随着产业互联网的快速发展，企业级客户数字化业务的构建方式也在发生着快速的变化。越来越多的客户选择公有云作为承载业务的基础设施，基于云原生的方式搭建业务系统已经成为越来越多客户数字化转型中的必然选择。
智能网联和数字化的高速发展，给汽车行业带来了安全新挑战。一方面，车企开启数字化转型，IT基础设施全面上云，使得系统复杂度大幅增加；另一方面，智能网联的普及，让网联车辆在用车的各个环节都面临着网络安全风险。用户全生命周期的数字化，也给数据安全带来了新的威胁。与此同时，近年来我国不断强化在汽车数据安全方面的监管力度，颁布了一系列数据安全新规，使得安全合规成为汽车行业发展的必然要求。
数字经济时代的到来，也伴随着日益严峻的网络威胁。相对于外部入侵，内部威胁危害性更大，也更加隐蔽，难以防范应对。据2019年调查数据显示，全球企业因信息安全事件损失超过百亿，而其中超过60%的损失是由内部问题引起的。在全球爆发的重大网络安全事件，大多数也是由员工违规或无意操作引发敏感数据外泄、身份被冒用等内部威胁而导致。且相对于外部入侵来说，往往首先入侵、控制内部某台设备，再从内部发起攻击。其威胁危害性更大，也更加隐蔽，难以防范应对，内部安全威胁已经成为了一个亟待解决的安全问题。
近日，为全球制药公司提供临床试验（包括COVID-19疫苗试验）工具的美国医疗软件公司ERT（eResearchTechnology）被曝遭受勒索软件攻击，对包括美国知名制药公司昆泰、施贵宝及阿斯利康等在内的多个新冠疫苗研究项目造成潜在威胁。
威胁检测是网络安全领域一个重要方向。如今在网络安全公司中已经开展了很多利用机器学习、深度学习方法进行威胁检测的研究。不少安全研究人员利用专家知识结合机器学习将网络中的威胁通过模型算法检测出来。但是这个过程不仅仅需要巨大的算力，而且需要引入过多的人力才能够找到适合场景的模型算法，后期甚至花大量时间进行参数优化。花费大量精力来进行模型和算法的选择以及训练对于需求不断增长的业务场景来说往往是不够的，因此一种自动化进行机器学习的研究方向应运而生。
近日，工信部、央行、银保监、国家互联网信息办公室等十二部门联合发布“2022年网络安全技术应用试点示范项目名单”，由腾讯云和广州农村商业银行股份有限公司联合共建的“金融云平台安全运营体系”成功入选。该体系依托腾讯安全SOC+产品，构建了自动化和智能化的安全运营技术体系，为金融行业安全运营管理提质增效提供了极具价值的参考。
网络安全是一个不断演变的领域，面临着日益复杂的挑战和不断扩大的威胁。数字化时代，随着勒索攻击、数据窃取、网络钓鱼等频频出现，网络攻击的威胁指数和影响范围进一步增加，如何防范网络攻击，确保数据安全，亦或是在遭遇攻击之后能够快速恢复，已经成为各国政府、机构、企业和用户关注的重点。
整个过程仅讲思路的实现，因笔者日常工作并不相关，从构思到实现，前前后后大概花了两个月时间，未对数据进行整理，也未列出具体的步骤，仅供研究与参考，思路如有雷同，那真是太好了
随着互联网的普及和发展，网络安全问题日益突出。对于新手来说，学习网络安全是一项重要且有挑战性的任务。本文将为新手提供一些建议，帮助他们从正确的方向开始学习网络安全知识。
俗话说：“讲百遍不如打一遍”网络安全实战攻防演练被视为检验组织机构安全防护和应急响应能力，提高综合防控水平最有效的手段之一。那么，对蓝队来说，如何在攻防实战进行有效防护应对呢？
俗话说：“讲百遍不如打一遍”，网络安全实战攻防演练被视为检验组织机构安全防护和应急响应能力，提高综合防控水平最有效的手段之一。那么，对蓝队来说，如何在攻防实战进行有效防护应对呢？
日渐频发的网络安全事件，时刻警示着各类企业加强外部安全防线的同时，也不应忽视内部安全威胁。诸如不规范操作、越级权限访问、企业内部网络攻击以及内部人员恶意破坏等，都让企业网络安全危机四伏。为帮助企业更好的应对内部威胁，腾讯安全运营中心（SOC）推出了UEBA分析能力，以帮助客户高效、准确、及时的检测风险，从而提升自身安全防护能力，有效降低内部威胁影响。 01 内部威胁让企业网络安全危机四伏 据2019年调查数据显示，全球企业因信息安全事件损失超过百亿，而其中超过60%的损失是由内部问题引起。在全球爆发的重大
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
随着云计算、人工智能、5G等新兴技术的融合发展，数字化转型正成为企业数字经济时代的重要发展路径。然而，数字化转型过程中IT架构的重塑、安全产品体系化能力不足带来的安全运营挑战，使得企业在业务突破上面临安全瓶颈。
如果将网络空间比喻成一个大厦，那么防火墙相当于门锁，用于隔离内外网或不同安全域；IDS相当于监视系统，当有问题发生时及时产生警报；杀毒软件相当于巡视和保证大厦安全的安保人员，能够根据经验发现问题并采取措施。
人工智能在网络安全中的应用主要可分为五个核心功能，分别是“识别、保护、检测、响应和恢复”。从预测安全攻击到更复杂的主动寻找新安全威胁和反击机制，这些功能体现在应对网络安全攻击生命周期的不同环节。
蜜罐是什么？为啥某些行业注重蜜罐？蜜罐的效费比高吗？蜜罐真的是未来的主流吗？安全运营对蜜罐什么态度？这些问题一直困扰着当时攻防演练结束后的笔者。多年笔者立下了flag要讲明白什么是蜜罐，蜜罐有什么用，蜜罐的定位，企业环境下蜜罐的规划；犹记当时鲜衣怒马，流觞赋曲，何其自傲！经过雨打风吹，才知天外有天，今日文章（参考图一），一为笔者兑现诺言，二为抛砖引玉，降低以后其他关于蜜罐文章的阅读门槛。
以前在互联网公司做软件项目的时候，公司规定的上线流程中，就有一项是要做安全测试。当时使用的是IBM的AppScan，配置好要扫描的url地址，并通过录制的方式，爬取系统的页面，再设置扫描策略，对系统做安全检查，只有符合要求的结果才能被允许上线。从那个时候起，我就明白了上线前不能存在严重的漏洞，也是第一次对漏洞产生了兴趣。
“信息化时代进程的加快，使得网络安全建设成为国家与企业发展重要支柱。诸如网络入侵、黑客攻击等网络犯罪分子或者敌对势力的非法入侵，严重威胁电信、能源、交通、金融以及国防军事、行政管理等重要领域的基础设施安全。同时，国家也相继出台关于网络安全法律法规，如等保2.0、密码法等，对企业安全建设提出更高要求。”
网站和政务信息化项目的安全防护极其重要，这是因为它们往往存储和处理大量的敏感信息，包括个人数据、商业机密、政府文件等，这些信息的泄露或被不当使用都会带来严重的后果。
由中国网络安全产业联盟（CCIA）、科技云报道共同主办的“解码2022中国网安强星”活动正式拉开帷幕。本次活动以“网安力量 照见未来”为主题，邀请荣获“2022年中国网安产业竞争力50强、成长之星、潜力之星”的企业高层做客直播间，从行业、技术、市场等多角度探讨网安相关话题，探究企业背后的创新力量和安全实力。
随着汽车智能化的发展，车联网、自动驾驶、车路协同等应用快速落地，汽车作为智能终端所产生的数据成指数级增长态势。然而，当汽车行业数字化转型正如火如荼进行时，新的安全挑战也接踵而至，车企甚至可能因忽视安全建设，给用户驾驶和数据安全带来隐患，从而面临严重的行政处罚和经济损失。
随着数字化浪潮的蓬勃兴起，各类政企机构上云步伐加快。与此同时，如高危漏洞、勒索病毒、挖矿木马、APT攻击等威胁层出不穷，安全形势日益严峻。许多政企机构虽部署了较为完备的基础安全产品，但防御体系仍以异构设备堆叠式为主，各设备相互割裂、难以深度协同，缺乏全局数据的可见性和主动防御能力。
网络安全属于非传统安全领域，但目前对其威胁和风险的认知，还停留在传统层面。事实上，“木马”威胁从应用软件到操作系统，再到硬件层面，已全面告警。然而，由于当前的安全关切主要聚焦在软件层面，而且传统观念认为“木马”通常是在软件上，以致大量隐藏植入、长期潜伏在底层硬件中的“木马”（又称“硬件木马”）被人忽视，而其往往对网络安全具有更为致命的威胁。
随着攻击工具、方法的逐渐升级和复杂化，安全数据的大规模融合，攻防对抗愈加激烈。安全团队如何在浩瀚数据中有效发现高级威胁的蛛丝马迹，如何把网络安全专家的经验、知识有效转化为可复制可扩展的数据分析能力，如何将对抗高级威胁的“炼金术”逐步升级为科学淘金指南，如何将安全从业者从繁重的体力劳动中解放出来，愈发成为安全能力亟需突破的难点和重点，也是我们正在探索的方向。
2023年4月中旬，A企业紧锣密鼓地展开了重保前期的筹备。A企业是一家集团公司，业务范围广，资产众多，为了提前了解自身安全情况，探知未知风险，公司通过自身资产清单及配套手段对自身资产暴露情况进行了梳理。
对企业安全建设来说，人是最大的安全威胁因素，系统再牢固、资产再收缩，也架不住内部员工被社工、被骗后轻而易举的进行破坏。
如果把乙方安全厂商和甲方运维服务的核心技术比作安全大脑，那么“右脑知攻、左脑知防”便是应对黑客攻击的最强大脑。
本文主要是介绍一下笔者对于甲方安全能力建设的一些经验，心得和零散的思考。需要特别强调的是不同企业的实际情况不尽相同，本文仅供参考，不具普遍意义。
随着黑客攻击入侵技术的不断发展，在一些网络场景下入侵检测系统无法对网络威胁进行有效的发现。基于这种情况，NTA (Network Traffic Analysis)网络流量分析于2013年首次被提出，并且在2016年逐渐兴起。
1.前言 笔者做了多年的安全服务，这几年集中精力在做安全分析类引擎或产品，关于大数据时代信息安全的三点个人看法，作为引言。 (一) 聚焦细分市场，围绕核心竞争力，合作的模式来做平台。 大数据时代数据的采集、存储、分析、呈现等等，很少有一家能完全做的了，通吃也真没必要也没能力，从细分看， 做采集的可能有集成商或服务商A来完成实施工作；做存储的有擅长存储的B来做；做分析层的需要有懂业务、了解安全的服务商C来完成，数据的呈现又是专门的团队或开发商D来做。做自己最擅长的，其他的找合作伙伴，能够最快速的形成整体来满
安全运营中心（Security Operation Center，SOC）是腾讯云原生的统一安全运营与管理平台，提供资产自动化盘点、互联网攻击面测绘、云安全配置风险检查、合规风险评估、流量威胁感知、泄漏监测、日志审计与检索调查、安全编排与自动化响应及安全可视化等能力，帮助云上用户实现事前安全预防，事中事件监测与威胁检测，事后响应处置的一站式、可视化及自动化的云上安全运营管理：
情报信息是现代网络安全中重要的一种资源，由于网络空间里的黑客有了更强大的工具军火库和资源，攻击行为更多的是有组织犯罪和政府背景行为，攻击变得越来越复杂且态势感知技术也因此被应用于网络空间安全领域来对抗这种复杂的攻击。为了实现对威胁的全面感知、分析和响应，态势感知技术需要掌握所有出现的威胁信息，但一种单独的网络安全设备无法检测到所有类型的攻击，一家单独的组织也无法发现所有的安全威胁，因此在设备间和组织间交换安全威胁相关的情报成为搭建态势感知系统的重要基础，由于不同设备和组织各自有不同的数据格式和数据组织形式，为了加强安全设备的配合，以及促进不同组织间的协同响应，需要开发标准化的机器可识别的网络空间威胁情报数据交换方法
随着数据的积累和算力的提升，人工智能技术的演进，企业组织不断进行数字化转型，IT运营必然需要向着更高水平的自动化演进。Gartner指出XOps的目标是使用DevOps的最佳实践实现效率和规模经济，在确保可靠性、可用性和可重复性的前提下，减少技术和流程的重复，实现进阶自动化[1]。随着不同的Ops发展，XOps已成为定义DevOps、DevSecOps、DataOps、PlatformOps、MLOps、ModelOps、GitOps和CloudOps等组合的总称[2]。总的来说，XOps技术促进企业组织通过数据和分析的运营技术赋能业务，推动提升业务价值。
MITRE一个向政府和互联网行业提供系统工程、研究开发和信息技术支持的非营利组织。在一次米德堡实验(Fort Meade Experiment，FMX)研究项目中，MITRE组织首次提出了对手战术技术与常识(Adversary Tactics and Techniques & Common Knowledge，ATT&CK)模型。该模型汇聚了全球安全社区贡献的实战高级威胁攻击战术和技术，形成了针对黑客行为描述的通用语言和黑客攻击抽象知识库框架，进而建立了从“知攻”到“知防”的桥梁，为防守方提供了明确的行动指导，使安全运营不仅知己而且知彼，从而有机会衡量安全体系应对攻击的纵深防御、检测响应能力，并在实战对抗中持续改进提升。
随着数据的积累，算力的提升，人工智能技术的演进，语音、图像、文本处理等应用场景自动化程度大幅提升，也让我们看到安全能力向着更高水平的自动化演进的曙光。技术平台的自动化、智能化水平，也逐渐成为网络安全攻防双方角力的重点。学术界和工业界纷纷尝试基于人工智能技术的安全分析方法，包括深度学习、机器学习、知识图谱等人工智能技术，已经逐渐应用到恶意软件检测、入侵检测、欺诈检测、行为分析等安全业务和应用中。不过，几轮炒作和试错下来，火热的期盼逐渐归于平静，安全技术发展归于辛苦的爬坡过程，实践上的不尽人意倒逼参与者思考，到底什么样的智能化方案才能够与安全场景契合？安全智能如何才能赢得人的信任，融入到自动化的大潮中去？本文从实践经验出发，总结了AISecOps（智能安全运营）的技术内涵、指标层次及能力分级，进而介绍AISecOps技术发展中的关键趋势——打造可信任的安全智能。
现在各个公司都有自己的SOC安全日志中心，有的是自己搭建的，有的是买厂商的，更多的情况是，各种复合类的的组织结构。这些日志来自不同的服务器，不同的部门五花八门。如果是买的设备，设备可能是一整套的方案，有自己的流理量监听与安全日志中心，但因为成本的原因，不能所有地方都都部署商业产品，必然会有自己的SOC系统，商业系统也不可能去监听分析，太边界的日志，处理起来也力不从心，首先本地化的数据不通用，商用产品也没法构建安全策略。开源和自己构建的系统可以高度的定制化，但与商业产品不能有机的结合，就没办法发挥最大效用。
极具隐蔽性、针对性和长期性的APT攻击（即高级可持续性攻击），因影响范围之广、破坏力之大以及往往与地域政治局势相关联的特征，成为备受安全圈关注的重要威胁之一。
随着移动设备的高速发展，移动办公逐渐成为了现代办公的主流。随时随地用手机完成项目沟通、流程审批、文档传送、通知下发、视频会议等等，大大提升了办公的效率，员工可以灵活选择办公环境和办公设备。
安全边界日益模糊，为应对高级持续性威胁，提升各类终端系统的“透明度”尤为关键——通过高效的数据采集与分析技术，以识别、溯源、预测内外部攻击者的细粒度系统级行为及关联其上下文。然而当我们尝试用放大镜观测细粒度的系统行为时，数据质量、分析技术、性能开销、验证理论等多层次的问题接踵而至。
伴随产业数字化转型持续深入，各类高级和未知威胁迭代演化，企业对于威胁情报的需求也日益升高。据全球最大信息安全培训机构SANS调查数据显示，有80%的组织认为自己从威胁情报中获益。
11月10日，澳大利亚昆士兰审计署发布了年度财务审计报告，显示昆士兰的用水供应商SunWater竟被黑客入侵整整9个月，且始终未被发现。
② 云安全产品使用教程：基于以上五款产品，分享使用的相关教程，如云防火墙访问控制规则设置、入侵防御规则设置实践。
1. 确定服务器类型：根据需求选择适合的服务器类型，如网站服务器、数据库服务器、文件服务器等。
构建恶意域名检测引擎，对海量域名进行自动化检测并识别出恶意域名，让威胁情报的检测和运营变得更智能、更高效，以缓解威胁情报分析师分面对海量威胁数据的分析压力。
在信息化的时代，很多业务都依赖于互联网，例如说网上银行、网络购物、网游等。大量的数据依赖于网络。无疑Web成为领导者。随着国家安全法的不断完善，企业及公司对用户隐私以及公司的重要信息逐渐加强重视。也使得暴露在网络上的Web面临更高的挑战。这种黑白交替的时代，黑白技术在对抗中也在不断的发展。也使得安全测试逐渐规范化。作为新人，浅谈一下Web安全观。浅谈从Web安全到APT防御。
CB Insights报告统计显示：在过去五年里，已经有1208家网络安全创业公司获得约73亿美元的风险投资。仅2014年，全球安全企业就获得了19亿美元的风险投资，且近年来投资规模和数额不断呈现增长趋势。 这些得到融资的公司和相关技术可以看作是投资者看好的安全行业未来领域的一个缩影。那么这些巨额增长的风险资金究竟都投给了哪些公司呢？哪些细分行业最受追捧？ 1.网络安全公司 ForeScout获 7600 万美元融资 2016年1月，互联网安全公司 ForeScout获得7600 万美元的融资，此轮融资
存储虚拟化技术已经在市场上杀出了一片天地。当然我们还是需要不断的学习。关于存储虚拟化技术的安全性，在真实世界中唯一出现的主要供应商的脆弱性报告是微软的升级漏洞，而这是有关Xbox 360中运行的嵌入hypervisor，在Hyper-V或Virtual PC中没有发现漏洞。 无论如何，存储虚拟化技术已经成为主流，在过去几年中虚拟机大量占据了数据中心，IT安全专家们在不断重复着hypervisor如果受侵会带来的可怕后果。黑帽大会在继续讨论潜在的风险和漏洞。Gartner预计去年年底hypervisor就会出
防御这个词好像天然是被动性的，别人来攻击，你来防守，要处处防着对方，小心被对方渗透进来。 因为攻击者在暗，防守方在明，只有攻击者出手的份，防守方对攻击者似乎做不了什么。 但事实上却不是，作为防守方，作为企业的安全人员，你也可以“主动”一点，但有多“主动”就要看你有多OPEN能耐了。 比如，你可以提前想到对方所有的招式，做好所有防备，不那么“被动”，这是低程度的；还可以从对方招式中总结出一个姿势模式，以不变应万变，这个有点厉害了；甚至还可以主动诱惑对方，然后来个反杀，猎捕攻击者。 笔者从安全防御的 “主动性
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