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等保2.0解讀|用流量可視化將被動防御轉向全方位保護
2019-06-12
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安博通流量可視化滿足等保2.0新需求。




2019年5月13日,等保2.0相關的《信息安全技術網絡安全等級保護基本要求》、《信息安全技術網絡安全等級保護測評要求》、《信息安全技術網絡安全等級保護安全設計技術要求》等國家標準正式發布。

 

對比等保1.0,等保2.0有如下特點:

 

· 對象范圍擴大:云計算、移動互聯網、物聯網、工業控制系統等技術列入新標準中;

· 分類結構統一:新標準“基本要求、設計要求和測評要求”分類框架統一,形成了“安全通信網絡”、“安全區域邊界”、“安全計算環境”和“安全管理中心”支持下的三重防護體系架構;

· 強化可信計算:新標準強化了可信計算技術使用的要求,把可信驗證列入各個級別,并逐級提出各個環節的主要可信驗證要求。

 

等保標準的變化反映了網絡安全市場的新需求,需要新的產品來滿足。從下表中可以看出等保2.0新標準會提升流量回溯分析產品的應用比重。

 

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從等保2.0標準中安博通關注到,從等保二級開始要求對用戶行為、安全事件進行審計和網絡攻擊檢測防護,包括:

 

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檢測要求及標準隨等級提高逐步增多、變嚴。針對2.0要求,安博通流量威脅可視產品提供如下解決方案:

 

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安博通流量威脅可視產品(簡稱:流量可視化產品)是一款高性能的流量采集、存儲和智能分析平臺,支持分布式部署在網絡關鍵節點,對網絡數據包進行完整流量存儲和高性能實時智能分析(DPI+DFI+AI),同時融合了入侵檢測、人工智能等多種網絡安全分析技術,可檢測網絡中的異常流量與安全威脅等,同時提供歷史網絡數據包的檢索和追溯。

 

基于已知特征簽名方式的安全威脅檢測

 

流量可視化產品內置2000種入侵檢測規則,并保持每月一次的更新頻率。支持自定義安全檢測規則,支持對網絡層攻擊行為進行檢測,包括端口掃描、異常包攻擊、flood流量檢測、服務器漏洞檢測等。

 

基于人工智能的未知威脅分析

 

流量可視化產品收集網絡流量后進行初步檢測和識別,將識別后數據上傳到人工智能引擎模塊進行深度挖掘分析。

 

人工智能引擎通過機器學習和深度學習,自動分析出反例樣本的特征,提供基于 DGA 域名、C&C流量僵尸主機、惡意文件、惡意 URL 的分析和定位;同時與安博通威脅情報平臺提供的域名、IP、文件MD5、URL四個因素進行碰撞比對,驗證分析結果的準確性。這一檢測手段非常適用于新型或變種的病毒、木馬、惡意代碼等未知威脅攻擊的檢測。

 

通過基于已知特征簽名和人工智能引擎兩種分析手段全面檢測網絡流量中的攻擊行為,不僅滿足等保2.0中入侵攻擊的檢測要求,而且依賴創新安全技術檢測網絡攻擊威脅,能夠輔助用戶盡早發現攻擊威脅,及時止損。

 

基于DPI引擎的應用協議審計

 

流量可視化產品采用 DPI深度包檢測技術進行應用層協議解析,可準確高效識別5000+預定義應用,500種自定義應用。對網絡中常見的web訪問、郵件、IM聊天、文件傳輸、OA、數據庫等互聯網行為和內網行為進行全方位的識別和審計,并對用戶的網絡行為進行畫像,以便有針對性的監控重點用戶的網絡行為。

 

網絡行為的審計日志可以本地保存超過180天,并且可以加密發送給日志收集平臺進行長期存儲備份,方便網絡維護人員追溯取證。
  

流量存儲與追溯

 

高級網絡攻擊往往可以繞過傳統的安全防護設備,并在攻擊成功后擦除攻擊痕跡,使得安全事件難以取證。但是任何網絡攻擊都會產生流量,通過流量可視化產品的元數據存儲技術可以長時間完整流量存儲;支持指定時間段內秒級顆粒度的流量追溯。從L2-L7層關聯分析存儲報文,并結合人工智能引擎分析未知的攻擊行為。

 

等保2.0標準將傳統被動防御的安全體系向事前預防、事中響應、事后審計的動態保障體系轉變,更注重全方位的主動防御、安全可信、動態感知和全面審計。安博通將以自身多年積累的網絡安全技術,為國家網絡安全行業發展持續貢獻力量。

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