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基于ⅠDC互联网流量结合大数据分析技术开展安全能力关联深度学习研究

2020-07-13李翔宇

网络安全技术与应用 2020年7期
关键词:能力

◆李翔宇

(中国移动通信集团广东有限公司 广东 510000)

1 引言

目前,人类社会已经进入到“互联网+”时代,通信运营商、数据内容运营商等投资建设了许多的ⅠDC,购置了先进的Web 服务器、阵列存储器、光纤交换机、高速路由器等设备,建设了大规模的ⅠDC机房,承载和部署的数据信息非常多。因此,ⅠDC 机房也会存在很多的漏洞,许多不法分子利用DDoS 攻击、数据篡改等手段破坏信息安全。因此ⅠDC 也逐渐引入了许多先进的管理制度和防御技术,比如防火墙、访问控制列表、网络流量态势感知和溯源查找工具、DDoS漏洞监控和网络安全防篡改工具等。DDoS 攻击是一个网络资源非法占用工具,造成网络带宽阻塞、服务器CPU 资源占用等,合法访问者无法访问ⅠDC 资源,因此利用DDoS 监控技术和防护制度,可以保障ⅠDC 的可用性。漏洞监控可以利用实时监控软件,构建一个全生命周期管理模式,避免ⅠDC 资产产生运营风险。网站防篡改监控为真实网站提供一种防篡改的机制,确保网站稳定运行,防止非法分子更改网站主页链接,进一步确保ⅠDC 正常运行,保障用户的信息安全。态势感知可以实时采集ⅠDC 中的数据流量,分析这些流量是否存在突发性、应激性的上升或下降,挖掘潜在的病毒态势、漏洞态势,进而能够确定ⅠDC 流量中是否包含病毒或漏洞,及时修补提高ⅠDC 安全运行能力。攻击溯源则可以利用嗅探跟踪技术,分析攻击ⅠDC 中心的数据来源,进一步阻断非法访问,维护ⅠDC 正常用户的访问权利[1]。

ⅠDC 经过多年的运行,采用的DDoS 监控、漏洞监控、网站防篡改监控、态势感知和攻击溯源等技术单一配置缺陷比较明显,这些安全能力技术之间存在很多的漏洞和问题,比如关联性不强直接导致一些安全威胁无法被识别[2]。……

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