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腾讯网络资深专家推荐开年好文:腾讯云VPC网络架构演进的经验教训

"鹅厂网事"由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营,我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息,同时分享腾讯在网络与服务器领域,规划、运营、研发、服务等层面的实战干货,期待与您的共同成长。 邵华(腾讯网络资深专家)推荐语: 老沙是腾讯云基础产品的负责人,在下文中,老沙给我们详尽的阐述了腾讯云网络从三层、二层、Overlay到VPC,一步一 步的产品进化历程,干货满满,值得我们仔细的品味! 2009年加入腾讯, 先后从事公司高性能服务器框架、Web服务器、负

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腾讯主机安全(云镜)兵器库:威胁分析的福尔摩斯-Cyber Holmes引擎

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。

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