首页 > IT业界 > 正文

首份网络安全态势感知国家标准出炉,深信服深度参编

2023-04-12 16:11:31  来源:

摘要:首份网络安全态势感知国家标准出炉,深信服深度参编
关键词: 深信服
历经2年打磨,由深信服参编的首份网络安全态势感知国家标准终于出炉。

近日,GB/T 42453-2023《信息安全技术 网络安全态势感知通用技术要求》正式发布,并将于2023年10月1日起实施。该标准由全国信息安全标准化技术委员会归口管理,由公安部第三研究所牵头起草。

过去由于缺乏统一的技术标准,态势感知的演进存在种种障碍:

关于用户落地

组织单位对态势感知的认识不到位,系统架构设计不合理,在后期无法对系统能力进行扩展。

关于产品能力

态势感知功能模糊不清、能力参差不齐,无法真正感知网络安全风险。

关于生态开放

前端采集源与平台、平台内部高度融合,无法与其他优秀的前端采集源、分析模型进行异构兼容。

此项标准规定了态势感知技术框架中核心组件的通用技术要求,包括数据汇聚、数据分析、态势展示、监测预警、数据服务接口、系统管理等,为当前各大组织单位建设态势感知带来重要指导意义。

以「超越标准」态度

技术硬实力「摊牌了」

深信服深度参与此项标准的制定,不断探索引领行业的技术发展方向和产业提升路径,更以超越标准的态度,深耕产品技术。

6年来,深信服在态势感知技术上不断精进,以切实行动,致力于用户「安全领先一步」。

这一次,深信服安全感知管理平台SIP技术硬实力不再低调,摊牌了!

\

深信服大量应用AI作为创新发展引擎,提升安全检测效果。以加密挖矿检测技术为例,深信服首创加密挖矿检测AI模型,解决以往基于流量特征检出率极低的问题,通过提取挖矿流量的时空特征建立预测模型,利用深度学习模型PointNet,提升检测准确率。目前该AI模型已经在超过500+客户端有效检出加密挖矿,且综合误报率低于2%。

深信服SIP还集成XDR创新检测引擎。通过融合网端遥测数据聚合分析能力,秒级定位威胁根因,还原攻击画像和攻击入口,深信服SIP检测准确率达95%以上,安全事件不再反复出现或难以处置,运营工作更加省心。

\

去年8月,某科技公司在原有部署SIP的基础上,上线XDR创新检测引擎,从8183条告警中,精准还原1个感染 CoinMiner 挖矿病毒事件故事线,以更高效、高性价比的方式有效根除威胁,安全体验和效果提升不止“亿点点”。

\

何为「真」联动?态势感知产品通过联动端点安全产品,定位攻击根因,回溯网端两侧完整攻击行为,先拦截恶意程序网络通信或恶意操作行为实现遏制,再一一对应清除恶意程序的实体文件、驻留项。这,才是以联动方式实现事件的有效响应。

以失陷主机处置为例,常见联动机制为态势感知联动EDR对失陷主机IP发起全盘扫描,不但速度慢、耗资源,往往由于网络和终端检测原理的差异,导致威胁实体“查不出来”“杀不干净”。

而深信服SIP会向EDR同时下发失陷主机的IP、端口、C&C域名等丰富信息,可直接联动EDR切断C&C远程控制通道;EDR结合SIP下发的C&C域名、IP、端口信息,直接定位到失陷主机的原始恶意Payload,并阻断执行和横向传播,彻底根除威胁实体。

此外,深信服SIP还可联动全网行为管理AC,同步用户认证信息,解决DHCP环境下定位不到真实IP的难题。

\

目前,深信服SIP已支持30+家主流品牌的60+安全设备,实现230+种联动操作,帮助用户充分复用现有设备。

\

一个完整的事件闭环分为缓解、遏制、根除、加固等几个阶段,这高度依赖人员的能力和经验,对精力和专业度都是巨大的挑战。

基于“人机共智”理念,深信服SIP通过数据服务接口,可扩展接入安全托管服务MSS/托管检测与响应服务MDR,7*24小时持续在线守护,通过安全专家分析研判与主动响应,释放用户安全运营的精力和专业度投入,响应时间缩短至小时级,安全事件轻松协同闭环。

\

深信服安全感知管理平台SIP

由“建”向“用”,构建轻量级安全运营

集“高级威胁检测”和“安全运营”能力二合一,通过集成XDR创新检测引擎,大幅提升高级威胁检测精准度,同时广泛联动自有及第三方安全设备自动化处置,可接入云端安全托管服务MSS,安全建设由工具使用转化为体系化运营,帮助用户看懂、看清全网安全态势。

\

8000+用户选择

大量“双一流高校”“医疗百强”都在使用

截至目前,深信服SIP已在全国落地8000+用户,覆盖700+政府单位,400+大型三甲医院,60+ 985/211高校,200+央企/国企单位。


第三十八届CIO班招生
国际CIO认证培训
首席数据官(CDO)认证培训
责编:baxuedong

免责声明:本网站(http://www.ciotimes.com/)内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容(包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等)版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,请及时通知本站,予以删除。