网络安全态势分析系统

⑴ 什么是网络安全可视化

网络态势可视化技术作为一项新技术，是网络安全态势感知与可视化技术的结合，将网络中蕴涵的态势状况通过可视化图形方式展示给用户，并借助于人在图形图像方面强大的处理能力，实现对网络异常行为的分析和检测。这种方式充分结合了计算机和人脑在图像处理方面的处理能力的优势，提高了对数据的综合分析能力，能够有效的降低误报率和漏报率，提高系统检测效率，减少反应时间。并且这种可视化方法对于有些显示有明显特征的异常行为，还具有一定的预测能力。安全态势可视化系统的目的是生成网络安全综合态势图，以多视图、多角度、多尺度的方式与用户进行交互。

⑵ 基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测方法

论文：文志诚,陈志刚.基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测方法[J].中南大学学报(自然科学版),2015,46(10):3689-3695.
摘要
为了给网络管理员制定决策和防御措施提供可靠的依据，通过考察网络安全态势变化特点，提出构建隐马 尔可夫预测模型。利用时间序列分析方法刻画不同时刻安全态势的前后依赖关系，当安全态势处于亚状态或偏离 正常状态时，采用安全态势预测机制，分析其变化规律，预测系统的安全态势变化趋势。最后利用仿真数据，对 所提出的网络安全态势预测算法进行验证。访真结果验证了该方法的正确性。

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。如果要利用隐马尔可夫模型，模型的状态集合和观测集合应该事先给出。

举个例子：有个孩子叫小明，小明每天早起上学晚上放学。假设小明在学校里的状态有三种，分别是丢钱了，捡钱了，和没丢没捡钱，我们记作{q0,q1,q2}。

那么对于如何确定他的丢钱状态？如果小明丢钱了，那他今天应该心情不好，如果捡钱了，他回来肯定心情好，如果没丢没捡，那他肯定心情平淡。我们将他的心情状态记作{v0,v1v2}。我们这里观测了小明一周的心情状态，心情状态序列是{v0,v0,v1,v1,v2,v0,v1}。那么小明这一周的丢捡钱状态是什么呢？这里引入隐马尔科夫模型。

隐马尔科夫模型的形式定义如下：

一个HMM模型可以由状态转移矩阵A、观测概率矩阵B、以及初始状态概率π确定，因此一个HMM模型可以表示为λ(A,B,π)。

利用隐马尔可夫模型时，通常涉及三个问题，分别是：

后面的计算啥的和马尔科夫差不多我就不写了。。。。。。

2.1网络安全态势

在网络态势方面，国内外相关研究多见于军事战 场的态势获取，网络安全领域的态势获取研究尚处于 起步阶段，还未有普遍认可的解决方法。张海霞等[9] 提出了一种计算综合威胁值的网络安全分级量化方 法。该方法生成的态势值满足越危险的网络实体，威 胁值越高。本文定义网络安全态势由网络基础运行性 (runnability)、网络脆弱性(vulnerability)和网络威胁性 (threat)三维组成，从 3 个不同的维度(或称作分量)以 直观的形式向用户展示整个网络当前安全态势 SA=( runnability, vulnerability, threat)。每个维度可通过 网络安全态势感知，从网络上各运行组件经信息融合 而得到量化分级。为了方便计算实验与降低复杂度， 本文中，安全态势每个维度取“高、中、差”或“1，2， 3”共 3 个等级取值。本文主要进行网络安全态势预测

2.2构建预测模型
隐马尔可夫模型易解决一类对于给定的观测符号序列，预测新的观测符号序列出现概率的基本问题。 隐马尔可夫模型是一个关于可观测变量O与隐藏变量 S 之间关系的随机过程，与安全态势系统的内部状态 (隐状态)及外部状态(可观测状态)相比，具有很大的相 似性，因此，利用隐马尔可夫模型能很好地分析网络 安全态势问题。本文利用隐马尔可夫的时间序列分析 方法刻画不同时刻安全态势的前后依赖关系。

已知 T 时刻网络安全态势，预测 T+1，T+2，⋯， T+n 时刻可能的网络安全态势。以网络安全态势的网络基础运行性(runnability)、网络脆弱性(vulnerability) 和网络威胁性(threat)三维组成隐马尔可夫模型的外在表现特征，即可观测状态或外部状态，它们分别具有 “高、中、差” 或“1， 2，3”取值，则安全态势共有 33=27 种外部组合状态。模型的内部状态(隐状态)为安全态 势 SA的“高、中高、中、中差、差”取值。注意：在本 文中外部特征的 3 个维度，每个维度三等取值，而内部 状态 SA为五等取值。模型示例如图 1 所示。

网络安全态势SA一般以某个概率aij在“高、中高、 中、中差、差”这 5 个状态之间相互转换，从一个状态 向另一个状态迁移，这些状态称为内部状态或隐状态， 外界无法监测到。然而，可以通过监测工具监测到安 全态势外在的表现特征，如网络基础运行性 (runnability)、网络脆弱性(vulnerability)和网络威胁性 (threat)三维。监测到的这些参数值组合一个整体可以 认为是一个可观测状态(外部状态，此观测状态由 L 个 分量构成，是 1 个向量)。图 1 中，设状态 1 为安全态 势“高”状态，状态 5 为安全态势“差”状态。在实际应 用中，根据具体情况可自行设定，本文取安全态势每 维外在表现特征 L=3，则有 27 种安全态势可观测外部 状态，而其内部状态(隐状态)N 共为 5 种。

定义 1： 设网络安全态势 SA内部隐状态可表示为S1，S2，⋯，S5，则网络安全态势将在这 5 个隐状态之 间以某个概率 aij自由转移，其中 0≤aij≤1。
定义 2： 网络安全态势 SA外在表现特征可用 L 个 随机变量 xi(1≤i≤L, 本处 L=3)表示，令 v=(x1， x2，⋯， xL)构成 1 个 L 维随机变量 v；在时刻 I，1 次具体观测 oi的观测值表示为 vi，则经过 T 个时刻对 v 观测得到 1 个安全态势状态观测序列 O={o1，o2，⋯，oT}。

本文基本思路是：建立相应的隐马尔可夫模型， 收集内、外部状态总数训练隐马尔可夫模型；当网络安全态势异常时，通过监测器收集网络外在表现特征数据，利用已训练好 HMM 的模型对网络安全态势进行预测，为管理员提供决策服务。

基本步骤如下：首先，按引理 1 赋 给隐马尔可夫模型 λ=(π，A，B)这 3 个参数的先验值； 其次，按照一定规则随机采集样本训练 HMM 模型直 至收敛，获得 3 个参数的近似值；最后，由一组网络 安全态势样本观测序列预测下一阶段态势。

本实验采集一组 10 个观测样本数据为：

<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>。

输入到隐马尔可夫模型中，经解码为安全态势隐状态： “高、高、 中高、中高、中、中、中高、中高、高、高”。最后 1 个隐状态 qT=“高”。由于 a11=0.682 6（上一次为高，下一次为高的状态转移概率），在所有的隐状态 转移概率中为最高，所以，在 T+1 时刻的安全态势 SA 为 qT+1=“高”。网络安全态势预测对比图如图 4 所示， 其中，纵轴表示安全态势等级，“5”表示“高”，“0”表 示“低”；横轴表示时间，在采样序号 10 时，安全态势 为高，经预测下一个时刻 11 时，安全态势应该为高， 可信度达 68.26%。通过本实验，依据训练好的隐马尔 可夫预测模式可方便地预测下一时刻的网络安全态势 发展趋势。从图 4 可明显看出本文的 HMM 方法可信 度比贝叶斯预测方法的高。

⑶ 信息与网络安全需要大数据安全分析

信息与网络安全需要大数据安全分析
毫无疑问，我们已经进入了大数据（Big Data）时代。人类的生产生活每天都在产生大量的数据，并且产生的速度越来越快。根据IDC和EMC的联合调查，到2020年全球数据总量将达到40ZB。2013年，Gartner将大数据列为未来信息架构发展的10大趋势之首。Gartner预测将在2011年到2016年间累计创造2320亿美元的产值。
大数据早就存在，只是一直没有足够的基础实施和技术来对这些数据进行有价值的挖据。随着存储成本的不断下降、以及分析技术的不断进步，尤其是云计算的出现，不少公司已经发现了大数据的巨大价值：它们能揭示其他手段所看不到的新变化趋势，包括需求、供给和顾客习惯等等。比如，银行可以以此对自己的客户有更深入的了解，提供更有个性的定制化服务；银行和保险公司可以发现诈骗和骗保；零售企业更精确探知顾客需求变化，为不同的细分客户群体提供更有针对性的选择；制药企业可以以此为依据开发新药，详细追踪药物疗效，并监测潜在的副作用；安全公司则可以识别更具隐蔽性的攻击、入侵和违规。
当前网络与信息安全领域，正在面临着多种挑战。一方面，企业和组织安全体系架构的日趋复杂，各种类型的安全数据越来越多，传统的分析能力明显力不从心；另一方面，新型威胁的兴起，内控与合规的深入，传统的分析方法存在诸多缺陷，越来越需要分析更多的安全信息、并且要更加快速的做出判定和响应。信息安全也面临大数据带来的挑战。安全数据的大数据化
安全数据的大数据化主要体现在以下三个方面：
1） 数据量越来越大：网络已经从千兆迈向了万兆，网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。同时，随着NGFW的出现，安全网关要进行应用层协议的分析，分析的数据量更是大增。与此同时，随着安全防御的纵深化，安全监测的内容不断细化，除了传统的攻击监测，还出现了合规监测、应用监测、用户行为监测、性能检测、事务监测，等等，这些都意味着要监测和分析比以往更多的数据。此外，随着APT等新型威胁的兴起，全包捕获技术逐步应用，海量数据处理问题也日益凸显。
2） 速度越来越快：对于网络设备而言，包处理和转发的速度需要更快；对于安管平台、事件分析平台而言，数据源的事件发送速率（EPS，Event per Second，事件数每秒）越来越快。
3） 种类越来越多：除了数据包、日志、资产数据，安全要素信息还加入了漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等。
安全数据的大数据化，自然引发人们思考如何将大数据技术应用于安全领域。
传统的安全分析面临挑战
安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题，甚至动摇了传统的安全分析方法。
当前绝大多数安全分析工具和方法都是针对小数据量设计的，在面对大数据量时难以为继。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，现有的分析技术不堪重负。面对天量的安全要素信息，我们如何才能更加迅捷地感知网络安全态势？
传统的分析方法大都采用基于规则和特征的分析引擎，必须要有规则库和特征库才能工作，而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述，无法识别未知的攻击，或者是尚未被描述成规则的攻击和威胁。面对未知攻击和复杂攻击如APT等，需要更有效的分析方法和技术！如何做到知所未知？
面对天量安全数据，传统的集中化安全分析平台（譬如SIEM，安全管理平台等）也遭遇到了诸多瓶颈，主要表现在以下几方面：
——高速海量安全数据的采集和存储变得困难
——异构数据的存储和管理变得困难
——威胁数据源较小，导致系统判断能力有限
——对历史数据的检测能力很弱
——安全事件的调查效率太低
——安全系统相互独立，无有效手段协同工作
——分析的方法较少
——对于趋势性的东西预测较难，对早期预警的能力比较差
——系统交互能力有限，数据展示效果有待提高
从上世纪80年代入侵检测技术的诞生和确立以来，安全分析已经发展了很长的时间。当前，信息与网络安全分析存在两个基本的发展趋势：情境感知的安全分析与智能化的安全分析。
Gartner在2010年的一份报告中指出，“未来的信息安全将是情境感知的和自适应的”。所谓情境感知，就是利用更多的相关性要素信息的综合研判来提升安全决策的能力，包括资产感知、位置感知、拓扑感知、应用感知、身份感知、内容感知，等等。情境感知极大地扩展了安全分析的纵深，纳入了更多的安全要素信息，拉升了分析的空间和时间范围，也必然对传统的安全分析方法提出了挑战。
同样是在2010年，Gartner的另一份报告指出，要“为企业安全智能的兴起做好准备”。在这份报告中，Gartner提出了安全智能的概念，强调必须将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，从而实现智能化的安全分析与决策。而信息的集成、技术的整合必然导致安全要素信息的迅猛增长，智能的分析必然要求将机器学习、数据挖据等技术应用于安全分析，并且要更快更好地的进行安全决策。
信息与网络安全需要大数据安全分析
安全数据的大数据化，以及传统安全分析所面临的挑战和发展趋势，都指向了同一个技术——大数据分析。正如Gartner在2011年明确指出，“信息安全正在变成一个大数据分析问题”。
于是，业界出现了将大数据分析技术应用于信息安全的技术——大数据安全分析（Big Data Security Analysis，简称BDSA），也有人称做针对安全的大数据分析（Big Data Analysis for Security）。
借助大数据安全分析技术，能够更好地解决天量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。

⑷ 态势分析是如何保障网络安全的

态势感知是一种基于环境的、动态、整体地洞悉安全风险的能力，是以安全大数据为基础，从全局视角提升对安全威胁的发现识别、理解分析、响应处置能力的一种方式，最终是为了决策与行动，是安全能力的落地。

⑸ 奇安信公司怎么样

奇安信在大数据与安全情报技术、终端安全防护技术、安全攻防对策技术、安全运营与应急响应等领域取得了许多具有压倒性优势的战略性技术成果。公司研发的网络安全态势感知系统，具有最高水平，广泛应用于公安、网络信息等行业监管和中央企业、部委运营监管，被有关部门选定为网络安全应急指挥技术系统。在2017年5月12日爆发的“永恒之蓝”勒索软件事件中，网络安全态势感知系统也在公安、网络信息等领导部门指导国家应急响应中发挥了重要作用。

2018年，奇安信与科技园区发展促进中心达成战略合作关系，奇安信在科技园区内建立了面向大数据和云计算的安全产业技术园区，该园区将汇集一系列安全服务、安全研发平台和大数据安全保障服务，并以此为基础。

⑹ 人工智能在网络安全领域的应用有哪些

近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。

1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。

入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前，神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。

2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。

预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。

3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。

网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测网络安全态势，为网络安全预警和防护提供保障，在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。

此外，人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。

以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。

⑺ 网络可视化什么意思

网络安全可视化是指在网络安全领域中的呈现技术，将网络安全加固、检测、防御、响应等过程中的数据和结果转换成图形界面，通过C/S或B/S方式呈现在屏幕或其它介质上，并通过人机交互的方式进行搜索、加工、汇总等操作的理论、方法和技术。
网络安全可视化是数据可视化研究中较为广泛的一个方向，利用人类视觉对模型和结构的获取能力，将抽象的网络和系统数据以图形图像的方式展现出来，协助分析网络状况，识别网络异常或入侵行为，预测网络安全事件的发展趋势。
网络态势可视化技术作为一项新技术，是网络安全态势感知与可视化技术的结合，将网络中蕴涵的态势状况通过可视化图形方式展示给用户，并借助于人在图形图像方面强大的处理能力，实现对网络异常行为的分析和检测。

⑻ 移动云态势感知是什么有啥优势

态势感知是一种利用大数据架构，通过采集系统的网络安全数据信息，对所有安全数据进行统一处理分析，发现和告警网络攻击行为、安全威胁事件、日志、流量等网络安全问题的软件，它的优势在于可以主动监测各项态势，防护很精准，可以直观智能分析态势，对维护系统安全有很大的帮助。

⑼ 360重磅发布十大网络安全“利器”，重塑数字化时代大安全格局

随着全球数字化的推进，网络空间日益成为一个全域连接的复杂巨系统，安全需要以新的战法和框架解决这个巨系统的问题。 近日，在第九届互联网安全大会（ISC 2021）上，三六零（股票代码：601360.SH，下称“360”）创始人、董事长周鸿祎正式提出以360安全大脑为核心，协同安全基础设施体系、安全专家运营应急体系、安全基础服务赋能体系“四位一体”的新一代安全能力框架。

基于此框架，360在ISC 2021上重磅发布十大网络安全“利器”，全面考虑安全防御、检测、响应等威胁应对环节的需求，充分发挥安全战略资源、人的作用，保障框架防御的动态演进和运行。

360下一代威胁情报订阅服务

360下一代威胁情报订阅服务是集成360云端安全大脑所有安全能力的XaaS服务。 云端订阅安全服务，依托于360安全大脑16年来亿万级资产、漏洞、样本、网址、域名等安全大数据的积累，以及对于安全大数据分析形成的安全知识库，精细利用数据直 接从云端赋能，能够缩短安全的价值链，提高实时响应水平，降低设备、运营、人力成本，提高网络安全防护的专业性、灵活性和有效性。 本次ISC 2021中，360发布的360下一代威胁情报订阅服务包含了产品订阅服务和云端订阅服务两大类的十余个订阅应用和多个专业情报分析工具， 可以助力城市、行业、企业通过管理外部攻击面，掌握攻击者的意图、能力和技战术等，从而高效制定出应对策略；并可以专业的分析人员可以精准完成事件定性、攻击溯源、APT狩猎等高级分析工作，全方位护航相关业务的可持续发展。

360安全大脑情报中心

360安全大脑情报中心，是数据运营基础设施的“利器”。负责安全大数据采集、分析的数据运营基础设施下的新品。 360安全大脑情报中心依托于360安全大脑的亿万级安全大数据， 以数据运营和情报生产为核心，通过平台+社区的形式让更多的安全专业人员对威胁进行有效的分析溯源，为他们提供前所未有的情报和平台支撑服务。用户能够在平台上进行情报的检索、生产、 消费、讨论和反馈，并实现情报的再次生产。360各个研究方向的安全团队将根据热点安全事件实时将研究成果在情报社区进行共享，真正实现情报的互联互通。

360态势感知一体机2.0

360态势感知一体机2.0，是专家运营基础设施的“利器”。 在安全基础设施体系中，专家运营基础设施承担日常安全运营和应急响应的工作，负责提高态势感知与自动处置能力。360态势感知一体机2.0通过整合流量侧神经元，以轻松部署、方便运营、快速有效的能力优势广泛服务于中小型客户，充分满足客户对可视化、自动化、智能化态势感知、威胁分析、集中安全运营及合规需求，并通过远程专家运营和安全托管服务，帮助客户解决可持续运营的痛点问题。

360 新一代 网络攻防靶场平台

360新一代网络攻防靶场平台是攻击面防御基础设施下的“利器” ，面对数字化浪潮下不断加剧的安全风险，攻击面防御基础设施可有效负责发现和阻断外部攻击。360新一代网络攻防靶场平台利用虚拟化技术模拟真实业务网络，可为政企机构提供高度仿真、相互隔离、高效部署的虚实结合场景，为训练、对抗、试验、演习等需求提供流程管理、能效评估、数据分析、推演复盘等能力，可以全方位满足应对不断演化的网络攻击威胁、检验攻防能力、迭代防御体系等多样化需求。

360天相-资产威胁与漏洞管理系统

360天相-资产威胁与漏洞管理系统是攻击面防御基础设施下的“利器”， 其从数字资产安全日常管理场景出发，专注帮助用户发现资产，建立和增强资产的管理能力，同时结合全网漏洞情报，进一步弥补传统漏洞扫描信息不及时性，以及爆发新漏洞如何在海量资产中快速定位有漏洞的资产，并进行资产漏洞修复，跟踪管理。

360终端资产管理系统

360终端资产管理系统是数据运营基础设施下的“利器”， 其依托于360安全大脑情报中亿万级设备库信息，从XDR攻防对抗视角出发，以终端自动发现为基础，设备类型自动识别为核心实现内网终端资产的全发现，从而不断提高内网终端安全防护水平，提高攻击门槛，降低被攻击风险。

360零信任解决方案

360零信任解决方案是资源面管控基础设施下的“利器”， 资源面管控基础设施包括身份、密码证书、零信任和SASE基础设施，以身份化管理的方法，实现网络、系统、应用、数据的细粒度动态管控。此次ISC 2021中正式发布360“零信任解决方案”，是基于360积累的安全大数据，结合安全专家运营团队，可提供强大的数据和运营支撑能力。同时，通过整合攻击侧防护和访问侧防护，强调生态联合，构建了安全大数据支持下的零信任生态体系。

面向实战的攻防服务体系

持续的实战检验是“知己知彼”的有效途径。攻防对抗中的对 手、环境、自己都在不断变化，针对性发现问题和解决问题，才是 安全防护保持敏捷的关键，只有充分的利用好实战检验手段，才能 快速的弥补安全对抗中认知、经验、能力的不足。 面向实战的攻防服务体系是专家运营服务的最佳实践， 在360高级攻防实验室攻防对抗、漏洞研究、武器能力、情报分析、攻击溯源等核心研究方向和实战经验的赋能下，面向实战的攻防服务体系推出AD域评估、漏洞利用、攻击连分析、红蓝对抗等一系列攻防服务，打造出面向真实网络战场的安全能力，并实现安全能力的不断进化和成长，进一步保障各类业务安全。

车联网安全解决方案

在360新一代安全能力框架的支撑下，360能够整合各种生态产品，支撑各行各业的数字化场景，形成一张动态的、多视角、全领域覆盖的数字安全网。ISC 2021中，360正式发布了面向车联网的安全解决方案。车联网安全检测平台和车联网安全监测平台是基于对车联网环境的重要组件的数据采集、分析等技术，结合360安全大脑提供的分析预警和威胁情报，为车企、车路协同示范区车联网系统建立安全威胁感知分析体系，实现智能网联 汽车 安全事件的可感、可视、可追踪，为 汽车 行业、车路协同的安全运营赋能。

信创安全解决方案

当前，信创安全面临严峻的能力建设和整体集成方面的挑战。此次发布的信创安全解决方案， 从web应用和浏览器视角切入信创业务应用迁移带来的兼容性问题以及相关威胁和相应解决方案，推出了360扁鹊及支持零信任SDP安全接入体系的360企业安全浏览器。据悉，360扁鹊能针对基于Wintel平台上IE浏览器构建的业务系统的兼容性问题进行自动化排查及修复；同时，360企业安全浏览器可以实现跨平台终端的统一接入管理，并可以作为零信任SDP安全防护体系的终端载体实现基于国密加密通讯的算法的安全接入、基于环境及设备身份、用户身份、用户行为的动态判断和持续的访问控制能力。

随着新型网络威胁持续升级，传统碎片化的防御理念必然要向注重实战能力的安全新战法升级。同时要建设新的安全能力框架，提升纵深检测、纵深防御、纵深分析、纵深响应的整体防御能力。此次在ISC 2021上，360重磅发布的十大新品，无疑是充分调动自身数据、技术、专家等能力原量，将安全能力框架面向全域赋能落地的创新实践。