㈠ 为什么网络安全态势感知平台不用安可服务器
安全态势感知平台依托于SIEM。构造出更加丰富的功能,以支撑其强大的安全防御能力。说到SIEM,就不能不提MSS(安全服务)和SOC(安全运营中心),SOC更多的强调安全运营。
㈡ 态势感知,懂的人不用解释,现在对于态势感知更多的是信息网络的安全态势感知,
大数据时代,除在信息网络的安全方面外,在无人机、无人驾驶、气象分析、军事、交通轨道等等方面,态势感知的应用研究日益广泛和必要!
一般来说,态势感知在大规模系统环境中,对能够引起系统状态发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发展趋势。联合作战、网络中心战的提出,推动了态势感知的产生和不断发展,作为实现态势感知的重要平台和物质基础,态势图对数据和信息复杂的需求和特性构成了突出的大数据问题.从大数据的高度思考,解决态势感知面临的信息处理难题,是研究联合作战态势感知的重要方法.通过分析联合作战态势感知的数据类型、结构和特点,得出态势感知面临着大数据挑战的结论.初步探讨了可能需要解决的问题和前沿信息技术的应用需求,最后对关键数据和信息处理技术进行了研究.该研究对于“大数据”在军事信息处理和数据化决策等领域的研究具有重要探索价值。
相关参考(摘录网上):
1 引言
随着计算机和通信技术的迅速发展, 计算机网络的应用越来越广泛, 其规模越来越庞大, 多层面的网络安全威胁和安全风险也在不断增加, 网络病毒、 Dos/DDos攻击等构成的威胁和损失越来越大, 网络攻击行为向着分布化、 规模化、 复杂化等趋势发展, 仅仅依靠防火墙、 入侵检测、 防病毒、 访问控制等单一的网络安全防护技术, 已不能满足网络安全的需求, 迫切需要新的技术, 及时发现网络中的异常事件, 实时掌握网络安全状况, 将之前很多时候亡羊补牢的事中、 事后处理,转向事前自动评估预测, 降低网络安全风险, 提高网络安全防护能力。
网络安全态势感知技术能够综合各方面的安全因素, 从整体上动态反映网络安全状况, 并对网络安全的发展趋势进行预测和预警。 大数据技术特有的海量存储、 并行计算、 高效查询等特点, 为大规模网络安全态势感知技术的突破创造了机遇, 借助大数据分析, 对成千上万的网络日志等信息进行自动分析处理与深度挖掘, 对网络的安全状态进行分析评价, 感知网络中的异常事件与整体安全态势。
2 网络安全态势相关概念
2.1 网络态势感知
态势感知(Situation Awareness, SA) 的概念是1988年Endsley提出的, 态势感知是在一定时间和空间内对环境因素的获取, 理解和对未来短期的预测。 整个态势感知过程可由图1所示的三级模型直观地表示出来。
所谓网络态势是指由各种网络设备运行状况、 网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络当前状态和变化趋势。
网络态势感知(Cyberspace Situation Awareness,CSA) 是1999年Tim Bass首次提出的, 网络态势感知是在大规模网络环境中, 对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、 理解、 显示以及预测最近的发展趋势。
态势是一种状态、 一种趋势, 是整体和全局的概念, 任何单一的情况或状态都不能称之为态势。 因此对态势的理解特别强调环境性、 动态性和整体性, 环境性是指态势感知的应用环境是在一个较大的范围内具有一定规模的网络; 动态性是态势随时间不断变化, 态势信息不仅包括过去和当前的状态, 还要对未来的趋势做出预测; 整体性是态势各实体间相互关系的体现,某些网络实体状态发生变化, 会影响到其他网络实体的状态, 进而影响整个网络的态势。
2.2 网络安全态势感知
网络安全态势感知就是利用数据融合、 数据挖掘、智能分析和可视化等技术, 直观显示网络环境的实时安全状况, 为网络安全提供保障。 借助网络安全态势感知, 网络监管人员可以及时了解网络的状态、 受攻击情况、 攻击来源以及哪些服务易受到攻击等情况, 对发起攻击的网络采取措施; 网络用户可以清楚地掌握所在网络的安全状态和趋势, 做好相应的防范准备, 避免和减少网络中病毒和恶意攻击带来的损失; 应急响应组织也可以从网 络安全态势中了解所服务网 络的安全状况和发展趋势, 为 制定有预见性的应急预案提供基础。
3 网络安全态势感知相关技术
对于大规模网络而言, 一方面网络节点众多、 分支复杂、 数据流量大, 存在多种异构网络环境和应用平台; 另一方面网络攻击技术和手段呈平台化、 集成化和自 动化的发展趋势, 网络攻击具有更强的隐蔽性和更长的潜伏时间, 网络威胁不断增多且造成的损失不断增大。 为了实时、 准确地显示整个网络安全态势状况, 检测出潜在、 恶意的攻击行为, 网络安全态势感知要在对网络资源进行要素采集的基础上, 通过数据预处理、 网络安全态势特征提取、 态势评估、 态势预测和态势展示等过程来完成, 这其中涉及许多相关的技术问题, 主要包括数据融合技术、 数据挖掘技术、 特征提取技术、 态势预测技术和可视化技术等。
3.1 数据融合技术
由于网络空间态势感知的数据来自众多的网络设备, 其数据格式、 数据内容、 数据质量千差万别, 存储形式各异, 表达的语义也不尽相同。 如果能够将这些使用不同途径、 来源于不同网络位置、 具有不同格式的数据进行预处理, 并在此基础上进行归一化融合操作,就可以为网络安全态势感知提供更为全面、 精准的数据源, 从而得到更为准确的网络态势。 数据融合技术是一个多级、 多层面的数据处理过程, 主要完成对来自网络中具有相似或不同特征模式的多源信息进行互补集成, 完成对数据的自动监测、 关联、 相关、 估计及组合等处理, 从而得到更为准确、 可靠的结论。 数据融合按信息抽象程度可分为从低到高的三个层次: 数据级融合、 特征级融合和决策级融合, 其中特征级融合和决策级融合在态势感知中具有较为广泛的应用。
3.2 数据挖掘技术
网络安全态势感知将采集的大量网络设备的数据经过数据融合处理后, 转化为格式统一的数据单元。这些数据单元数量庞大, 携带的信息众多, 有用信息与无用信息鱼龙混杂, 难以辨识。 要掌握相对准确、 实时的网络安全态势, 必须剔除干扰信息。 数据挖掘就是指从大量的数据中挖掘出有用的信息, 即从大量的、 不完全的、 有噪声的、 模糊的、 随机的实际应用数据中发现隐含的、 规律的、 事先未知的, 但又有潜在用处的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程( NontrivialProcess) [1 ]。 数据挖掘可分为描述性挖掘和预测性挖掘, 描述性挖掘用于刻画数据库中数据的一般特性; 预测性挖掘在当前数据上进行推断, 并加以预测。 数据挖掘方法主要有: 关联分析法、 序列模式分析法、 分类分析法和聚类分析法。 关联分析法用于挖掘数据之间的联系; 序列模式分析法侧重于分析数据间的因果关系;分类分析法通过对预先定义好的类建立分析模型, 对数据进行分类, 常用的模型有决策树模型、 贝叶斯分类模型、 神经网络模型等; 聚类分析不依赖预先定义好的类, 它的划分是未知的, 常用的方法有模糊聚类法、 动态聚类法、 基于密度的方法等。
3.3 特征提取技术
网络安全态势特征提取技术是通过一系列数学方法处理, 将大规模网络安全信息归并融合成一组或者几组在一定值域范围内的数值, 这些数值具有表现网络实时运行状况的一系列特征, 用以反映网络安全状况和受威胁程度等情况。 网络安全态势特征提取是网络安全态势评估和预测的基础, 对整个态势评估和预测有着重要的影响, 网络安全态势特征提取方法主要有层次分析法、 模糊层次分析法、 德尔菲法和综合分析法。
3.4 态势预测技术
网络安全态势预测就是根据网络运行状况发展变化的实际数据和历史资料, 运用科学的理论、 方法和各种经验、 判断、 知识去推测、 估计、 分析其在未来一定时期内可能的变化情况, 是网络安全态势感知的一个重要组成部分。 网络在不同时刻的安全态势彼此相关, 安全态势的变化有一定的内部规律, 这种规律可以预测网络在将来时刻的安全态势, 从而可以有预见性地进行安全策略的配置, 实现动态的网络安全管理, 预防大规模网络安全事件的发生。 网络安全态势预测方法主要有神经网络预测法、 时间序列预测法、 基于灰色理论预测法。
3.5 可视化技术
网络安全态势生成是依据大量数据的分析结果来显示当前状态和未来趋势, 而通过传统的文本或简单图形表示, 使得寻找有用、 关键的信息非常困难。 可视化技术是利用计算机图形学和图像处理技术, 将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来, 并进行交互处理的理论、 方法和技术。 它涉及计算机图形学、 图像处理、 计算机视觉、 计算机辅助设计等多个领域。 目前已有很多研究将可视化技术和可视化工具应用于态势感知领域, 在网络安全态势感知的每一个阶段都充分利用可视化方法, 将网络安全态势合并为连贯的网络安全态势图, 快速发现网络安全威胁, 直观把握网络安全状况。
4 基于多源日志的网络安全态势感知
随着网 络规模的 扩大以及网 络攻击复杂度的增加, 入侵检测、 防火墙、 防病毒、 安全审计等众多的安全设备在网络中得到广泛的应用, 虽然这些安全设备对网络安全发挥了一定的作用, 但存在着很大的局限,主要表现在: 一是各安全设备的海量报警和日志, 语义级别低, 冗余度高, 占用存储空间大, 且存在大量的误报, 导致真实报警信息被淹没。 二是各安全设备大多功能单一, 产生的报警信息格式各不相同, 难以进行综合分析整理, 无法实现信息共享和数据交互, 致使各安全设备的总体防护效能无法得以充分的发挥。 三是各安全设备的处理结果仅能单一体现网络某方面的运行状况, 难以提供全面直观的网络整体安全状况和趋势信息。 为了有效克服这些网络安全管理的局限, 我们提出了基于多源日志的网络安全态势感知。
4.1 基于多源日志的网络安全态势感知要素获取
基于多源日志的网络安全态势感知是对部署在网络中的多种安全设备提供的日志信息进行提取、 分析和处理, 实现对网络态势状况进行实时监控, 对潜在的、恶意的网络攻击行为进行识别和预警, 充分发挥各安全设备的整体效能, 提高网络安全管理能力。
基于多源日志的网络安全态势感知主要采集网络入口处防火墙日志、 入侵检测日志, 网络中关键主机日志以及主机漏洞信息, 通过融合分析这些来自不同设备的日志信息, 全面深刻地挖掘出真实有效的网络安全态势相关信息, 与仅基于单一日志源分析网络的安全态
势相比, 可以提高网络安全态势的全面性和准确性。
4.2 利用大数据进行多源日志分析处理
基于多源日志的网络安全态势感知采集了多种安全设备上以多样的检测方式和事件报告机制生成的海量数据, 而这些原始的日 志信息存在海量、 冗余和错误等缺陷, 不能作为态势感知的直接信息来源, 必须进行关联分析和数据融合等处理。 采用什么样的技术才能快速分析处理这些海量且格式多样的数据?
大数据的出现, 扩展了计算和存储资源, 大数据自身拥有的Variety支持多类型数据格式、 Volume大数据量存储、Velocity快速处理三大特征, 恰巧是基于多源日志的网络安全态势感知分析处理所需要的。 大数据的多类型数据格式, 可以使网络安全态势感知获取更多类型的日志数据, 包括网络与安全设备的日志、 网络运行情况信息、 业务与应用的日志记录等; 大数据的大数据量存储正是海量日志存储与处理所需要的; 大数据的快速处理为高速网络流量的深度安全分析提供了技术支持, 为高智能模型算法提供计算资源。 因此, 我们利用大数据所提供的基础平台和大数据量处理的技术支撑, 进行网络安全态势的分析处理。
关联分析。 网络中的防火墙日志和入侵检测日志都是对进入网络的安全事件的流量的刻画, 针对某一个可能的攻击事件, 会产生大量的日志和相关报警记录,这些记录存在着很多的冗余和关联, 因此首先要对得到的原始日志进行单源上的关联分析, 把海量的原始日志转换为直观的、 能够为人所理解的、 可能对网络造成危害的安全事件。 基于多源日志的网络安全态势感知采用基于相似度的报警关联, 可以较好地控制关联后的报警数量, 有利于减少复杂度。 其处理过程是: 首先提取报警日志中的主要属性, 形成原始报警; 再通过重复报警聚合, 生成聚合报警; 对聚合报警的各个属性定义相似度的计算方法, 并分配权重; 计算两个聚合报警的相似度, 通过与相似度阀值的比较, 来决定是否对聚合报警进行超报警; 最终输出属于同一类报警的地址范围和报警信息, 生成安全事件。
融合分析。 多源日志存在冗余性、 互补性等特点,态势感知借助数据融合技术, 能够使得多个数据源之间取长补短, 从而为感知过程提供保障, 以便更准确地生成安全态势。 经过单源日志报警关联过程, 分别得到各自的安全事件。 而对于来自防火墙和入侵检测日志的的多源安全事件, 采用D-S证据理论(由Dempster于1967年提出, 后由Shafer于1976年加以推广和发展而得名) 方法进行融合判别, 对安全事件的可信度进行评估, 进一步提高准确率, 减少误报。 D-S证据理论应用到安全事件融合的基本思路: 首先研究一种切实可行的初始信任分配方法, 对防火墙和入侵检测分配信息度函数; 然后通过D-S的合成规则, 得到融合之后的安全事件的可信度。
态势要素分析。 通过对网络入口处安全设备日 志的安全分析, 得到的只是进入目 标网络的可能的攻击信息, 而真正对网络安全状况产生决定性影响的安全事件, 则需要通过综合分析攻击知识库和具体的网络环境进行最终确认。 主要分为三个步骤: 一是通过对大量网络攻击实例的研究, 得到可用的攻击知识库, 主要包括各种网络攻击的原理、 特点, 以及它们的作用环境等; 二是分析关键主机上存在的系统漏洞和承载的服务的可能漏洞, 建立当前网络环境的漏洞知识库, 分析当前网络环境的拓扑结构、 性能指标等, 得到网络环境知识库; 三是通过漏洞知识库来确认安全事件的有效性, 也即对当前网络产生影响的网络攻击事件。 在网络安全事件生成和攻击事件确认的过程中, 提取出用于对整个网络安全态势进行评估的态势要素, 主要包括整个网络面临的安全威胁、 分支网络面临的安全威胁、 主机受到的安全威胁以及这些威胁的程度等。
5 结语
为了解决日益严重的网络安全威胁和挑战, 将态势感知技术应用于网络安全中, 不仅能够全面掌握当前网络安全状态, 还可以预测未来网络安全趋势。 本文在介绍网络安全态势相关概念和技术的基础上, 对基于多源日志的网络安全态势感知进行了探讨, 着重对基于多源日志的网络安全态势感知要素获取, 以及利用大数据进行多源日志的关联分析、 融合分析和态势要素分析等内容进行了研究, 对于态势评估、 态势预测和态势展示等相关内容, 还有待于进一步探讨和研究。
㈢ 知识普及-安全态势
随着网络规模和复杂性不断增大,网络的攻击技术不断革新,新型攻击工具大量涌现,传统的网络安全技术显得力不从心,网络入侵不可避免,网络安全问题越发严峻。
单凭一种或几种安全技术很难应对复杂的安全问题,网络安全人员的关注点也从单个安全问题的解决,发展到研究整个网络的安全状态及其变化趋势。
网络安全态势感知对影响网络安全的诸多要素进行获取、理解、评估以及预测未来的发展趋势,是对网络安全性定量分析的一种手段,是对网络安全性的精细度量,态势感知成已经为网络安全2.0时代安全技术的焦点,对保障网络安全起着非常重要的作用。
一、态势感知基本概念
1.1 态势感知通用定义
随着网络安全态势感知研究领域的不同,人们对于态势感知的定义和理解也有很大的不同,其中认同度较高的是Endsley博士所给出的动态环境中态势感知的通用定义:
态势感知是感知大量的时间和空间中的环境要素,理解它们的意义,并预测它们在不久将来的状态。
在这个定义中,我们可以提炼出态势感知的三个要素:感知、理解和预测,也就是说态势感知可以分成感知、理解和预测三个层次的信息处理,即:
感知:感知和获取环境中的重要线索或元素;
理解:整合感知到的数据和信息,分析其相关性;
预测:基于对环境信息的感知和理解,预测相关知识的未来的发展趋势。
1.2 网络安全态势感知概念
目前,对网络安全态势感知并未有一个统一而全面的定义,我们可以结合态势感知通用定义来对对网络安全态势感知给出一个基本描述,即:
网络安全态势感知是综合分析网络安全要素,评估网络安全状况,预测其发展趋势,并以可视化的方式展现给用户,并给出相应的报表和应对措施。
根据上述概念模型,网络安全态势感知过程可以分为一下四个过程:
1)数据采集:通过各种检测工具,对各种影响系统安全性的要素进行检测采集获取,这一步是态势感知的前提;
2)态势理解:对各种网络安全要素数据进行分类、归并、关联分析等手段进行处理融合,对融合的信息进行综合分析,得出影响网络的整体安全状况,这一步是态势感知基础;
3)态势评估:定性、定量分析网络当前的安全状态和薄弱环节,并给出相应的应对措施,这一步是态势感知的核心;
4)态势预测:通过对态势评估输出的数据,预测网络安全状况的发展趋势,这一步是态势感知的目标。
网络安全态势感知要做到深度和广度兼备,从多层次、多角度、多粒度分析系统的安全性并提供应对措施,以图、表和安全报表的形式展现给用户。
二、态势感知常用分析模型
在网络安全态势感知的分析过程中,会应用到很多成熟的分析模型,这些模型的分析方法虽各不相同,但多数都包含了感知、理解和预测的三个要素。
2.1 始于感知:Endsley模型
Endsley模型中,态势感知始于感知。
感知包含对网络环境中重要组成要素的状态、属性及动态等信息,以及将其归类整理的过程。
理解则是对这些重要组成要素的信息的融合与解读,不仅是对单个分析对象的判断分析,还包括对多个关联对象的整合梳理。同时,理解是随着态势的变化而不断更新演变的,不断将新的信息融合进来形成新的理解。
在了解态势要素的状态和变化的基础上,对态势中各要素即将呈现的状态和变化进行预测。
2.2 循环对抗:OODA模型
OODA是指观察(Oberve)、调整(Orient)、决策(Decide)以及行动(Act),它是信息战领域的一个概念。OODA是一个不断收集信息、评估决策和采取行动的过程。
将OODA循环应用在网络安全态势感知中,攻击者与分析者都面临这样的循环过程:在观察中感知攻击与被攻击,在理解中调整并决策攻击与防御方法,预测对手下一个动作并发起行动,同时进入下一轮的观察。
如果分析者的OODA循环比攻击者快,那么分析者有可能“进入”对方的循环中,从而占据优势。例如通过关注对方正在进行或者可能进行的事情,即分析对手的OODA环,来判断对手下一步将采取的动作,而先于对方采取行动。
2.3 数据融合:JDL模型
JDL(Joint Directors of Laboratories)模型是信息融合系统中的一种信息处理方式,由美国国防部成立的数据融合联合指挥实验室提出。
JDL模型将来自不同数据源的数据和信息进行综合分析,根据它们之间的相互关系,进行目标识别、身份估计、态势评估和威胁评估,融合过程会通过不断的精炼评估结果来提高评估的准确性。
在网络安全态势感知中,面对来自内外部大量的安全数据,通过JDL模型进行数据的融合分析,能够实现对分析目标的感知、理解与影响评估,为后续的预测提供重要的分析基础和支撑。
2.4 假设与推理:RPD模型
RPD(Recognition Primed Decision)模型中定义态势感知分为两个阶段:感知和评估。
感知阶段通过特征匹配的方式,将现有态势与过去态势进行对比,选取相似度高的过去态势,找出当时采取的哪些行动方案是有效的。评估阶段分析过去相似态势有效的行动方案,推测当前态势可能的演化过程,并调整行动方案。
以上方式若遇到匹配结果不理想的情况,则采取构造故事的方式,即根据经验探索潜在的假设,再评估每个假设与实际发生情况的相符度。在RPD模型中对感知、理解和预测三要素的主要体现为:基于假设进行相关信息的收集(感知),特征匹配和故事构造(理解),假设驱动思维模拟与推测(预测)。
三、态势感知应用关键点
当前,单维度的网络安全防御技术手段,已经难以应对复杂的网络环境和大量存在的安全问题,对网络安全态势感知具体模型和技术的研究,已经成为2.0时代网络安全技术的焦点,同时很多机构也已经推出了网络安全态势感知产品和解决方案。
但是,目前市场上的的相关产品和解决方案,都相对偏重于网络安全态势的某一个或某几个方面的感知,网络安全态势感知的数据分析的深度和广度还需要进一步加强,同时网络安全态势感知与其它系统平台的联动不足,无法将态势感知与安全运营深入融合。
为此,太极信安认为网络安全态势感知平台的建设,应着重考虑以下几个方面的内容:
1、在数据采集方面,网络安全数据来源要尽可能的丰富,应该包括网络结构数据、网络服务数据、漏洞数据、脆弱性数据、威胁与入侵数据、用户异常行为数据等等,只有这样态势评估结果才能准确。
2、在态势评估方面,态势感评估要对多个层次、多个角度进行评估,能够评估网络的业务安全、数据安全、基础设施安全和整体安全状况,并且应该针对不同的应用背景和不同的网络规模选择不同的评估方法。
3、在态势感知流程方面,态势感知流程要规范,所采用的算法要简单,应该选择规范化的、易操作的评估模型和预测模型,能够做到实时准确的评估网络安全态势。
4、在态势预测方面,态势感知要能支持对不同的评估结果预测其发展趋势,预防大规模安全事件的发生。
5、在态势感知结果显示方面,态势感知能支持多种形式的可视化显示,支持与用户的交互,能根据不同的应用需求生成态势评测报表,并提供相应的改进措施。
四、总结
上述几种模型和应用关键点对网络安全态势感知来讲至关重要,将这些基本概念和关键点进行深入理解并付诸于实践,才能真正帮助决策者获得网络安全态势感知能力。
太极信安认为,建设网络安全态势感知平台,应以“业务+数据定义安全”战略为核心驱动,基于更广、更深的数据来源分析,以用户实际需求为出发点,从综合安全、业务安全、数据安全、信息基础设施安全等多个维度为用户提供全面的安全态势感知,在认知、理解、预测的基础上,真正帮助用户实现看见业务、看懂威胁、看透风险、辅助决策。
摘自 CSDN 道法一自然
㈣ 奇安信公司怎么样
奇安信在大数据与安全情报技术、终端安全防护技术、安全攻防对策技术、安全运营与应急响应等领域取得了许多具有压倒性优势的战略性技术成果。公司研发的网络安全态势感知系统,具有最高水平,广泛应用于公安、网络信息等行业监管和中央企业、部委运营监管,被有关部门选定为网络安全应急指挥技术系统。在2017年5月12日爆发的“永恒之蓝”勒索软件事件中,网络安全态势感知系统也在公安、网络信息等领导部门指导国家应急响应中发挥了重要作用。
2018年,奇安信与科技园区发展促进中心达成战略合作关系,奇安信在科技园区内建立了面向大数据和云计算的安全产业技术园区,该园区将汇集一系列安全服务、安全研发平台和大数据安全保障服务,并以此为基础。
㈤ 网络传销监测治理基地中的“网络安全态势感知系统”是怎么来的
现在网络安全存在着很多隐患,腾讯作为连接中国近10亿互联网用户的公司,将净化网络环境、打击各类网络违法犯罪当作自身的社会责任,联合反电信网络诈骗各方产业发布“守护者计划”,同时成立全国首个反诈骗实验室,并开发了“网络安全态势感知系统”。
㈥ 态势感知技术盘点,安全态势感知与管控平台评测
众所周知,态势感知的“前世”是应用在军事领域的。而时至今日,态势感知却已然是网络安全的基本和基础性工作,是在实现安全态势“理解”和“预测”之前的重要阶段。
现阶段,为应对网络安全挑战,弥补传统防御手段的不足,大多企业都在逐步构建一套网络安全分析及管控平台,用以整合企业信息安全的事件响应、技术平台、管理流程,实现总部、分支范围内安全风险的集中监控、安全事件的集中处置、安全策略的合规检查以及安全态势的统一展示,将信息安全管理和技术进行有机结合,完善提升企业的的信息安全保障体系 。
本次我们挑选的产品是来自南京聚铭网络的安全态势感知与管控平台。据悉,该平台是由聚铭网络自主开发的基于大数据技术的安全态势感知与管控平台,可以统一采集各类结构化和非结构化的数据,包括各类设备、应用日志以及网络流量和各种脆弱性,通过实时分析、离线分析、关联分析、统计分析、机器学习、规则库、专家经验库以及强大的安全情报源碰撞进行多方位风险分析。
现在,就让我们具体操作体验下,一探究竟。
平台概览
首先,我们通过账号信息登录进入这款产品的界面。
我们可以看到,在这款产品的首页界面上左边是一个整体安全态势感知概览模块,然后是从南北向东西向三个方向的 威胁和风险访问的大屏展现,还有脆弱性、违规行为的态势展现大屏。中间还有一个动态3D的全球威胁态势感知,动态展现全球 的情况,画面看上去十分有科技感。
整体环顾下来,产品的界面给我们的感觉就是风格比较简约明了,内容上基本体现了安全的整体情况,画面上所罗列的功能也很全面,符合市场上各企业对于态感产品的需求,产品放在企业的安全监控大屏上将会有很好的视觉效果。整体环顾下来,产品的界面给我们的感觉就是风格比较简约明了,内容上基本体现了安全的整体情况,画面上所罗列的功能也很全面,符合市场上各企业对于态感产品的需求,产品放在企业的安全监控大屏上将会有很好的视觉效果。
数据采集
首先我们来看下数据采集情况,目前我们的采集数据量大概每秒有近6000条数据,算下来一天就会有5亿条的数据量,还是挺恐怖的。从界面操作查询来看,感觉也非常流畅,没有感觉到卡顿不适的现象,这个在做溯源查询的时候就会非常方便了。另外,这个产品采集数据的兼容能力也是比较亮眼,能支持近500种类型第三方设备日志的接入和处理,这点相当不错。
现在我们可以看到采集的数据都在这里,看起来的确如同之前对厂家的了解一样,他们这款态感产品的数据采集能力相对其他平台而言,在采集的广度和深度上更为全面一些,一般我们接触的此类产品主要是通过流量维度来进行分析,很少有能有同时内置流量、日志、漏洞扫描和配置合规检测能力的,这一点确实是在我们接触的同类产品中很少见,值得夸赞一番,说明这家厂商至少在态势感知这一块考虑的点是相当全面的。
接下来我们就看看,对于采集到的这么多类型的数据,这款态感产品又分析的怎么样,能不能实现精准的分析呢?
风险分析
从失陷分析维度的场景来看,通过查看分析的过程和数据情况,对服务器日志、安全设备日志、流量分析等数据综合分析的结果,展现了设备整个安全生命周期的过程,另外也从漏扫维度佐证了此问题的发现。
我们可以看到,产品呈现的分析的结果还是比较准确全面的,充分利用了现有安全建设的资源,又结合了产品本身的分析能力和威胁情报能力,较全面展现了企业和设备风险情况。从这一点看来,这款由聚铭网络厂商打造的态感产品,是完全可以符合企业态势感知建设需求的。
今天,我们对于这款态感产品的测试也就先到这里,除了采集和分析能力外,其他的合规审计、基线检查等功能就不再一一介绍。
总结
总体上来讲,这款态势感知与管控平台是完全可以满足企业对于态感平台建设的基本需求的。这款态感产品能完成网络安全分析及管控平台框架的搭建,对总部、分支、专业安全系统重要数据进行接入,实现总部-分支范围内安全风险的集中监控、安全事件的集中处置、安全态势的统一展示,而且不用再做任何额外的开发。
值得一提的是,根据我们对厂商的侧面了解,他们使用的是“腾讯+聚铭”的双情报库模式,在各类威胁检测方面非常全面精准,这一点也在我们本次评测中和其他同类产品对比测试中也得到了验证。
另外,不足的地方可能就是在产品界面操作上引导性还有改进空间,产品经理请拿小本本记下来。
综合而言,这款产品无论是在日志、流量等数据采集方面的广度和深度,还是分析能力以及和情报库的结合等方面的核心能力上,在我们以往测评产品中都可以算是相当突出的。
以上就是本次评测的所有内容,仅供业界同仁参考,今天的内容就到这里,更多安全产品体验我们后期再见。
㈦ 什么是网络安全态势感知
在大规模网络环境中,对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、理解、显示并据此预测未来的网络安全发展趋势。简而言之就是根据网络安全数据,预测未来网络安全的趋势。
㈧ 现在的网络安全问题很多,态势感知可以保障网络安全吗
态势感知可以对保障网络安全起到很好的监测并提早预防的作用,都是仅凭态势感知还远远不够,还需要很多网络安全技术和管理措施,如密码加密技术、身份认证、访问控制等
㈨ 移动云态势感知是什么有啥优势
态势感知是一种利用大数据架构,通过采集系统的网络安全数据信息,对所有安全数据进行统一处理分析,发现和告警网络攻击行为、安全威胁事件、日志、流量等网络安全问题的软件,它的优势在于可以主动监测各项态势,防护很精准,可以直观智能分析态势,对维护系统安全有很大的帮助。
㈩ 网络安全管理平台有什么作用及必要性
网络安全管理平台是专门为大中型企业、单位等用户使用的高性价比的网络安全网关,解决了从网络接入、出口汇聚、用户认证、负载均衡、行为管理、设备监控、安全告警、日志审计等一系列现实需求。星锋航网络安全管理平台可完美解决用户上网卡顿掉线,区分优先级保障用户的上网需求,提高工作效率,保障网络安全不受攻击,保障内网用户合法上网。
功能包括:出口汇聚、用户认证、负载均衡、策略路由、设备监控、分权分域管理、VPN网络监控、安全告警、行为管理、日志报表
可应用于运营商、高校、大中型企业、机关事业单位等。