来自 安全 2021-11-06 16:13 的文章

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 由管理员2018年6月9日曾经被认为是网络团队的显赫领域,端点安全,网络遥测数据正成为提供安全分析和更完整的企业威胁视图的要求。在那些组织全力保卫网络周边的日子里,他们依赖于大量的技术、工具和程序。配置和管理这个三元组需要专门的技能。同时,需要同等程度的超人知识和技能来管理网络的健康和性能。先进的工具集被创建来监视复杂的网络内部工作。这些工具捕捉到的数据往往被秘密的网络管理者兄弟会藏得很紧。使it或安全团队几乎不可能访问宝贵的网络数据源,以便分析整个企业计算环境中发生的活动。网络数据是安全情报偶尔,作为暴露网络基础设施配置错误或问题的数据的下游接收者,安全团队被迫与他们的网络同行进行棘手的对话,比如这样一个问题:"嗯,我们认为你的网络设备可能配置不正确。"回答:"你怎么敢?"新的分析工具集的出现,可以通过使用人工智能和机器学习检测异常活动来根除安全风险,这就要求最完整地收集可用的聚合数据。包括来自网络工具和设备的数据。例如,传奇cc攻击防御,在过去几年中,网络流内容已经从提供基本的硬编码信息元素发展到一种更加灵活的模型,这种模型使得新的NetFlow数据在安全监控方面更有意义和更有价值。因此,尽管组织多年来一直在进行竖井式网络监控,以了解和解决传统挑战,如"网络渗透是否发生过"、"我们能否优化流量"等,但日益严重的安全威胁现在要求我们逐步进行所谓的网络行为分析。提高可见性由于云、自带设备(BYOD)和物联网(IoT),企业网络上发生的活动比以往任何时候都多,攻击面呈指数级扩大。事实上,它已经到了防火墙、入侵检测系统(IDS)和siem等传统工具已经无法跟上我们网络中日益严重的漏洞水平。另一方面,网络行为分析有可能提供传统网络工具和设备无法检测到的威胁的可见性。与设计用于检测特定网络或端点入侵的方法不同,网络行为分析监控网络流量以建立正常活动的基线,然后查找异常。与任何形式的分析建模一样,一个单一的行为转变通常不足以保证进行调查,然而多个行为异常应该引起警觉。网络行为分析旨在检测多个活动数据源的变化,并将这些数据源与其他威胁指标联系起来。通过针对特定行为对传入数据进行建模,可以准确地检测到可疑活动,对其进行风险评分并发出警报,java实现ddos防御,以便采取进一步的调查或补救措施。确认中间的人让我们考虑几个用例来说明网络行为分析的好处。中间人攻击是一种很好的攻击,它涉及到破坏双方之间的安全通信。一个典型的中间人攻击发生在一个对手与每个受害者建立独立的连接,然后在他们之间传递消息,使他们相信他们是直接通信。中间人攻击最常见和最常见的形式之一是未加密的公共无线网络。在这种情况下,防御DDOS的产品,接收范围内的攻击者将自己注入不知情的Wi-Fi用户和Wi-Fi服务提供商之间,以向一方或双方发送虚假信息,怎么选择ddos防御大小,分发恶意软件充斥的广告等。随着大量无线设备的使用和公共Wi-Fi网络的普及,这将是一个灾难。尤其是因为许多免费Wi-Fi网络都充满了安全问题,使用时应格外小心。网络行为分析可用于监控网络流量模式,并找出与活动的人/事/地/时相关的详细信息。这可以通过创建风险配置文件和机器学习模型来实现,这些模型可以近乎实时地识别与中间人攻击相关的恶意DHCP、SSH或TLS流量。揭示用户帐户威胁另一个例子是使用网络行为分析来检测特定帐户对凭据的滥用,该帐户已成功地向网络上的多个不同节点进行了身份验证。针对此类威胁的传统防御方法主要集中在监控网络,以防恶意用户帐户的失败和重复登录尝试(通常称为暴力攻击)。使用网络行为分析的一种新方法是更细粒度的。首先,使用机器学习模型为用户帐户每天向其验证的主机的平均数量建立基线。当检测到该基线的异常情况时,将根据多个因素对其进行风险评分,包括过度登录的次数(无论是常规帐户、特权帐户还是域管理员帐户)、正在访问的主机的业务关键性等等。此同一模型通常可用于检测和警告行为与泄露的帐户有关。与任何分析驱动的系统一样,网络行为分析的可靠性取决于从上游来源摄取的数据的质量和完整性。由于没有周界可供防御,安全和网络团队需要集中他们的数据源,以支持在任何重大损害发生之前中和攻击的共同目标。这可以通过使用所有IT遥测设备来实现。莱斯利·K·兰伯特网站外部链接:https://www.csoonline.com/article/3280088/network-security/the-time-for-network-behavior-analytics-has-come.html分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享