基于大数据技术构建全网安全态势感知能力--轩晓荷
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统随着网络的发展和普及，网络安全问题日益突出。
传统的网络安全体系已经不能满足实时监测和预防网络攻击的需求。
为了应对不断增长的网络威胁，基于大数据的网络安全态势感知与分析系统成为了一种有效的解决方案。
在传统的网络安全防御中，常常使用一个规则库来识别已知的威胁。
然而，由于网络攻击日益复杂多变，传统方法很难有效识别全新的威胁。
大数据技术则可以分析海量的网络数据，挖掘出潜在的威胁，并提供实时的态势感知。
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统主要包括三个环节：数据采集、数据分析和态势感知。
首先，数据采集是系统的基础。
网络安全数据主要包括网络流量数据、日志数据和安全设备数据等。
通过采集这些数据，并进行整合和清洗，建立起庞大的数据仓库。
同时，还可以引入其他数据源，如社交媒体数据和漏洞信息数据等，以获得更全面的信息。
其次，数据分析是系统的核心。
通过采用机器学习和数据挖掘等算法，可以对海量的数据进行分析和挖掘，从中发现潜在的威胁。
例如，通过监测网络流量数据，可以识别出异常的网络行为；通过分析日志数据，可以发现非法的用户访问；通过分析安全设备数据，可以追踪和阻止正在进行的攻击。
通过这些分析和挖掘，系统可以得出网络的安全态势。
最后，态势感知是系统的输出。
通过将数据分析的结果可视化呈现，提供给安全人员进行实时监测和决策。
安全人员可以通过系统提供的分析图表和报告，了解当前的网络安全状况，及时采取相应的措施进行应对。
同时，系统还可以根据历史数据和趋势分析，提供预测性的安全策略，帮助安全人员制定更加有效的防御措施。
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统具有以下优势：首先，系统可以实时监测网络中的异常行为和攻击，及时发现并应对潜在的威胁。
相对于传统方法，大数据分析可以更好地识别新型的攻击方式，提高了安全防护的能力。
其次，系统可以提供准确的安全状况报告和分析结果，帮助安全人员快速判断和应对网络威胁。
基于大数据分析的网络安全态势评估
基于大数据分析的网络安全态势评估张舒婷【摘要】网络安全态势受到多种因素影响,再加上网络的开放性,具有复杂变化的特点,评估误差高,可信度低.为了提高网络安全态势评估精度,将大数据分析方法引入到网络安全态势评估的建模中.对当前网络安全态势的研究现状进行分析,通过重构得到多维网络安全态势学习样本,采用大数据处理技术——最小二乘支持向量机对网络安全态势样本进行训练,建立网络安全态势的评估模型,并进行具体网络安全态势仿真测试.结果表明,所提模型可以准确描述网络安全态势变化特点,获得高精度的网络安全态势评估结果,评估误差要远远低于对照模型,为网络安全管理提供了一种有效的研究方法.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2019(042)013【总页数】4页(P106-109)【关键词】大数据分析;学习样本;仿真测试;样本重构;最小二乘支持向量机;网络安全【作者】张舒婷【作者单位】太原学院,山西太原 030032【正文语种】中文【中图分类】TN915.08-34;TP3910 引言随着网络的高速发展，网民数量急剧增加，网络作为一种传输信息的重要载体，其传输信息的速度要快于其他载体[1]。
由于网络的不设防性和网民安全意识淡薄，一些非法分子通过各种途径入侵到网络，从而出现了网络安全问题。
而网络安全态势可以描述网络系统的变化，其具有重要的研究意义[2-3]。
为了把握网络安全未来的发展趋势，学者们对网络安全态势进行了全面、深入的研究，当前网络安全态势评估模型分为两种类型：定量分析的评估模型和定性分析的评估模型。
其中，定性分析包括专家系统、免疫理论、危险理论等网络安全态势评估模型，它们主要从整体上描述网络安全态势的变化趋势，无法获得理想网络安全态势评估[4]；定量分析的网络安全态势评估模型又包括线性评估模型和非线性评估模型。
其中，线性评估模型主要包括聚类分析等[5-7]，线性评估模型假设网络安全态势呈一种线性变化态势，但网络安全态势受到许多因素的影响，呈现非线性，且具有一定的混沌特性，这样线性评估模型的网络安全态势评估误差大，评估结果的可信度低。
基于大数据的网络安全态势感知系统在网络安全管理中的应用
基于大数据的网络安全态势感知系统在网络安全管理中的应用作者：李大玮刘鹏王璐来源：《中国新通信》2022年第02期【摘要】伴随着云计算、大数据、物联网、移动互联网技术的快速发展，互联网与人们的生活密切相关，针对网络的攻击也愈加复杂多样，应用网络安全态势感知系统，实现对内部网络攻击源的快速定位和处置，满足当下网络安全管理的需求。
在本文的分析中，主要以安全事件的定位和处置为基础，通过应用网络安全态势感知系统，实现对网络安全总体态势的监测和预警，辅助运维人员快速处置网络安全隐患和事件。
【关键词】大数据网络安全管理态势感知网络资产引言：伴随着云计算、大数据、物联网、移动互联网技术的快速发展，互联网与人们的生活越来越密切，针对互联网的攻击手段愈发多样，尤其近年来勒索病毒、挖矿软件的泛滥，在全球范围内造成了严重的影响，仅仅依靠着传统单一性的安全防护方式，已经无法满足当下网络安全性的要求，需要建立统一的网络安全管理系统，对网络安全日志进行综合分析研判，提升网络安全管理能力，在这种背景下，网络安全态势感知系统，在当前的网络安全管理中发挥着越来越重要的作用。
一、新时期网络安全管理要求（一）实时全面的监测体系建立实时全面的监测体系，实现对内网全面威胁实时监测，全流量威胁分析，从脆弱性、外部攻击、内部异常三大维度，来达成全面的监测体系。
这三大维度均有其对应的最终目标，脆弱性即以业务资产为核心，寻找暴露面;外部攻击即寻找基于攻击突破弱点及攻击绕过情况，结合脆弱性感知来进行针对性的调整防御策略，决策加固方向;内部异常则是寻找已经被入侵成功的失陷主机及内鬼已在内部潜伏的威胁，避免继续受损及影响扩散。
（二）攻击溯源攻击溯源是在网络安全事件的处理过程中所需要具备的重要能力。
网络安全事件发生之后，通过对日志的全面综合分析，及时的发现一些安全事件当中的问题所在，并基于这样的分析模式，进行针对性的安全事件的发生路径等内容的分析与处理，对攻击者进行溯源和定位，并进行针对性的防护。
基于大数据的网络安全态势感知技术研究
基于大数据的网络安全态势感知技术研究【摘要】本文基于大数据的网络安全态势感知技术研究，旨在探讨如何利用大数据技术提升网络安全防御能力。
首先介绍了大数据在网络安全领域的应用情况，然后概述了网络安全态势感知技术的基本原理。
接着详细分析了基于大数据的网络安全态势感知技术的具体实现方式，并通过案例分析验证了其有效性。
最后展望未来网络安全领域的发展趋势，总结了本研究的成果并提出了创新点。
通过本文的研究，可以更好地理解和应用大数据技术在网络安全领域的作用，为提升网络安全防御水平提供新的思路和方法。
【关键词】大数据、网络安全、态势感知、技术研究、网络安全应用、原理、案例分析、发展趋势、研究成果、展望未来、创新点1. 引言1.1 研究背景网络安全是当今数字化社会不可忽视的重要问题，随着互联网的普及和信息化程度的提升，网络安全问题也变得日益严峻。
网络攻击手段不断更新和演进，传统的安全防御手段已经不能满足对抗各类威胁的需求。
基于大数据的网络安全态势感知技术应运而生，通过收集、处理和分析海量的网络数据，能够更准确、快速地发现网络安全威胁，提高网络安全的防御能力。
网络安全态势感知技术的出现，为网络安全管理提供了新的思路和工具，有助于实现对网络安全态势的全面感知和有效应对。
通过大数据分析技术，能够从海量的网络数据中提取出有价值的信息和规律，快速发现潜在的威胁，并及时采取相应的防范和应对措施。
基于大数据的网络安全态势感知技术被广泛应用于各种网络安全领域，成为当前网络安全领域的研究热点和发展方向。
1.2 研究意义网络安全在当今信息社会中占据着至关重要的地位，随着互联网的快速发展，网络攻击的形式和手段也越来越复杂和隐蔽。
传统的网络安全防御手段已经难以满足对抗各种网络威胁的需求，研究基于大数据的网络安全态势感知技术具有非常重要的意义。
基于大数据的网络安全态势感知技术可以帮助网络安全人员更加全面地了解网络环境中的威胁和风险，及时调整网络防御策略，提高网络安全防护的效率和准确性。
基于大数据和云计算的网络安全态势感知与监测技术研究
基于大数据和云计算的网络安全态势感知与监测技术研究随着互联网的快速发展，网络安全已经成为现代社会中不可忽视的重要问题。
为了保护网络免受各种威胁和攻击，网络安全监测和感知技术变得尤为关键。
大数据和云计算技术的出现为网络安全态势感知和监测提供了新的解决方案。
本文将介绍基于大数据和云计算的网络安全态势感知与监测技术的研究现状和重要性。
网络安全态势感知是指通过收集、分析和处理网络中的数据，对网络状况和安全事件进行监测和感知的能力。
它能够实时监测网络中的异常行为和安全事件，帮助网络管理员及时发现和应对可能的威胁。
而大数据技术则具备处理大规模数据的能力，可以从海量的网络数据中提取重要信息。
云计算则提供了强大的计算能力和存储资源，使得大规模数据的处理和分析变得可行。
基于大数据和云计算的网络安全态势感知与监测技术主要包括以下几个方面：数据采集与处理、异常检测与分析以及态势感知与可视化。
首先，数据采集与处理是网络安全态势感知的基础。
大数据技术可以帮助网络安全系统实时收集和存储大规模的网络数据，包括网络流量数据、日志数据、入侵检测数据等。
采集到的数据需要进行预处理和清洗，以去除噪声和冗余信息，并提取关键特征用于后续的分析和检测。
其次，异常检测与分析是网络安全态势感知的核心。
通过对采集到的数据进行异常检测和分析，可以识别出网络中的异常行为和安全事件。
大数据技术可以帮助构建精准的异常检测模型，识别出网络中不正常的流量模式或者异常的用户行为。
同时，云计算的计算资源可以大幅提升异常检测的效率和准确性。
异常检测的结果可以帮助网络管理员及时采取相应的措施，以保护网络的安全。
最后，态势感知与可视化是网络安全态势感知的关键环节。
通过将采集到的数据进行分析和处理，可以得到对网络安全态势的全面认知。
大数据技术可以帮助网络管理员将海量的数据转化为有用的信息，形成直观的图表和报告。
这些图表和报告可以帮助网络管理员快速了解网络的安全状况，并及时采取相应的措施。
基于大数据的网络安全态势感知系统的设计与实现
基于大数据的网络安全态势感知系统的设计与实现随着互联网的普及和信息化的发展，网络安全问题已经成为了我们面临的最大挑战之一。
黑客攻击、网络病毒、勒索软件等安全威胁不断出现，给我们的网络安全带来了极大的风险。
为了提高网络安全防护的能力，我们需要设计和实现一种基于大数据的网络安全态势感知系统。
一、网络安全态势感知系统的必要性网络安全态势感知系统是一种基于大数据和人工智能技术的复杂系统，对于提高网络的安全保护和预警能力具有重要的作用。
网络安全态势感知系统可以通过收集和分析网络流量、日志、操作记录等信息，实现网络安全态势的实时监测和感知，及时发现和定位网络安全威胁，为安全管理者提供全面的安全支持和管理。
在网络安全威胁日益增多的今天，网络安全态势感知系统已经成为企业和组织必备的一种安全管理工具。
二、基于大数据的网络安全态势感知系统的设计和构架1. 数据采集网络安全态势感知系统的核心是数据采集，数据的质量直接关系到系统的准确性和及时性。
在数据采集方面，我们需要收集网络和非网络的数据信息，包括网络流量、日志、操作记录、异常事件等等。
实现数据的自动化收集和纳入系统中，并对数据进行处理和分析，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析通过对收集到的数据进行处理和分析，可以实现网络安全态势的感知和监测。
在数据分析方面，我们需要采用人工智能和机器学习的算法，对数据进行分类、聚类和关联分析，将数据转化为可视化的信息，为安全管理者提供有效的安全信息和决策支持。
3. 安全预警网络安全预警是网络安全态势感知系统的关键功能之一。
通过对数据的分析和监测，可以实现网络安全威胁的实时预警和定位，为安全管理者提供及时的警示信息和行动建议。
在安全预警方面，我们需要采用先进的算法和工具，实现对网络安全威胁的智能预测和预警。
三、基于大数据的网络安全态势感知系统的实现在实现网络安全态势感知系统时，我们需要采用先进的技术和工具，包括云计算、大数据、人工智能等等。
基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析
基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析网络安全是当今数字时代的重要议题之一。
随着互联网的普及和数字化技术的快速发展，网络安全问题日益凸显。
在这个背景下，基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析成为了一项重要的技术手段。
本文将着重探讨基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析的含义、关键技术和应用前景。
首先，我们来了解什么是网络安全态势感知与态势分析。
网络安全态势感知是指通过对网络中海量数据的收集和分析，获取对当前网络环境的全面、深入和准确的认识，包括网络拓扑结构、流量分布、攻击特征等方面的信息。
而网络安全态势分析则是基于网络安全态势感知的数据，通过建立模型和算法，对网络安全态势进行分析、评估、预测和决策，以实现对网络安全的主动防御和应对措施的制定。
基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析的关键技术主要包括数据收集与存储、数据清洗与预处理、数据挖掘与分析以及可视化展示。
首先，数据收集与存储是基于网络监控设备、防火墙、入侵检测系统等工具，对网络流量、日志和事件等数据进行采集和存储的过程。
其次，数据清洗与预处理是对采集到的原始数据进行筛选、清除噪声、归一化等处理，确保数据的质量和准确性。
再次，数据挖掘与分析是基于清洗后的数据，运用机器学习、数据挖掘和统计分析等方法，发现网络攻击行为的规律和模式，同时也可以通过数据分析来识别潜在的安全威胁和漏洞。
最后，可视化展示是将分析结果以可视化的形式呈现，使决策者能够直观地了解网络安全态势并及时做出相应的应对措施。
基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析在实际应用中具有广泛的前景。
首先，通过对网络数据的实时监控和分析，可以及时发现和预警网络攻击行为，有助于防范和降低网络风险。
其次，通过对网络攻击行为的模式和规律的挖掘，可以提供对策，增强网络的抵御能力。
例如，通过分析历史数据和变化趋势，可以预测一些潜在的网络威胁，并制定相应的安全措施。
另外，基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析还可以为网络安全决策提供参考依据。
网络安全态势感知技术的研究与应用
网络安全态势感知技术的研究与应用近年来，随着互联网的不断发展，网络安全问题越来越受到重视。
网络攻击手段日新月异，黑客攻击、病毒传播等问题频频发生，对个人和企业的数据安全带来了巨大的威胁。
因此，研究和应用网络安全态势感知技术已成为当务之急。
一、网络安全态势感知技术的定义和作用网络安全态势感知技术是指通过对网络环境的分析和监测，获取网络设备和应用系统的运行状态，从而实现及时发现、分析、判断和响应网络安全威胁的技术。
它的作用在于实现对网络安全威胁的预警和防范，及时控制网络风险，确保网络安全可靠运行。
二、网络安全态势感知技术的研究方向1. 网络风险分析技术的研究网络风险分析技术是网络安全态势感知技术的核心研究方向之一。
它是指通过对网络数据的采集和分析，实现对网络威胁的评估和风险的预警。
网络风险分析技术需要从网络资源的安全性、网络环境的安全性和网络数据的安全性三个方面入手，通过多种方法和技术手段，对网络的安全威胁进行评估和预警，提高网络安全性能。
2. 基于大数据的网络安全态势感知技术网络安全态势感知技术的另一个研究方向是基于大数据的网络安全态势感知技术。
它利用大数据技术从海量数据中获取网络攻击信息，进行数据挖掘和预测分析，能够快速发现网络异常行为，及时预警网络威胁，提高网络安全性能。
3. 云安全态势感知技术云安全常态监测技术是云计算安全领域中的一项重要技术。
它通过对云计算系统运行日志、用户操作日志等数据进行分析，寻找异常行为，预警云计算风险。
云安全态势感知技术实现了对云计算环境的实时监控，加强了云计算的安全性。
三、网络安全态势感知技术的应用场景1. 企业信息安全企业信息化水平日益提高，企业面临的网络威胁也越来越多。
网络安全态势感知技术可以应用于企业信息安全中，实现网络威胁的监测和预警，保护企业敏感信息的安全性。
2. 电子商务安全随着电子商务的迅速发展，电子商务安全问题日益严重。
网络安全态势感知技术可以应用于电子商务的安全监测中，实时发现和预警网上交易中的网络安全威胁。
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协同构建国家自主可控的信息安全体系
基于网信办的全网态势、公共安全和内控的要求，实现“威胁识别、精准监管、整体协同、预警响应”的一体 化管理。运营商公共安全服务作为互联网时代的各行业、企业与个人抵御网络攻击、数据安全保护的主要依靠。
01
强化基础设施安全管控
安全战略规划、政企安全服务、安全教育基地、安全专家团队
04
打造安全生态圈，共建公共安全服务能力
依托亚信安全的优势，结合国家自主可控安全厂商在安全技术、成熟安全产品及能力的交付优势， 快速形成体系化、可交付、可增值的社会化安全服务能力。
服务能力多样化！ 服务对象多样化！
公共安全服务能力平 管道能力台安全化！
监管合规智能化！
政府用户 【IDC】
采集各类安全状 态态 信息，分析汇聚安全事件、网络攻击
分析预判安全风险，挖掘信息安全趋 势
风险威胁实时 感感 应，主动聚焦一览无余
智能关联因果关系，预 知知 安全症结隐患并协同处置
安全态势感知能力框架
建立“国家（机构）、行业（集团）、省（分公司）三级安全能力体系框架“ ，实现全网安全态势可感知、可 控制、可管理、可响应。
THANK YOU
运营商安全
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中国500强
覆盖率高达77%
5亿
覆盖用户数
88款
自主可控安全产品
2000人
专业安全团队
2000年
亚信发力 安全领域
2008年
身份安全 领域
2011年
安全运营管理 领域
2014年
大数据安全 领域
2015年
云安全 领域
2016年
安全态势 感知
技术 持续 领先
新时代 新技术 带来的新挑战
政企安全 监控服务
运营商DNS接口
分析隐藏在“合法”域名背后的违法链接 提取特定域名服务的违法页面的全面证据 捕获恶意经营多个违法站点幕后真实主体
场景案例4：面向政企的公共安全巡航服务
通过公共安全服务能力技术和服务模式创新，提供安全巡航服务。
安全漏洞 预警
政企安全 巡航服务
为重点政企客户提供Web漏洞告知服务，在被通告前完成Web安全防护，避免因漏 1
安全大数据管理体系
基于大数据技术的感知、控制、协同的深度安全威胁监控、识别，异常流量分析与攻击溯源等
02
03
主动化安全防御能力框架
增强深度安全威胁治理，短信电话流量欺诈、僵木蠕防御、业务风险管控、域名劫持投毒等
社会化安全服务平台
为政企及个人提供“一点接入、全网服务”的防钓鱼、域名劫持、防攻击、防病毒等
暴恐信息 违法不良信息
关键网站渗透 漏洞信息批漏
集团层面
【服务】
行业公共安全服务能力
安全业务【1-N】
社会化安全服务
全网安全态势 深度威胁监控
全网安全风险 安全事件响应
全网安全威胁 安全合规监控
政企/个人【1-N】
业务异常风险管控
安全攻击防护与溯源
国家安全执行
安全联动协同 ……
省层面
【能力】
能力 数据
商业模式与运营商共同演进。基于运营商协作打造社会化安全服务能力，未来 会成为网络空间安全与公众安全防护的主要手段。”
亚信眼中的安全态势感知
在大规模网络环境中，搜集影响区域/行业/企业安全运行的各项要素，进行关联分析，预测未来一段时间 内的安全影响趋势，实现“威胁识别、精准监管、整体协同、预警响应”的一体化管理。
交付安全能力
政务网站挂马、钓鱼、 域名投毒、域名劫持、域名攻击 政府用户关键IT网络安全态势感知……
国家监管 机构
第三方安全 组织
企业用户 【1500家+】
企业网站Web安全巡航SaaS服务 企业深度安全威胁检测与防护 企业信用评估鉴权、实名校验 云安全防护能力租用……
系统厂商 安全厂商 业务厂商
打造智能化防钓鱼与域名伪冒，自动发现识别危险站点，并进行封堵或重定向。
政府数据
公安等监管系统
BIG DATA
精准数据
威胁情报中心 实时数据
可信域名 欺诈域名
运营商DNS
防欺诈域名安全管控
监管类接口
本地威胁 情报中心
& 防欺诈数
据库
恶意域名 检测分析
恶意域名 封堵& 重定向
域名日志 数据分析
& 证据提取
技术突破：推进社会化安全产品能力 深耕数据：充分利用行业资源 能力整合：跨部门产品能力整合协作
宏观价值
宏观意义
宏观价值
国家层面：完善国家网络安全防御体系 社会层面：提升网络安全公共服务效能 企业层面：降低投入成本提升安全能力 行业层面：促进厂商协作推动行业发展
公共安全服务
微观价值
微观意义
微观价值
开疆扩土：全行业解决方案推广 业务模式：创新政企安全运营服务 行业地位：树立亚信安全行业领先性
洞导致的信息安全风险和品牌危机。
安全
按需组建不同领域安全专家团队，全方位、多 全面排 查安全
渗透测试 2 角度迅速排查安全隐患，有效降低安全风险。 隐患
深度挖 掘企业 漏洞
渗透 测试
严格把控 风控体系
丰富专 家资源 储备
安全 风险检测 3
为企业提供深度的安全风险SaaS检测，为企业提供深度安全风险报告、整改指导 方案等服务。
提供信息安全执法依据、监控、动态感知手段。实现安全威胁识别，情报分析；安全事件预警， 精准监控；协同国家治理，实现执法贯通。
精准监管 精准执法
DDOS攻击态势 恶意APP态势 短信电话欺骗
僵木蠕态势 网站漏洞态势 网络流量欺骗
统一的网络安全威胁智能分析与可视化
01 02
03
04
05 06
异常流量监测（DFI）
为人民，网络安全靠人民，维护网络安全是全社会共同责任，建立政府和企业网络安全信息 共享机制，把企业掌握大量网络安全信息用起来，龙头企业要带头参加…….”
田总要求积极响应，抓住机遇，跟上国家战略步伐
田总认为：“作为网络安全的这么一个商机，既是一种社会责任，也是很重要的 一个业务拓展的机会，我们要抓住这种跨越式发展的机会，把亚信安全的产品推到三大 运营商里去，同时探索新的商业模式而不仅仅是卖产品，把网络安全服务作为一种新的
基于大数据技术 构建全网安全态势感知能力
亚信安全 轩晓荷
Hale Waihona Puke 深耕16载，亚信安全技术能力创新之旅
经过16年积累和创新发展，形成了网络安全、身份安全、大数据安全、云安全、安全管理、安全态势和安全
智能等核心自主产品体系，具备规模化研发能力，成为了具有市场覆盖、技术能力双领先的民族信息安全企业。
云安全
市场占有率第一
终端用户 【5亿+用户】
移动终端APP安全服务 终端防电信欺诈提醒 终端防钓鱼与网址伪冒、风险提醒……
安全事件
外部 内部
检测 通告 攻击 合规 内容 影响
安全态势感知的意义和价值
宏观意义
顺应大势：顺应网络安全发展方向 延伸布局：政企行业新的突破点 能力聚合：安全生态圈能力聚合
安全态势感知
微观意义
安全智能
域名
网络
安全可视
短信
话单
威胁情报 政企
风险治理
IDC
………
基于大数据技术，构建安全态势感知能力
检测全面化 安全信息的深度检测分析 多触点感知 网络空间的主动信息探测 分析智能化 大数据技术安全智能分析 态势可视化 安全态势的可视化呈现
收集
聚并
查询
追溯
钻取
场景案例1：安全大数据助力国家精准监管执法
• 发现宽带网客户遭受、发起的DDoS攻击 -----------------------------------------------
僵木蠕监测 、攻击溯源
• 发现宽带网客户主机被僵木蠕虫感染情况 -------------------------------------------
DPI系统
• 发现省内宽带网客户网站被攻击、渗透、入侵 --------------------------------------------
欺骗行为规则
建立异常行为规则体系，可扩展支持 新增异常规则的分析控制
欺骗结果管理
提供给欺诈分析人员进行查询管理等 针对异常事件提供实时告警处理
吸费
改号
复制卡
骚扰 退税补贴
套利
冒充 公检法
中奖刷卡
欺骗行 为信息
…… 异常行为
告警管 理
话单数据 短信数据
大数据欺骗行 为分析平台
欺骗规则定 义
移动互联网恶意程序监测
发现公众感染恶意手机病毒、访问恶意网站的情况
场景案例2：僵木蠕、攻击与威胁的监测封堵
为政府、运营商等行业提供总览的全局视图，对区内、行业和企业的总体安全态势走向了如指掌。
辖区整体安全评分
“城市/区域级/行业和企业安全态势”视图
• SQL注入 • 代码执行 • 逻辑漏洞 • 弱口令 • XSS
• 被保护企业 • 行业分布 • 数量统计
• 安全事件排行 • 漏洞排行 • 攻击源排行 • 僵木蠕排行
• APT攻击统计 • 僵木蠕统计 • DDOS统计 • 渗透入侵统计
• 整体监控
• 行业划分
• 威胁分布
• 实时告警
• 钓鱼盗号 • 域名诈骗 • 电信诈骗 • 金融诈骗
场景案例3：电信级防钓鱼与域名欺诈监控
云化IT架构 能力开放
集中化
大数据环境
安全防护层次化
互联网化
安全数据集中化 安全态势智能化