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松江區(qū)常規(guī)下一代防火墻互惠互利

來源: 發(fā)布時間:2021-11-18

問題一:傳統(tǒng)信息安全建設(shè),以事中防御為主。缺乏事前的風(fēng)險預(yù)知,事后的持續(xù)檢測及響應(yīng)能力

傳統(tǒng)意義上的安全建設(shè)無論采用的是多安全產(chǎn)品疊加方案還是采用UTM/NGFW+WAF的整合類產(chǎn)品解決方案,關(guān)注的重點都在于如何防護資產(chǎn)在被攻擊過程中不被攻擊入侵成功,但是并不具備對于資產(chǎn)的事前風(fēng)險預(yù)知和事后檢測響應(yīng)的能力,從業(yè)務(wù)風(fēng)險的生命周期來看,**具備事中的防護是不完整的,如果能在事前做好預(yù)防措施以及在事后提高檢測和響應(yīng)的能力,安全事件發(fā)生產(chǎn)生的不良影響會大幅度降低,所以未來,融合安全將是安全建設(shè)發(fā)展的趨勢。 可以主動分析經(jīng)過設(shè)備的業(yè)務(wù)流量中存在的風(fēng)險并實時展示出來。松江區(qū)常規(guī)下一代防火墻互惠互利


事中攻擊防御**準(zhǔn)確-下一代WAF引擎

流量優(yōu)化層面:基于應(yīng)用層交互內(nèi)容進行深度學(xué)*,在該層次上建立深入的流量學(xué)*模型,對各種網(wǎng)頁元素、參數(shù)進行監(jiān)測、學(xué)*、對比,整個過程由設(shè)備的自學(xué)*功能完成,無需人工干預(yù),同時可以根據(jù)web流量的變化進行自適應(yīng)調(diào)整,建立白流量過濾能力,如果有明顯偏離正常流量模式的惡意流量,則需要到后續(xù)的安全檢測流程中;

該白流量基線可以讓合法流量快速通行,提升應(yīng)用層處理效率;

內(nèi)容還原層面:通過廣泛的業(yè)務(wù)分析以及安全**持續(xù)投入與研究,知曉各業(yè)務(wù)的響應(yīng)的方式,通過業(yè)務(wù)組件模型可以有效的從流量中還原業(yè)務(wù)組件;

安全檢測層面:基于大量的應(yīng)用層流量,采取無監(jiān)督學(xué)*的 AI 模型,根據(jù)特定維度對惡意流量做概率統(tǒng)計聚類,識別出攻擊特征;采用有監(jiān)督成長的 AI 模型,從剩余流量中識別出攻擊特征,并標(biāo)簽攻擊行為,構(gòu)建攻擊特征基線,有效識別誤判、漏判;

合法業(yè)務(wù)基線:每個用戶的業(yè)務(wù)邏輯各不相同,表達方式各異,傳統(tǒng) WAF 對所有用戶采用通用的威脅檢測方法,難以幫助業(yè)務(wù)各異的用戶有效防護攻擊風(fēng)險,更無法基于業(yè)務(wù)進行自適應(yīng);


閔行區(qū)原則下一代防火墻誠信服務(wù)客戶業(yè)務(wù)安全狀況可視。

一、安全能力的持續(xù)增強

1)通過安全規(guī)則的持續(xù)更新,應(yīng)對企業(yè)內(nèi)部常規(guī)及熱門的威脅,增強防火墻對熱門威脅的檢測能力;

2)結(jié)合大數(shù)據(jù)、AI、多引擎構(gòu)建的全局性安全能力中心會提煉算法,導(dǎo)入到下一代防火墻中,下一代防火墻會基于精簡算法有效應(yīng)對0day攻擊;

3)全球熱門事件庫,讓用戶足不出戶了解全球威脅態(tài)勢資訊,并為用戶提供對應(yīng)的安全規(guī)則,用戶提前為應(yīng)對熱門威脅排兵布陣,多方位增強企業(yè)應(yīng)對全球熱門威脅的能力;

二、響應(yīng)速度變快

1)熱門威脅10分鐘響應(yīng):對于現(xiàn)網(wǎng)的威脅我們能做到威脅**快的10分鐘響應(yīng),從威脅樣本獲取、樣本分析、全網(wǎng)下發(fā),實現(xiàn)威脅10分鐘響應(yīng)的能力。

2)全球熱點事件1小時響應(yīng):對于全球熱點事件,如wannacry,從熱點事前全球爆發(fā)、云端樣本捕獲、樣本分析、全網(wǎng)下發(fā)、事件庫更新,實現(xiàn)熱點事件1小時響應(yīng),并深度分析熱點事件的前世今生,讓用戶充分了解熱點事前的多方位信息,如威脅所屬家族、威脅發(fā)起源、輻射面積、利用漏洞、應(yīng)對措施等;

3)安全能力高頻更新:下一代防火墻和云端具有極為健壯的交互能力,當(dāng)高危威脅發(fā)生的時候,借助邊界+云端的聯(lián)動能力,可以展開高頻次的規(guī)則更新,使設(shè)備能夠**快時間應(yīng)對高危威脅,為業(yè)務(wù)保駕護航;

事中攻擊防御**準(zhǔn)確-SAVE安全智能檢測引擎


在惡意攻擊防治層面,深信服**性的推出了自己的安全檢測引擎,基于人工智能的無特征技術(shù),傳統(tǒng)的殺毒軟件依賴于非常厚重的攻擊庫,只有完全匹配攻擊特征后才能將其查殺,但是這種手段的泛化能力為0,也就是說對于未知及新型的惡意勒索攻擊無法有效應(yīng)對;深信服通過多方位應(yīng)用AI技術(shù),通過攻擊特征的聚類分析,基于已知的離散特征,基于數(shù)據(jù)泛化技術(shù),可以準(zhǔn)確檢測未知/新型勒索攻擊;

其中Bad Rabbit就是我們通過原有的攻擊查殺模型發(fā)現(xiàn)的新型勒索攻擊,并且將其有效查殺;

右側(cè)是我們和其他廠商或者開源的殺毒引擎做的對比,我們的攻擊檢出率是比較高的,誤報率在同級別檢出率的情況下是比較低的;


如何能夠搭建和利用大數(shù)據(jù)分析平臺來幫助用戶預(yù)測和發(fā)現(xiàn)未知威脅.

AF對主要的服務(wù)器(WEB服務(wù)器、FTP服務(wù)器、郵件服務(wù)器等)反饋信息進行了有效的隱藏。防止攻擊者利用服務(wù)器返回信息進行有針對性的攻擊。如:

HTTP出錯頁面隱藏:用于屏蔽Web服務(wù)器出錯的頁面,防止web服務(wù)器版本信息泄露、數(shù)據(jù)庫版本信息泄露、網(wǎng)站路徑暴露,應(yīng)使用自定義頁面返回。

HTTP(S)響應(yīng)報文頭隱藏:用于屏蔽HTTP(S)響應(yīng)報文頭中特定的字段信息。

FTP信息隱藏:用于隱藏通過正常FTP命令反饋出的FTP服務(wù)器信息,防止攻擊者利用FTP軟件版本信息采取有針對性的漏洞攻擊。 是企業(yè)安全建設(shè)更高的一個層次的需求。閔行區(qū)原則下一代防火墻誠信服務(wù)

存在短板必然容易被繞過,原有安全設(shè)備就形同虛設(shè).松江區(qū)常規(guī)下一代防火墻互惠互利

事中攻擊防御**準(zhǔn)確-SAVE殺毒引擎


下圖是深信服的SAVE安全智能檢測引擎與傳統(tǒng)防攻擊引擎在算法、特征及安***果維度的對比:

首先傳統(tǒng)的防攻擊引擎是采用固定的特征識別與匹配的算法,同時依賴于靜態(tài)特征庫,通常特征的提取需要安全**進行人工研判,效率低下,面對業(yè)界越來越多的惡意攻擊,應(yīng)對乏力;SAVE安全智能檢測引擎采用人工智能的算法,結(jié)合深信服云端的大量質(zhì)量樣本進行深度分析,自適應(yīng)調(diào)整攻擊防治模型;從特征自動提取到算法的自我優(yōu)化實現(xiàn)自動化、自適應(yīng)的攻擊防治;

在安***果層面,傳統(tǒng)引擎對于未知及勒索攻擊無法有效防護,但是基于深信服SAVE引擎可通過數(shù)據(jù)泛化技術(shù),基于已知的知識維度來預(yù)測未知及勒索攻擊,有效提升攻擊防治的安***果;


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