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近年來，網絡安全問題日益突出，各類不法組織和不法分子懷著種種目的，使用各種手段進行網絡攻擊，致使網絡安全事件層出不窮，給國家安全、社會穩(wěn)定、人民生活造成嚴重影響，有效防范和抵御網絡攻擊已成為保證網絡安全的重要環(huán)節(jié)。

當前安全態(tài)勢下，網絡黑產的產業(yè)化、集團化應用趨勢明顯；網絡成為某些惡意組織作惡的主要工具或者武器裝備，網絡威脅種類也更加復雜多變，高級持續(xù)性威脅攻擊（APT）目前仍處于活躍和高發(fā)態(tài)勢。由于APT攻擊具有非常規(guī)的攻擊手法、較長的攻擊周期、低頻度的攻擊行為及緩慢而持續(xù)的攻擊速度等特性，傳統(tǒng)的安全事件感知機制由于原始攻擊日志的絕對數(shù)量無法達到觸發(fā)警報閾值，而對APT攻擊不敏感；而配套的APT檢測防御等設備應用門檻高，落地效果一般。

因此，傳統(tǒng)的安全防護體系和防護方式已經無法有效的應對有組織、由預謀且花樣繁多的安全威脅。

FK01的解決之道

威脅情報成為輕量級的解決復雜網絡攻擊、威脅預警、安全溯源的重要手段。合理利用威脅情報，實時共享安全情報信息，建立一套以安全情報驅動的，具備邊界實時預警和防御的體系平臺極為重要。解決思路如下：

可靠準確的威脅情報來源

威脅情報是判斷威脅的主要依據(jù)，因此，需要保障威脅情報的準確性和可靠性。FK01將通過公安一所的大數(shù)據(jù)分析中心實時更新威脅情報，來保障威脅情報的準確性和可靠性。

不改變原有架構的旁路阻斷

在不改變原有網絡結構的情況下，采用旁路部署模式，當監(jiān)聽檢測到威脅的同時，可以通過另外一條通信鏈路，主動構造阻斷數(shù)據(jù)包分別發(fā)送至訪問端與服務端，達到攔截封禁攻擊的效果。

多場景的阻斷策略

為了適應不用時期的不同需求，方便客戶能夠快速切換策略適應不同場景，簡化運維工作，可以通過提前創(chuàng)建多種阻斷策略模板，比如重保場景、常規(guī)場景等，并且能夠通過網頁配置進行一鍵切換。

基于語義分析的深層檢測

為了提高風險判斷的準確率，在設備中內置了基于語義分析的威脅檢測引擎，通過威脅情報與本地檢測引擎的雙重檢測，提高防護效率和防護準確度。

工作原理

FK01會通過公安一所的大數(shù)據(jù)分析中心實時更新威脅情報，公安一所大數(shù)據(jù)分析中心的情報來源主要來自與分布部署的一千多萬個網防G01節(jié)點以及多個業(yè)內主流威脅情報平臺，經過大數(shù)據(jù)分析中心進行匯總判斷后，生成可用安全情報，用戶可采用自動封禁或人工研判等方式對問題流量進行處置，保證正常業(yè)務的安全運行。

部署模式

旁路部署

FK01支持旁路部署，在不改變用戶網絡架構基礎上，通過采集鏡像流量實現(xiàn)實時的檢測分析，并實現(xiàn)威脅阻斷。通過將FK01旁路部署在出口路由交換設備鏡像側，實現(xiàn)對流量的實時監(jiān)聽；同時接一路通信線路，通過主動構造數(shù)據(jù)包實現(xiàn)對威脅的實時阻斷。

準確的安全情報數(shù)據(jù)畫像

FK01的情報數(shù)據(jù)來自于公安一所的大數(shù)據(jù)分析中心，依托海量的安全告警日志，對攻擊源進行全面的多維畫像分析，全面提取手段特征、指紋特征、目標規(guī)律、時間規(guī)律等畫像信息，一方面為攻擊源打標簽，方便聚類管理與行為分析，另一方面用于威脅評分的計算分析。

威脅情報畫像包含IP攻擊類型（掃描、暗網、代理、暴力破解、WebShell攻擊、Web攻擊、DDoS攻擊）、IP地理位置、IP攻擊時間等。

場景化的阻斷策略

FK01支持多種場景化策略：默認策略、僅監(jiān)測策略、日常防護策略、重保嚴格策略。比如，在重保期間需要優(yōu)先保證數(shù)據(jù)的安全性，可一鍵切換為“重保嚴格策略”，自動阻斷所有情報IP與所有存在風險的攻擊行為；在日常防護時期，可開啟“日常防護策略”,僅自動阻斷高危攻擊同時降低對業(yè)務的影響概率；若客戶需要先測試下FK01產品的準確性，可采用僅監(jiān)測策略，只對情報IP和攻擊行為進行監(jiān)測記錄阻斷。

主動防御技術

FK01支持在旁路部署監(jiān)聽的模式下，對所發(fā)現(xiàn)威脅實行主動防御的技術，當檢測到風險情報后，F(xiàn)K01可以模擬服務器端和客戶端通信細節(jié)，主動構造阻斷數(shù)據(jù)包進行外發(fā)，中斷后續(xù)會話，從而達到封堵的目的。

攻擊流量識別技術

系統(tǒng)內置語義分析引擎，通過對Payload內容進行深度解碼后，按照其語言類型匹配相應語法編譯器，進而匹配威脅模型得到威脅評級，阻斷或允許訪問請求。

威脅模型來自對各類攻擊數(shù)據(jù)的深度學習，對攻擊行為特征進行威脅定級，進而建立威脅模型。隨著樣本數(shù)據(jù)的增加，威脅模型越來越精準。

與規(guī)則匹配型威脅檢測方式相比，智能語義分析技術具有準確率高、誤報率低的特點，管理者無需維護龐雜的規(guī)則庫，有效提高了防護工作效率。