網路安全態勢分析系統

⑴ 什麼是網路安全可視化

網路態勢可視化技術作為一項新技術，是網路安全態勢感知與可視化技術的結合，將網路中蘊涵的態勢狀況通過可視化圖形方式展示給用戶，並藉助於人在圖形圖像方面強大的處理能力，實現對網路異常行為的分析和檢測。這種方式充分結合了計算機和人腦在圖像處理方面的處理能力的優勢，提高了對數據的綜合分析能力，能夠有效的降低誤報率和漏報率，提高系統檢測效率，減少反應時間。並且這種可視化方法對於有些顯示有明顯特徵的異常行為，還具有一定的預測能力。安全態勢可視化系統的目的是生成網路安全綜合態勢圖，以多視圖、多角度、多尺度的方式與用戶進行交互。

⑵ 基於隱馬爾可夫模型的網路安全態勢預測方法

論文：文志誠,陳志剛.基於隱馬爾可夫模型的網路安全態勢預測方法[J].中南大學學報(自然科學版),2015,46(10):3689-3695.
摘要
為了給網路管理員制定決策和防禦措施提供可靠的依據，通過考察網路安全態勢變化特點，提出構建隱馬 爾可夫預測模型。利用時間序列分析方法刻畫不同時刻安全態勢的前後依賴關系，當安全態勢處於亞狀態或偏離 正常狀態時，採用安全態勢預測機制，分析其變化規律，預測系統的安全態勢變化趨勢。最後利用模擬數據，對 所提出的網路安全態勢預測演算法進行驗證。訪真結果驗證了該方法的正確性。

隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是統計模型，其難點是從可觀察的參數中確定該過程的隱含參數。隱馬爾可夫模型是關於時序的概率模型，描述由一個隱藏的馬爾科夫鏈隨機生成不可觀測的狀態隨機序列，再由各個狀態生成一個觀測而產生觀測隨機序列的過程。如果要利用隱馬爾可夫模型，模型的狀態集合和觀測集合應該事先給出。

舉個例子：有個孩子叫小明，小明每天早起上學晚上放學。假設小明在學校里的狀態有三種，分別是丟錢了，撿錢了，和沒丟沒撿錢，我們記作{q0,q1,q2}。

那麼對於如何確定他的丟錢狀態？如果小明丟錢了，那他今天應該心情不好，如果撿錢了，他回來肯定心情好，如果沒丟沒撿，那他肯定心情平淡。我們將他的心情狀態記作{v0,v1v2}。我們這里觀測了小明一周的心情狀態，心情狀態序列是{v0,v0,v1,v1,v2,v0,v1}。那麼小明這一周的丟撿錢狀態是什麼呢？這里引入隱馬爾科夫模型。

隱馬爾科夫模型的形式定義如下：

一個HMM模型可以由狀態轉移矩陣A、觀測概率矩陣B、以及初始狀態概率π確定，因此一個HMM模型可以表示為λ(A,B,π)。

利用隱馬爾可夫模型時，通常涉及三個問題，分別是：

後面的計算啥的和馬爾科夫差不多我就不寫了。。。。。。

2.1網路安全態勢

在網路態勢方面，國內外相關研究多見於軍事戰 場的態勢獲取，網路安全領域的態勢獲取研究尚處於 起步階段，還未有普遍認可的解決方法。張海霞等[9] 提出了一種計算綜合威脅值的網路安全分級量化方 法。該方法生成的態勢值滿足越危險的網路實體，威 脅值越高。本文定義網路安全態勢由網路基礎運行性 (runnability)、網路脆弱性(vulnerability)和網路威脅性 (threat)三維組成，從 3 個不同的維度(或稱作分量)以 直觀的形式向用戶展示整個網路當前安全態勢 SA=( runnability, vulnerability, threat)。每個維度可通過 網路安全態勢感知，從網路上各運行組件經信息融合 而得到量化分級。為了方便計算實驗與降低復雜度， 本文中，安全態勢每個維度取「高、中、差」或「1，2， 3」共 3 個等級取值。本文主要進行網路安全態勢預測

2.2構建預測模型
隱馬爾可夫模型易解決一類對於給定的觀測符號序列，預測新的觀測符號序列出現概率的基本問題。 隱馬爾可夫模型是一個關於可觀測變數O與隱藏變數 S 之間關系的隨機過程，與安全態勢系統的內部狀態 (隱狀態)及外部狀態(可觀測狀態)相比，具有很大的相 似性，因此，利用隱馬爾可夫模型能很好地分析網路 安全態勢問題。本文利用隱馬爾可夫的時間序列分析 方法刻畫不同時刻安全態勢的前後依賴關系。

已知 T 時刻網路安全態勢，預測 T+1，T+2，⋯， T+n 時刻可能的網路安全態勢。以網路安全態勢的網路基礎運行性(runnability)、網路脆弱性(vulnerability) 和網路威脅性(threat)三維組成隱馬爾可夫模型的外在表現特徵，即可觀測狀態或外部狀態，它們分別具有 「高、中、差」 或「1， 2，3」取值，則安全態勢共有 33=27 種外部組合狀態。模型的內部狀態(隱狀態)為安全態 勢 SA的「高、中高、中、中差、差」取值。注意：在本 文中外部特徵的 3 個維度，每個維度三等取值，而內部 狀態 SA為五等取值。模型示例如圖 1 所示。

網路安全態勢SA一般以某個概率aij在「高、中高、 中、中差、差」這 5 個狀態之間相互轉換，從一個狀態 向另一個狀態遷移，這些狀態稱為內部狀態或隱狀態， 外界無法監測到。然而，可以通過監測工具監測到安 全態勢外在的表現特徵，如網路基礎運行性 (runnability)、網路脆弱性(vulnerability)和網路威脅性 (threat)三維。監測到的這些參數值組合一個整體可以 認為是一個可觀測狀態(外部狀態，此觀測狀態由 L 個 分量構成，是 1 個向量)。圖 1 中，設狀態 1 為安全態 勢「高」狀態，狀態 5 為安全態勢「差」狀態。在實際應 用中，根據具體情況可自行設定，本文取安全態勢每 維外在表現特徵 L=3，則有 27 種安全態勢可觀測外部 狀態，而其內部狀態(隱狀態)N 共為 5 種。

定義 1： 設網路安全態勢 SA內部隱狀態可表示為S1，S2，⋯，S5，則網路安全態勢將在這 5 個隱狀態之 間以某個概率 aij自由轉移，其中 0≤aij≤1。
定義 2： 網路安全態勢 SA外在表現特徵可用 L 個 隨機變數 xi(1≤i≤L, 本處 L=3)表示，令 v=(x1， x2，⋯， xL)構成 1 個 L 維隨機變數 v；在時刻 I，1 次具體觀測 oi的觀測值表示為 vi，則經過 T 個時刻對 v 觀測得到 1 個安全態勢狀態觀測序列 O={o1，o2，⋯，oT}。

本文基本思路是：建立相應的隱馬爾可夫模型， 收集內、外部狀態總數訓練隱馬爾可夫模型；當網路安全態勢異常時，通過監測器收集網路外在表現特徵數據，利用已訓練好 HMM 的模型對網路安全態勢進行預測，為管理員提供決策服務。

基本步驟如下：首先，按引理 1 賦 給隱馬爾可夫模型 λ=(π，A，B)這 3 個參數的先驗值； 其次，按照一定規則隨機採集樣本訓練 HMM 模型直 至收斂，獲得 3 個參數的近似值；最後，由一組網路 安全態勢樣本觀測序列預測下一階段態勢。

本實驗採集一組 10 個觀測樣本數據為：

<高、高、 高>，<高、高、高>，<高、中、高>，
<高、中、中>， <中、中、中>，<中、中、中>，
<中、中、高>，<中、 高、高>，<高、高、高>和<高、高、高>。

輸入到隱馬爾可夫模型中，經解碼為安全態勢隱狀態： 「高、高、 中高、中高、中、中、中高、中高、高、高」。最後 1 個隱狀態 qT=「高」。由於 a11=0.682 6（上一次為高，下一次為高的狀態轉移概率），在所有的隱狀態 轉移概率中為最高，所以，在 T+1 時刻的安全態勢 SA 為 qT+1=「高」。網路安全態勢預測對比圖如圖 4 所示， 其中，縱軸表示安全態勢等級，「5」表示「高」，「0」表 示「低」；橫軸表示時間，在采樣序號 10 時，安全態勢 為高，經預測下一個時刻 11 時，安全態勢應該為高， 可信度達 68.26%。通過本實驗，依據訓練好的隱馬爾 可夫預測模式可方便地預測下一時刻的網路安全態勢 發展趨勢。從圖 4 可明顯看出本文的 HMM 方法可信 度比貝葉斯預測方法的高。

⑶ 信息與網路安全需要大數據安全分析

信息與網路安全需要大數據安全分析
毫無疑問，我們已經進入了大數據（Big Data）時代。人類的生產生活每天都在產生大量的數據，並且產生的速度越來越快。根據IDC和EMC的聯合調查，到2020年全球數據總量將達到40ZB。2013年，Gartner將大數據列為未來信息架構發展的10大趨勢之首。Gartner預測將在2011年到2016年間累計創造2320億美元的產值。
大數據早就存在，只是一直沒有足夠的基礎實施和技術來對這些數據進行有價值的挖據。隨著存儲成本的不斷下降、以及分析技術的不斷進步，尤其是雲計算的出現，不少公司已經發現了大數據的巨大價值：它們能揭示其他手段所看不到的新變化趨勢，包括需求、供給和顧客習慣等等。比如，銀行可以以此對自己的客戶有更深入的了解，提供更有個性的定製化服務；銀行和保險公司可以發現詐騙和騙保；零售企業更精確探知顧客需求變化，為不同的細分客戶群體提供更有針對性的選擇；制葯企業可以以此為依據開發新葯，詳細追蹤葯物療效，並監測潛在的副作用；安全公司則可以識別更具隱蔽性的攻擊、入侵和違規。
當前網路與信息安全領域，正在面臨著多種挑戰。一方面，企業和組織安全體系架構的日趨復雜，各種類型的安全數據越來越多，傳統的分析能力明顯力不從心；另一方面，新型威脅的興起，內控與合規的深入，傳統的分析方法存在諸多缺陷，越來越需要分析更多的安全信息、並且要更加快速的做出判定和響應。信息安全也面臨大數據帶來的挑戰。安全數據的大數據化
安全數據的大數據化主要體現在以下三個方面：
1） 數據量越來越大：網路已經從千兆邁向了萬兆，網路安全設備要分析的數據包數據量急劇上升。同時，隨著NGFW的出現，安全網關要進行應用層協議的分析，分析的數據量更是大增。與此同時，隨著安全防禦的縱深化，安全監測的內容不斷細化，除了傳統的攻擊監測，還出現了合規監測、應用監測、用戶行為監測、性能檢測、事務監測，等等，這些都意味著要監測和分析比以往更多的數據。此外，隨著APT等新型威脅的興起，全包捕獲技術逐步應用，海量數據處理問題也日益凸顯。
2） 速度越來越快：對於網路設備而言，包處理和轉發的速度需要更快；對於安管平台、事件分析平台而言，數據源的事件發送速率（EPS，Event per Second，事件數每秒）越來越快。
3） 種類越來越多：除了數據包、日誌、資產數據，安全要素信息還加入了漏洞信息、配置信息、身份與訪問信息、用戶行為信息、應用信息、業務信息、外部情報信息等。
安全數據的大數據化，自然引發人們思考如何將大數據技術應用於安全領域。
傳統的安全分析面臨挑戰
安全數據的數量、速度、種類的迅速膨脹，不僅帶來了海量異構數據的融合、存儲和管理的問題，甚至動搖了傳統的安全分析方法。
當前絕大多數安全分析工具和方法都是針對小數據量設計的，在面對大數據量時難以為繼。新的攻擊手段層出不窮，需要檢測的數據越來越多，現有的分析技術不堪重負。面對天量的安全要素信息，我們如何才能更加迅捷地感知網路安全態勢？
傳統的分析方法大都採用基於規則和特徵的分析引擎，必須要有規則庫和特徵庫才能工作，而規則和特徵只能對已知的攻擊和威脅進行描述，無法識別未知的攻擊，或者是尚未被描述成規則的攻擊和威脅。面對未知攻擊和復雜攻擊如APT等，需要更有效的分析方法和技術！如何做到知所未知？
面對天量安全數據，傳統的集中化安全分析平台（譬如SIEM，安全管理平台等）也遭遇到了諸多瓶頸，主要表現在以下幾方面：
——高速海量安全數據的採集和存儲變得困難
——異構數據的存儲和管理變得困難
——威脅數據源較小，導致系統判斷能力有限
——對歷史數據的檢測能力很弱
——安全事件的調查效率太低
——安全系統相互獨立，無有效手段協同工作
——分析的方法較少
——對於趨勢性的東西預測較難，對早期預警的能力比較差
——系統交互能力有限，數據展示效果有待提高
從上世紀80年代入侵檢測技術的誕生和確立以來，安全分析已經發展了很長的時間。當前，信息與網路安全分析存在兩個基本的發展趨勢：情境感知的安全分析與智能化的安全分析。
Gartner在2010年的一份報告中指出，「未來的信息安全將是情境感知的和自適應的」。所謂情境感知，就是利用更多的相關性要素信息的綜合研判來提升安全決策的能力，包括資產感知、位置感知、拓撲感知、應用感知、身份感知、內容感知，等等。情境感知極大地擴展了安全分析的縱深，納入了更多的安全要素信息，拉升了分析的空間和時間范圍，也必然對傳統的安全分析方法提出了挑戰。
同樣是在2010年，Gartner的另一份報告指出，要「為企業安全智能的興起做好准備」。在這份報告中，Gartner提出了安全智能的概念，強調必須將過去分散的安全信息進行集成與關聯，獨立的分析方法和工具進行整合形成交互，從而實現智能化的安全分析與決策。而信息的集成、技術的整合必然導致安全要素信息的迅猛增長，智能的分析必然要求將機器學習、數據挖據等技術應用於安全分析，並且要更快更好地的進行安全決策。
信息與網路安全需要大數據安全分析
安全數據的大數據化，以及傳統安全分析所面臨的挑戰和發展趨勢，都指向了同一個技術——大數據分析。正如Gartner在2011年明確指出，「信息安全正在變成一個大數據分析問題」。
於是，業界出現了將大數據分析技術應用於信息安全的技術——大數據安全分析（Big Data Security Analysis，簡稱BDSA），也有人稱做針對安全的大數據分析（Big Data Analysis for Security）。
藉助大數據安全分析技術，能夠更好地解決天量安全要素信息的採集、存儲的問題，藉助基於大數據分析技術的機器學習和數據挖據演算法，能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢，更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。

⑷ 態勢分析是如何保障網路安全的

態勢感知是一種基於環境的、動態、整體地洞悉安全風險的能力，是以安全大數據為基礎，從全局視角提升對安全威脅的發現識別、理解分析、響應處置能力的一種方式，最終是為了決策與行動，是安全能力的落地。

⑸ 奇安信公司怎麼樣

奇安信在大數據與安全情報技術、終端安全防護技術、安全攻防對策技術、安全運營與應急響應等領域取得了許多具有壓倒性優勢的戰略性技術成果。公司研發的網路安全態勢感知系統，具有最高水平，廣泛應用於公安、網路信息等行業監管和中央企業、部委運營監管，被有關部門選定為網路安全應急指揮技術系統。在2017年5月12日爆發的“永恆之藍”勒索軟體事件中，網路安全態勢感知系統也在公安、網路信息等領導部門指導國家應急響應中發揮了重要作用。

2018年，奇安信與科技園區發展促進中心達成戰略合作關系，奇安信在科技園區內建立了面向大數據和雲計算的安全產業技術園區，該園區將匯集一系列安全服務、安全研發平台和大數據安全保障服務，並以此為基礎。

⑹ 人工智慧在網路安全領域的應用有哪些

近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術。一般來說，AI主要應用於網路安全入侵檢測、惡意軟體檢測、態勢分析等領域。

1、人工智慧在網路安全領域的應用——在網路入侵檢測中。

入侵檢測技術利用各種手段收集、過濾、處理網路異常流量等數據，並為用戶自動生成安全報告，如DDoS檢測、僵屍網路檢測等。目前，神經網路、分布式代理系統和專家系統都是重要的人工智慧入侵檢測技術。2016年4月，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)與人工智慧初創企業PatternEx聯合開發了基於人工智慧的網路安全平台AI2。通過分析挖掘360億條安全相關數據，AI2能夠准確預測、檢測和防範85%的網路攻擊。其他專注於該領域的初創企業包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。

2、人工智慧在網路安全領域的應用——預測惡意軟體防禦。

預測惡意軟體防禦使用機器學習和統計模型來發現惡意軟體家族的特徵，預測進化方向，並提前防禦。目前，隨著惡意病毒的增多和勒索軟體的突然出現，企業對惡意軟體的保護需求日益迫切，市場上出現了大量應用人工智慧技術的產品和系統。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，這是一款由人工智慧驅動的“Cognition”殺毒系統，可以准確地檢測和刪除惡意文件，保護網路免受未知的網路安全威脅。在2017年2月舉行的RSA2017大會上，國內外專家就人工智慧在下一代防病毒領域的應用進行了熱烈討論。預測惡意軟體防禦的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。

3、人工智慧在網路安全領域的應用——在動態感知網路安全方面。

網路安全態勢感知技術利用數據融合、數據挖掘、智能分析和可視化技術，直觀地顯示和預測網路安全態勢，為網路安全預警和防護提供保障，在不斷自我學習的過程中提高系統的防禦水平。美國公司Invincea開發了基於人工智慧的旗艦產品X，以檢測未知的威脅，而英國公司Darktrace開發了一種企業安全免疫系統。國內偉達安防展示了自主研發的“智能動態防禦”技術，以及“人工智慧”與“動態防禦”六大“魔法”系列產品的整合。其他參與此類研究的初創企業包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。

此外，人工智慧應用場景被廣泛應用於網路安全運行管理、網路系統安全風險自評估、物聯網安全問題等方面。一些公司正在使用人工智慧技術來應對物聯網安全挑戰，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。

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⑺ 網路可視化什麼意思

網路安全可視化是指在網路安全領域中的呈現技術，將網路安全加固、檢測、防禦、響應等過程中的數據和結果轉換成圖形界面，通過C/S或B/S方式呈現在屏幕或其它介質上，並通過人機交互的方式進行搜索、加工、匯總等操作的理論、方法和技術。
網路安全可視化是數據可視化研究中較為廣泛的一個方向，利用人類視覺對模型和結構的獲取能力，將抽象的網路和系統數據以圖形圖像的方式展現出來，協助分析網路狀況，識別網路異常或入侵行為，預測網路安全事件的發展趨勢。
網路態勢可視化技術作為一項新技術，是網路安全態勢感知與可視化技術的結合，將網路中蘊涵的態勢狀況通過可視化圖形方式展示給用戶，並藉助於人在圖形圖像方面強大的處理能力，實現對網路異常行為的分析和檢測。

⑻ 移動雲態勢感知是什麼有啥優勢

態勢感知是一種利用大數據架構，通過採集系統的網路安全數據信息，對所有安全數據進行統一處理分析，發現和告警網路攻擊行為、安全威脅事件、日誌、流量等網路安全問題的軟體，它的優勢在於可以主動監測各項態勢，防護很精準，可以直觀智能分析態勢，對維護系統安全有很大的幫助。

⑼ 360重磅發布十大網路安全「利器」，重塑數字化時代大安全格局

隨著全球數字化的推進，網路空間日益成為一個全域連接的復雜巨系統，安全需要以新的戰法和框架解決這個巨系統的問題。 近日，在第九屆互聯網安全大會（ISC 2021）上，三六零（股票代碼：601360.SH，下稱「360」）創始人、董事長周鴻禕正式提出以360安全大腦為核心，協同安全基礎設施體系、安全專家運營應急體系、安全基礎服務賦能體系「四位一體」的新一代安全能力框架。

基於此框架，360在ISC 2021上重磅發布十大網路安全「利器」，全面考慮安全防禦、檢測、響應等威脅應對環節的需求，充分發揮安全戰略資源、人的作用，保障框架防禦的動態演進和運行。

360下一代威脅情報訂閱服務

360下一代威脅情報訂閱服務是集成360雲端安全大腦所有安全能力的XaaS服務。 雲端訂閱安全服務，依託於360安全大腦16年來億萬級資產、漏洞、樣本、網址、域名等安全大數據的積累，以及對於安全大數據分析形成的安全知識庫，精細利用數據直 接從雲端賦能，能夠縮短安全的價值鏈，提高實時響應水平，降低設備、運營、人力成本，提高網路安全防護的專業性、靈活性和有效性。 本次ISC 2021中，360發布的360下一代威脅情報訂閱服務包含了產品訂閱服務和雲端訂閱服務兩大類的十餘個訂閱應用和多個專業情報分析工具， 可以助力城市、行業、企業通過管理外部攻擊面，掌握攻擊者的意圖、能力和技戰術等，從而高效制定出應對策略；並可以專業的分析人員可以精準完成事件定性、攻擊溯源、APT狩獵等高級分析工作，全方位護航相關業務的可持續發展。

360安全大腦情報中心

360安全大腦情報中心，是數據運營基礎設施的「利器」。負責安全大數據採集、分析的數據運營基礎設施下的新品。 360安全大腦情報中心依託於360安全大腦的億萬級安全大數據， 以數據運營和情報生產為核心，通過平台+社區的形式讓更多的安全專業人員對威脅進行有效的分析溯源，為他們提供前所未有的情報和平台支撐服務。用戶能夠在平台上進行情報的檢索、生產、 消費、討論和反饋，並實現情報的再次生產。360各個研究方向的安全團隊將根據熱點安全事件實時將研究成果在情報社區進行共享，真正實現情報的互聯互通。

360態勢感知一體機2.0

360態勢感知一體機2.0，是專家運營基礎設施的「利器」。 在安全基礎設施體系中，專家運營基礎設施承擔日常安全運營和應急響應的工作，負責提高態勢感知與自動處置能力。360態勢感知一體機2.0通過整合流量側神經元，以輕松部署、方便運營、快速有效的能力優勢廣泛服務於中小型客戶，充分滿足客戶對可視化、自動化、智能化態勢感知、威脅分析、集中安全運營及合規需求，並通過遠程專家運營和安全託管服務，幫助客戶解決可持續運營的痛點問題。

360 新一代 網路攻防靶場平台

360新一代網路攻防靶場平台是攻擊面防禦基礎設施下的「利器」 ，面對數字化浪潮下不斷加劇的安全風險，攻擊面防禦基礎設施可有效負責發現和阻斷外部攻擊。360新一代網路攻防靶場平台利用虛擬化技術模擬真實業務網路，可為政企機構提供高度模擬、相互隔離、高效部署的虛實結合場景，為訓練、對抗、試驗、演習等需求提供流程管理、能效評估、數據分析、推演復盤等能力，可以全方位滿足應對不斷演化的網路攻擊威脅、檢驗攻防能力、迭代防禦體系等多樣化需求。

360天相-資產威脅與漏洞管理系統

360天相-資產威脅與漏洞管理系統是攻擊面防禦基礎設施下的「利器」， 其從數字資產安全日常管理場景出發，專注幫助用戶發現資產，建立和增強資產的管理能力，同時結合全網漏洞情報，進一步彌補傳統漏洞掃描信息不及時性，以及爆發新漏洞如何在海量資產中快速定位有漏洞的資產，並進行資產漏洞修復，跟蹤管理。

360終端資產管理系統

360終端資產管理系統是數據運營基礎設施下的「利器」， 其依託於360安全大腦情報中億萬級設備庫信息，從XDR攻防對抗視角出發，以終端自動發現為基礎，設備類型自動識別為核心實現內網終端資產的全發現，從而不斷提高內網終端安全防護水平，提高攻擊門檻，降低被攻擊風險。

360零信任解決方案

360零信任解決方案是資源面管控基礎設施下的「利器」， 資源面管控基礎設施包括身份、密碼證書、零信任和SASE基礎設施，以身份化管理的方法，實現網路、系統、應用、數據的細粒度動態管控。此次ISC 2021中正式發布360「零信任解決方案」，是基於360積累的安全大數據，結合安全專家運營團隊，可提供強大的數據和運營支撐能力。同時，通過整合攻擊側防護和訪問側防護，強調生態聯合，構建了安全大數據支持下的零信任生態體系。

面向實戰的攻防服務體系

持續的實戰檢驗是「知己知彼」的有效途徑。攻防對抗中的對 手、環境、自己都在不斷變化，針對性發現問題和解決問題，才是 安全防護保持敏捷的關鍵，只有充分的利用好實戰檢驗手段，才能 快速的彌補安全對抗中認知、經驗、能力的不足。 面向實戰的攻防服務體系是專家運營服務的最佳實踐， 在360高級攻防實驗室攻防對抗、漏洞研究、武器能力、情報分析、攻擊溯源等核心研究方向和實戰經驗的賦能下，面向實戰的攻防服務體系推出AD域評估、漏洞利用、攻擊連分析、紅藍對抗等一系列攻防服務，打造出面向真實網路戰場的安全能力，並實現安全能力的不斷進化和成長，進一步保障各類業務安全。

車聯網安全解決方案

在360新一代安全能力框架的支撐下，360能夠整合各種生態產品，支撐各行各業的數字化場景，形成一張動態的、多視角、全領域覆蓋的數字安全網。ISC 2021中，360正式發布了面向車聯網的安全解決方案。車聯網安全檢測平台和車聯網安全監測平台是基於對車聯網環境的重要組件的數據採集、分析等技術，結合360安全大腦提供的分析預警和威脅情報，為車企、車路協同示範區車聯網系統建立安全威脅感知分析體系，實現智能網聯 汽車 安全事件的可感、可視、可追蹤，為 汽車 行業、車路協同的安全運營賦能。

信創安全解決方案

當前，信創安全面臨嚴峻的能力建設和整體集成方面的挑戰。此次發布的信創安全解決方案， 從web應用和瀏覽器視角切入信創業務應用遷移帶來的兼容性問題以及相關威脅和相應解決方案，推出了360扁鵲及支持零信任SDP安全接入體系的360企業安全瀏覽器。據悉，360扁鵲能針對基於Wintel平台上IE瀏覽器構建的業務系統的兼容性問題進行自動化排查及修復；同時，360企業安全瀏覽器可以實現跨平台終端的統一接入管理，並可以作為零信任SDP安全防護體系的終端載體實現基於國密加密通訊的演算法的安全接入、基於環境及設備身份、用戶身份、用戶行為的動態判斷和持續的訪問控制能力。

隨著新型網路威脅持續升級，傳統碎片化的防禦理念必然要向注重實戰能力的安全新戰法升級。同時要建設新的安全能力框架，提升縱深檢測、縱深防禦、縱深分析、縱深響應的整體防禦能力。此次在ISC 2021上，360重磅發布的十大新品，無疑是充分調動自身數據、技術、專家等能力原量，將安全能力框架面向全域賦能落地的創新實踐。