安全云脑助力的能力维度:安全云脑通过构建全球样本采集点并通过厂商安全情报的交换,丰富的数据来源,扩充自身的数据生态;基于**的技术架构,对海量的数据进行汇聚、分析、挖掘,通过人工智能构建众多引擎,如僵尸网络引擎、恶意链接引擎,恶意文件检测引擎等,不断的对高危、热点威胁进行深度检测与分析,并通过攻防、安全**不断的优化云端架构和算法引擎;安全云脑具体能力如下:云查服务:主要将防火墙尚需确认的灰色样本,如恶意文件、URL、域名等在云端进行有效性鉴定;热门威胁服务:将当前客户网络中**热门的威胁,如URL、域名、文件特征以规则方式更新到下一代防火墙,让防火墙可以抵御热门的威胁;安全规则:通过全球的样本采集点,将僵尸网络、攻击、APT、weell等恶意威胁通过僵尸网络引擎、恶意文件检测引擎等将特征进行聚类,统一以安全规则的方式下发给深信服下一代防火墙,增强防火墙对恶意威胁检测的能力;威胁分析:通过云端的广维数据,可以为用户提供威胁分析服务,为用户提供威胁查询入口,让用户知晓当前的安全风险,攻击者画像、攻击趋势以及攻击的具体信息,直观的感受风险并作出风险预判。 即使有大量的攻击也不意味着对业务安全的威胁很大.徐汇区技术下一代防火墙需求
事中攻击防御**准确-L2-L7纵深防御
实时流量分析、IPS、WAF、Anti-Virus、内容安全、URL过滤、网页防篡改、防僵尸网络、抗DDoS等提供L2-L7的纵深防御体系,通过一体化引擎及一体化策略配置助力企业安全落地,并对恶意IP进行联动封堵,精细阻断威胁。
事中攻击防御**准确-下一代WAF引擎
下一代WAF设备对比传统WAF设备在处理性能上快速过滤合法流量,安全检测可以专注于恶意流量,处理性能得到极大提升;
同时可识别业界的业务组件,对应用流量访问的内容进行深度还原;
通过人工智能的有监管、无监管协同,精细识别并处理应用层威胁;
通过业务自学、自适应,基于业务模型的WAF防御,成为**懂客户业务的下一代WAF引擎;
宝山区原则下一代防火墙好处深信服VPN融合安全,简单有效。
深信服防篡改客户端采用系统底层文件过滤技术,在文件系统上加载防篡改客户端驱动程序,拦截分析IRP(I/O Request Pcaket)流,识别用户对文件系统的所有操作,并根据防篡改策略对非法的操作进行拦截,以确保受保护的网站目录文件不被篡改。
1. 客户端软件采用目前的IRF文件驱动流,通过在客户端软件配置需要保护的文件目录和允许修改该目录的应用程序,识别修改被保护网站目录的应用程序是否合法;
2. 文件驱动检测并识别到非法应用程序修改目录时,拒绝该应用程序的修改动作,并记录行为日志,上报到AF;
3. 客户端软件只有连接了AF才能使用,不能**使用;使用客户端软件连接AF时,AF上面须配置一条策略使被保护服务器IP与客户端软件能够进行匹配;
由于web应用系统在开发时并没有完善的安全控制,对上传至web服务器的信息进行检查,从而导致web服务器被植入攻击、木马成为攻击者利用的工具。AF通过严格控制上传文件类型,检查文件头的特征码防止有安全问题的文件上传至服务器。同时还能够结合攻击防护、插件过滤等功能检查上传文件的安全性,以达到保护web服务器安全的目的。
缓冲区溢出攻击是利用缓冲区溢出漏洞所进行的攻击行动。可以利用它执行非授权指令,甚至可以取得系统特权,进而进行各种非法操作。AF通过对URL长度,POST实体长度和HTTP头部内容长度检测来防御此类型的攻击。 存在短板必然容易被绕过,原有安全设备就形同虚设.
事后持续检测**快速
基于上述的失陷主机的攻击过程,我们在每一个环节都提供了对应的防护手段,在失陷主机非法外联通讯环节,我们提供威胁情报能力及DGA和隐蔽通道的识别能力;在主控端传递恶意指令时我们通过恶意指令库比对非法指令,阻断恶意指令传递动作;在失陷主机执行恶意指令发起定向攻击时,我们提供恶意行为检测,对DDoS、口令暴库、挖矿、勒索攻击传递等各种恶意行为进行检测,抵御失陷主机的攻击行为;多方位防治失陷主机带来的威胁; 没有攻击并不意味着业务不存在漏洞.嘉定区数据下一代防火墙报价方案
融合安全包括从事前的资产风险发现。徐汇区技术下一代防火墙需求
深信服AF根据企业VPN常见使用场景,支持多种VPN隧道业务,包括IPSec、GRE、 SSL VPN等。用户可通过GRE、IPSec或SSL VPN 隧道实现分公司与总部之间的数据安全传输,通过SSL VPN隧道实现PC以及移动客户端与总部之间的数据安全传输;支持多种隧道模式,即可以让用户通过七层Web链接进行内网资源的快速访问,又可以让用户通过三层隧道实现任意内网应用资源的便捷使用。
深信服AF可以实现静态路由、默认路由、浮动静态路由等基础功能,同时能够实现如BGP、RIP、OSPF等动态路由协议,并完美支持策略路由、多播路由等功能。 徐汇区技术下一代防火墙需求
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