被动响应到安全威胁的积极应对，实现主动防防御的向前一步。通过蜜网感知到的攻击事件，有效溯源分辨人机识别、网络身份识别、指纹持久化种植、攻击IP识别、物理位置识别等。基于大量数据对分析引擎进行训练，可以精确识别每个攻击源、攻击路径以及攻击手法是入侵还是探测。

难点五：同网段攻击流量不可见——如何打破内网检测盲区？

现状：当楼层内接入交换机使用虚拟化堆叠技术时，同网段内流量在接入层交换机进行内部转发，任何基于流量的设备均无法感知，因此同网段的攻击流量很难被及时发现。

解决思路：每个网段均用中继节点覆盖蜜网诱捕IP节点，并实现每个网段的IP资产中有真有假；当网络中出现IP地址冲突时，中继节点会自动释放IP；当同网段内发生无差别扫描时，蜜罐即可精准感知。

难点六：开放环境下的近源攻击——如何守住这道防线？

现状：交通集团旗下网点多处于开放环境中，面临的风险复杂且难以控制。随着攻防双方对抗日趋白热化，防守方加强对常规远程渗透的防御能力，攻击方很难实现正面渗透突破，近源攻击被越来越多的应用到演练和实战中，攻击者通过近源攻击可以轻而易举地进入内网。由于交通行业场所人员结构众多复杂，不排除某些网络专区提供WiFi接入空间范围，例如某运维人员违规开启无线共享，集团均存在着长期的近源攻击风险。在以往的攻防演练中，主要依赖现场安保人员进行物理防守，但这种方式会因为安保人员的值守状态和专业能力而存在一定的防守疏漏。

图 车站终端网线容易被利用

解决思路：围绕近源威胁各个环节开展近源防护，针对攻击方的近源攻击思路分析，找到暴露在卫星地图或互联网上记录的办公地点，并对这些地点进行针对性布防。在攻击路径上，排查闲置网口以及终端设备的风险，提前消除设备点位隐患。在营业类场所入口处部署WiFi蜜罐，诱导攻击人员进行WiFi破解连接，发现后立马现场处置，将近源攻击扼杀在“门口”，同时配合蜜罐内置的溯源技术，将攻击者画像记录在案。

此外，交通行业需加强物理安全，交换机、网口、终端接口避免暴露在公共区域；通过中继节点、伪装代理加强公共场所区域的蜜网覆盖。在攻击者通过连接终端机的网口对内网发起扫描攻击时，流量将被中继节点快速准确地捕获。

图 蜜网覆盖终端机网段

三、交通行业主动防御体系建设的展望

随着攻防态势的进一步严峻与复杂，以及大模型技术的不断成熟与深度应用，主动防御的技术也在不断演进与优化，默安科技安全运营专家认为，未来交通行业内网的主动防御体系建设可以从以下几方面考虑推进。

强化蜜网建设：以实战实效为核心目标，让蜜网成为内网安全事件的“第一吹哨人”，在攻防演练、重保时期与日常运营中发挥更重要的价值。

提升主动防御运营能力‌：智能识别攻击对象与分析攻击者属性，判定是否为扫描工具、真人、人机结合等。

一体化运维：面对多设备多分支管理上的困难，通过集中管理平台对多台设备进行集中管理、汇集数据进行分析与告警。

建立攻防联动的验证机制‌：联动威胁情报平台动态更新诱饵，形成“动态诱捕-情报生产-策略优化”的智能防御生态。

AI助力蜜网建设：生成动态诱饵，‌通过AI分析攻击者行为模式，自动生成个性化诱饵，提升诱捕成功率‌；蜜网的一键化部署，将Agent自动关联至对应沙箱，快速形成欺骗蜜网，简化布防操作。

四、构筑交通行业内网动态免疫新防线

在数字化与基础设施深度融合的今天，交通行业的网络安全已不仅是技术问题，更是关乎公众安全的社会命题。传统的"筑墙式防御"难以应对日益精密的攻击体系，而基于蜜网技术、AI分析和协同作战的主动防御体系，正在为行业构建起"动态感知-智能决策-自动处置"的免疫能力。未来，随着《关基保护要求》的深化落地，默安科技将持续深耕交通行业攻防实战场景，以"欺骗防御+威胁狩猎+智能运营"的技术融合，助力客户构建符合关基标准的新一代主动防御体系，让交通运输网络成为攻击者"看得见却打不着、进得来却逃不掉"的数字堡垒。