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    泛终端的精细化智能防御体系建设

    终端安全按照“本体防护、责任落实、统一准入、安全可视、在运合规”的管控原则,采取终端防病毒、泛终端准入控制、桌面终端管理、DNS安全监测分析、终端威胁分析以及基于威胁的多维分析和集中管理等技术手段,通过采集终端侧的防病毒数据、桌管数据、EDR数据和网络层面的全流量威胁分析数据和范终端准入数据,以及DNS 解析数据,结合终端的威胁情报数据,实现从终端层面、网络分析层面到全局监测层面的多维数据打通和综合分析,做到针对终端的全局化的全流量的可视化综合分析与预警。实现针对网络终端设备的身份明确化、风险度量化、分析智能化和管理可视化的目标。

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    基于大数据分析的异常检测方法及其思路实例

    1 概述 随着人类社会信息化程度的不断深入,信息系统产生的数据也在呈几何级数增长。对这些数据的深入分析可以得到很多有价值的信息。由于数据量太大以及数据属性的多样性,导致经典的统计分析方法已经无法适用,必须采用以机器学习理论为基础的大数据分析方法。目前,大数据分析的方法已经被广泛用于商业智能(BI)领域,并取得了令人非常满意的效果。这种方法同样可以应用在信息安全领域,用于发现信息系统的异常情况(入侵和攻击、数据泄露等)。利用大数据分析的方法发现异常事件,需要满足几个条件:1)行为日志在内容必须足够详细,可以从

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    全球常用数字化执法手段 TOP 10 | FreeBuf 盘点

    文丨小王斯基 编丨zhuo 计算机技术飞速发展,催生众多经济赛道,彻底改变了民众生活方式,通信交流、购物等更加便利,“数字化”和“智能化”成为不可逆的社会潮流。但“数智化”同样是一把双刃剑,成为许多网络犯罪“野蛮生长”的温床。 网络犯罪顾名思义是指某些团体利用高超的计算机技术,从事违法犯罪活动。这些团体或个人趁着计算机技术迭代的浪潮,不断研发升级各类犯罪工具,优化网络犯罪技术手段,对实体组织、企业,个人,甚至某些国家,展开疯狂的网络攻击。 目前,国内网络犯罪活动非常猖獗,根据中国司法大数据研究院发布的《涉

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