流量安全分析平台建设方案
网络安全可视化分析平台的设计与实现
网络安全可视化分析平台的设计与实现随着网络技术的不断发展和普及，网络安全问题日益凸显。
在大数据和人工智能技术的推动下，网络安全可视化分析平台成为了保护网络安全和防范攻击的重要工具。
本文将对网络安全可视化分析平台的设计与实现进行深入探讨。
一、需求分析1. 数据采集和存储：网络安全可视化分析平台需要从多个数据源采集网络流量、日志数据等信息，并进行持久化存储，以便后续的分析和展现。
2. 数据清洗和预处理：采集到的数据往往混乱杂乱，需要进行清洗和预处理，包括去除错误数据、重复数据以及处理缺失值等。
3. 安全事件的检测与识别：平台需要通过网络监测和数据分析，能够自动检测和识别潜在的安全事件或攻击行为，并对其进行分类和评级。
4. 数据分析和可视化展示：平台需要对清洗后的数据进行多维度的分析，并通过可视化的方式，提供直观、易理解的展示效果，以帮助用户快速理解和发现潜在的安全风险。
5. 告警和预警机制：当发现异常或潜在攻击行为时，平台需要通过告警和预警机制及时通知用户，并采取相应的应对措施，以便及时阻止攻击行为的发生。
二、平台设计1. 架构设计：网络安全可视化分析平台的设计应采用分层式架构，包括数据采集层、数据处理层、数据分析层和展示层。
数据采集层负责采集来自多个数据源的信息，数据处理层负责完成数据的清洗和预处理，数据分析层负责对处理后的数据进行分析和挖掘，展示层则负责将分析结果以可视化方式呈现给用户。
2. 数据采集和存储：平台采用分布式的数据采集和存储方案，可以通过代理服务器、镜像等方式采集和复制网络流量和日志数据，并将其存储到高容量和高可靠性的存储系统中，如Hadoop、Elasticsearch 等。
3. 数据清洗和预处理：平台应该设计清洗和预处理模块，对原始数据进行清洗、去重、去噪、过滤和转换等操作，确保数据的准确性和完整性，并为后续的分析提供高质量的数据基础。
4. 安全事件检测与识别：平台应该集成先进的网络安全检测引擎和算法，实现对网络流量和日志数据的实时监测和分析，能够及时发现潜在的安全事件和攻击行为，并进行精准的识别和分类。
数据中心网络建设方案
数据中心网络建设方案随着信息技术的快速发展，数据中心网络已成为企业运营和数据处理的核心基础设施。
为了保证企业的稳定运营和数据安全，制定一份全面的数据中心网络建设方案至关重要。
本文将围绕数据中心网络建设方案的设计、实施和优化进行阐述。
一、明确建设目标在建设数据中心网络之前，首先要明确建设目标。
这些目标应包括提高网络速度、增强数据安全、优化资源利用和提高服务质量等方面。
通过对这些目标的分析，可以确定数据中心网络建设的需求和重点。
二、网络架构设计1、核心层设计核心层是数据中心网络的核心，负责高速数据传输和流量路由。
在设计核心层时，要考虑到高可用性、高性能和扩展性。
建议采用双星型拓扑结构，实现核心层设备的冗余和故障转移。
2、汇聚层设计汇聚层负责将接入层的数据汇总并传输至核心层。
在设计汇聚层时，要考虑到汇聚设备的性能和管理能力。
建议采用分布式汇聚设计，降低单点故障风险，提高设备利用率。
3、接入层设计接入层负责连接用户设备和服务。
在设计接入层时，要考虑到用户设备的多样性和安全性。
建议采用瘦AP+AC（无线控制器）模式，实现无线用户的统一管理和安全认证。
三、网络安全设计1、防火墙设计防火墙是数据中心网络的第一道防线，可防止外部攻击。
在设计防火墙时，要考虑到细粒度策略、状态检测和深度包检测等技术。
建议采用分布式防火墙设计，提高整体防护能力。
2、入侵检测系统设计入侵检测系统可实时监测网络流量，发现异常行为并报警。
在设计入侵检测系统时，要考虑到多源采集、实时分析和报警机制等技术。
建议采用集中式入侵检测设计，提高整体监测能力。
3、加密传输设计为了保证数据的安全性，需要对重要数据进行加密传输。
在设计加密传输时，要考虑到对称加密、非对称加密和SSL/TLS等技术。
建议采用多重加密设计，提高数据的安全性。
四、实施方案与时间表1、实施步骤（1）需求分析：收集各部门的需求，确定建设目标和重点。
（2）架构设计：根据需求分析结果，设计网络架构和安全策略。
NPM网络流量分析平台技术方案
NPM网络流量分析平台技术方案NPM (Network Performance Monitoring)是一种用于监视和分析网络流量的技术方案。
它可以帮助网络管理员实时监测网络中的流量情况，提供关键指标和统计数据，以便优化网络性能和资源利用。
下面是一个可行的NPM网络流量分析平台技术方案:1.数据采集和存储：通过部署网关设备或在关键网络节点上安装代理软件，收集网络流量数据。
这些数据可以包括包头信息、负载信息以及其他与网络流量相关的指标。
这些数据可以通过原始存储或存储在数据库中。
2.数据处理和分析：将采集到的数据进行处理和分析，以提取有用的信息。
使用技术如数据清洗、数据转换和数据提取，将原始数据转换为可用于分析的格式。
使用数据分析和机器学习算法来挖掘潜在的关联和模式，并从中获得有用的洞察力。
3.可视化和报告：将分析结果可视化和呈现给用户。
使用仪表板、图表、图形和图像等可视化工具，将复杂的数据转化为易于理解和解释的形式。
生成报告和汇总信息，帮助用户更好地了解网络流量状况，并做出决策。
4.实时监控和警报：提供实时监控功能，使用户能够即时监测网络流量情况。
通过设置参数和阈值，系统可以自动检测异常或不正常的流量行为，并触发警报。
这可以帮助用户迅速发现和处理网络故障或安全威胁。
5.安全性和隐私保护：在设计和实施NPM网络流量分析平台时，必须考虑到安全性和隐私保护的问题。
确保采集到的数据和分析结果的安全存储和传输。
采用加密技术和访问控制措施，限制对敏感数据的访问。
6.扩展性和性能：在设计平台架构时，必须考虑到系统的扩展性和性能。
能够处理大规模的网络流量数据，并提供快速的响应时间和查询性能。
使用分布式计算和批处理技术来处理大量的数据，以避免性能瓶颈。
7.故障恢复和容错性：在系统设计中，应该考虑到故障恢复和容错性。
通过备份和冗余机制来保护数据和系统，以防止数据丢失和系统崩溃。
实施监控和自动化的流程来检测和处理潜在的故障。
智慧景区客流量大数据分析平台技术方案
数据存储方案
数据存储方式： 分布式文件系 统、关系型数 据库、非关系
型数据库等
数据存储容量： 根据景区客流 量大小和数据 采集频率确定
数据存储安全 性：采用加密 技术、备份策 略等确保数据
部署与调试
硬件设备部署：选择合适的 服务器、网络设备等，并进 行安装和配置
软件环境部署：安装和配置 相关软件，如操作系统、数 据库、大数据分析平台等
数据采集与传输：通过传感 器、摄像头等设备采集景区 客流量数据，并通过网络传 输到数据中心
数据分析与处理：对采集到 的数据进行清洗、整合和分 析，提取有用的信息
数据分析方法
数据收集：通过传感器、摄像头等设备收集景区客流量数据 数据清洗：对收集到的数据进行清洗、整理，去除异常值和错误数据 数据分析：采用统计学、机器学习等方法对数据进行分析，提取有用信息 数据挖掘：通过数据挖掘技术，发现数据中的关联、趋势和模式，为决策提供支持
挖掘算法应用
聚类算法：对游客 进行分类，提高景 区管理效率
安全
数据存储效率： 采用高效的数 据压缩技术和 索引结构提高 数据存储效率
数据预处理
数据清洗：去除 重复、无效或错 误数据
数据转换：将不 同格式或来源的 数据统一格式
数据分类：对数 据进行分类和标 签化，便于后续 分析
数据标准化：将 数据进行标准化 处理，消除量纲 和单位的影响
04 数据分析与挖掘
定义：智慧景区客流量 大数据分析平台是一种 基于大数据技术的景区 客流量分析系统
目标：通过对景区客流 量数据的采集、存储、 分析和可视化，为景区 管理者提供决策支持， 提升景区运营效率和服 务质量。
使用流量分析解决业务安全问题
使⽤用流量量分析解决业务安全问题李昌志长亭科技产品技术总监⾃自我介绍李昌志腾讯科技安全研究员长亭科技高级研发工程师产品部总监安全策略部总监⼤大纲有哪些常见的业务安全问题解决业务安全问题的思路为什么可以依靠 “流量分析” 解决业务安全问题一个典型的流量分析框架的设计架构从实际应用场景来看 “流量分析” 的重要性常⻅见的业务安全问题我们经常会遇到哪些业务安全问题刷单、刷水、刷排名、刷评论、刷转发、刷点赞、刷使用、刷抽奖、垃圾账号注册、暴力破解、脱裤、撞库、爬虫、盗号、账号恶意登录、黄牛党、羊毛党、反欺诈、反作弊、恶意下单、短信轰炸、僵尸粉…………可直接导致业务安全问题的漏漏洞洞•垂直越权•水平越权•验证码失效•业务流程失序•nonce 失效•访问接口未做频率限制•允许伪造源 IP•。
一个典型的 “薅羊毛” 案例•背景：•某业务为了宣传举办了一次线上抽奖活动•每次传播都可以获得一次额外的抽奖机会•奖品是 20 台 iphone•结果：•20 位中奖者中有 18 位都是同一个人另一个典型的 “薅羊毛” 案例•背景：•某业务推出了新用户无门槛抵价券•没有对 “无门槛抵价券” 的转赠做限制•没有对新用户的注册做限制•结果：•羊毛党通过批量注册新用户获得了数万张 “无门槛抵价券”以 “薅羊毛” 为例，思考几个问题•不同业务遇到的 “薅羊毛” 是同一个问题么•“薅羊毛” 问题的本质是什么•不同的 “薅羊毛” 问题有哪些共性•有什么通用的解决方案“薅羊毛” 问题的本质：•利用不同的账号领取无门槛抵价券•批量参与抽奖，提高中奖率•虚假交易刷信用卡，使用积分换礼品 •……对于此类“薅羊毛”问题，有通用解决方案么？ •需要考虑几个问题：•不同的业务账号体系一样么•不同的业务领优惠券的流程一样么•如何智能识别一个接口是否可以用来领优惠券 •。
以 “薅羊毛” 为例，思考几个问题•不同业务遇到的 “薅羊毛” 是同一个问题么•“薅羊毛” 问题的本质是什么•不同的 “薅羊毛” 问题有哪些共性•有什么通用的解决方案解决业务安全问题的难点•业务错综复杂•不同类型的业务需要完全建立不同的风控模型，工作量巨大•容易百密一疏•监控和防护需要面面俱到，一旦漏掉一个点就会发生木桶效应 •战场敌暗我明•作为防守方，可能更不知道有没有人在攻击以及在以什么形式攻击•对方麻雀战术•攻击手段变化多端，容易升级理理解业务模型的重要性“理理解业务” 的重要性•解决业务安全问题首先需要 “理解业务” •对于业务风控而言，需要了解•某个接口接受什么参数，返回什么内容•调用接口会提供什么功能•该功能和哪些其他接口有关系•可实现类似功能的接口还有哪些 •在这个场景下：理解业务 ≈ 业务建模有哪些业务建模的途径•业务提供相关模型•分析业务代码•业务代码插桩•分析业务日志•分析业务流量使⽤用 Web ⽹网关做流量量分析的优势•信息量大•完整 HTTP 请求•完整 HTTP 响应•可通过 SESSION 关联同一个用户的不同请求 •实时性强•具有阻断能力•实时阻断请求•实时阻断响应•持久化阻断某个接口•持久化阻断某个用户⽀支撑 “流量量分析” 的典型 Web ⽹网关架构Web ⽹网关集群的服务组件Web 网关集群的服务组件通常包括：•流量转发服务：将用户请求数据引入到 Web 网关以进行检测，根据检测结果执行阻断操作•流量检测服务：从接入服务接收用户请求并进行检测•集中管理服务：为用户提供管理界面•流量分析服务：从检测服务接收日志数据，执行分析逻辑/插件并持久化日志 •基础平台服务：管理节点上的服务实例，完成服务创建、更新等操作，并负责在节点和管理服务之间中转数据•此外还包括独立的数据存储服务：PostgreSQL 和 Redis流量转发服务可以工作在代理模式和链路模式•代理模式：使用 Nginx 实现，工作在应用层（七层）。
基于ELK的网络流量分析可视化平台实现
基于ELK的网络流量分析可视化平台实现随着互联网的迅速发展和普及，网络流量分析成为了网络安全和运维管理中不可或缺的一部分。
为了更好地理解、监控和管理网络流量，许多组织和企业开始采用可视化平台来进行网络流量分析。
在可视化平台的设计和实现中，经常使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）技术栈。
ELK是一套开源的数据收集、存储、分析和可视化工具，能够帮助用户从数据中提取有用信息、进行数据分析并生成直观的可视化报表。
1. 概述在基于ELK的网络流量分析可视化平台中，我们使用Elasticsearch作为数据存储和搜索引擎，Logstash作为数据收集和转换工具，Kibana作为数据可视化展示平台。
通过合理地使用这三个工具，我们可以实现网络流量数据的实时分析和可视化展示。
2. 数据收集与转换Logstash作为数据收集和转换工具，在网络流量分析中具有重要作用。
它能够从多种数据源中收集网络流量数据，并进行格式转换和过滤。
Logstash提供了丰富的输入插件，例如可以从网络抓包、日志文件、消息队列等数据源中收集数据。
通过定义合适的过滤规则，我们可以提取出所需的关键数据，并将其转换为Elasticsearch所支持的数据格式。
3. 数据存储与搜索Elasticsearch作为数据存储和搜索引擎，能够高效地存储和索引大量的网络流量数据。
它可以实现对数据的快速搜索和聚合，并支持数据的实时更新和扩展。
在网络流量分析平台中，我们可以将Logstash收集到的数据直接存储到Elasticsearch中，并通过Elasticsearch的RESTful API进行数据查询和分析。
4. 数据可视化展示Kibana作为数据可视化展示平台，能够将Elasticsearch中的数据转化为各种可视化图表和仪表盘。
用户可以通过Kibana灵活地定制和设计自己需要的数据可视化界面。
在网络流量分析平台中，我们可以使用Kibana生成实时更新的网络流量图表、趋势分析、告警信息等，帮助用户更好地监控和管理网络流量。
网络安全中心建设方案
网络安全中心建设方案网络安全中心建设方案为了确保网络安全，保护系统和数据免受恶意攻击和损害，建立一个网络安全中心是非常必要的。
网络安全中心将承担监测、分析、预测和预防网络攻击的任务，并及时采取相应的防御措施，提高系统的安全性和可用性。
以下是网络安全中心建设方案的要点：1. 基础设施建设：网络安全中心应建立在一个独立安全的网络环境中，与其他系统隔离。
中心应配备高效的服务器、网络设备和安全设备，以满足处理大量数据和监测网络流量的需求。
2. 人才队伍建设：网络安全中心需要拥有一支专业的团队，包括网络安全专家、研发工程师、数据分析师等。
他们应具备丰富的网络安全知识和经验，能够快速识别和应对各类网络攻击。
3. 监测与分析：网络安全中心应建立实时的监测和分析系统，能够通过流量分析、日志分析和行为分析等手段，及时发现和识别潜在的威胁。
中心还应配备先进的安全设备和软件，以实现对恶意流量、入侵活动和漏洞利用的检测和拦截。
4. 应急响应机制：网络安全中心应建立完善的应急响应机制，包括事前预案、应急处理流程和协调沟通机制等。
在发生网络攻击时，应急响应团队能够快速响应，采取相应的措施，阻止攻击并修复被攻击的系统。
5. 漏洞管理和安全培训：网络安全中心应定期进行系统漏洞扫描和修复，确保系统的安全性。
中心还应定期组织网络安全培训和演练，提高员工的网络安全意识和应对能力。
6. 合规和法律要求：网络安全中心应遵守相应的法律法规，制定和实施合规措施，保护个人隐私和数据安全。
中心还应建立与相关部门的合作机制，及时报告和应对网络安全事件和攻击。
7. 技术创新和研发：网络安全中心应积极开展技术研发和创新工作，对新型网络攻击技术和威胁进行研究和分析，并不断更新和升级安全设备和软件，提高网络安全的防御能力。
通过上述建设方案，网络安全中心将成为一个全面、高效、可靠的网络安全保护中心，为系统和数据的安全提供有力的保障。
此外，网络安全中心还应与其他安全机构和企业进行信息共享和合作，形成网络安全的整体防护网，共同应对网络攻击和威胁。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案随着科技的不断发展，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的重要支持。
大数据平台建设是指在企业或组织中搭建一个可支持海量数据存储、快速处理和有效分析的技术基础设施的过程。
下面是一个大数据平台建设方案的示例，旨在帮助企业或组织更好地利用大数据资源。
一、需求分析1.数据规模：明确数据规模，包括实时数据流量、历史数据量等。
2.数据源：确定需要收集和存储的数据源，如数据库、日志文件、传感器数据等。
3.数据类型：明确数据的类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
4.数据处理需求：了解对数据进行清洗、整理、加工和分析的具体需求，包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据分析等。
5.查询需求：确定查询和检索数据的需求，包括实时查询、历史查询、自定义查询等。
二、平台选型1. 云平台选择：根据企业或组织的实际情况，选择合适的云平台，如AWS、Azure、Google Cloud等。
2. 大数据技术选择：根据企业或组织的数据处理需求，选择合适的大数据技术，如Hadoop、Spark、Hive、HBase等。
3.数据存储选择：选择适合的数据存储技术，如HDFS、S3、NoSQL数据库等。
4. 数据处理选择：根据数据处理需求，选择合适的数据处理技术，如MapReduce、SQL查询、实时流处理等。
三、架构设计1.数据收集与传输：设计数据采集和传输系统，包括数据源接入、数据传输和数据采集模块的设计，确保数据的实时采集和传输。
2.数据存储与管理：设计数据存储和管理系统，包括数据存储架构和数据管理系统的设计，确保数据的安全存储和高效管理。
3.数据处理与分析：设计数据处理和分析系统，包括数据清洗、数据转化、数据集成和数据分析模块的设计，确保数据的高效处理和有效分析。
4.查询与可视化：设计查询和可视化系统，包括查询引擎和可视化工具的设计，确保用户可以轻松查询和可视化数据。
四、数据安全1.数据加密：采用数据加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
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流量安全分析平台建设何艺
About me
何艺
工作经历：
•2004 – 2011 CNCERT网络安全组 组长
•2011 – now 完美世界信息安全部 总监
关注领域：
企业安全治理、安全平台架构设计和实施、安全分析、追踪溯源
议题
需求架构场景案例
你是哪一种？
世界上有三种人
被黑过
不知道被黑过
不承认被黑过
传统安全模型—问题攻防如何博弈？
防护检测
检测、感知的目的
孤岛系统
违规系统
......有什么？
风险、漏洞安全事件异常访问......
有什么问题？
连接对象方式方法通信内容......在干嘛？
数据来源
终端数据流量数据
安全数据
传统流量分析缺陷
Ø 基于传输层
Ø 知其然不知其所以然
Ø 适用于趋势分析
应用层检测的最佳实践
安全需求自动化资产发现、端口、版本、关系资产发现
5元组信息、会话时长、包数量、大小等协议解析
内容解析
威胁识别
漏洞利用、扫描、C&C、异常访问、威胁情报服务、应用、版本、通信内容解析
全流量存储
原始流量保存，索引
系统架构
1. 多场景适应
2. 易扩展
网络分流层
1. 数据一路多出
2. 数据一路多分
流量解析层
1. Bro：DPI内容识别
2. Snort：NIDS特征匹配告警
3. Moloch ：全原始流量抓取，分析固证 about suricate
数据存储层
1. 数据统一格式化处理
2. 海量数据存储
3. 全文索引
4. 易于使用
分析应用层
让数据产生价值的地方！
资产自动发现
•主机识别：bro-knowhosts
•服务识别：bro-conn、
•应用识别：bro-software、
snort-openid
资产自动发现
数据抽取主动扫描
去重导入
ES
API
关联入库
案例 – 资产自动扫描
被动式web漏洞扫描
用途：
•发现未知漏洞
•发现未知攻击
•免爬虫扫描
数据：
•bro-http
被动式漏洞扫描
数据抽取扫描检测
去重导入
ES
API
关联入库
案例-被动式web漏洞扫描
威胁情报分析
1域名检测
bro-dns
bro-http
2
URI检测
bro-http
bro-smtp
3
IP检测
bro-conn
4
HASH检测
bro-files。