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killvxk/cybersecurity-skills-zh
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基于 SOC 职业分类
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| name | implementing-cisa-zero-trust-maturity-model |
| description | 在身份、设备、网络、应用程序和数据五大支柱上实施 CISA 零信任成熟度模型 v2.0，逐步提升组织零信任成熟度水平。 |
| domain | cybersecurity |
| subdomain | zero-trust-architecture |
| tags | ["zero-trust","cisa","maturity-model","federal-compliance","governance","nist-800-207","identity","devices","networks","applications","data-security"] |
| version | 1.0 |
| author | mahipal |
| license | Apache-2.0 |
2023 年 4 月发布的 CISA 零信任成熟度模型（ZTMM）2.0 版，为联邦机构和组织提供了采用零信任架构的结构化路线图。该模型定义了五个核心支柱——身份、设备、网络、应用程序与工作负载，以及数据——每个支柱都经历四个成熟度阶段：传统阶段、初始阶段、高级阶段和最优阶段。三项跨领域能力（可见性与分析、自动化与编排，以及治理）贯穿所有支柱。本技能涵盖所有支柱和成熟度级别的评估、差距分析和渐进式实施。
身份指唯一描述机构用户或实体的属性，包括非人员实体（NPE），如服务账号和机器身份。
传统阶段：
初始阶段：
高级阶段：
最优阶段：
设备包括连接到网络的任何硬件、软件或固件资产——服务器、笔记本电脑、手机、物联网设备和网络设备。
传统阶段：
初始阶段：
高级阶段：
最优阶段：
网络涵盖所有通信媒介，包括内部网络、无线网络和互联网。
传统阶段：
初始阶段：
高级阶段：
最优阶段：
应用程序和工作负载包括在本地、移动设备和云环境中运行的机构系统、程序和服务。
传统阶段：
初始阶段：
高级阶段：
最优阶段：
数据涵盖所有结构化和非结构化信息，包括静态、传输中和使用中的数据。
传统阶段：
初始阶段：
高级阶段：
最优阶段：
成熟度进展：
传统阶段 -> 手动日志审查，有限的 SIEM
初始阶段 -> 集中式日志记录，基本 SIEM 关联
高级阶段 -> UEBA，自动化威胁检测，数据湖分析
最优阶段 -> AI/ML 驱动的持续监控，预测分析
成熟度进展：
传统阶段 -> 手动事件响应，临时脚本
初始阶段 -> 基本 SOAR 剧本，自动化告警
高级阶段 -> 集成多支柱编排的 SOAR
最优阶段 -> 完全自主响应，自愈基础设施
成熟度进展：
传统阶段 -> 临时策略，手动合规检查
初始阶段 -> 记录零信任战略，基本策略框架
高级阶段 -> 策略即代码，持续合规监控
最优阶段 -> 动态策略引擎，实时治理决策
# 示例：CISA ZTMM 成熟度评估评分
class ZTMMAssessment:
PILLARS = ['Identity', 'Devices', 'Networks', 'Applications', 'Data']
STAGES = ['Traditional', 'Initial', 'Advanced', 'Optimal']
CROSS_CUTTING = ['Visibility_Analytics', 'Automation_Orchestration', 'Governance']
def __init__(self):
self.scores = {}
def assess_pillar(self, pillar, capabilities):
"""
根据 ZTMM 标准评估支柱。
capabilities: dict，键为能力名称，值为成熟度阶段
"""
stage_values = {stage: i for i, stage in enumerate(self.STAGES)}
scores = [stage_values.get(stage, 0) for stage in capabilities.values()]
avg_score = sum(scores) / len(scores) if scores else 0
overall_stage = self.STAGES[int(avg_score)]
self.scores[pillar] = {
'capabilities': capabilities,
'average_score': avg_score,
'overall_stage': overall_stage
}
return self.scores[pillar]
def generate_roadmap():
roadmap = []
pillar, data .scores.items():
capability, stage data[].items():
stage_idx = .STAGES.index(stage)
stage_idx < :
next_stage = .STAGES[stage_idx + ]
roadmap.append({
: pillar,
: capability,
: stage,
: next_stage,
: - stage_idx
})
(roadmap, key= x: x[], reverse=)
| CISA ZTMM 支柱 | OMB M-22-09 要求 | NIST 800-207 章节 |
|---|---|---|
| 身份 | 机构员工的 MFA | 3.1.1 |
| 设备 | 联邦端点的 EDR | 3.1.2 |
| 网络 | 加密 DNS 流量 | 3.1.3 |
| 应用程序 | 应用程序安全测试 | 3.1.4 |
| 数据 | 数据分类 | 3.1.5 |