表面风平浪静,实则暗流涌动:如何智能发现网络中的异常?
關鍵詞:人工智能 網絡安全 流量行為分析 異常流量檢測和分析 網絡異常發現 終端異常發現 服務器異常發現
隨著海量數據的積累和計算能力的發展,AI(人工智能)正朝著歷史性時刻邁進。同時,AI對傳統信息安全領域也產生了重大影響,各種惡意攻/擊和檢測開始利用AI,黑/客也逐漸利用AI以達到更精準的攻/擊。可以說,AI助力了安全,安全也幫助了AI。
圖片說明:異常流量檢測分析系統在線實時分析內容(真實數據)
信息安全高度前所未有
在人類邁入智能化時代,網絡早已成為人們工作和生活的必需品。但網絡環境并不安全,常態化攻/擊隨處可見。隨著大數據、云計算和物聯網的發展,網絡邊界逐步在消失,網絡安全風險更為增大,所有企業都面臨著由于網絡安全問題帶來巨大損失的可能。
網絡流量異常檢測是信息安全中重要組成部分,提供深度網絡安全分析能力,保障客戶數據和應用的安全。安全的網絡需要韌性,即使面臨各種故障和威脅,也要確保可接受的服務水平,保障業務連續性。
圖片說明:異常流量檢測分析系統在線實時分析內容(真實數據)
異常檢測如何采集信息
異常檢測分析設備旁路部署在網絡的各重要業務服務器功能區,通過交換機端口鏡像采集的關鍵區域的網絡通訊數據,分析并存儲。服務器加載各個功能模塊對采集得到的網絡通訊數據做深入分析,取得需要的各種數據和產生相關警報。
用戶不用安裝任何第三方軟件,直接通過瀏覽器對服務器采集的數據和分析結果進行集中的管理,實現集中的告警分析、報表匯總、配置管理等重要功能,同時提供數據的挖掘分析功能,方便用戶進行查看、檢索、數據挖掘等應用。
與傳統安全系統有什么不同
通常意義上的網絡安全是通過IP Payload載荷中的某些特征值識別,來檢測該IP流量是否屬于某種病毒或網絡攻/擊手段。這種特征值識別的技術的缺陷在于需要維護一個特征值的庫并且不斷更新,對于新出現的或變種的攻/擊手段無法識別和判斷。
NetInside通過一種特有的網絡行為分析的功能來檢測網絡中的病毒和攻/擊行為。這一特色就是強大的網絡行為分析(Network Behavior Analysis)的功能。通過對全網IP流量的監控,可以感知到所有主機的網絡行為,對于其中一些“可疑”的網絡流量和行為,通過內置的分析引擎可以自動檢測并提供告警。這些“可疑”的流量包括主機掃描、端口掃描、蠕蟲病毒、可疑連接等。
圖片說明:實時、動態、智能發現客戶網絡環境中存在異常行為的對象
價值和意義何在
異常流量檢測分析是通過對采集的網絡流量進行挖掘、關聯性分析,與網絡流量、訪問行為和業務系統(應用)的安全結合起來,是幫助管理人員掌握網絡資源使用情況、分析業務系統異常情況,保障業務系統的安全、穩定和高效運行的有力手段。整個過程自動完成。
分析系統對應用和節點的流量信息和網絡行為進行持續性統計和對比分析,快速發現流量和連接的異常變化、網絡行為中的異常訪問操作和攻/擊操作,追蹤和審計異常網絡行為,為管理員提供報警通知和處理功能,并通過聯動對網絡異常行為采取阻斷等進一步處理。
關于網深科技
網深科技作為IT性能管理領域專業的產品供應商,專注基于流量分析技術研究,致力于業務/數據庫/應用/網絡性能管理領域產品研發。在政府、金融、電信、大型企業、互聯網、醫療、教育等各領域擁有廣泛的客戶,積累了豐富的實踐經驗,建立了完善、高效的技術服務力量和管理體系。
詳細信息參見www.netinside.com.cn
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總結
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