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小墨安全管家 2021-05-05 16:00 CC防护 89 ℃
DDoS防御
有人讲"习惯造就人"。正如这句流行的格言,网络安全产业正进入一具时期,从发觉一具有着所有可见斑点的可识别坏苹果,到检测那些表明异常或偏离"正常"的习惯或行为啥是签名检测?使用静态分析来发觉漏洞,CC防御,但这还不够。签名类似于预先懂的模式,安全设备寻觅这些模式来标记发送攻击或恶意软件的企图。例如,为了检测臭名昭著的cve-2014-6271"shellshock"漏洞攻击,入侵谨防系统(IPS)有一具规则,该规则寻找签名"%3D%28%29+%7B",以检查扫瞄器是否试图在HTTP标头中发送编码的"(){"。类似地,大多数已知的恶意软件都有一具哈希,能够用来识别已知的恶意文件或其他类似的恶意代码块或文件。使用签名技术和其他静态分析没有错。可是,数以百计的漏洞报告基本证明,签名有一些严峻的限制,有动机的攻击者能够轻易绕过严峻依靠基于签名的检测和静态分析的安全系统。啥是行为检测?好好学习,DDoS防御,把好的和坏的分开。作为基于签名的检测的补充,基于行为的检测不一定要寻找特定的签名或文件哈希(虽然作为检测的一部分,它大概会执行一些流行的签名验证、威胁源匹配等)。基于行为的系统在数据洪流中搜索行为模式,这些模式要么在该环境中看起来不平常,要么与已知的恶意行为模式相匹配一些已知的不良行为有数百个例子,但以下是一些常见的例子:用户正在扫瞄互联网流量,然而它的HTTP报头看起来并不是由一般扫瞄器生成的用户正试图与网络中的其他几个内部用户初始化telnet、powershell或其他类似的通信协议用户正在向组织没有多少业务的域和国家上载或下载大量文件/HTML内容主机正在使用与该计算机无关的凭据和/或尝试从该计算机访咨询它迄今从未访咨询过的某些服务主机正在运行异常的应用程序,这些应用程序关于该组织来讲是不正常的,例如主机在纯windows环境中使用多个Linux应用程序有啥咨询题吗?糟糕的教育会产生糟糕的结果如上面的例子所示,在很多事情下,行为检测会寻觅在特定环境中不平常的东西。然而关于一具组织来讲不平常的情况大概是另一具组织的常见行为。这意味着cookie-cutter解决方案,如用于签名的解决方案,将不适用于基于行为的检测。换言之,这种类型的谨防需要特别好地理解啥构成了一具特定组织的"良好行为",接着才干对不良行为举行分类。假如没有,这么它就会被假阳性或假阴性所破坏,这会大大落低系统的效率。于是,学习好的行为应该能解决咨询题吗?讲起来容易做起来难…但这正是Ixia的工具能够关心的地点。教导行为检测平台啥是好的行为是一项耗时且相当可观的任务。训练练习本身大概需要几个月的时刻,有时训练数据大概有未被发觉的异常事情,破坏了学习。可是,CC防御,这并不意味着它不能做到,我们只需要找到制造性的想法来更好地教授行为工具作为一家测试和可见性公司,Ixia提供诸如BreakingPoint、Vision ONE和TrafficREWIND等工具,关心组织捕获、导入和更好地复制其特定的网络数据配置文件,以验证安全设备和整体网络爱护免受网络威胁。随着我们对行为检测系统有了更深入的了解,我们能够在关心减少这些工具的学习曲线,并且关心减少误报和漏报方面起到催化剂的作用我们的可见性和测试工具能够捕捉到您组织的数字化行为。过滤掉异常和噪音后,BreakingPoint能够使用剩余数据生成真实的模拟来教您的行为工具组织的预期交通行为教学的细节需要几个月的时刻,CC防御,您如今能够在数小时内完成。使用一具可操纵的、真实的环境来精确模拟您的流量,能够显著提高基于行为的工具在阻挠复杂的下一代网络攻击方面的效率改进机器学习

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