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来自尧图项目组的一线实战观察与深度解析

【一个人的SOC】(08) 身份可信度评分——多源数据不一致时信哪个

【一个人的SOC】(08) 身份可信度评分——多源数据不一致时信哪个

上一篇 (07) 数据可靠性我们把"数据流"做了一次体检——看板能告诉你数据从源到台账在哪一层坏了。但还有一个没解决的根本问题:

同一台设备,Wazuh 说"192.168.0.8 / bc:24:11:f0:1d:73 / dev-server";TP-Link 说"192.168.0.8 / bc:24:11:f0:1d:73 / dev"。

两边都对一点点(IP+MAC 一致)、但主机名差 4 个字符。

这是同一台设备吗?AI-miniSOC 怎么知道信谁?

这就是身份可信度评分要回答的核心问题——也是资产主题的最后一篇。08 篇之后,资产/审计主题正式收官。


为什么这是个真问题?

想象三种现实场景:

  1. DHCP 漂移——公司给开发机固定 IP,但笔记本今天连 WiFi 拿的是 .8,明天插网线就可能变 .3。两台不同的笔记本在不同时间用过同一个 IP——它们是不同的资产,不是同一台。
  2. 重命名/重装系统——你的开发机从dev-server改成了dev-server-01,但 MAC 没变。是同一台机器——但旧台账里的"主机名不一致"会变成 mismatch。
  3. 影子设备 + 真实设备——同事带自己的笔记本上班,MAC 跟前一台 dev-server 相同(刷了同款无线网卡)但 IP 是新的。可能是同一台、也可能不是——系统必须能分辨。

没"身份可信度"机制,整个资产台账都是不可信的:对账、报告、风险评分全都基于"我们知道这是哪台设备",一旦身份判定错了,下游全错。


解决方案:5 因子加权 + 缺失重归一化 + 强仲裁

直接说设计——这套逻辑不是"拍脑袋调阈值",是有三道关卡的判断流程:

第一关:5 因子加权

每个设备身份有 5 类身份信号(来自不同数据源),每个信号有"强度":

#因子权重为什么这个强度
①IP 地址一致0.25弱信号——DHCP 漂移很容易让同一个 IP 被不同设备用
②MAC 地址一致0.30强物理信号——网卡芯片全球唯一(除非刷过 MAC)
③主机名一致0.15弱信号——人会改名、系统重装也会变
④Wazuh agent id 一致0.20强管理信号——这是 Wazuh 服务端下发的 ID,可信
⑤硬件指纹(序列号/主板)一致0.10强物理信号,但采集稀少,常缺失

两个观测越多的因子一致 → 越像同一台。

第二关:缺失重归一化(核心纪律)

数据缺失既不投赞成也不投反对。

这是个反直觉的纪律——很多人会写"如果观测 A 没报 MAC,观测 B 报 MAC,B 完胜"——这是错的。

正确做法:某个因子只有在"两条观测都有值"时才参与打分。然后在参与因子之间重新按权重归一化:

例:观测 A 报 [IP, MAC, hostname] 观测 B 报 [IP, MAC, hostname] → 三因子都参与 → 权重归一化(不变) → 置信度 = 一致率 例:观测 A 报 [IP, hostname] 观测 B 报 [IP, MAC] → MAC 不参与(A 没报)→ IP+hostname 归一化(占全部 100%) → hostname 不一致 → 扣掉 0.40 → 置信度 = 0.60

这条纪律的反例:如果两台设备"都没报 MAC",那 MAC 维度不算"不一致"——只是"无证据"。

第三关:强物理因子冲突仲裁

MAC 不一致 = 物理上不是同一台机器。IP 相同不算。

有时候会出现诡异现象:IP 相同 + 主机名相同 + MAC 不同——通常是因为换过网卡或 MAC 被刷过。强物理因子(MAC/硬件指纹)如果双方都有值且不一致,直接压到 needs_review,不管其他维度多么吻合。

这个设计防的是"误合并"——把两台真不同的设备误认成一台,比"该合并没合并"的危害大得多。

判定分档

置信度区间判定后续动作
≥ 0.80auto_merge(自动合并)写入台账,下次对账直接当"已纳管"
0.40 - 0.80needs_review(待复核)进**「资产稽核 → 待处理」标签**(08 篇实战章节有实景),人工裁决
< 0.40distinct(明显不同实体)不合并,各自保留为独立资产

单资产身份可信度:三维度评分

对单台设备,AI-miniSOC 用三个维度算它"这条身份记录有多可信":

维度含义例子
① 覆盖度5 因子里有几个被采集到了只有 IP 和 hostname → 覆盖度低
② 多源佐证这个 IP/身份被几个数据源确认Wazuh + TP-Link + Nmap 三方都有 → 强
③ 强锚MAC/硬件指纹 是否存在并一致双向都有且匹配 → 强

三个维度都在 → 高可信度;只有覆盖度 → 中;只被单一源报 → 低。

🎯三维度分档的真实价值:单资产身份可信度低的资产,风险评分自动加权(身份本身存疑的设备,更可疑)。同时,F1.3 对账时身份可信度低的差异自动转 needs_review——不靠置信度的 auto_merge 是危险的。


实战:你已经看过这个页面

06 篇讲过"资产稽核"页,07 篇讲过它顶部的"X 条死信待处理"——08 篇讲的"needs_review 的人工裁决"和它们是同一个页面,只是身份融合层从 06 篇的"差异列表"升级到了"投票打分"。


人工裁决时的三件事——无论 UI 是在"待处理"标签里还是未来独立菜单里,逻辑都是这三条:

动作什么时候用后果
合并到候选资产5 因子大部分对、只有 1-2 个浮动(典型 DHCP/重命名)观测归入候选,主键由候选继承
新建为不同资产5 因子冲突太大(典型:换电脑但 IP 被 DHCP 分配到了)创建独立资产,两台都在台账里
忽略噪声数据(探测器的反扫、测试痕迹)标记为"已知忽略",永不重试

💡为什么要有人工裁决这一步?因为 0.40-0.80 是"看起来像但又不敢打包票"的灰区。auto_merge 风险太高(误合并会把两台设备当成一台),distinct 又太武断——人工看证据是最稳的。


常见问题

Q:阈值 0.80 / 0.40 是拍脑袋的吗?

A:是默认配置,但项目里支持热配置(无需重启)。调高 0.80 → 更保守,宁可人工裁决更多;调低 0.40 → 更激进,少一些裁决。建议起点用默认值,跑两周看裁决率再调。

Q:MAC 被刷过怎么办?

A:MAC 刷过(克隆/还原虚拟机)的场景下,MAC 一致是误判——这就是为什么有"强仲裁":只有当 MAC双方都有值且不一致时,才会强压制到 needs_review。如果只一方有 MAC,强仲裁不触发,IP/主机名/agent id 仍然可以高置信度合并。

Q:资产稽核的’待处理’会越积越多吗?

A:会。正常节奏是每周清理一次,全量裁决后归零。建议:

  • 处理顺序:先看 conflict 字段,只解决真正有冲突的;纯 IP 漂移的直接 merge;
  • 长期堆积 > 100 条时,说明阈值太严了——考虑把 auto_merge 阈值降到 0.70。

Q:身份可信度 vs F1.3 资产对账什么关系?

A:F1.3 发现"差异",身份可信度判断"是否该合并差异"。两者是上下游关系:

  • F1.3 报"资产 X 不在台账"(shadow)
  • → 身份可信度评分看:观测 A(来自 Wazuh)和台账的 dev-server 有多像?
  • → 像(>0.80)→ auto_merge
  • → 灰区 → needs_review → 进「资产稽核 → 待处理」
  • → 不想像 → distinct → 真是一台新设备 → 一键纳管

收尾:08 在系列中的位置

到本篇为止,资产/审计主题正式收官——你的 SOC 拥有了"看清世界"的全套工具:

阶段能力来源篇目
看得见三路数据源拼接Wazuh + TP-Link + Nmap03 / 04 / 05
看得真资产台账真实性稽核资产对账(F1.3)06
不被骗数据流健康自检三层健康聚合07
信得对多源冲突时选哪边身份可信度评分 + 「资产稽核」待处理标签08(本篇)

接下来进入 AI 副手四篇(09/10/11/12)——把"看清/看清/不被骗/信得对"的成果,交给 AI 自动写报告、自动查、自动派单。这是系列中"AI 灵魂"的部分,也是项目对读者最不可替代的差异化。

老李上周换了办公室,所有人手机换 SSID → 路由器把新 MAC 全报给采集器 → F1.3 报 30 多条 shadow。
看完 07 看板(源全绿),他知道数据没问题;
打开 08 的「资产稽核 → 待处理」标签,每条都是 0.95 以上 auto_merge——MAC 一致 + Wazuh agent id 一致 + IP 都在同一子网;
一键批量合并。5 分钟,不用判断哪条是真的哪条是攻击。

没有 08 的话,他得一条条看"这是不是蹭网的"。

老李的周末又救回来了。你的呢?


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【项目地址】AI-miniSOC - GitHub · MIT 开源,欢迎 Star ⭐
【Gitee 镜像】https://gitee.com/xiejava/AI-miniSOC

【交流】「资产稽核 → 待处理」标签里积了 100 多条?把截图发 Issue,我帮你按"先看冲突因子 / IP 漂移直接合并 / 不一致的才逐条看"清理。

下一篇(预告):(09) LLM大模型统一底座——9 个 AI 消费点如何接进安全运营(连载中,敬请关注)


作者博客:http://xiejava.ishareread.com/

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