安全可行性分析怎么写精品2篇

篇1：安全事故分析报告范文

一、事故发生单位概况

二、事故发生经过和事故救援情况

1、事故发生详细经过

(1)生产过程;状态

(2)事故中的当事人的行为、语言表述

(3)事故状态

(4)事故场所机械、设备、状况等

2、应急救援情况

(1)救援过程

(2)抢救地点、过程、结果。

三、事故造成的人员伤亡和直接经济损失状况

四、事故发生的原因和事故性质

(一)事故原因

1、直接原因

(1)人的不安全行为：根据GB5442-86A7规定。

(2)机械、物质或环境的不安全状态：根据GB5441-86A6规定。

2、间接原因

(1)、技术和设计上的缺陷。

(2)、教育培训不够，缺乏安全技术知识。

(3)、劳动组织不合理。

(4)、对现场工作缺乏检查指导。

(5)、没有安全操作规程或不健全。

(6)、对事故隐患整改不力，没有落实事故防范措施等。

(二)事故性质

1、是否为责任事故

2、是否为非责任事故

五、对事故的责任认定及对事故责任人的处理建议

1、对事故单位的责任认定及处理意见(全部责任、主要责任、重要责任、次要责任等)，依据《条例》规定提出行政处罚建议。

2、对事故有关部门的责任认定(主要责任、重要责任、次要责任、一定责任等)，依据《条例》规定提出行政处罚建议。

3、对有关责任者的责任认定(主要领导责任、领导责任、管理责任、直接责任、重要责任等)，提出个人行政处罚建议及党、政纪处分建议，追究责任人的刑事责任。

六、今后的防范和整改措施建议

附：

1、事故调查人员签字名单。

2、伤亡人员名单。

3、有关资料复印件。

包括：

(1)企业提供资料的复印件(2)现场照片(3)现场示意图(4)笔录复印件(5)行政处罚的法律文书(6)刑事处罚的法律文书(7)罚款收据复印件(8)行政处分的复印件(9)党内处分的复印件(10)其它需要提交的有关材料等。

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20__年_月__日

篇2：2024年安全分析与安全智能调研报告_调研报告_网

2019年安全分析与安全智能调研报告

XX年10月份，紧接着XX年度日志管理调研报告(log management survey)，sans又发布了XX年度的安全分析与智能调研报告(analytics and intelligence survey )。

sans认为，安全分析与日志管理逐渐分开了，当下主流的siem/安管平台厂商将目光更多地聚焦到了安全分析和安全智能上，以实现所谓的下一代siem/安管平台。而安全分析和安全智能则跟bda(大数据分析)更加密切相关。

sans对安全智能的定义采纳了gartner的定义。而安全智能(security intelligence)这个词的最早定义就来自于gartner的fellow——约瑟夫.费曼(XX年的报告——《准备企业安全智能的兴起》)。这，在XX年的日志分析调查报告中明确指出来了：企业安全智能包括对企业的it系统中所有跟安全相关的数据的收集，以及安全团队的知识和技能的运用，从而达成风险消减的目的。

今年，sans对安全分析(security analytics，或者叫安全数据分析，数据分析)给出了一个自己的定义：

the discovery (through various analysis techniques) and communication (such as through visualization) of meaningful patterns or intelligence in data.【对数据中有意义的模式或者情报(通过多种分析技术)进行发现和沟通(例如通过可视化方式)】

sans还追溯了一下安全分析的起源，其实早在1986年就正式出现了。从最早的ids，到后来的siem，再到现在的安全智能，形成了一条安全分析的发展时间线。

关于安全智能，sans做了一个脚注，就是安全智能不是自动化的机器智能，还需要训练有素安全分析师的参与。

报告中，sans还给威胁情报下了一个定义：threat intelligence is the set of data collected, assessed and applied regarding security threats, malicious actors, exploits, malware, vulnerabilities and compromise indicators.

【注：安全智能跟安全/威胁情报中都有一个相同的英文intelligence，但是含义还是有所区别的】

sans对350位it专业人士进行了调查问卷。报告显示：

1)有47%的用户依然投资在siem上，通过增强的siem获得安全分析的能力;

2)27%的用户将内部威胁情报关联应用于siem;

3)61%的用户认为大数据将在安全分析中扮演必不可少角色(36%认为大数据扮演关键角色，25%认为大数据是必要的，但不是最关键的);

4)47%的用户认为他们的情报和分析实践初步实现了自动化。

sans进行了多项有针对性的调查。其中，“攻击检测与响应的障碍”首当其冲的是缺乏对应用、以及支撑的系统和脆弱性的可见性(39.1%);排在第二的障碍是难以理解和标识正常行为，进而导致无法识别异常行为;排在第三位的是缺乏训练有素的人;排在第四位的是不知道哪些是关键的需要采集的信息，以及如何进行关联。

在问及“安全分析人员主要看什么系统产生的日志”时，57%的人选择了传统的边界防御设备(fw/idp)产生的告警;42%的人选择了终端监测系统的告警(譬如防病毒)。此外，有37%的人选择了“siem的自动化告警”，还有32%的人选择了通过siem/lm去进行事件分析，并手工产生告警。sans认为，调查结果表明下一代的siem具备自动化分析和智能告警的能力。

在问及“实现安全智能需要跟哪些检测技术交互”时，几乎各种检测技术都有涉及，印证了安全智能的技术交互的广泛性。在目前，主要交互(对接)的是fw/utm/idp、漏洞管理、基于主机的恶意代码分析(终端防病毒)、siem、lm。在未来，计划要交互的主要是基于网络的恶意代码分析(沙箱)、nac、用户行为监控。

在问及“对当前安全分析能力的满意度”时，最满意的是分析的性能与响应时间，最不满意的是安全分析的可见性，分析师的培训以及分析师的紧缺排在最不满意的第三位。

在问及“应用安全分析最有价值的作用”是什么时，首选最高的是发现未知威胁，次选最高的是检测内部威胁，第三选择最高的是降低错报。

在问及“未来对安全分析/智能的投资”领域时，67%的受访者选择了培训/人员，其次是事故响应能力，第三是siem(47%)。此外，选择基于网络包的分析、用户行为监控、情报、大数据分析引擎的人都超过了20%。