aureport 不输出“安全风险指数”，需基于 execve、bpf、init_module/delete_module 三类高危 syscall 的异常特征人工或脚本加权计算；例如 execve 异常路径≥5次/小时+2分、bpf prog_load 大尺寸≥1次/天+5分、非 root 加载模块+10分，并结合 exe/comm 匹配、key 标签、arch 架构等上下文排除误报，最后导出 CSV 并趋势分析预警。

直接用 aureport 生成 syscall 报表本身不输出“安全风险指数”这个数值，它提供的是原始行为数据。真正的风险评估需基于报表中高频、异常、高危系统调用的组合特征，人工或脚本加权计算得出。核心不是看总数，而是识别偏离基线的危险信号。

提取关键 syscall 风险指标

先用 aureport 聚焦三类高危调用，它们是内核级风险的主要载体：

• execve：查非常规执行路径（如 /tmp、/dev/shm）、非交互式进程发起（comm=python/exe=/usr/bin/perl 启动 /bin/sh）
• bpf：重点过滤 a1=2（BPF_PROG_LOAD）且 a2 > 1MB 的记录，极可能为 eBPF JIT 喷射攻击
• init_module / delete_module：任何用户态加载/卸载内核模块行为，在生产环境几乎都属异常

构建简易风险计分逻辑

对每类指标设定权重和触发阈值，例如：

• execve 异常路径调用 ≥5 次/小时 → +2 分
• bpf prog_load 大尺寸（a2>1048576）≥1 次/天 → +5 分
• 非 root 用户触发 init_module → +10 分（一票否决级）
• 同一 UID 在 10 分钟内连续失败 mmap + execve + openat → +3 分（可疑链式行为）

结合上下文排除误报

单纯统计 syscall 数量会误伤正常运维。必须叠加字段交叉验证：

• 检查 exe= 和 comm= 是否匹配（如 exe=/usr/bin/python3 但 comm=nginx，说明被注入）
• 确认 key= 字段是否为预设安全标签（如 key=safe_backup），有则降权
• 比对 arch= 与系统架构（b32 规则在 b64 系统上命中，大概率是绕过尝试）

导出并可视化趋势

将周期性报表转为结构化数据，便于观察风险漂移：

• 每日导出 bpf/execve/模块类 syscall 的 CSV：sudo aureport -m bpf,execve,init_module,delete_module --failed --summary -ts yesterday --format csv > /var/log/audit/daily_syscall_risk.csv
• 用脚本统计各指标日环比变化，增幅超 200% 自动标红预警
• 配合 ausearch 定位高分事件源头：如发现某 IP 的 execve 异常激增，立即查其完整会话：sudo ausearch -i -m execve -sv no -f /tmp -ui <uid> | head -20