答：威胁情报（Threat Intelligence）是指通过收集、分析和解读与网络安全威胁相关的信息，帮助组织识别、理解和应对潜在的安全威胁。威胁情报可以提供关于攻击者、攻击手段、攻击动机和目标的详细信息，从而帮助组织采取有效的防御措施。
在态势感知火热、威胁情报赚足眼球的今天，这两个信息安全领域当红小生发生碰撞，会产生怎样的火花呢？下面我根据手头上的项目，介绍一种威胁情报在态势感知系统中的落地方案，为大家提供一种思路。
在今天的数字时代，安全问题不仅仅是一个技术问题，更是一个业务和战略问题。而威胁建模作为一种系统化的安全分析方法，正在成为我们解决这一问题的关键工具。本文将详细介绍威胁建模的概念、方法和实际应用。
关于企业安全威胁数据收集分析是一个系统工程，每天在我们网络环境中，都会产生各种形式的威胁数据。为了网络安全防护，会收集各种流量日志、审计日志、报警日志、上网设备日志，安防设备日志等等。很多公司都有自己的数据处理流程，大数据管理工具。我们根据过去的实践经验，总结出了一个威胁数据处理模型，因为引用增长黑客的模型的命名方式，我们称这种模式为：沙漏式威胁信息处理模型。
在网络安全行业中，威胁情报算是近几年发展迅猛的细分领域，各行业用户对威胁情报的理解和应用越来越充分，创业公司和大厂一同活跃在市场中，从产品技术到应用场景，威胁情报领域都在发生肉眼可见的变化，也产生了新的趋势。 近期，国际知名咨询机构沙利文（Frost & Sullivan）联合头豹研究院发布了最新的《2022年中国威胁情报市场报告》（以下简称《报告》），对威胁情报领域的态势进行了最新的研究与预判，笔者认为有以下几个方向值得从业者、用户和投资人关注。 威胁情报痛点：服务门槛高、情报利用率低，共享与用户选择难
威胁建模是利用软件、系统或威胁模型在开发软件或者系统的早期及时发现安全问题以及理解安全需求，并根据这些安全问题制定缓解、清除措施。
最近被谈论的异常火热的一个术语就是威胁情报，那么威胁情报到底是什么意思，它是一种什么概念或者机制呢？本文中我们就来亲密接触一下威胁情报，并了解它所具有的功能，然后给出几个威胁情报的最佳实践示例，最后分析威胁情报有助于SIEM解决什么问题。 什么是威胁情报？ 最近，威胁情报受到广泛的关注。它有很多种不同的定义，下面列出了一些经常被引用的定义： 威胁情报是基于证据的知识，包括上下文、机制、指标、隐含和可操作的建议，针对一个现存的或新兴的威胁，可用于做出相应决定的知识。—Gartner 针对安全威胁、威胁者、
在本月初举行的 “奇智威胁情报峰会” 上，包括华泰证券、国家电网、建设银行、国家互联网应急中心的威胁情报负责人指出了安全运营的一个共同痛点：威胁情报分享难！威胁/知识联盟的企业，往往出于知识产权或者竞争原因，不愿意分享内部情报，导致联盟陷入 “三人不抬树” 的纳什均衡怪圈。
写在前面 内部威胁区别于外部威胁，攻击者来自于内部用户，因此检测更加困难，危害性却更大。随着企业信息安全机制的建立建全，单纯想从外部Hack进入目标系统的攻击门槛不断提高；内部威胁逐渐增多，并且开始在各大安全报告中崭露头角，引起了国外研究者的高度重视。遗憾的是，国内此类事件曝光率极低，研究重视不够，因此缺乏行之有效的防范措施。 基于近一年的研究调研，我整理出当前内部威胁研究的相关情况，供诸位FB同仁讨论交流，以作抛砖引玉之用。 什么是内部威胁？ 2016年4月，某涉密科研单位职员黄某，由于平时工作态度不认真
AI防火墙作为NGFW（下一代防火墙）的演进产品，确实在威胁检测能力上有了显著的提升。传统的NGFW主要依赖于静态规则库来检测威胁，这种方法在面对不断变种的高级威胁时，往往力不从心。而AI防火墙则通过引入智能检测引擎，极大地增强了防火墙的威胁检测能力。
王峰。曾就职于北京拓尔思，任山东区技术总监，山东米迦勒联合创始人，现就职于中安威士。拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。
威胁建模是一个帮助识别列举潜在威胁，并确定缓解措施的优先级，让安全实践左移的过程方法（例如架构缺陷漏洞或缺乏适当的保护措施）。
伴随产业数字化转型持续深入，各类高级和未知威胁迭代演化，企业对于威胁情报的需求也日益升高。据全球最大信息安全培训机构SANS调查数据显示，有80%的组织认为自己从威胁情报中获益。
为了进一步提升广大政企机构的网络安全实战能力，近日中国信息通信研究院安全研究所联合北京微步在线科技有限公司共同研究编制了《2020年网络安全威胁信息研究报告（2021年）》（以下简称“报告”），对网络安全威胁信息的产业发展现状和趋势进行了梳理，并结合行业案例分享了威胁信息的应用落地情况。
最近的“AWS re:Inforce 2022”介绍了众多的安全、身份和合规的产品和服务，笔者整理亚马逊相关资料一步一步介绍威胁建模环节该怎么做。
近日，国际权威研究机构Forrester发布《2023年威胁情报服务厂商评估报告》（《External Threat Intelligence Services provider,2023》）（以下简称《报告》）。腾讯安全强势入围全球「Large」梯队代表性厂商，成为国内唯一一家进入世界级威胁情报厂商行列的公司。
每年，互联网上都会出现数百万种新型恶意软件，威胁猎人必须随时候命，将识别和打击恶意软件列为优先事项，以确保组织能够保持安全，并且免受各种网络威胁的侵害。
2018 年 10 月 10 日，我国正式发布威胁情报的国家标准——《信息安全技术网络安全威胁信息格式规范Information security technology — Cyber security threat information format》(GB/T 36643-2018)。
今年是网络安全大年，也是威胁情报的大年。RSA大会上，威胁情报也上升至热词榜第七位。国内外多家组织机构已经发布各式威胁情报报告，例如全球权威信息化咨询研究机构Gartner的《全球威胁情报市场指南》、全球最大信息安全培训机构SANS的《网络威胁情报的演变：2019 SANS网络威胁情报调查》，微步在线发布《2018威胁情报年报》。通过对这些报告的研读不难发现，今年将是威胁情报落地应用更加深入的一年。前因后果，下文细表。
威胁狩猎，顾名思义，就是在网络安全的世界中寻找威胁，威胁每天都在变化。因此，开发新技术来防御和检测各种类型的威胁和攻击是我们的责任。
threat model是一种结构化的方法，旨在识别和量化在某种环境中的潜在威胁。这是一个重要的方法，可以帮助我们了解并改进系统的安全性。接下来我们将深入了解threat model的目标，流程，以及一些主动控制方法。
随着网络攻击技术和工具越来越先进，攻击者和网络犯罪组织变得越来越嚣张，而作为防守方的组织机构想要检测是否发生了入侵却变得越来越困难。整个网络环境变得愈发复杂，传统基于特征值的被动检测技术效果变得越来越差，没有哪个组织机构能够100%检测到恶意活动。被动等待获取入侵证据已经不能发挥很大价值，组织机构不能“坐等”明显入侵特征出现再进行响应，而是要主动出击寻找入侵者，进行“威胁狩猎”。
传统蜜罐在安全运营当中，起到防御与威胁发现的作用。蜜罐系统提供Web（WordPress等）服务模拟、及各种主机服务模拟，比如：ElasticSearch、FTP、Telnet、Redis等。
越来越多的组织将威胁狩猎作为安全运营的一部分，主动地狩猎威胁可以降低威胁的风险和影响，提高抵御新威胁的能力。
随着车联网的迅速发展，智能汽车逐渐融合现代通信与网络技术，基于车载智能终端的“互联网+”场景应用越发广泛，车载智能终端面临的各种信息安全风险与威胁也随之大增。如何确保车载智能终端的安全性成为一个急待解决的问题。以此为背景，在车载智能终端的设计开发中，不仅需要考虑业务需求，终端的网络安全需求也是必不可少的重要组成部分。而车载智能终端的威胁分析与风险评估（TARA：Threat Analysis and Risk Assessment）则作为终端网络安全需求的开始，从SAE J3061到ISO 21434，均被作为核心的网络安全分析方法，已成为智能汽车网络安全功能开发实施与测试的前提和基础。
现在的企业及组织机构都已经了解到威胁情报在其企业安全体系中的重要性，86%的组织都认同了这个观点。但实际情况却是，他们中的多数组织还挣扎在的处理“大量”数据和信息的第一线，因为相关的员工缺乏处理威胁情
情报就是线索，威胁情报就是为了还原已发生的攻击和预测未发生的攻击所需要的一切线索。所谓的威胁情报就是帮助我们发现威胁，并进行处置的相应知识。这种知识就是我们所说的威胁情报。威胁情报的工作让我们从知己走到知彼。在网络攻防中，知己知彼，才能百战不殆。
9月5日，沙利文联合头豹研究院发布了《2022年中国威胁情报市场报告》（以下简称《报告》），深入研究了中国威胁情报市场的产品特点、发展现状、新动向及发展趋势，并分析了中国威胁情报市场的竞争态势和各厂商产品的综合竞争力表现。
在政企机构网络服务普遍上云的大背景下，攻击者持续活跃，并采用多样化的攻击手法对目标发起攻击，因此仅仅依赖PC时代的检测引擎是不够的。只有多种安全能力协作，梳理拼接攻击碎片，才能完成对完整攻击事件的分析研判。因此需要更加高效，覆盖场景更广，能够检测威胁事件全貌的安全方法论，腾讯安全威胁情报智能分析引擎应运而生。 就像福尔摩斯探案一样，安全研究人员首先面对的是不完整的事件告警片断，腾讯安全部署在云端的流量或行为探针、蜜罐系统每天获取的各类威胁事件告警信息数千万条，可疑样本文件上百万个。如此大的数据量，远远超出人工可处置的能力，同时对分析处置引擎的性能有极高的要求，否则迅猛增长的告警和可疑样本文件会迅速拖垮系统。 对企业安全运维人员来说，碎片化的事件告警，简直不堪其扰：处理吧，告警不明不白无头无尾，告警的严重程度也较难评估。不处理吧，会不会有严重威胁被放过呢，而告警数量又较多，该如何下手？企业安全运维团队陷入选择难题，在人手不足的情况下，问题放一放拖下去的可能性较大。 腾讯安全技术中心将每天数千万条告警事件抽丝剥茧，整理出攻击脉络，对上百万的可疑样本文件进行自动化的行为分析，找出攻击者的作案规律，自动还原网络攻击事件全过程，并对攻击者行为进行画像，其难度堪比福尔摩斯探案。将海量的安全告警数据化繁为简、化未知为已知，是威胁情报智能分析引擎的根本任务。
2013年Gartner率先提出威胁情报并给予了其初始定义，随后威胁情报便在国内外迅速发展并一度成为国内外安全领域关注的热点，威胁情报因其在安全检测与防御的实践应用中的重要作用使得很多中大型企业都逐渐的建立了自己的威胁情报运营中心或者将威胁情报数据加入了年度采购预算之中，威胁情报备受重视~
近年来，随着IT环境日益复杂，漏洞数量持续增加，攻击手段和形式迅速迭代，安全事件层出不穷，企业改进安全策略和增强网络弹性的需求越来越迫切。
近年来，全球网络安全威胁态势愈发严峻，安全事件层出不穷，企业传统的安全防御策略显得越来越力不从心。如何快速高效应对持续性的网络威胁，构建更具实战和联动能力的威胁情报能力，实现安全防御上的“化被动为主动”，已成为各行各业企业的刚需。
数字化转型是当下企业面临的重要课题。在数字化转型过程中，每个企业都无法回避来自网络攻击的困扰。面对五花八门的安全风险，根据经验构建防御策略、部署产品的传统方式已经难以抵抗。对此，利用威胁情报可以帮助企业及时调整防御策略，提前预知攻击的发生，从而实现较为精准的动态防御。
“应对日益严峻、复杂的网络安全问题，威胁情报能够带来巨大的价值。”这一点已经成为行业共识。越来越多的企业、组织加入威胁情报大军，并急于收集尽可能多的威胁情报，试图获取其中的安全价值，但仅做收集和运营，并不足以发挥威胁情报的全部价值。
近年来，随着网络安全威胁日益复杂和频繁，企业和组织需要应对的网络威胁层出不穷。在这一过程中，威胁情报的重要性变得越发凸显。在今年RSA大会期间，来自某企业威胁情报运营负责人Sierra Stanczyk和全球威胁情报实践美洲区主管Allison Wikoff，分享了 Connecting the Dots: Threat Intelligence, Cyber Incidents, and Materiality ，基于一些实际案例，介绍了威胁情报在网络安全事件应对过程中的应用实践。
本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》精华解读系列第六篇——威胁建模技术，重点介绍基于知识图谱的威胁建模应用。
“信息化时代进程的加快，使得网络安全建设成为国家与企业发展重要支柱。诸如网络入侵、黑客攻击等网络犯罪分子或者敌对势力的非法入侵，严重威胁电信、能源、交通、金融以及国防军事、行政管理等重要领域的基础设施安全。同时，国家也相继出台关于网络安全法律法规，如等保2.0、密码法等，对企业安全建设提出更高要求。”
STRIDE威胁建模是由微软提出的一种威胁建模方法，将威胁类型分为Spoofing(仿冒)、Tampering(篡改)、Repudiation(抵赖)、Information Disclosure(信息泄漏)、Denial of Service(拒绝服务)和Elevation of Privilege(权限提升)六种威胁构成，STRIDE威胁模型几乎可以涵盖目前绝大部分安全问题
在最近业内同行的交流过程中，发现企业内部除了业务不同，都有类似的安全防护场景，使用的防护系统也趋于统一化，商业产品可能来源于同一厂商，开源产品使用的是相同的技术。一个威胁事件发生在时间轴的先后顺序来看，在威胁行为的不同场景阶段，一般要使用不同基础防御系统防护。我们把攻击阶段简单的分类：渗透、入侵、破坏、墨迹、逃逸。在不同的阶段使用不同的防护产品与其对位。
如今社会正面临着日益复杂多变的新型威胁场景（例如，国家黑客、网络犯罪、经济威胁、工业间谍、黑客行为和恐怖主义），如何进行有效地防御成为网络安全届必须面对的难题。 面对攻击，依据传统思维在安全事件已经发生后，进行应急响应的成本可谓是巨大的。为改变传统的事后防御的不利局面，企业信息安全防护体系建设思路已从被动防御逐步发展为主动防御。在攻击者开始进行漏洞利用之前就可以对其进行发现及遏制，以解决滞后性的威胁检测及威胁响应。 在这过程中，情报的传播速度与广泛程度对于复杂性威胁环境来说至关重要，因此，建立一个自
为应对高级持续性威胁（AdvancedPersistent Threat，APT）、利益驱动的内部员工威胁，面向主动防御的威胁狩猎（ThreatHunting,TH）方案逐渐得到关注[1]。以“系统失陷”为假设，狩猎者基于安全经验与集成的数据平台，对信息系统进行持续的调查、验证、观测，以召回漏网的已知威胁，识别隐匿的未知威胁，并对威胁事件进行溯源和场景重建，进而固化为安全知识与启发式规则。在高级威胁频发、安全人力成本剧增的形势下，研究数据驱动的，能持续自适应辅助狩猎任务的自动化技术与系统，有着重要意义。
基于近日发布的绿盟高级威胁狩猎系统（简称“ATH”），绿盟科技伏影实验室的研究员们在2021年4月-5月期间针对蜜罐产品ATH提供7*24h的技术支持服务和威胁狩猎服务，以此满足用户在攻防演练过程中的技术需求，助力用户化被动防御为主动防御。
很多人对威胁建模这项活动抱有陌生感，什么是威胁？什么是建模？和安全威胁情报是不是有关？和架构安全分析（Architecture Risk Analysis）什么关系？ 能否用Kill Chain替代？
2月28日，腾讯安全和锐捷网络在北京联合举办“威胁情报”战略合作发布会。双方发布了一款集成了腾讯安全威胁情报的新一代防火墙，并举办战略合作签约仪式。
去年，Rapid7 收购了 IntSights，这是一个巨大的里程碑。 IntSights 团队很高兴加入一家致力于为其客户简化和改善安全成果的公司。 Rapid7 的重点是对 IntSights 为所有人“普及威胁情报”的核心使命的重要补充。我们期待作为 Rapid7 家族的一部分继续履行这一使命，因为我们的外部威胁情报解决方案已整合到 Insight 平台中。
这种变化在很大程度上是由微软默认阻止宏驱动的，并迫使威胁行为者食物链上的每个人——从小型犯罪商品行为者到最有经验的网络犯罪分子——都改变了他们的业务运行方式。据悉，微软宣布分别于2021年10月和2022年2月开始默认阻止Office用户使用XL4和VBA宏。而这些变化于2022年开始初露端倪。
有利的天气，更小的赛道坡度，41位冠军级配速员，最新科技的定制跑鞋......在一系列“武装到牙齿”的细节控制下，基普乔格才能够如此超越极限。
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