2021年基于云安全的主动防御系统多引擎检测设计(20210210173841)
主动防御系统项目实施方案
主动防御系统项目实施方案一、项目背景随着信息技术的快速发展和广泛应用，网络安全问题日益突出。
主动防御系统是指一种通过对网络进行实时监测和巡检，及时发现并处理网络威胁，防范安全风险，并能对网络攻击者进行追溯和定位的系统。
主动防御系统能够弥补传统安全防护的不足，加强对网络安全的监控和防护，提高整体安全性。
本项目就是以此为目标，基于当前的网络安全形势和需求，研发一款功能全面、防御力强大的主动防御系统。
二、项目目标1.系统能够实时监测网络流量，并对流量进行深度分析，定位潜在安全威胁；2.系统能够及时发出预警，并提供详细的威胁信息和处理建议；3.系统能够自动响应和处理网络攻击，并进行日志记录和报告生成；4.系统能够对网络攻击者进行溯源和定位，提供相关信息供追诉；5.系统具备扩展性能，能够适应不同规模、不同网络架构的部署；6.系统能够提供友好的用户界面和操作体验。
三、实施过程1.需求调研和分析在项目启动阶段，需组织专业团队进行需求调研，了解用户的具体需求和期望，明确系统的功能、性能和部署要求。
2.技术选型和系统设计根据需求分析的结果，针对主动防御系统的特点，进行技术选型和系统设计。
包括硬件设备的选取、软件平台的选择、系统架构的设计等。
3.系统开发和测试根据系统设计，进行系统开发和编码工作。
分阶段进行系统测试，包括功能测试、压力测试、安全性测试等。
在测试过程中及时发现和解决问题，确保系统的稳定性和安全性。
4.系统部署和集成完成系统开发和测试后，进行系统的部署和集成工作。
包括硬件设备的安装和调试，软件系统的安装和配置，各个模块之间的集成和互联。
5.运维培训和技术支持在系统部署完成后，组织相应的运维培训，培训用户对系统的使用和维护。
同时提供系统的技术支持和后期维护服务，保障系统的正常运行和及时更新。
6.项目验收在系统部署运行一段时间后，进行项目验收。
评估系统是否满足用户需求、功能是否完善、性能是否稳定等。
并进行用户满意度调查，从而进行项目总结和改进。
联想网御主动云防御系统(定)
联想网御主动云防御系统信息安全威胁多样化和复杂化的趋势日益明显，现有单一的安全防护体系及被动的策略难以有效应对。
联想网御集成所有已部署的病毒/攻击检测计算资源形成主动云防御系统，为用户提供高效的整体网络安全解决方案。
一、主动云防护系统示意图二、基于安全设备云的安全防护主动云防御系统主要包含3个部分：安全防护集群、安全检测集群、主动云防御服务器。
安全防护集群由连接到主动云防护系统中的所有安全设备组成，负责从服务器下载并执行安全防护列表；安全检测集群主要由分布式部署的UTM、IPS、AVG 等设备和恶意网站探测服务器组成，负责实时检测攻击、病毒、木马等恶意行为，并上传到服务器，安全检测集群中设备也可能属于安全防护集群；主动云防御服务器负责采集信息，并自动验证、归并为安全防护列表下发到安全防护集群。
整个系统工作流程可以划分为安全防护列表收集流程和安全防护列表过滤流程，其中，安全防护列表收集流程执行在恶意网站探测服务器、UTM、IPS、AVG设备群、主动云防御服务器上，具体工作流程如下：恶意网站探测服务器采用网络爬虫的方式，遍历各个网站上的页面，并下载页面上链接指向的文件资源，然后利用商用病毒检测工具进行多重检测，如果在某个文件中检测到病毒，则把该文件对应链接的URL信息和病毒名称传送到主动云防御服务器。
AVG和UTM设备中的病毒检测模块，对通过该设备的网络流量进行分析和应用报文重组，然后进行病毒检测，如果发现病毒，则把该病毒对应的URL存入事件归并与关联模块中的事件队列中。
最后定时向主动云防御服务器提交已归并的病毒名称、URL等信息。
AVG和UTM设备中的入侵检测模块，对通过该设备的网络流量进行协议分析和统计，判断该流量中是否包含入侵攻击行为，如果发现入侵攻击，则把该攻击对应的攻击名称、地址等信息存入事件归并与关联模块中的事件队列中。
最后定时向主动云防御服务器提交已归并的入侵攻击名称、地址等信息。
主动云防御服务器收集上述3种病毒和攻击信息，首先进行合并，剔出重复冗余的信息，然后进行校验，剔出老化或失效的地址、误报信息、内部网络地址等无效信息，最后整理成包含病毒或木马的URL列表和发起攻击的地址和服务端口的安全防护列表。
第九届互联网+产业赛道命题大全
命题名称鹏BoostKit大数据算法加速库创新与实践基于异思MindSpore的智能电网解决方案基于异腾CANN的开源去加速库对接实践基于异思MindSpore大规模预训练模型的智能文档分析创新应用基于openEuler的分布式协同实践创新解决方案基于openGauss构建数据治理方案openLooKeng跨源跨域应用实践基于Ascend C的腾算子高效率开发创新实践其于异腾CANN的机器人/无人机创新实践基于异腾CANN的航空航天及空间技术创新应用基于具思MindSpore的开放领域智能化创新解决方案种可插拔join reorder插件的设计与实现面向高资源利用率的多计算资源均衡调度算法openEuler-基于1号进程的创新型云原生操作系统开发基于华为云l0T打造能耗监测管理系统基于具思MindSpore的智能交通创新解决方案语音合成应用开发基于openGauss Datakit的数据库智能管家解决方案基于华为云Metastudio生产线的虚拟3D空间开发业界广泛使用的开源库高效迁移异腾SDK创新应用基于异腾CANN的媒体处理创新实践新能汽车驱动电机绝缘测试技术银期BoostKi加加速库应用创新与实践基于HamonyOS元服务的行业解决方案基于眼鹏BoostKi如速的互联网行业创新解决方案基于异腾算力及MindX SDK的创新应用基于异思MindSpore大规模预训练模型的创新应用基于异腾算力及MindX SDK的创新机器视觉应用鲤鹏BoostKit大数据Spark图算法优化基于眼期HPC软件样的应用优化创新基于异腾CANN的应用开发接口封装创新实践基于HamonyoS的创新元服务基于华为云loT的能原安全管理解决方案基于异腾CANN的创新实践基于华为云loT+OpenHarmony打造端云协同创新方案眼鹏BoostKit微学库高性能穿去优化开发基于异思MindSpore的智慧医疗创新解决方案基于异腾CANN的多模态创新实践基于异思MindSpore大规模预训练模型的知识中台创新应用基于openEuler 开源操作系统的实践创新基于异思MindSpore的“Al+生命科学”解决方案基于异腾CANN的AI框架或部警工具创新实践基于华为云Astro低代码平台的应用设计和实现基于异思MindSpore的下一代搜索引擎模拟方案基于异腾算力及MindX SDK的创新机器大脑应用基于异腾算力及MindX SDK安全容器创新应用基于异思MindSpore的智慧金融创新解决方案基于异思MindSpore的Al+智慧环保解决方案一种参数自动调优工具的设计与实现基于异思MindSpore的下一代社交平台模拟方案集群超算效基准设计方法和基)准选型方案基于异腾CANN的工业质检创新实践基于异腾CANN的生成式AI创新实践端云协同创新应用开发基于数据隐私保护的AI智能移动出行服务平台车载抬头显示用OLED透明商业显示屏拟现实 (VR) 技术的关键创新与产业化高精度Sigma-Delta ADC集成电路设计Micro-LED微显示设计研究及产业化船舶压载水处理装置创新设计与应用基于国产化实时3D引擎的工业互联网+数字李生可视化设计基于艾迪普iArtist的数字创意虚拟场景设计基于艾迪普iArtist的创意短视频成片模板设计日用玻璃行业智能制造与柔性生产基于"互联网+AI"的森林灭火辅助机器人研究森林灭火辅助机器人的开发与应用宽频香达隐身织物的模块化设计与制造技术磁悬浮无轴涵道风扇电推进技术研究金寒灵芝全基国组道地性溯源研究无人运输设备青睐的高比容是锤硫动力电芯慧眼识”形机动车外廓尺寸智能检测技术领航者路考升级-基于自动驾驶技术的路考智能评判系统升级之路互联网+茶科技，助力祁门红茶产业发展余垃圾就地资源化处理设备专用堵热菌国产高性能干式直流黄膜电容器大型金属矿山深井开采地压灾害融合监测与智预报新型大载重城市飞行器新型抗肿瘤免疫STING小分子激动剂的开发耐药细菌糖准检测与治疗桑枝隆血糖活性物质的定向增是与高效制备技术聚焦中医药文化传承与发展要求，充分发挥中医药文化作为中国文化“瑰宝“和”名片”的作用，从全球化视野提.功能性菌体蛋白的开发及其应用关键技术多机器人协同智能装车机器人基于遥操作的协作机器人控制方法创新应用与研究基于元宇宙的智能巡检机器人作业辅助系统非结构环境下林果采机器人创新设计基于3D视觉与力传感的按率理疗机器人轨迹规划管法开发与应用基于全要嘉教据融合的海事智能服务平台高频高克电路板用新型高性能含N、Si直键合剂的设计合成及性能研究首款国产低致争奶纷核心原料乳清粉的研发方案草原生态脆弱区尾砂充填系统绿色低碳化技术优化与研究基于AI技术的大学生学习规划跟踪辅助系统Al诈骗自动识别系统AI行业专家系统AI草命探索之路一智能终端中的超级智能AI引|警推动城市垃圾分类产业化一基于新一代信息技术的智能垃圾分类系统智能家居一宠物智能化家电互联网+AI"助力智慧健康养老产业智能化升级AI贩能新农村建设基于大数据技术的百盛联合杭温高铁PPP项目金融风险预测，评估及应对黄河主题文创产品开发及运营智能交互式点读学习系统的设计与开发先进镁理其电磁屏蕊结构材料的关键制备技术及应用精准，价优的抗原试剂盒相关产品的研究和优化基于少量传感器的桥梁健康监测系统退化士壤修复与农林废弃物循环利用结合的绿色循环农业解决方案面向可解释的网络舆情分析与及时响应系统基于稀疏定位轨迹的人口和客流测算新能源设备智能运维系统新能原数字李生平台的设计与应用AI大模型的推理效率和可扩展性研究三维数字人重建与交互AI大模型驱动的有机化学反应预叫系统基于新型智能路侧设备和智能网联车辆的微观交通治理优化方案基于大模型的社交谣言可解释实时监测系统流体动力学模拟与图像追染大模型多维度安全与综合治理解决方案面向国士资源规划的递,感图像智能解译方案基于多模态机器人的智慧教援系统人工智能贼能空天动力智能设计。
科技部2021年度数字孪生体相关国家重点研发计划
科技部2021年度数字孪生体相关国家重点研发计划科技部最近发布《关于对国家重点研发计划“综合交通运输与智能交通”“制造基础技术与关键部件”“网络协同制造和智能工厂”重点专项2021年度项目申报指南建议》，邀请行业专家对三个领域的国家重点研究计划内容提出意见。
数字孪生体联盟发现，其中有两个领域明确提出了数字孪生体的要求。
征求意见时间为2020年9月27日至2020年10月11日。
有兴趣的联盟成员可以联系秘书处了解具体情况。
按照数字孪生体联盟科研计划，在与中国自动化学会建立战略合作关系基础上，拟共同申报数字孪生体相关项目，请联盟成员积极参与。
跟数字孪生体相关项目内容如下：（一）“综合交通运输与智能交通”重点专项2021年度项目申报指南建议2．载运工具智能协同2.1 大型集装箱港口智能绿色交通系统关键技术研究与示范（共性关键技术类）研究内容：研究我国大型集装箱港口交通系统智能运行与绿色能源交互的系统构型及适用性；研究基于5G 技术的港口运行车-路-船-港-云一体化系统架构，设计港区及疏运集装箱运输车辆网联数据架构和信息流，研发高可靠的云控基础软硬件关键技术，研发面向港口动态环境的数字孪生系统和数字化基础设施；研发集装箱运输车辆港区作业自动驾驶系统和疏运自动编队驾驶系统、港区拖轮靠离泊作业智能感知和安全辅助驾驶系统；构建融合5G 技术的港区作业车辆、港区作业船舶、疏运集装箱运输车辆一体化智能管控平台，研究港口智能绿色运行状态监控与安全预警技术。
考核指标：提出我国大型集装箱港口交通系统智能运行与绿色能源交互的技术模式及架构；数字化基础设施和数字孪生系统满足港口交通系统运行需求和动态环境重构要求，具备目标定位与管理功能；集装箱运输车辆港区作业自动驾驶、疏运编队（不少于5 辆）自动驾驶系统支持车距不高于5m，车速不低于40km/h 的密集行驶，在港区道路、疏运道路等复杂场景中得到应用验证，运输效率提升10%以上；实现港区前沿500 米范围内拖轮靠离泊作业智能感知和安全辅助驾驶，对障碍物有效跟踪率≥98%，速度、航向、迹向等状态识别误差<10%，延时≤200 毫秒，提供运动预测、预警与决策辅助，靠离泊作业时间减少10%以上；形成大型集装箱港口交通系统智能运行、数字化基础设施等行业技术规范标准（送审稿）不少于3 项；在大型集装箱港口进行综合示范验证。
基于服务链的安全编排技术及其应用
基于服务链的安全编排技术及其应用作者：严亚萍冯中华王雪管泽方许光利来源：《中国信息化》2024年第03期随着企业、机构业务规模的不断扩大，大量信息系统被部署在云平台上。
云平台中各类资源以虚拟化的形式存在，资产信息动态高频发生变化、内部网络形成多个逻辑隔离分区、传统网络边界定义相对模糊，这些特点都为安全防护的开展提出了更高要求。
相比传统环境，云平台内部东西向流量激增、流量和威胁对外不可视，传统安全防护措施逐渐失效，物理网络安全设备很难感知云内发生的安全事件，无法对云内攻击行为进行有效拦截，可能导致威胁范围快速扩大并进一步蔓延。
目前，云平台内部主要通过以虚拟化镜像存在的虚拟化安全资源（如vFW、vIDS、vIPS，也称为安全网元）形式进行防护，如何对这些虚拟化安全资源进行调度编排，合理高效地使用有限资源池，满足动态变化的云平台安全防护需求，是运维人员面临的一道难题。
同时，一项全球调研显示，超过70%的安全运营团队认为受到了事件过载带来的严重影响，已经被大量的事件淹没，并承认他们没有信息能够确定事件优先级并及时作出响应。
针对运维过程中时常遇到的事件爆发式激增场景，现有的安全工具难以解决众多安全系统产生的海量数据，需要引入服务链编排技术，通过预设专家规则库和智能自学习相结合的方式，对预设编排链的执行过程、事件处置效果等进行反复的归纳和学习，不断积累经验和更新编排链，以实现对重大安全威胁和突发事件的高效处置，实现更加智能化的安防运维。
（一）服务功能链服务功能链（Service Function Chain， SFC）是一种网络服务构建技术，通过将业务流量所请求的网络服务抽象为一系列有序的网络功能单元，进而由网络根据业务的服务策略引导特定流量按序穿过特定的网络节点上对应的服务功能处理，从而完成业务的网络服务请求，可由管理员静态配置或动态编排（二）SOAR安全编排与自动化响应（Security Orchestration Automation and Response，SOAR）由Gartner于2015年提出，理念是联动不同安全工具和技术，通过创建手动和自动协同操作的工作流步骤，对安全事件的智能化编排和自动化响应，对安全威胁进行高效处置闭环，实现由人工低效的手动处置向高效自动的智能响应转变。
无人机巡检服务解决方案
目录Directory 一 政策现状二 系统构架三 技术方案四 服务方案五 典型案例1政 策 现 状Policy Current Situation1.1国家政策2021年11月——《关于大力推进智慧水利建设的指导意见》建设数字孪生流域，构建“2+N”水利智能业务应用体系，强化水利网络安全体系。
2021年6月——《智慧水利建设顶层设计》在防洪、水资源管理与调配等核心领域率先实现“四预”预报、预警、预演、预案功能。
2021年11月——《"十四五"期间推进智慧水利建设实施方案》积极践行习近平总书记”节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力“治水思路，加快构建具有预报、预警、预演、预案（以下简称“四预”）功能的智慧水利体系。
1.提出“建设七大江河数字孪生流域”，加强蓄洪空间遥感和无人机监测，完善空天地一体化水利感知网。
2.提出“开展河湖遥感监管”，加强对重点河湖水体、生态、岸线变化以及采砂活动中各种违法违规行为的发现和预警。
3.提出“建设水行政执法监控系统”，以遥感遥测、无人机调查、遥控船监测、高清视频监控、互联网舆情等为技术手段，建设水务行政执法监控平台，实现多维度非现场水务行政执法监控。
1.2 行业管理痛点l 固定摄像机覆盖区域有限；l 人工巡检耗时耗力，巡检频率受水域面积和环境影响较大、频率低，通勤开支大，视野有限，且可能存在人为偷懒的情况；l 缺乏智能识别与分析型应用，预警能力弱，如河湖四乱监测、水质监测、坝堤垮塌监测、河道排污口监测、野泳野钓监测驱离等l 常规固定摄像机存在监控覆盖区域有限、无法精准定位、现场搜救情况无法及时反馈等问题；l 偏远地区及突发情况，管理人员无法做到及时响应，信息无法及时传达；l 不能做到及时告警，驱离周边的人、车、物，防止危险的发生。
l 原有水系图无法满足现阶段的巡检要求；l 在突发事件发生时，现有的水系图无法精准定位。
1.3 城市河道现状分析-日常巡检水质污染河道垃圾 城市发展带来的河流流域乱堆、乱建、乱占、乱采“四乱”现象在城区不同程度存在，水环境监测及治理任务繁重，日常管理主要依托人工巡查，信息化、智能化手段需进一步提高。
天融信IDP
图 2-1 多核并行处理架构示意图
2.2 精确的基于目标系统的流重组检测引擎
传统的基于单个数据包检测的入侵防御产品无法有效抵御 TCP 流分段重叠的攻击，任 何一个攻击行为通过简单的 TCP 流分段组合即可轻松穿透这种引擎，在受保护的目标服务 器主机上形成真正的攻击。TopIDP 产品采用了先进的基于目标系统的流重组检测引擎，首 先对到达的 TCP 数据包按照其目标服务器主机的操作系统类型进行流重组，然后对重组后 的完整数据进行攻击检测，从而从根源上彻底阻断了 TCP 流分段重叠攻击行为。
TopIDP 产品能够统计分析内网用户的上网行为，限制对恶意网站或者潜在不安全站点 的访问，通过与智能应用协议识别功能相结合，可以制定有效的管理策略，实现内网用户 的上网行为管理。TopIDP 产品具备内网主机监控功能，能够实时监测到每一个内网主机（以 ip 地址为标识）的各种应用流量、以及累积访问各类 URL 地址的数量，在网络中出现问题 时能够快速定位到问题源头（内网主机用户），可以有效威慑和遏制内网用户的各种违反 安全策略行为。
网络卫士入侵防御系统 TopIDP 产品说明
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图23cve兼容认证示意图24智能的应用协议识别能力topidp产品能够识别包括传统协议p2p下载股票交易即时通讯流媒体网络游戏网络视频等在内的10大类超过150种网络应用并能够详细统计每一种应用的流量天融信网络卫士入侵防御系统topidp系列产品说明天融信公司连接数和累积传输字节数使用户很容易判断网络中的各种带宽滥用行为继而采取包括阻断限制连接数限制流量等各种控制手段确保网络业务通畅
网页防篡改系统
中创网页防篡改产品优势
资质最全
公安部计算机信息系统安全专用产品销售许可证 涉密信息系统产品检测证书
中国国家信息安全产品认证证书（3C）
国家信息安全评测中心检测证书 计算机软件著作权登记证书
中创网页防篡改产品优势
• 大品牌值得信赖：中国著名中间件产品提供商多年持续创新精心铸就，中国 计算机学会计算机安全专业委员会认定的唯一中国信息安全值得信赖网页防 篡改产品品牌，产品获取多项殊荣；
防止SQL注入攻击 防止XSS跨站攻击 防止系统命令执行 防止暴力猜解数据库 防止构造危险的Cookie 防止网站挂马攻击 ……
特征库 Web服务器
第二重防护-篡改实时阻断
• 设置白名单和黑名单进程，白名单进程进行的操作放行，黑名单进程进行 的操作直接阻止并报警
网站实体文件
白名单进程操作
黑名单进程操作
Web应用服务器
第三重防护-篡改实时恢复
• 监控文件变化，文件篡改立即恢复，并进行报警
网站实体文件
篡改
恢复 通知
Web应用服务器
第四重防护-实时校验恢复
对访问的页面进行数字水印比较，合法的页面展示，篡改的页面阻止访问 ，立即恢复并进行报警。
网站实体文件
访问请求
被篡改文件 正确文件
√ X
Not Found
Linux服务器集群 AIX服务器集群 中心机房 交换机
网站维护人员
工作人员
客户案例-中国移动
产品部署架构图
中国移动网页防篡改产品集采入 围，中创网页防篡改排名第一
客户案例——广东发展银行
产品部署示图
网页防篡改 网页防篡改/应用防火墙
...
HTTPServer集群
基于“云-_网-_端”架构的全链路水利工程信息化监控系统设计
水利工程是人类进行水文调控、水资源利用和水环境保护的一项重要活动。
随着社会经济的快速发展，水利工程的规模不断扩大，管理和运行的复杂程度也随之提升。
为实现水利工程的精细化管理和高效运行，信息技术逐渐被广泛应用于水利工程领域[1]。
基于“云-网-端”架构的全链路水利工程信息化监控系统是借助现代化信息技术，对水利工程进行实时监控和远程控制的技术手段。
对该系统进行设计，能够实现水利工程全面、精细的监测管理，有助于提升水利工程的运行效率及运行安全，对水资源的保护和利用十分有利。
该文对基于“云-网-端”架构的全链路水利工程信息化监控系统进行设计，分别从云端、网关端、终端中植入数据存储及传输技术，从而对水利工程项目急需存储、分析、处理及监控，以期通过现代信息技术，对水利工程进行实时监控和远程控制，提高水利工程设备的可靠性和稳定性，为水利工程领域的信息化建设提供新思路和新方法，推动水利工程领域的可持续发展。
1 基于“云-网-端”架构的全链路水利工程信息化监控系统总架构基于“云-网-端”架构的全链路水利工程信息化监控系统主要分为云端、网关端和终端3个部分。
其中，云端部分负责数据写入存储，网关端部分负责数据信息加密传输，终端部分连接各类水利工程传感器及控制设备，分别对全链路水利工程信息化监控系统数据进行存储、处理和监控。
基于“云-网-端”架构的全链路水利工程信息化监控系统总框架如图1所示。
在云端层级，通过将数据存储在云端的数据中心，可进行水利工程相关数据的全面性管理，为基于“云-网-端”架构的全链路水利工程信息化监控系统运行提供强大的数据分析和决策支持功能。
在网关端层级，采用LoRa 无线传输技术进行传感器数据的实时采集和传输[2]。
网关基于“云-网-端”架构的全链路水利工程信息化监控系统设计何军博（中国水电建设集团十五工程局有限公司，陕西 西安 710086）摘 要：随着信息技术的不断发展，水利工程监控系统的信息化建设越来越受关注。
八大黑科技助力网络世界长治久安
八大黑科技助力网络世界长治久安作者：来源：《信息化建设》2021年第11期2021年國家网络安全宣传周网络安全博览会于10月8日起在西安国际会展中心举办。
本届博览会重点展示党的十八大以来网络安全领域重大成就，展示网络安全前沿技术、新型产品，以及示范应用。
其中八项前沿黑科技，为维护网络安全再添助力。
腾讯安全算力盒子腾讯安全算力盒子于网安周首发。
该盒子基于腾讯天幕PaaS的高性能安全算力算法能力，以腾讯云星星海灵动水系AC221计算型服务器为底层硬件，聚合科恩实验室、NDR、SOC等优秀产品和技术能力，是自主研发、安全可控的云原生信创安全盒子。
HiSecEngine USG12000系列AI防火墙HiSecEngine USG12000系列AI防火墙，具有高效、智能、安全的特点。
在高效方面，提供4.8T防御能力，可以同时支持保护480万人上网。
在智能方面，恶意文件威胁检出率达到97%，威胁误报率小于0.05%。
在安全方面，做到了芯片级别可信启动、防篡改，通过供应可信、硬件可信、软件可信三个维度打造产品的内生安全能力。
全国态势感知系统360全国态势感知平台描绘了一张上至全国、下至区域街道可以横向对比的全息地图，能准确定位到网络漏洞、网络威胁实际发生的街道和楼宇，帮助城市安全运营者快速定位被攻击者，进一步完善网络安全建设。
冬奥网络安全运行指挥中心系统作为北京2022年冬奥会和冬残奥会官方网络安全服务和杀毒软件赞助商，奇安信打造了“冬奥网络安全运行指挥中心系统”。
作为北京冬奥会网络安全保障服务的“大脑”，这套指挥系统将全面掌握着每一个场馆、每一处设备的安全动态和威胁风险，并能做到及时响应，守护冬奥会的网络安全。
天通卫星通信天通卫星通信是我国首个自主研制和应用的卫星移动通信系统，中国电信为独家承担天通卫星移动通信业务运营的基础电信运营企业。
天通卫星通信的卫星、芯片、终端、信关站等系统均为我国自主研发，可提供稳定可靠、安全保密的卫星移动通信，确保卫星网络通信和信息安全可管可控。
基于关联分析的多媒体云计算平台主动防御研究
业 界 巨头之 后 ， 电信运 营 商 中 国移 动 、 联 网企业 基 于计 算机 集群 的服务 ．可 是在 现行 技 术 和市场 互 阿里 巴 巴 、 电信设 备 商 华 为 、 安全 公 司瑞 星 、 虎 的发展 下 ， 据 的稳 定和存 放 也不 是永 远 的 ． 奇 数 云计
一
使 用 云计 算 的用户 不需 要关 心 所需 的计 算 、资 源 门槛 ， 于拓展 云计算 的服 务 。 便 但是 随之 而来 的是 和 其他 服务具 体 的物理 分布 地 址 云 服务 利用 软 数 据 的安全性 也 受到挑 战 用户 对数 据 的存储 是 件 系统 实现 自动 管理 ．实 现用 户对 资 源 的动态 申 盲 目的 ， 虽然 可 以方 便地使 用 云计算 服 务 ． 可是 相 请 ． 支 持各种 相应 的程 序 的运 转 。 并 避免 人 为操作 应 的对 数据 的确认 、监 管 、管理 权 限都 收到 了限 造 成 的错误 和延误 ． 云计 算 方 式管 理下 ． 利 于 制 。而 且在 云计算 服务 的平 台上 ， 同的企 业 、 在 有 不 个 提 高效 率 ． 降低用 户成 本 人 用户 的数 据都处 在共 享环 境里 ．这 对数 据 的安 ２云 计 算 的 优 势 与 不 足 ． 全 性 、 密性都 有所威 胁 ． 然 云服务 商采 用 了各 保 虽
２１ ０ ２年 第 ５期
福
建 电
脑
６ ９
安全接入平台中多核UTM的防病毒引擎设计与实现
级政府 和商 家业 务专 网与公 民、横 向关 联单 位 、下 属分支
■ 机构之间可信赖的安全接入平台。该平台 解决不同等级网 ■ 络之间的安全接入和横向互通问题，比如 ： 政府业务专网
与横 向部 门 网络 的信 息共 享 ，政府 业务 专网 与本单 位分 支 机构 网络 及移动 办公 人 员的授 权访 问 ，政府 业务专 网 与外 部企 事业单 位及 个人 的数据 交互 。
ｐｏ ｅｔｏ ｅｇｎ ， ａ ｄ ｔ ａ ｍｅ ｔ ｔ ｅ ｓ ｃｒ ｙ ｅ ｄ ｏ Ｓ ｃｒｔ Ａ ｃ ｓ Ｐａ ｆｒ ｏ Ｂ ｓ ｅｓ ｒ ａ ｅ ｔ ｒ ｒｔｃ ｉ ｎ ｉｅ ｎ ｎ ｉ ｃ ｎ ｅ ｓ ｈ ｅ ｕｉ ｎ ｅ ｆ ｒ ｅｕｉｙ ｃ ｅｓ ｌｔ ｏｍ ｆ ｕ ｉ ｓ Ｐ ｉ ｔ Ｎｅｗｏｋ． ｔ ｎ ｖ
Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｄ Ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｆ ｓｇ ｎ ｍｐ ｅ ｎ ｏ Ａｎ ｉ ｒ ｓ ｔ Ｖｉｕ Ｅｎ ｉ ｅ ｎ Ｍｕ ｔ－Ｃｏ ｅ Ｓｅ ｕ ｉｙ ｇ ｎ ｉ ｌｉ ｒ ｃ ｒｔ Ａｃ ｅ ｓ Ｐｌｔ ｏ ｍ ｃ ｓ ａ ｆ ｒ ＵＴＭ
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一种分级部署主动防御系统可视化展示平台
2016-07 兵工自动化35(7) Ordnance Industry Automation ·41·doi: 10.7690/bgzdh.2016.07.011一种分级部署主动防御系统可视化展示平台张建平，李洪敏，卢敏(中国工程物理研究院总体工程研究所，四川绵阳 621900)摘要：针对现有主动防御系统在告警数据可视化展示中缺乏分级和告警数据联动功能，以及在告警数据的访问控制不足的问题，设计并实现一种分级部署的主动防御系统可视化展示平台。
通过表示层、业务逻辑层和数据访问层3层体系设计，实现安全态势、安全分析和威胁实时感知等数据库告警数据可视化展示功能。
通过服务器多级级联设计和多角色用户权设计，实现主动防御系统告警数据的受控访问。
实验结果表明：该平台能为管理者提供单位防病毒和木马态势，让上级单位及时获知并提前发送相应的防护策略，从而可有效遏制病毒和木马的广泛传播。
关键词：可视化；分级部署；主动防御中图分类号：TP393 文献标志码：AA Hierarchical Deployment Visualization Platform of Active Defense SystemZhang Jianping, Li Hongmin, Lu Min(Institute of System Engineering, China Academy of Engineering Physics, Mianyang 621900, China) Abstract: Aiming at the shortcomings of the existing active defense system in the visual display of alarm data, including the lacking of hierarchical display, alarm data linkage function and the weak access control of the alarm data, the paper designs and implements a hierarchical deployment of active defense system visualization display platform. Through the design of three-layer system which contains presentation layer, business logic layer and data access layer, the platform realizes the visualization of security situation, safety analysis and real-time threat perception which are contained in alarm database. Through the multilevel cascaded design of server and multi role user authority design, the access of alarm data is safely controlled within the legitimate users. The experiment demonstrates that the display platform not only provides the situation of defending viruses and Trojans to the leadership, but also informs the related personnel the alarm information to effectively curb the spread of viruses and Trojans.Keywords: visualization; hierarchical deployment; active defense0 引言作为敌特间谍机构窥视和监控的重要目标，我国军工单位的办公区及Internet网上的计算机被植入未知的特种木马和孤本病毒的事件时有发生。
安恒信息网络空间测绘解决方案：Sumap全球网络空间超级雷达
安恒信息⽹络空间测绘解决⽅案：Sumap全球⽹络空间超级雷达安恒信息⽹络空间测绘解决⽅案：Sumap全球⽹络空间超级雷达Sumap ⽹络空间测绘互联⽹在⾼速发展的今天，传统的⽹络安全⼤多⾯向局部安全未曾考虑整体全⽹环境下的⽹络安全，这样也造成了近年来攻击者频繁⾯向全⽹展开攻击。
数亿的物联⽹设备安全问题被⼤范围的暴露出来。
同时攻击者在⾯向全⽹攻击既包括传统攻击⽅式WEB攻击，缓冲区溢出攻击，数据库攻击。
同时也涵盖新型的针对物联⽹设备和⼯控设备层⾯的攻击也越发频繁。
备注：全⽹（整体互联⽹空间，包括ipv4,ipv6,域名信息等）SUMAP全球⽹络空间超级雷达SUMAP项⽬全称"全球⽹络空间超级雷达"，项⽬出发点针对全球⽹络空间测绘⽅向。
整体SUMAP项⽬下主要包括，sumap⼤数据搜索平台，sumap探测引擎，sumap漏洞扫描引擎以及基于机器学习模型的智能资产标签化管理等。
SUMAP⼤数据搜索平台：主要功能包括关键词搜索，资产搜索，ipv4 ipv6搜索，域名搜索，ico搜索，漏洞搜索，漏洞编号搜索，国家地区搜索，风险监测报告等。
可以实现⽤户通过不同维度展现出全⽹环境下的测绘效果。
在搜索平台背后集成了⼤数据解决⽅案可弹性扩充并存储数据。
做到探测引擎可实时同步⼤数据平台，⼤数据平台可实时提供数据给搜索平台展现，做到数据联动。
（图为sumap⼤数据搜索平台展⽰）（图为sumap⼤数据搜索平台地图测绘展⽰）SUMAP探测引擎：主要功能探测全球⽹络空间，引擎程序完全⾃主研发并在探测性能上已经突破单台服务器每秒60万并发的探测扫描能⼒。
2⼩时内即可完成单个端⼝在ipv4⽹络环境下的探测扫描。
在探测速度上远超国内外同类项⽬或产品。
同时探测功能上⽬前已⽀持ipv4,ipv6,域名等，探测内容上⽀持端⼝信息，指纹信息，版本信息等。
在探测指纹上构造特殊探测报⽂可有效避免触发防⽕墙等设备。
SUMAP漏洞引擎：通过结合主被动⽅式以覆盖全⽹扫描探测，重点以地区维度的中⾼危漏洞探测，相⽐传统漏扫的不同在于可以针对漏洞快速覆盖全⽹检测。
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基于云安全的主动防御系统多引擎检测设计特征码扫描首先由反病毒厂商获取病毒样木，再提取样木PE文件的关键特征，以下是搜集的一篇探究云防御系统多引擎检测设计的, 供大家阅读查看。
互联网为恶意软件提供了多样化的传播途径.为了防范恶意软件威胁，反病毒软件是最常用的解决方案.然而反病毒软件广泛使用的基于特征码的恶意软件检测技术无法应对病毒呈现爆炸式增长背景下的安全威胁.当前,安全防御研究的趋势是利用云计算技术的强大数据处理与存储能力，提升安全服务.例如,CloudAV通过在云端部署多个反病毒引擎为客户端上传的文件进行扫描，将传统的反病毒转变成对客户端的云安全服务，但CloudAV对10个反病毒引擎独立检测的结果采用了最严格的决策，使得系统的误报率较高.Ether实现了以透明及外部的方式进行恶意代码分析的平台.Ether系统的透明性使它具有很强的脱壳分析能力，此外,它还能有效抵御绝大部分反虚拟机(anti-W)检测攻击.但Ether的细粒度检测方式使其性能开销较高.CWSandbox构造了一个自动化的基于行为的恶意代码分析工具,提供细粒度且较完整的监控.Lorenzo等人提岀了一种基于行为的恶意代码云端分析框架. 它允许云端分析与用户端相配合共同完成恶意代码的行为分析工作. 然而，这种方式的分析对用户使用干扰较多，不适于恶意软件实时防御，且恶意软件可能会逃避这种行为分析.本文所提出基于云安全的主动防御系统主要包扌舌在云端使用多个杀毒引擎独立对上传的文件进行检测，并对各杀毒引擎产生的结果进行综合决策.同时，结合硬件虚拟化技术,在云端构建基于系统调用序列的恶意代码分析平台.1. 1常用病毒检测技术特征码扫描首先由反病毒厂商获取病毒样本，再提取样木PE文件的关键特征，一般是程序的关键性指令集合即一串二进制位信息作为特征码.将特征码保存到特征库后，反病毒软件扫描文件时用特征码比对被扫描的程序来辨别该文件是否存在恶意代码.启发式扫描技术利用病毒的一般行为特征和结构特征判断文件是否包含恶意代码.例如，病毒典型行为包括访问系统引导扇区、对EXE文件执行写操作或未提醒删除硬盘上数据等。
主动防御技术使用基于主机的入侵防御系统(host-basedintrusionpreventionsystem, HIPS)完成程序行为的拦截和记录.用户通过制定规则(rule)控制操作系统中本地程序的执行、对表的访问和对文件系统的访问.如果程序执行时触发了既定的规则,HIPS会根据规则库释放并清除病毒，当规则库无法识别病毒时会采用联机检测或人工鉴定，同时将新病毒添加到病毒库.1.2云防御系统多引擎检测设计思想云防御系统包括客户端和云服务两个组成部分，如图1所示.云防御系统客户端是轻量级的主机防御程序，负责获取本机文件及报警信息并上传给云端检测.云端则包括云端管理、反病毒引擎(Avg, Avast, Duba和ESET4种)、分析引擎和黑白___ 库4个模块.其中，云端管理作为云服务的前端模块与客户端直接通信并调用和管理其他模块，反病毒引擎和分析引擎对客户端上传的文件进行扫描和行为分析，黑白—库存储已被检测过的文件的MD5值及其安全性.云防御系统可以处理常规文件扫描，文件恶意代码分析和网络报警信息.其研究内容主要包括以下两个方而.1)由于单个引擎对可疑文件进行检测的检出率不高，云防御系统采用多个不同类型检测引擎进行独立检测.但是，当多种检测引擎对单个可疑文件进行检测时，相互之间得到的结果可能不一致，因此在这种情况下需要对各个检测结果进行综合决策.云防御系统利用D-S证据理论(D-Sevidentialtheo-ry)对4个独立的检测结果进行综合决策，当综合决策的结果超过预定阈值时认定为恶意程序，而低于该阈值时则认为是正常文件.2)云端对反病毒引擎不能检出的可疑文件进行基于行为的动态分析.很多恶意程序能够检测是否在虚拟环境或调试状态下被执行，从而具备对抗动态分析的能力.为了能充分检测程序的行为,云防御系统结合硬件虚拟化技术,在全虚拟化环境下透明监控可疑程序的执行，根据程序执行的系统调用序列判断程序的安全性.1. 3云防御系统总体设计云防御系统的客户端采用轻量级主机防御设计,其功能模块如图2所示，客户端程序分为内核层(RingO)和应用层(Ring3)两个部分.内核层有进程监控、表监控和文件系统监控3个驱动模块分别完成进程活动、表访问和文件访问的监控功能.云防御系统的云端管理程序采用了多线程异步通信的网络框架.系统架构使得云防御系统能够实现高并发能力，并具有很强的可扩展性.如图3所示,I/O服务用来执行实际的I/O操作，即用TCP/IP读写网络流与客户端直接交互，客户端发送的服务器请求由I/O服务接收.I/O 服务接收字节流后转交给I/O过滤器处理,I/O过滤器根据网络通信协议将字节流编码成消息并把消息发送给I/O控制器处理.I/O控制器根据消息类型调用不同的处理模块，比如消息类型是文件请求时,控制器会调用扫描引擎扫描文件.处理程序处理完毕后则经过与此前过程相反的过程,I/O控制器将处理程序的结果以消息的形式发给I/O过滤器,I/O过滤器则将消息解码为字节流并转发给I/O服务,I/O服务最后将字节流通过网络返回给客户端（如图3）.2.1多引擎检测的综合决策证据理论也被称为D-S证据理论，是一种不确定推理方法，用集合来表示命题，将对命题的不确定性描述转化为对集合的不确定性描述，它的主要特点是在证据中引入不确定性，具有直接表达“不确定” 和“不知道”的能力.当各杀毒引擎检测结果不一致时，云防御系统将利用D-S证据理论进行决策，主要描述为:将在由算法计算得到的可信区间中选取一个数值作为对命题的最终信度,所有候选命题中信度最高者即为决策结果.D-S证据理论的Dempster合成规则如下：【公式】2. 2报警信息聚类与关联当客户端向服务器端请求报警信息时，服务端从数据库中读取最近一段时间内的报警信息并从中筛选出具有相同源IP地址或目的IP地址的报警信息集合，以此为数据集使用Apriori算法进行关联运算.利用Apriori算法，挖掘规则集分为两步:1)找岀报警信息数据集中所有的频繁项集.把支持度大于最小支持度的minSupport的项集(Itemset)称为频繁项集(frequentitemset).可以以迭代的方式找出频繁集.算法伪代码如图4所示.2)挖掘频繁关联规则置信度大于给定最小置信度minConf的关联规则称为频繁关联规则,利用上一步得到的频繁项集，挖掘出全部的关联规则，如果该关联规则的置信度大于或等于最小置信度，则该规则属于频繁关联规则.通过Apriori算法处理后的报警信息剔除了误报警，更能反映实际攻击的内部逻辑关联.将这些频繁关联规则返回到客户端，同时在服务端由系统管理员分析关联后的报警信息并做出相应决策.2.3基于行为的恶意代码分析恶意软件要广泛传播必然要调用Windows系统API,因而其恶意行为可以表现为各种API调用，最后归结为系统调用.为了保证上述监控系统调用判断程序的安全性,需要预先生成威胁规则库，对程序进行动态分析时将程序的系统调用序列与规则库中的规则匹配以达到自动化分析的目的.以一个病毒的典型感染过程为例,病毒为了实现感染要实现以下两个功能：1）病毒要隐藏自（2.病毒在运行时常常将它真正的程序释放到系统文件夹中，并且与系统文件名称类似以避免被删除，此时使用的系统API可能为CreateF订eA 或Move-FileA;2）自动运行.病毒为了使自己在开机时随系统启动，会篡改表相应的表项，对应的系统API分别为RegCreateKey, RegSetValue等等. 将一个系统调用或系统调用序列定义为一条基本规则,一条或多条规则定义为程序的行为.将一条规则定义为下面的4元组（威胁规贝lj） : {ID, Threat, Syscall_length, Syscall_squence}其中每个字段的解释如表1所示.恶意代码可以使用变形技术轻易逃避系统规则的匹配检测，例如恶意软件只需将自身的系统调用顺序变换或在原有系统调用序列中插入无意义的系统调用就可以改变自己的系统调用序列.为此，本系统只关注程序与安全相关的特定系统调用，如表2所示,具体包括读写文件,读写表，网络活动以及开启或结束进程和服务的系统调用，而且在检测的时候，将程序的系统调用序列也划分为关于文件，表，网络及进程的相关系统调用序列，同一类型的系统调用序列只在规则库中匹配相同类型的规则.监控程序在可疑程序在虚拟机中执行完毕后，利用其记录的系统调用序列完成判定识别恶意程序的过程，包括以下几步：1)将样本的威胁度赋初值为0;2)从威胁规则库中读取规则，如果读取成功进入步骤3),否则进入步骤6) ;3)将程序的系统调用序列与规则库中的规则相匹配，只匹配系统调用，如果匹配成功转到步骤4),否则转到步骤2);4)将系统调用的参数与规则库中系统调用参数进行匹配，如果匹配成功进入步骤5),否则进入步骤6) ; 5)进入木步骤表明程序的系统调用与规则库中恶意行为在调用序列和调用参数上都匹配，可以判定该程序为恶意程序;6)如果只存在系统调用序列的匹配，而系统调用参数不能匹配，则将每次匹配的威胁规则的威胁度累加，若超过阈值则判定为恶意程序，否则判定该程序为正常程序.3.1功能测试客户端及服务器端的软硬件环境分别如下:1)云防御系统客户机的软件环境:操作系统WindowsXPSP3,集成开发环境VSxx并安装云防御系统的客户端程序;硬件环境:CPU为奔腾双核E5300,主频2. 6GHz,内存2GB,硬盘500GB.2)云防御系统服务器端的软件环境:操作系统为FedoraS,虚拟机管理器(VMM)Xen3. 1, Java运行环境JDK1. 6, Tomcat6Web服务器及MySql5数据库；硬件环境:CPU为至强(Xeon) 8核E5405,主频2. 0GHz, 内存8GB,硬盘1TB;虚拟机软件环境:操作系统为WindowsXPSP3,内存512MB, JAVA运行环境JDK1. 6,并分别安装A-vast. AVG、金山毒霸和ESET杀毒软件.在测试云防御系统的病毒检测率时，使用1789个恶意软件样本让云防御系统的客户端程序进行扫描,耗时约3h.测试结果如表3所示.4种杀毒引擎的单独检测率分别为88. 9%, 36. 6%, 48. 9%和76. 2%,但是云防御系统的综合决策算法利用这4种引擎的的检测结果取得了95. 6%的检测率.云防御系统的病毒平均检测时间达到11s,这是由于综合决策等待所有引擎检测完毕后才开始运算.可利用改进的策略进行决策，如系统可以先接受Avast的检测结果作为临时的检测结果,然后等待其他引擎检测完毕再进行综合决策，由于Avast的检测率较高，这样使平均检测时间可以大大缩短而对检测结果没有太大影响.3.2性能测试对网络延时进行的测试结果如表4所示.其中，首次提交响应时间是指云端没有现成的病毒样本,从本地上传文件并检测出结果所需的时间.传输时间是指客户端与云端通信传输病毒样木所需的时间.首次提交响应时间包括传输时间和云端扫描响应时间.命中时间是指云端有现成的样本时,通过上传文件MD5 值来判断可疑文件所需的时间，由于在云端数据库中己有保存，查询时间很短.在大规模应用的环境下，由于云端数据库中保存有大量的样木MD5值及其扫描结果，而各个系统的常用软件基本类似，因而在实际使用中，扫描命中的概率可高达90%以上，不会影响用户正常使用程序.为了测试云防御系统整体性能（见表5）,木文使用标准测试集PCMarkO5,并选取与CPU和内存相关的10项测试作为基准，以原生操作系统作为对比参考，运行了云防御系统的PCMarkO5,测试结果如表5所示,相比于原生操作系统，云防御系统系统在其中8项测试中的性能损耗都低于1%, PC-MarkO5测试结果显示云防御系统客户端整体性能表现较好.本文在基于云的主动安全防御上做了初步的探索和尝试，将客户端的主动防御技术与云端安全检测相结合，为用户提供了更全面的安全防御.在服务器端使用多个反病毒引擎独立检测上传的文件，并采用D-S证据理论决策算法进行综合决策，提高了云防御中多引擎的综合检测率.模板，内容仅供参考。