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    智能运维-告警太多看不过来?需要告警优化啦

    威胁是网络安全领域关注的重点,因此针对多样的网络威胁,安全研究人员研究出了多种威胁检测引擎。在业务场景多样化以及海量数据的背景下,各种威胁检测引擎会产生大量的安全告警,例如在物联网威胁狩猎过程中会检测到大量告警而且研究人员是需要人工审核进而从中找到真实有效的威胁,导致这一状况的原因一方面因为威胁检测引擎存在错误告警甚至遗漏告警的可能,因此需要人工进行审核确认,另一方面因为在告警信息中可能存在信息价值低的告警,例如可疑扫描等威胁,因此在人工审核告警的过程中可能会面临大量此种类型告警。因此当安全研究人员面对海量的告警时,如何能够快速的找到有效的安全威胁呢?一种常见的解决办法是对告警的威胁等级进行分级,安全研究人员会优先处理高级别的告警威胁,然后在处理低级别的告警威胁,这样以便在有限的时间内更快的找到有效的安全威胁。虽然这样处理方法在一定程度上能够快速的找到高威胁的告警,但是依然存在一些问题。比如,告警的威胁等级经常是人为定义的,因此会存在一定误差,在某些场景或者情况下是不完备的;此外告警威胁的数量没有发生变化,安全人员依然是面对海量的告警进行处理,因此需要一种更高效更好的方式来解决这个问题。

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    【安全告警数据分析之道:一】数据透视篇

    日前,在企业安全运营当中,SIEM的热潮已经逐渐淡去,很多企业已经逐渐成立了安全运营中心(SOC),收集到了海量安全数据。但是如何利用这些数据,如何进行分析等问题并没有很好地解决。数据往往只是做简单存储,数据价值未得到体现。其实在网络安全领域最重要的还是“数据”,做攻击离不开各种资产数据、漏洞数据,做防御离不开资产数据、设备告警数据,对各种攻击活动的分析更是离不开DNS、样本、用户行为等数据,《安全告警数据分析之道》为系列文章,旨在对企业网络侧安全告警数据进行深入分析,挖掘数据的潜在价值,助力企业日常安全运营。

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    离职期的程序员注意了,公司会对你做这些管控措施

    作者 | 左叔 编辑 | 黎安 随着“互联网 +”逐年深化,各行各业对信息技术依赖日益显著,众多企业的 IT 系统都承载并积累了大量用户数据或个人信息。 前些年,企业的信息安全风险主要集中在互联网在线业务攻击导致的数据泄露,而近些年,数据买卖猖獗,利益诱惑巨大,企业内部员工的违法违规导致数据泄露屡增不减,很多大中型企业的信息安全建设,也逐步从攻防对抗的安全防御建设,到日趋重视员工的违法违规安全管控建设。本文针对离职期员工(以下简称“预离职”或“待离职”员工)的信息安全管控策略进行实践总结和经验分享。 1预

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