京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
华为发布APT大数据安全解决方案_数据分析师
2015年5月20日,全球领先的信息与通信解决方案供应商华为,在华为网络大会(HNC2015)上推出了APT大数据安全解决方案。该方案以保护企业核心信息资产为核心,使用FireHunter系列安全沙箱、CIS网络安全智能系统、USG6000V系列软件防火墙等产品,覆盖了“端、管、云”全联接的网络防护,有效防范APT攻击带来的威胁。同时,华为会上倡议发起了“云清联盟”,提供全球范围内的DDoS攻击实时清洗服务, 保护链路带宽的可用性和数据中心业务的连续性。
交换机与企业通信产品线副总裁刘立柱在HNC2015发表安全主题演讲
“尽管物联网的发展让我们的生活更加便捷,但同时也放大了网络安全威胁。”谈到物联网时,华为交换机与企业网络通信产品线副总裁刘立柱表示,“70%的物联网终端存在安全漏洞,且缺乏认证和传输加密。这意味着安全问题将延伸到人类生活的所有角落,危害更大。另一方面,物联网使攻击载体规模迅速放大,物联网终端将沦为APT攻击的跳板和僵尸网络的目标。”面对这一趋势,华为非常重视对APT攻击和DDoS攻击的防护。华为发布的APT大数据安全解决方案可以覆盖APT攻击全部攻击链,实现对APT攻击的精确检测与防护。
华为不久前在RSA2015大会上发布了FireHunter系列安全沙箱。该产品用于对APT攻击中高级恶意软件的检测和防御,从而避免恶意软件对企业网络的渗透。由于使用了信誉系统和多层检测技术,FireHunter拥有业界最快的文件检测速度,每天能检测出超过18万个文件,是业界同类产品的1.5倍。同时FireHunter支持Web页面零日漏洞检测,在国内同类产品中是唯一的。支持该能力的厂家在全球范围内也仅有两家。这些技术使FireHunter发现未知威胁的效率大大增加。刘立柱谈到,“在部署华为安全沙箱的某个项目中,短短的两个月内我们就检测出230个未知威胁,其中72个是业界首次发现的。”
“APT攻击隐藏在正常网络访问中,一旦成功渗透,则可能会潜伏很长时间。这期间恶意软件会不断扩散,不断获取更高权限,直至窃取到关键信息。因此,APT攻击极具隐蔽性。”刘立柱谈到。华为新推出的CIS网络安全智能系统,就是为了预警和清除对企业网络的APT攻击。CIS以大数据平台为基础,对海量的关键流量、日志、上下文以及外部的情报信息进行大数据关联性分析,及时发现各种可疑行为,预警被感染的对象,阻止APT攻击进一步渗透扩散,继而实施阻断、溯源和清理。CIS能检测出350多种可疑行为,是业界水平的2倍以上。相比于传统检测方式,CIS能够更快、更准地发现APT攻击。
刘立柱在HNC2015介绍USG6000V虚拟防火墙亮点
在华为发布的APT解决方案中,在“端、管、云”上的威胁阻断和清除,既可以通过硬件形态的安全设备实现,也可以通过虚拟化、跨平台的软件防火墙实现。本次华为发布的USG6000V系列软件防火墙,可根据业务需求,弹性地部署在敏捷交换机、敏捷路由器上,让全网的网元设备都具备安全能力。USG6000V丰富全面的安全特性,结合Agile Controller或其他SDN管理平台,构筑了网络中无处不在的安全能力。由于使用了Intel最新的“DPDK + SR-IOV”技术及Hyperscan软件模式匹配引擎,每个软件防火墙的性能最高可达40Gbps,是业界平均水平的5倍。
本次大会,华为还与中国电信、青松科技等公司共同倡议发起“云清联盟”,建设基于大数据的云SoC平台,联接全球范围内电信运营商和大中型IDC的DDoS防护资源,对DDoS攻击进行实时分析和响应。联盟成立后,可在全球范围内提供分钟级的DDoS清洗服务。“云清联盟”将基于开放共赢的模式,最终用户、合作伙伴、华为多方均可从中获益。
越来越多的个人、企业、组织和机构加入了全联接的世界。企业向敏捷商业的转型离不开安全的网络环境。刘立柱谈到,“网络无处不在,只要IP可达的地方就要有安全。安全产品必须具备更灵活的部署能力,支撑企业采用更丰富的商业模式。”华为推出的APT大数据安全方案和云清联盟解决方案,帮助客户构筑出更加安全、清洁的“全联接”网络环境。为企业实现敏捷商业保驾护航。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16