全網安全監測與態勢感知解決方案

方案背景

現有安全監測存在弊端

一、特征匹配的方式已落后：

“特征匹配”，是當前市面上最常見的威脅發現和入侵檢測方案，因為只能通過特定的規則集進行匹配來識別病毒和后門，所以對變種病毒、變種后門等新型的黑客行為無法做到有效及時的發現，往往在安全事件發生后，才能對可能的病毒樣本進行識別和采集，以后避免下一次感染同樣的病毒后門。這種規則匹配的方式在攻防對抗上顯得已經十分落后和過時，黑客在這場攻防對抗中占有很大優勢。

二、告警太多淹沒真正風險：

安全是一場與攻防雙方的時間競賽?，F在的安全解決方案往往都是事后告警，并且大量的攻擊告警會被淹沒在浩瀚的告警報告中，企業安全管理員往往無法對真實的，最大威脅和破壞力的高級白帽子的行為進行實時掌握，只有等到最終系統被攻破，數據資產被盜取才有所察覺。

三、高級威脅無法檢測：

高級安全攻擊是由黑客手動發起的攻擊，這種類型攻擊，更具有破壞性和針對性，經常帶有 0Day 漏洞的攻擊特征，通用配置下的攻擊識別方案是無法發現的。企業除了等著挨打之外別無他法，甚至直到企業被黑客入侵后偷走數據才會發覺。

四、安全響應較慢：

現在黑客從發起攻擊到入侵系統整個過程不到 1 小時，但傳統的解決方案里面，僅僅響應一個攻擊就要消耗數小時。如果不能對云端海量數據的實時分析，安全事件關聯查詢，發現網絡中的異常行為并做威脅告警，那企業將面臨數據失竊。

方案概述

典型應用場景

一、全網安全監測場景

全網安全風險可視化，一旦發生安全事件，能夠快速定位問題源頭；看清分支安全狀況，提高分支安全意識，防止分支機構安全成為短板；打造全網安全監測預警與處置體系，提升安全事件響應處置效率。

二、高級威脅檢測場景

準確檢測繞過防御的攻擊行為、內部橫向滲透行為與異常外連行為，提前發現潛在安全風險；內置場景化異常檢測模型，通過學習正常與異常業務流量行為基線，識別非法賬號登錄、數據泄露、 違規訪問等，快速定位異常行為；多維度的安全可視，幫助用戶看懂風險，看清威脅影響面、輔助攻擊溯源，簡化安全運維。