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全网安全监测与态势感知解决方案

来源:深圳云服科技有限公司 发布时间:2020/8/20 15:45:47

方案背景

现有安全监测存在弊端

一、特征匹配的方式已落后:

“特征匹配”,是当前市面上最常见的威胁发现和入侵检测方案,因为只能通过特定的规则集进行匹配来识别病毒和后门,所以对变种病毒、变种后门等新型的黑客行为无法做到有效及时的发现,往往在安全事件发生后,才能对可能的病毒样本进行识别和采集,以后避免下一次感染同样的病毒后门。这种规则匹配的方式在攻防对抗上显得已经十分落后和过时,黑客在这场攻防对抗中占有很大优势。

二、告警太多淹没真正风险:

安全是一场与攻防双方的时间竞赛。现在的安全解决方案往往都是事后告警,并且大量的攻击告警会被淹没在浩瀚的告警报告中,企业安全管理员往往无法对真实的,最大威胁和破坏力的高级白帽子的行为进行实时掌握,只有等到最终系统被攻破,数据资产被盗取才有所察觉。

三、高级威胁无法检测:

高级安全攻击是由黑客手动发起的攻击,这种类型攻击,更具有破坏性和针对性,经常带有 0Day 漏洞的攻击特征,通用配置下的攻击识别方案是无法发现的。企业除了等着挨打之外别无他法,甚至直到企业被黑客入侵后偷走数据才会发觉。

四、安全响应较慢:

现在黑客从发起攻击到入侵系统整个过程不到 1 小时,但传统的解决方案里面,仅仅响应一个攻击就要消耗数小时。如果不能对云端海量数据的实时分析,安全事件关联查询,发现网络中的异常行为并做威胁告警,那企业将面临数据失窃。

 

方案概述


典型应用场景

一、全网安全监测场景

全网安全风险可视化,一旦发生安全事件,能够快速定位问题源头;看清分支安全状况,提高分支安全意识,防止分支机构安全成为短板;打造全网安全监测预警与处置体系,提升安全事件响应处置效率。



二、高级威胁检测场景

准确检测绕过防御的攻击行为、内部横向渗透行为与异常外连行为,提前发现潜在安全风险;内置场景化异常检测模型,通过学习正常与异常业务流量行为基线,识别非法账号登录、数据泄露、 违规访问等,快速定位异常行为;多维度的安全可视,帮助用户看懂风险,看清威胁影响面、辅助攻击溯源,简化安全运维。