天阗威胁检测与智能分析系统
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24
多维关联分析提供可决策的报告
哪里出事了？
事 件 处 理 流 程
出了什么事？ 有什么影响？ 处理？ 处理 ？
• 技术人员：哪个地址出事了？ • 技术管理人员：是不是在关键业务处出事了？ • 行政管理人员：是全网出事了还是某个区域出事了？ • 技术人员：XX病毒、XX木马发生了 • 技术管理人员：业务系统面临的是攻击行为还是可疑行为？ • 行政管理人员：各区域都面临哪些类威胁？ • 技术人员：窃取口令，堵塞网络 • 技术管理人员： 不 影响业务的 ？ • 行政管理人员： 个网络 影响么？还是区域 影响？ • 技术人员： ？ • 技术管理人员：处理 • 行政管理人员：不关 ？
• 频发事件
– 对于蠕虫类等海量链 接事件，通过历史趋 势来判断威胁程度
• 突发事件
– 对于新出现的威胁事 件，往往意味着威胁 形式发生了变化
根据发生频率判断是否出现新的威胁，或者已知威胁在变化。 根据发生频率判断是否出现新的威胁，或者已知威胁在变化。
11
智能分析智能分析-威胁能力维度分析事件
初级黑客 爱好者 有经验的黑 客爱好者 高级黑客 爱好者 职业黑客 攻击机器人
从三维空间到多维空间 每增加一个维度，对世界 的认知就进一步扩展 传统 IDS
IDS报告=（事件分类，时间）仅两个维度
事件分类 • 威胁事件、流量事件
时间
• 指定时间段
天阗 TDS
IDS报告=（事件分类，时间，使用者、威胁程度，网络空 间，业务系统）
使用者 • 技术人员、技术管理者，行政管理者
网络空间 • 区域，整网
安全 威胁 程度
业务系 统
• 威胁，初级黑客，具备一定水平的黑 客，高水平黑客
• 浏览器、Web服务器、邮件服务器
突破事件分类统计局限，从多个维度进行分析！ 突破事件分类统计局限，从多个维度进行分析！
23
多维关联分析提供可决策的报告
天阗TDS分析模型
技术人员：
事件列举、排序、统计、对比 处理结果的统计和对比 内部外部地址信息
天阗7将极大降低用户工作量，使工作轻松完成！ 天阗7将极大降低用户工作量，使工作轻松完成！
32
• 从入侵到威胁 • 从量到质：突出重点事件 • 从难到易：事件辅助处理 • 从易到无：智能执行动作 • 从一到多：多维智能分析 • 体系结构
18
• 从入侵到威胁 • 从量到质：突出重点事件 • 从难到易：事件辅助处理 • 从易到无：智能执行动作 • 从一到多：多维智能分析 • 体系结构
智能执行降低用户工作量
A事件 B事件 C事件
系统分析
事件流行程度 影响范围 监控态势 。。。 处理方法历史记录 自动批处理同类事件
分析wenku.baidu.com论
A=误报事件 误报事件
技术管理人员：
区域关联事件显示，相关威胁统计信息 关键事件排序和 处理结果查看和度量
行政管理人员：
结合网络状况（节点、业务、资产）的整 （区域、关键资产）威胁状况，历史同期情 况对比。 事件影响的整体统计以及处理结果统计
最合适的分析模型为每类用户提供关心的数据！ 最合适的分析模型为每类用户提供关心的数据！
5
安全必须与环境结合
环境
哪些事件值得关注？ 哪些事件值得关注？ 这些事件如何确认？ 这些事件如何确认？ 措施有效吗？ 措施有效吗？
事件
只有在实际网络环境结合分析安全事件才有意义。 只有在实际网络环境结合分析安全事件才有意义。
6
智能分析让威胁可视化
威胁可视化使得管理员提供 宏观信息，并能迅速直观发 现重点关注事件，还能能提 供辅助分析处理手段。
威胁检测与智能分析突出用户价值
多维关联分析
智能分析 辅助处理
自动执行
威胁检测与智能分析减少用户工作量，突出重点事件。 威胁检测与智能分析减少用户工作量，突出重点事件。
8
• 从入侵到威胁 • 从量到质：突出重点事件 • 从难到易：事件辅助处理 • 从易到无：智能执行动作 • 从一到多：多维智能分析 • 体系结构
根据攻击手法判断攻击者水平，进一步判断事件性质。 根据攻击手法判断攻击者水平，进一步判断事件性质。
12
智能分析智能分析-攻击流行维度分析事件
流行事件 非流行事件 非流行事件
知识传播程度
操作系统分布比例
工具传播程度
漏洞发现时间
攻击复杂度
工具自动化程度
流行事件 较强威胁
较弱威胁
根据攻击流行程度来判断事件威胁的强弱。 根据攻击流行程度来判断事件威胁的强弱。
13
事件智能分析呈现重点事件
当日重点事件 页数： 页数：1 条数： 条数：9
VS
一个月发生事件 页数： 页数：19966 条数： 条数：3993220
仅突出需要关注的重点事件，使需处理事件降低4个数量级！ 仅突出需要关注的重点事件，使需处理事件降低4个数量级！
14
• 从入侵到威胁 • 从量到质：突出重点事件 • 从难到易：事件辅助处理 • 从易到无：智能执行动作 • 从一到多：多维智能分析 • 体系结构
事件频发，该优先处理哪些？ 事件频发，该优先处理哪些？ 哪些地址需要重点关注？ 哪些地址需要重点关注？
29
多维关联分析-处理结果如何
事件环比分析 ：本期工作成效
事件处理分析
：本期工作数量
事件发展分析
：本期事件趋势
攻击者分析
：是外界攻击者加强 导致事件变多还是工 作忽视？
30
多维关联分析 一次典型决策判断过程
1
• 从入侵到威胁 • 从量到质：突出重点事件 • 从难到易：事件辅助处理 • 从易到无：智能执行动作 • 从一到多：多维智能分析 • 体系结构
网络安全面临挑战
• 网络用户迅速增长
– 互联网用户每年增长率在20%左右，
大量的用户暴露在威胁下。
• 系统漏洞层出不穷
– 广泛应用的软件系统出现几千种漏
• 事件处理向导 如何科学地处理 事件处理向导-如何科学地处理
分 确 处 记 1 2 3 4 析 认 理 录
对威胁的全面解释供运维人员分析 根据IDS提供的方法，确认威胁是否真实存在 提供的方法， 根据 提供的方法 参照操作步骤，对威胁进行处理 参照操作步骤， 处理过程和措施进行记录，同样事件批次处理 处理过程和措施进行记录，
智能分析结合事件特性、发 生频率、攻击手法等信息评 估事件是否为重点威胁 针对不同类型事件，采用特 征匹配、专有算子、异常算 法，实现精确检测。 溢出攻击 P2P 端口访问
重点威胁事件 智能 分析 模块 待观察事件
抗躲避 扩充 能力 变形 识别
精确度
7
新攻击
柔性检测为基础，智能分析为核心， 实现威胁可视化
辅助处理模块提供与业务相关的信息，将处理步骤结构化！ 辅助处理模块提供与业务相关的信息，将处理步骤结构化！
16
辅助处理辅助处理-提供事件全方位信息
事件处理状态
事件发生定位
事件影响范围 事件后果分析
事件长/短期状 态监测
辅助分析让使用者更容易判断事件的性质！ 辅助分析让使用者更容易判断事件的性质！
17
分析事件 排除误报
事件处理
修复加固系统 调整安全策略
统计汇报
量化数据 辅助宏观决策
工作量约占30% 工作量约占30%
须关注事件量减 低到百条以内
工作量约占30% 工作量约占30%
确认事件量在 几十条
工作量约占20% 工作量约占20%
记录事件处理过 程
工作量约占20% 工作量约占20%
形成报告
管理员的绝大部分工作量都在分析识别非重点关注事件。 管理员的绝大部分工作量都在分析识别非重点关注事件。
采用免费工具，不具备专业入侵知识，学习工具有效性，无攻击 目标，一般不会造成破坏。 采用专业工具，具备一定的专业入侵知识，攻击目的以学习入侵 知识为主，有一定的破坏力。 采用个性化工具或者手工攻击，深入了解入侵知识，并具备工具 开发能力，有针对性攻击，破坏力比较强。 自创攻击手法以及攻击工具，具备发现新型攻击途径以及独创入 侵工具能力，通常是有利益驱使下的有针对性攻击，破坏力很强 大量攻击行为并发产生，主要是蠕虫、僵尸网络、木马等能自动 发起攻击并能自动传播的攻击，破坏力很强，影响范围广。
发现蠕虫
蠕虫影响 某子网
结论：子网边界防护不
一段时间后， 其他子网也爆发 该蠕虫
清晰，需重新调整策略
发现其他子网 蠕虫源头是起始 子网
31
管理员工作量分析
确认需关注事件
排除垃圾事件 找出重点事件
事件分析
分析事件 排除误报
事件处理
修复加固系统 调整安全策略
统计汇报
量化数据 辅助宏观决策
管理员工作量分析
工作量约占60% 工作量约占60%
管理员可以把工 作量集中在事件 处理上。 处理上。
工作量约占10% 工作量约占10%
天阗7 天阗7的智能分析 大幅降低非关注 事件数量
工作量约占20% 工作量约占20%
天阗7 天阗7的辅助处理 为管理员提供足 够的信息识别误 报
工作量约占10% 工作量约占10%
多维分析提供可 决策的报告
洞，自己开发的系统漏洞更是防不胜 防。
• 攻击工具自动生成
– 只需要点击鼠标，就能自动生成独
一无二攻击工具。
管理员面临巨大的压力来处理大量、复杂的安全事件！ 管理员面临巨大的压力来处理大量、复杂的安全事件！
3
网络事件数量巨大
相同情况下，PC越多，事件数 量越多。
事件数
同一个网络中，多一种应用 会导致事件多一倍。
哪些设备被影响了？ 哪些设备被影响了？ 可获得的信息：受影响的业务系统是哪些，哪些区域有问题的比例大？
26
多维关联分析多维关联分析-出了什么问题
具体都是什么情况？ 具体都是什么情况？
哪些才是问题？ 哪些才是问题？
• 需关注的事件是那些增幅大、级别高的事件
蠕虫或突发事件，会给网络带来实质性损害的事件 27
抑制显示， 抑制显示，降低 无效事件
B=待分析事件 待分析事件
待观察事件库
C=威胁事件 威胁事件
重点威胁事件库
沉淀使用者处理经验，无须重复劳动！ 沉淀使用者处理经验，无须重复劳动！
20
智能执行智能执行-自动处理同类事件
偶尔发生的非攻击事 件
短时间大量发生的事 件
提高事件级别 自动处理同类事 件
不存在安全威胁
15
辅助处理让事件更易处理
• 事件解释 哪里出了问题，出了什么问题，紧急程度 事件解释-哪里出了问题，出了什么问题， 哪里出了问题
威胁 来源、等级、 来源、等级、流行程度 主体 时间 状态 紧急程度、 短期监测 紧急程度、长/短期监测 环境 网络设备、应用系统、 网络设备、应用系统、终端 客体 关键/非关键资产 关键 非关键资产
事件数
PC数 PC数
应用
X
事件数
网络规模
网络规模越大，PC数和应用都会增加，导致事件成指数增长。 一个500台PC的网络每周大约产生500万条事件！
当事件数量激增时， 当事件数量激增时，网络管理员已经无法有足够的时间和资源来处理 ！
4
管理员工作量分析
确认需关注事件
排除垃圾事件 找出重点事件
事件分析
• 技术人员：事 是 • 技术管理人员：业务是 • 行政管理人员： 网
，
以用户为中心的数据分析报告！ 以用户为中心的数据分析报告！
25
多维关联分析多维关联分析-哪里出问题了
哪些地址出事件了？ 哪些地址出事件了？ 地址出事件了
哪些地址在尝试攻击？ 哪些地址在尝试攻击？
哪些系统被影响了？ 哪些系统被影响了？
确定存在安全威胁 调整显示方式 自动处理同类事 件
抑制显示 处理事件
根据事件动态自动处理事件！ 根据事件动态自动处理事件！
21
• 从入侵到威胁 • 从量到质：突出重点事件 • 从难到易：事件辅助处理 • 从易到无：智能执行动作 • 从一到多：多维智能分析 • 体系结构
多维关联分析提供可决策的报告
多维关联分析-有什么影响
事件的具体影响？ 事件的具体影响？ 事件的宏观影响？ 事件的宏观影响？
• 事件的影响取决于目标和具体事件
业务系统面临高风险事件，且近期呈现事件频发趋势， 说明需要对业务系统的防护做调整
28
多维关联分析-如何处理
该重点处理哪些？ 该重点处理哪些？ 该如何处理？ 该如何处理？
辅助处理辅助处理-固化处理流程
使用工具 详细口令
A.确认存在安全威胁 确认存在安全威胁 B.根据确认结果对事件进 根据确认结果对事件进 行分类
具体步骤 对事件处理方法的记录， 对事件处理方法的记录， 批处理同类事件
4 记录 3 处理 2 1 分析 确认
事件处理流程化并可积累处理经验！ 事件处理流程化并可积累处理经验！
智能分析呈现重点事件
海量事件 智能分析引擎 智能分 析算法
威胁能力 发生频率 流行程度 用户关注度 资产属性
重点事件
001011010100100010001
攻击者分析
攻击过程分析
被攻击者分析
从多个维度对事件进行分析，突出重点事件。 从多个维度对事件进行分析，突出重点事件。
10
智能分析智能分析-时间维度分析事件
多维关联分析提供可决策的报告
哪里出事了？
事 件 处 理 流 程
出了什么事？ 有什么影响？ 处理？ 处理 ？
• 技术人员：哪个地址出事了？ • 技术管理人员：是不是在关键业务处出事了？ • 行政管理人员：是全网出事了还是某个区域出事了？ • 技术人员：XX病毒、XX木马发生了 • 技术管理人员：业务系统面临的是攻击行为还是可疑行为？ • 行政管理人员：各区域都面临哪些类威胁？ • 技术人员：窃取口令，堵塞网络 • 技术管理人员： 不 影响业务的 ？ • 行政管理人员： 个网络 影响么？还是区域 影响？ • 技术人员： ？ • 技术管理人员：处理 • 行政管理人员：不关 ？
• 频发事件
– 对于蠕虫类等海量链 接事件，通过历史趋 势来判断威胁程度
• 突发事件
– 对于新出现的威胁事 件，往往意味着威胁 形式发生了变化
根据发生频率判断是否出现新的威胁，或者已知威胁在变化。 根据发生频率判断是否出现新的威胁，或者已知威胁在变化。
11
智能分析智能分析-威胁能力维度分析事件
初级黑客 爱好者 有经验的黑 客爱好者 高级黑客 爱好者 职业黑客 攻击机器人
从三维空间到多维空间 每增加一个维度，对世界 的认知就进一步扩展 传统 IDS
IDS报告=（事件分类，时间）仅两个维度
事件分类 • 威胁事件、流量事件
时间
• 指定时间段
天阗 TDS
IDS报告=（事件分类，时间，使用者、威胁程度，网络空 间，业务系统）
使用者 • 技术人员、技术管理者，行政管理者
网络空间 • 区域，整网
安全 威胁 程度
业务系 统
• 威胁，初级黑客，具备一定水平的黑 客，高水平黑客
• 浏览器、Web服务器、邮件服务器
突破事件分类统计局限，从多个维度进行分析！ 突破事件分类统计局限，从多个维度进行分析！
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多维关联分析提供可决策的报告
天阗TDS分析模型
技术人员：
事件列举、排序、统计、对比 处理结果的统计和对比 内部外部地址信息
天阗7将极大降低用户工作量，使工作轻松完成！ 天阗7将极大降低用户工作量，使工作轻松完成！
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• 从入侵到威胁 • 从量到质：突出重点事件 • 从难到易：事件辅助处理 • 从易到无：智能执行动作 • 从一到多：多维智能分析 • 体系结构
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• 从入侵到威胁 • 从量到质：突出重点事件 • 从难到易：事件辅助处理 • 从易到无：智能执行动作 • 从一到多：多维智能分析 • 体系结构
智能执行降低用户工作量
A事件 B事件 C事件
系统分析
事件流行程度 影响范围 监控态势 。。。 处理方法历史记录 自动批处理同类事件
分析wenku.baidu.com论
A=误报事件 误报事件
技术管理人员：
区域关联事件显示，相关威胁统计信息 关键事件排序和 处理结果查看和度量
行政管理人员：
结合网络状况（节点、业务、资产）的整 （区域、关键资产）威胁状况，历史同期情 况对比。 事件影响的整体统计以及处理结果统计
最合适的分析模型为每类用户提供关心的数据！ 最合适的分析模型为每类用户提供关心的数据！
5
安全必须与环境结合
环境
哪些事件值得关注？ 哪些事件值得关注？ 这些事件如何确认？ 这些事件如何确认？ 措施有效吗？ 措施有效吗？
事件
只有在实际网络环境结合分析安全事件才有意义。 只有在实际网络环境结合分析安全事件才有意义。
6
智能分析让威胁可视化
威胁可视化使得管理员提供 宏观信息，并能迅速直观发 现重点关注事件，还能能提 供辅助分析处理手段。
威胁检测与智能分析突出用户价值
多维关联分析
智能分析 辅助处理
自动执行
威胁检测与智能分析减少用户工作量，突出重点事件。 威胁检测与智能分析减少用户工作量，突出重点事件。
8
• 从入侵到威胁 • 从量到质：突出重点事件 • 从难到易：事件辅助处理 • 从易到无：智能执行动作 • 从一到多：多维智能分析 • 体系结构
根据攻击手法判断攻击者水平，进一步判断事件性质。 根据攻击手法判断攻击者水平，进一步判断事件性质。
12
智能分析智能分析-攻击流行维度分析事件
流行事件 非流行事件 非流行事件
知识传播程度
操作系统分布比例
工具传播程度
漏洞发现时间
攻击复杂度
工具自动化程度
流行事件 较强威胁
较弱威胁
根据攻击流行程度来判断事件威胁的强弱。 根据攻击流行程度来判断事件威胁的强弱。
13
事件智能分析呈现重点事件
当日重点事件 页数： 页数：1 条数： 条数：9
VS
一个月发生事件 页数： 页数：19966 条数： 条数：3993220
仅突出需要关注的重点事件，使需处理事件降低4个数量级！ 仅突出需要关注的重点事件，使需处理事件降低4个数量级！
14
• 从入侵到威胁 • 从量到质：突出重点事件 • 从难到易：事件辅助处理 • 从易到无：智能执行动作 • 从一到多：多维智能分析 • 体系结构
事件频发，该优先处理哪些？ 事件频发，该优先处理哪些？ 哪些地址需要重点关注？ 哪些地址需要重点关注？
29
多维关联分析-处理结果如何
事件环比分析 ：本期工作成效
事件处理分析
：本期工作数量
事件发展分析
：本期事件趋势
攻击者分析
：是外界攻击者加强 导致事件变多还是工 作忽视？
30
多维关联分析 一次典型决策判断过程
1
• 从入侵到威胁 • 从量到质：突出重点事件 • 从难到易：事件辅助处理 • 从易到无：智能执行动作 • 从一到多：多维智能分析 • 体系结构
网络安全面临挑战
• 网络用户迅速增长
– 互联网用户每年增长率在20%左右，
大量的用户暴露在威胁下。
• 系统漏洞层出不穷
– 广泛应用的软件系统出现几千种漏
• 事件处理向导 如何科学地处理 事件处理向导-如何科学地处理
分 确 处 记 1 2 3 4 析 认 理 录
对威胁的全面解释供运维人员分析 根据IDS提供的方法，确认威胁是否真实存在 提供的方法， 根据 提供的方法 参照操作步骤，对威胁进行处理 参照操作步骤， 处理过程和措施进行记录，同样事件批次处理 处理过程和措施进行记录，
智能分析结合事件特性、发 生频率、攻击手法等信息评 估事件是否为重点威胁 针对不同类型事件，采用特 征匹配、专有算子、异常算 法，实现精确检测。 溢出攻击 P2P 端口访问
重点威胁事件 智能 分析 模块 待观察事件
抗躲避 扩充 能力 变形 识别
精确度
7
新攻击
柔性检测为基础，智能分析为核心， 实现威胁可视化
辅助处理模块提供与业务相关的信息，将处理步骤结构化！ 辅助处理模块提供与业务相关的信息，将处理步骤结构化！
16
辅助处理辅助处理-提供事件全方位信息
事件处理状态
事件发生定位
事件影响范围 事件后果分析
事件长/短期状 态监测
辅助分析让使用者更容易判断事件的性质！ 辅助分析让使用者更容易判断事件的性质！
17
分析事件 排除误报
事件处理
修复加固系统 调整安全策略
统计汇报
量化数据 辅助宏观决策
工作量约占30% 工作量约占30%
须关注事件量减 低到百条以内
工作量约占30% 工作量约占30%
确认事件量在 几十条
工作量约占20% 工作量约占20%
记录事件处理过 程
工作量约占20% 工作量约占20%
形成报告
管理员的绝大部分工作量都在分析识别非重点关注事件。 管理员的绝大部分工作量都在分析识别非重点关注事件。
采用免费工具，不具备专业入侵知识，学习工具有效性，无攻击 目标，一般不会造成破坏。 采用专业工具，具备一定的专业入侵知识，攻击目的以学习入侵 知识为主，有一定的破坏力。 采用个性化工具或者手工攻击，深入了解入侵知识，并具备工具 开发能力，有针对性攻击，破坏力比较强。 自创攻击手法以及攻击工具，具备发现新型攻击途径以及独创入 侵工具能力，通常是有利益驱使下的有针对性攻击，破坏力很强 大量攻击行为并发产生，主要是蠕虫、僵尸网络、木马等能自动 发起攻击并能自动传播的攻击，破坏力很强，影响范围广。
发现蠕虫
蠕虫影响 某子网
结论：子网边界防护不
一段时间后， 其他子网也爆发 该蠕虫
清晰，需重新调整策略
发现其他子网 蠕虫源头是起始 子网
31
管理员工作量分析
确认需关注事件
排除垃圾事件 找出重点事件
事件分析
分析事件 排除误报
事件处理
修复加固系统 调整安全策略
统计汇报
量化数据 辅助宏观决策
管理员工作量分析
工作量约占60% 工作量约占60%
管理员可以把工 作量集中在事件 处理上。 处理上。
工作量约占10% 工作量约占10%
天阗7 天阗7的智能分析 大幅降低非关注 事件数量
工作量约占20% 工作量约占20%
天阗7 天阗7的辅助处理 为管理员提供足 够的信息识别误 报
工作量约占10% 工作量约占10%
多维分析提供可 决策的报告
洞，自己开发的系统漏洞更是防不胜 防。
• 攻击工具自动生成
– 只需要点击鼠标，就能自动生成独
一无二攻击工具。
管理员面临巨大的压力来处理大量、复杂的安全事件！ 管理员面临巨大的压力来处理大量、复杂的安全事件！
3
网络事件数量巨大
相同情况下，PC越多，事件数 量越多。
事件数
同一个网络中，多一种应用 会导致事件多一倍。
哪些设备被影响了？ 哪些设备被影响了？ 可获得的信息：受影响的业务系统是哪些，哪些区域有问题的比例大？
26
多维关联分析多维关联分析-出了什么问题
具体都是什么情况？ 具体都是什么情况？
哪些才是问题？ 哪些才是问题？
• 需关注的事件是那些增幅大、级别高的事件
蠕虫或突发事件，会给网络带来实质性损害的事件 27
抑制显示， 抑制显示，降低 无效事件
B=待分析事件 待分析事件
待观察事件库
C=威胁事件 威胁事件
重点威胁事件库
沉淀使用者处理经验，无须重复劳动！ 沉淀使用者处理经验，无须重复劳动！
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智能执行智能执行-自动处理同类事件
偶尔发生的非攻击事 件
短时间大量发生的事 件
提高事件级别 自动处理同类事 件
不存在安全威胁
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辅助处理让事件更易处理
• 事件解释 哪里出了问题，出了什么问题，紧急程度 事件解释-哪里出了问题，出了什么问题， 哪里出了问题
威胁 来源、等级、 来源、等级、流行程度 主体 时间 状态 紧急程度、 短期监测 紧急程度、长/短期监测 环境 网络设备、应用系统、 网络设备、应用系统、终端 客体 关键/非关键资产 关键 非关键资产
事件数
PC数 PC数
应用
X
事件数
网络规模
网络规模越大，PC数和应用都会增加，导致事件成指数增长。 一个500台PC的网络每周大约产生500万条事件！
当事件数量激增时， 当事件数量激增时，网络管理员已经无法有足够的时间和资源来处理 ！
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管理员工作量分析
确认需关注事件
排除垃圾事件 找出重点事件
事件分析
• 技术人员：事 是 • 技术管理人员：业务是 • 行政管理人员： 网
，
以用户为中心的数据分析报告！ 以用户为中心的数据分析报告！
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多维关联分析多维关联分析-哪里出问题了
哪些地址出事件了？ 哪些地址出事件了？ 地址出事件了
哪些地址在尝试攻击？ 哪些地址在尝试攻击？
哪些系统被影响了？ 哪些系统被影响了？
确定存在安全威胁 调整显示方式 自动处理同类事 件
抑制显示 处理事件
根据事件动态自动处理事件！ 根据事件动态自动处理事件！
21
• 从入侵到威胁 • 从量到质：突出重点事件 • 从难到易：事件辅助处理 • 从易到无：智能执行动作 • 从一到多：多维智能分析 • 体系结构
多维关联分析提供可决策的报告
多维关联分析-有什么影响
事件的具体影响？ 事件的具体影响？ 事件的宏观影响？ 事件的宏观影响？
• 事件的影响取决于目标和具体事件
业务系统面临高风险事件，且近期呈现事件频发趋势， 说明需要对业务系统的防护做调整
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多维关联分析-如何处理
该重点处理哪些？ 该重点处理哪些？ 该如何处理？ 该如何处理？
辅助处理辅助处理-固化处理流程
使用工具 详细口令
A.确认存在安全威胁 确认存在安全威胁 B.根据确认结果对事件进 根据确认结果对事件进 行分类
具体步骤 对事件处理方法的记录， 对事件处理方法的记录， 批处理同类事件
4 记录 3 处理 2 1 分析 确认
事件处理流程化并可积累处理经验！ 事件处理流程化并可积累处理经验！
智能分析呈现重点事件
海量事件 智能分析引擎 智能分 析算法
威胁能力 发生频率 流行程度 用户关注度 资产属性
重点事件
001011010100100010001
攻击者分析
攻击过程分析
被攻击者分析
从多个维度对事件进行分析，突出重点事件。 从多个维度对事件进行分析，突出重点事件。
10
智能分析智能分析-时间维度分析事件