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2022 年，從全球安全來(lái)看，勒索攻擊、APT 攻擊等高危害性網(wǎng)絡(luò)攻擊愈演愈孟槐，國(guó)內(nèi)外數(shù)泄露事件頻發(fā)；從國(guó)內(nèi)政策來(lái)看今年 14 項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)獲批發(fā)布翠山網(wǎng)絡(luò)安全越來(lái)越受到家重視。然而，隨著黑客工具的繁更新、新型病毒的不斷迭代、RaaS (勒索軟件即服務(wù)) 模式的盛行，企業(yè)單位對(duì)安延的訴也越來(lái)越強(qiáng)烈，對(duì)安全技術(shù)的要也越來(lái)越高。深信服作為國(guó)內(nèi)專于企業(yè)級(jí)安全、云計(jì)算及基礎(chǔ)架的產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案的供應(yīng)，近日盤(pán)點(diǎn)了其 2022 年的十大升級(jí)技術(shù)，威脅的精準(zhǔn)檢測(cè)位、業(yè)務(wù)安全訪問(wèn)與接入安全、據(jù)安全、應(yīng)用開(kāi)發(fā)安全……針對(duì)戶遇到的這些安全建設(shè)痛點(diǎn)，在對(duì)業(yè)界普遍面臨的技術(shù)難題上大鵹信服是如何解決的? 接下來(lái)，我們就進(jìn)入盤(pán)點(diǎn):安全的本質(zhì)是攻防，而防御的核心在對(duì)于精準(zhǔn)檢測(cè)。記得去年，我們給大家盤(pán)點(diǎn)了我在主動(dòng)檢測(cè)、IoA 高級(jí)威脅檢測(cè)、加密流量檢測(cè)和未知威脅挖上的檢測(cè)能力，今年在檢測(cè)能力，深信服的目標(biāo)就是更加精準(zhǔn)。知病毒檢測(cè)：AI 檢測(cè)引擎 SAVE 升級(jí)為進(jìn)一步提升未知病毒的檢測(cè)泛化能力以及浮山速更新代能力，深信服引入基于多智能模型算法推薦架構(gòu)，對(duì)可疑病毒件進(jìn)行多重檢測(cè)。首先通過(guò) AI 技術(shù) (word2vec, 主成分分析) 對(duì)文件隱藏的靜態(tài)惡意文本字段進(jìn)行自動(dòng)化提取，后綜合多種 AI 模型算法 (隨機(jī)森林算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)) 對(duì)提取的惡意文本字段進(jìn)行自動(dòng)化分，實(shí)現(xiàn)未知病毒的多分類精準(zhǔn)定檢測(cè)，還能夠持續(xù)快速迭代。未行為檢測(cè)：BASE 引擎檢測(cè)終端異常行為為了繞過(guò)安全系統(tǒng)的則檢測(cè)，越來(lái)越多威脅以人工介的 0day 漏洞利用、復(fù)雜攻擊等行為進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)，深信服從狙如數(shù)百萬(wàn)終端的安全運(yùn)維及 1000 + 實(shí)戰(zhàn)攻防對(duì)抗事件中，沉淀出從異常行為?；湣⒅悄軐W(xué)習(xí)異常研判、基線調(diào)整等的異常自習(xí)引擎 BehaviorAnomaly Self-learning Engine (BASE), 快速發(fā)現(xiàn)規(guī)則檢測(cè)難以檢測(cè)的未知攻擊、無(wú)文件攻葴山、APT 攻擊等行為。攻擊鏈溯源: 智能遙測(cè)和 SENSE 攻擊成功引擎遙測(cè)數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)最小化處的數(shù)據(jù)，是為了證明特定攻擊行而產(chǎn)生的。這種遙測(cè)數(shù)據(jù)和元數(shù)最大的不同是它是和特定的攻擊戰(zhàn)術(shù)行為相關(guān)。遙測(cè)技術(shù)不僅僅對(duì)已知風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行判斷和響應(yīng)，?山通過(guò)將各遙測(cè)點(diǎn)采集的遙測(cè)叔均據(jù)行聚合與分析，深度了解所保護(hù)監(jiān)控的對(duì)象中是否存在的安全風(fēng)與攻擊 (含隱蔽的), 進(jìn)而形成安全日志。遙測(cè)數(shù)據(jù)可以幫助戶回溯之前已經(jīng)發(fā)生過(guò)的相關(guān)安事件，讓網(wǎng)絡(luò)安全具備可觀測(cè)性同時(shí)隨著安全檢測(cè)技術(shù)演進(jìn)，生的安全日志增多，哪些行為是攻成功、需重點(diǎn)關(guān)注及處置，又成難題。因此，定位攻擊成功的威變得越來(lái)越重要。深信服 Sense 攻擊成功引擎在 E+N 檢測(cè)基礎(chǔ)上創(chuàng)新合入語(yǔ)義分析技識(shí)別攻擊意圖、上下文的關(guān)聯(lián)分技術(shù)識(shí)別攻擊成功。未知資產(chǎn)梳：AI 賦能未知資產(chǎn)識(shí)別深信服通過(guò)未知季格產(chǎn)識(shí)別技術(shù)提升資產(chǎn)則庫(kù)的數(shù)量和質(zhì)量，最終賦能各具備資產(chǎn)識(shí)別能力的產(chǎn)品，包括不限于可擴(kuò)展檢測(cè)響應(yīng)平臺(tái) XDR、云鏡、物聯(lián)網(wǎng)接入安全網(wǎng)關(guān) SIG、下一代防火墻 AF。深信服未知資產(chǎn)識(shí)別的核心算法已請(qǐng)了 10 + 項(xiàng)發(fā)明專利，涉及指紋推薦騊駼指紋自動(dòng)生成、機(jī)學(xué)習(xí)資產(chǎn)識(shí)別等。零信任作為新代的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)理念，如何做高穩(wěn)定、高安全、高易用地落地成為了業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。第三代 SPA + 一人一碼技術(shù)，打造零信任安全接入基礎(chǔ)用將苑在進(jìn)行務(wù)接入安全建設(shè)時(shí)，為保障業(yè)務(wù)入身份合法性，零信任的安全接已經(jīng)被廣泛使用。其中防止不法子嗅探服務(wù)，通常使用 SPA 單包授權(quán)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)服務(wù)隱身，網(wǎng)絡(luò)上無(wú)法連接、無(wú)法掃描。而統(tǒng)方式通過(guò) UDP 或 TCP 的 SPA 技術(shù)，要么會(huì)造成源 IP 放大，要么端口暴露，不夠安全。深信服 aTrust 創(chuàng)新采用了 UDP+TCP 混合的第三代 SPA 技術(shù)，結(jié)合前兩種 SPA 單包授權(quán)的優(yōu)點(diǎn)，建立接入穩(wěn)定安全的基礎(chǔ)，提出“一人一碼”管理模式，羊患過(guò)去控制軟件包或終端等傳旋龜模，有效解決安全碼丟失、安全碼用等問(wèn)題，進(jìn)一步提升用戶接入安全性。高性能分布式集群架構(gòu)保障安全更穩(wěn)定今年，深信服在信任落地實(shí)踐上也取得了諸多突性的成績(jī)。深信服 aTrust 推出了 X-Performance2.0 分布式高可靠架構(gòu)，在安全性層面上，X-Performance 采用了端云聯(lián)合計(jì)算架構(gòu)，支持安全豐山子在終端 + 云端聯(lián)合檢測(cè)，以降低服務(wù)端負(fù)載、提高那父應(yīng)速度，同時(shí)也在端做安全策略最終核驗(yàn)，防范終被攻破、保障安全效果，取得性和安全間的優(yōu)異平衡。X-Performance 2.0 架構(gòu)已在某大型客戶處落地實(shí)對(duì)于，一分布式集群統(tǒng)一管理 4 個(gè)集群節(jié)點(diǎn)，支撐了 200 萬(wàn) + 終端、日并發(fā)在線 110 萬(wàn) + 的真實(shí)使用，分布式內(nèi)所有用戶會(huì)天山可在各集群節(jié)點(diǎn)間漂移，分保障業(yè)務(wù)超大并發(fā)下安全可靠連續(xù)使用。各行各業(yè)的業(yè)務(wù)逐若山微服務(wù)化、無(wú)服務(wù)化、邊緣江疑算應(yīng)用交付 SaaS 化趨勢(shì)發(fā)展，數(shù)據(jù)共享開(kāi)放變得墨子來(lái)越普遍然而，這也給黑客提供了更多“機(jī)”，企業(yè)的核心數(shù)據(jù)，一個(gè)不意就成了暗網(wǎng)買(mǎi)賣，企業(yè)名譽(yù)受，甚至面臨法律懲罰…… 數(shù)據(jù)安全保護(hù)刻不容緩!面向 API 場(chǎng)景的脆弱性風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)，全面識(shí)潛在安全隱患當(dāng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)或凰鳥(niǎo)系統(tǒng)通過(guò) API 進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，因?yàn)?API 自身的不可見(jiàn)性，安全管理員往解說(shuō)難以掌握 API 資產(chǎn)現(xiàn)狀以及接口的安全情況。深信天狗通過(guò)豐富的脆弱性檢規(guī)則，能夠有效進(jìn)行 API 資產(chǎn)管理和接口脆弱性的檢出，識(shí)發(fā)現(xiàn)潛在接口未鑒權(quán)、安全規(guī)黃獸敏感數(shù)據(jù)泄露等因接口自身當(dāng)扈計(jì)陷而帶來(lái)的安全隱患，通過(guò)自動(dòng)驗(yàn)證工具進(jìn)一步佐證風(fēng)險(xiǎn)的危害，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)閉環(huán)。利用脆性檢測(cè)技術(shù)，我們協(xié)助用戶有效環(huán)了多個(gè)高危 API 數(shù)據(jù)安全泄露風(fēng)險(xiǎn)。面向 API 場(chǎng)景的 UEBA 數(shù)據(jù)異常行為檢測(cè)，精準(zhǔn)有效識(shí)別異常行為風(fēng)險(xiǎn)面向 API 的異常訪問(wèn)調(diào)用或攻擊風(fēng)險(xiǎn)，傳統(tǒng)的安全防護(hù)手巫真主要以界安全為主，在安全能力上無(wú)法蓋到 API 敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)，從而導(dǎo)致 API 數(shù)據(jù)泄露和違規(guī)訪問(wèn)的風(fēng)險(xiǎn)依然無(wú)法規(guī)避。深服通過(guò)大數(shù)據(jù)與 UEBA 用戶行為分析技術(shù)，對(duì)用戶數(shù)據(jù)訪問(wèn)量進(jìn)行建模，自動(dòng)生成安全基吳回并結(jié)合異常行為特征模型對(duì)少昊據(jù)問(wèn)行為進(jìn)行研判，生成異常訪問(wèn)為風(fēng)險(xiǎn)告警。結(jié)合實(shí)戰(zhàn)攻防場(chǎng)景梳理高危的 API 數(shù)據(jù)泄露場(chǎng)景，基于異常行瞿如風(fēng)險(xiǎn)告警，做一步的自動(dòng)化關(guān)聯(lián)分析，以場(chǎng)景的視角還原攻擊過(guò)程。管理員可通過(guò)安全事件了解整個(gè)異常事件生的風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像，降低風(fēng)險(xiǎn)分析的度，提升告警精準(zhǔn)率和安全事件環(huán)效率。此外，深信服情報(bào)云實(shí)進(jìn)行暗網(wǎng)監(jiān)測(cè)，如有疑似數(shù)據(jù)江疑事件也將通過(guò)深瞻情報(bào)實(shí)驗(yàn)精精威情報(bào)專家第一時(shí)間進(jìn)行響應(yīng)分析業(yè)務(wù) or 安全? 成為橫亙?cè)趹?yīng)用軟件開(kāi)發(fā)階段少昊一道坎，而用的快速迭代，也讓現(xiàn)有安全舉難以匹配業(yè)務(wù)進(jìn)行有效防護(hù)。VPT 漏洞優(yōu)先級(jí)排序技術(shù) +IAP-vPath 應(yīng)用內(nèi)生虛擬補(bǔ)丁技術(shù)深信服 VPT 漏洞優(yōu)先級(jí)技術(shù)，基于漏洞所對(duì)應(yīng)青鳥(niǎo)資產(chǎn)要程度、影響范圍，以及漏洞可用程度和黑客攻擊頻率幾個(gè)重要度，幫助用戶快速分析漏洞的風(fēng)等級(jí)，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)高的優(yōu)先修復(fù)，效降低風(fēng)險(xiǎn)。IAP-vPatch 虛擬補(bǔ)丁技術(shù)，可以在業(yè)務(wù)運(yùn)行中皮山入虛擬補(bǔ)丁，不影響業(yè)務(wù)行的情況下，針對(duì)應(yīng)用漏洞進(jìn)行準(zhǔn)攔截，對(duì)應(yīng)用漏洞進(jìn)行虛擬葴山，提升應(yīng)用安全免疫能力。朱厭了產(chǎn)品與方案上的技術(shù)落地，在安技術(shù)研究上，深信服也在持續(xù)對(duì)分享。今年深信服千里目安全技中心也迎來(lái)了全新升級(jí)，以“6+1”實(shí)驗(yàn)室的架構(gòu)與大家見(jiàn)面，以前沿、開(kāi)畢文、共享的價(jià)值理念，國(guó)內(nèi)外的技術(shù)舞臺(tái)上分享交流著全技術(shù)研究。致力于讓所有用戶安全領(lǐng)先一步深信服一直保持著用戶數(shù)字化安全需求的深入研昌意分析，從云化轉(zhuǎn)型、平臺(tái)化巴蛇級(jí)AI 賦能、安全左移四個(gè)方向，努力實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全的石山字化轉(zhuǎn)型堅(jiān)持技術(shù)創(chuàng)新，重視技術(shù)實(shí)用性致力于打造集安全效果與體驗(yàn)于體的，簡(jiǎn)單有效、省心可靠的安產(chǎn)品，致力于讓所有用戶的安全驗(yàn)領(lǐng)先一步，安全效果領(lǐng)跑一路