数据分析与机器学习如何为业务安全赋能?

目前传统的安全检测、防护类设备针对业务应用安全基本上没有防护效果。数据分析与机器学习为业务安全问题提供了一个有效的解决方案。基于业务的历史数据,通过统计分析与机器学习的方法学习出业务的历史特征,结合专家知识形成业务特征的基线。根据基线来检测业务行为是否存在异常。本文给出了几个通过数据分析和机器学习的方法检测业务系统中异常的具体案例:web业务安全、物联网卡业务安全、变电站业务安全。

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安全事件响应系统设计探讨

层出不穷的安全事件使大家意识到,企业安全体系不是部署入侵检测,防火墙等安全设备就够了。企业安全团队在应对越来越复杂的安全态势力不从心。传统安全产品使安全团队淹没在巨量的告警日志中无法自拔,不知所错。安全研究人员围绕着数据收集,数据分析和响应策略提出了很多模型。其中洛克希德马丁提出的攻击链模型对攻击行为给出了比较清晰的刻画,为如何在海量日志里准确的刻画攻击路径及攻击危害提供了思路。ISCM则提出以主动、自动化和基于风险的方法设计安全响应策略。NASA关于基于持续监控制定安全事件响应机制的报告,对如何构建安全运营系统提出了指导。 阅读全文 “安全事件响应系统设计探讨” »