交通运输网络安全风险不容忽视，看大数据如何解决大问题

安恒信息

发布于 2018-04-11 10:53:57

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发布于 2018-04-11 10:53:57

7月7日，交通运输行业大数据系统与安全实验室(BiDaS-T)启动仪式暨交通运输网络安全战略与技术高峰论坛在同济大学嘉定校区举行。本次论坛聚焦交通运输网络安全风险态势及策略，共商交通运输行业信息安全发展新思路，探讨大数据安全保护技术新应用。中国科学院院士何积丰、交通运输部总工周伟、交通部通信中心主任曹德胜、同济大学交通运输工程学院常务副院长凌建明、交通运输大数据系统与安全实验室主任李兴华等专家领导出席会议。安恒信息作为本次论坛协办单位之一参加本次会议并带来精彩演讲。

中国科学院院士何积丰致辞

交通运输行业作为国家的关键基础设施行业，其网络安全隐患不容忽视。但如今交通运输行业的网络服务风险却越来越高，交通运输行业已成为黑客攻击的特定目标。中国交通通信信息中心交通运输信息安全中心主任李璐瑶在做题为《关于交通运输网络安全战略与技术体系构建思考》的演讲时说到，交通行业作为关键信息基础设施在多个层面存在风险，包括感知层、网络层、数据资源层、应用层、展示层等，典型问题包括信号干扰、虚假路由、脱库撞库、数据传输标准化程度较低等。

基于以上的问题，李璐瑶在网络安全保障策略层面提出了以网络安全防御体系宣传贯彻为核心来建构关键基础设施保障体系。保障体系从宏观层面考虑将交通行业作为关键信息基础措施进行保护，制定可操作的行业安全框架，推动自主可控安全技术在交通行业的应用和发展并强化技术和产品应用的安全审查，同时建设交通运输领域网络安全战略联盟。

中国交通通信信息中心交通运输信息安全中心主任李璐瑶发表演讲

基于智能机器学习的安全威胁检测

大数据被誉为继云计算、物联网之后IT产业又一次重要技术变革。会议上，安恒信息高级副总裁、首席科学家刘博为与会嘉宾带来题为《基于智能机器学习的安全威胁检测》的主题分享，对如何利用机器学习来解决安全问题进行了深度剖析。

安恒信息高级副总裁、首席科学家刘博发表演讲

传统安全设备无法应对高级威胁

刘博表示，随着信息化、网络化的迅速发展，网络攻击对企业的威胁风险正在提高，威胁的个数和难度也在不断增加。传统的安全设备大多数是基于对单条事件的规则匹配，并不能面对新型的高级威胁。同时因为传统安全设备针对单条日志，容易造成过多的误报，导致真正的威胁被淹没在海量的误报中。

AILPHA大数据平台四大安全分析能力

为了帮助传统安全产品发挥更好的作用，提高安全运维人员的效率，解决交通运输行业面临的高级威胁等问题，安恒信息提出了采用以大数据分析技术为架构的AILPHA大数据智能安全平台。刘博在演讲中强调到，网络安全威胁检测已经成为了大数据挖掘问题。机器学习在多个领域有了突破性的进展：AlphaGo，自动驾驶等等。AILPHA智能分析平台基于前沿的机器学习技术，结合专业的安全经验，能够精准的发现新型高级威胁。并且通过深度关联分析还原攻击路径，达到追踪溯源的目的。为业务不间断稳定运行提供安全保障，为用户信息安全决策提供关键支撑。

AILPHA智能大数据平台构建在国际领先的大数据架构之上，整合包括原始日志，各种设备告警，APT，全流量，威胁情报，弱点，资产等数据，把预警通过智能分析和关联整合成安全事件。AILPHA智能大数据平台对算法和数据流的优化，能够完成业界领先的“海量实时处理、万亿存储查询、智能算法建模、深度关联分析”四大功能。