阿里雲態勢感知服務相關概念

關於阿里雲態勢感知服務的詳細內容：阿里雲態勢感知服務使用教程

（態勢感知是一個大數據安全分析平臺，能對您雲上全部資產進行安全告警，並用機器學習來發現潛在的入侵和高隱蔽性攻擊，回溯攻擊歷史，預測即將發生的安全事件。）

產品概述：

態勢感知收集企業20種原始日誌和網絡空間黑客實體威脅情報，利用機器學習還原已發生的攻擊，並預測未發生的攻擊。
幫客戶解決的問題

• 業務上雲後，安全事件的集中化管理
• 擴大安全可見性，並實時監控
• 知足安全合規性，180天的日誌存儲和檢索

應用場景：

• 實時監控雲上總體安全，對40餘種安全事件進行告警，並算出安全得分，郵件接收安全日報
• 按期對雲上網站進行漏洞掃描，並作漏洞監控，並漏洞修復
• 對ECS中發生的入侵事件，如後門shell，惡意軟件，核心數據被加密勒索等進行回溯，發現入侵的緣由和入侵的全過程
• 對web訪問日誌進行檢索，調查訪問量，統計和分析各維度的原始日誌信息
• 對AK泄露，監控網絡入侵事件，監控DDoS攻擊事件，監控ECS有無惡意肉雞行爲，並對ECS開放的端口進行實時監控

建設雲上安全體系：

• 事前：弱點分析，資產態勢監控，資產依賴關係梳理，定時漏洞掃描，安全配置監控。預防：漏洞補丁，資產弱點告警
• 事中：入侵檢測，攻擊識別，異常檢測 ，實時發現web層，主機層攻擊，經過全網威脅情報和大數據分析對入侵事件進行實時檢測。阻斷：攻擊阻斷，入侵防護
• 過後：回溯：對安全事件進行回溯和調查，並提供全量原始日誌的檢索功能，對攻擊事件的影響和系統防護效果態勢進行自定義調查

網絡空間態勢感知的核心思想：

       區別於傳統IDC和SIEM（僅作了被識別的告警事件關聯），從海量的原始數據中分析信息，經過機器學習的模型完成對安全事件過程的完整還原 。同時，態勢感知聚焦在「敵我態勢」，對敵方的實體（黑客本人，黑客組織）進行長期的威脅情報監控和行動點技術手段觀測，對我方薄弱環節進行實時感知，對安全決策具備重要參考意義。

產品架構：

       雲盾態勢感知提供的是一項SaaS服務，即在大規模雲計算環境中，對那些可以引起網絡安全態勢發生變化的要素進行全面、快速和準確地捕獲和分析。而後，把客戶當前遇到的安全威脅與過去的威脅進行關聯回溯和大數據分析，最終產出將來可能產生的安全事件的威脅風險，並提供一個體系化的安全解決方案。

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