事前風險分析
1）明確防護主體：核心資產有效識別
從風險管理的角度，我們首先需要明確防護的主體對象，通過應用特征、交互協議、端口、IP等方式識別內網的業務系統；
2）識別資產風險：實時漏洞監測分析
基于識別的業務資產，接下來我們會進行業務資產風險分析，通過實時的流量檢測，檢測業務系統存在的漏洞，比如是否存在惡意注入、代碼執行、黑鏈植入等惡意動作，檢測業務系統的漏洞；
3）保障安全能力：安全能力評估
比如業務系統是否有對應的防御手段，是否現有的防御手段是生效的，是否規則庫沒有更新，是否缺少防御手段等，防止存在安全能力降級及失效的情況；
4）安全價值交付：比較好實踐策略部署
基于安全能力降級及失效的情況進行一鍵防御，實行安全能力的一鍵提升；除此之外為了切實保障企業資產風險管理工作的落地，我們會為用戶提供安全價值交付，基于深信服技服團隊的價值交付體系給出對應建議，保障安全安全建設的切實落地。
可以主動分析經過設備的業務流量中存在的風險并實時展示出來。山西華三下一代防火墻哪家好
1積極對抗未知威脅攻擊
單個組織需要與整個黑產抗衡，包括未知的惡意軟件、惡意鏈接等規則難以快速更新防御的威脅 - 黑產組織會通過出售或租賃其惡意軟件，為各式各樣的攻擊者提供攻擊工具。同時，高級規避技術已實現商品化，使攻擊可成功規避傳統的檢測方法。現在，即使是技能不足的攻擊者也能發起獨特的攻擊，輕而易舉地規避傳統威脅識別和防護方法，因此不得不進行人為干預，但面對當今龐大的威脅數量，人為干預無法進行有效擴展。 廣東SANGFOR下一代防火墻報價將設備檢測到的威脅風險通過圖形化的界面進行統計和展示。
安全云腦助力的能力維度：安全云腦通過構建全球樣本采集點并通過廠商安全情報的交換，豐富的數據來源，擴充自身的數據生態；基于領先的技術架構，對海量的數據進行匯聚、分析、挖掘，通過人工智能構建眾多引擎，如僵尸網絡引擎、惡意鏈接引擎，惡意文件檢測引擎等，不斷的對高危、熱點威脅進行深度檢測與分析，并通過攻防、安全專家不斷的優化云端架構和算法引擎；安全云腦具體能力如下：云查服務：主要將防火墻尚需確認的灰色樣本，如惡意文件、URL、域名等在云端進行有效性鑒定；熱門威脅服務：將當前客戶網絡中最熱門的威脅，如URL、域名、文件特征以規則方式更新到下一代防火墻，讓防火墻可以抵御熱門的威脅；安全規則：通過全球的樣本采集點，將僵尸網絡、攻擊、APT、weell等惡意威脅通過僵尸網絡引擎、惡意文件檢測引擎等將特征進行聚類，統一以安全規則的方式下發給深信服下一代防火墻，增強防火墻對惡意威脅檢測的能力；威脅分析：通過云端的廣維數據，可以為用戶提供威脅分析服務，為用戶提供威脅查詢入口，讓用戶知曉當前的安全風險，攻擊者畫像、攻擊趨勢以及攻擊的具體信息，直觀的感受風險并作出風險預判。
事中攻擊防御最準確-下一代WAF引擎性能瓶頸：設備處理性能存在瓶頸問題的本質原因，安全設備對應用層流量采用的檢測手段是全流量檢測模式，這樣做的問題就是不管流量是好是壞，都需要設備對其進行拆包、還原、特征比對等，設備性能損耗大，性能差，而現網中大部分的流量均是合法流量，我們稱之為白流量。
內容還原：在發起應用層攻擊時，設備首先會對應用流量進行內容還原，從流量中還原目標業務組件，業界通用思路會構建內容還原引擎解析流量，進而基于還原的目標業務組件開展后續的安全檢測；所以能否有效多方位的識別應用層威脅，前提是業務內容還原能力是否夠強；
其中比較大的難度就是面對客戶環境中眾多的異構的、不同版本的、開源的各種組件，安全廠商無法多方位覆蓋，存在攻擊被繞過的風險；
攻擊檢測：傳統的web防御基于靜態規則，太嚴格的規則容易誤殺正常業務流量，造成誤判。太松散的規則則容易被繞過，造成漏判，同時對于已知web攻擊的各種變種、0day及未知應用層威脅通過靜態特征無法有效的防御；
所以傳統的應用層防御體系存在性能差、不安全等特征； 讓運維管理人員更加了解自身的網絡安全狀態。
問題二：傳統安全建設是拼湊的事中防御，缺乏有效的聯動分析和防御機制
傳統安全建設方案，搜集到的都是不同產品碎片化的攻擊日志信息，只能簡單的統計報表展示，并不能結合業務形成有效的資產安全狀態分析。另外在防護機制上只能依賴靜態的防御策略進行防護，無法及時應對業務發生的變化，不同安全設備之間也無法形成有效的聯動封堵機制，不僅投資高，運維方面也難管理。
深信服下一代防火墻賦予了風險預知、深度安全防護、檢測響應的能力，最終形成了全程保護、全程可視的融合安全體系。
但大部分客戶無法全部部署，所以安全存在短板.廣東SANGFOR下一代防火墻報價
繼續深入了解到更詳細的受害對象列表、安全日志、攻擊來源等信息。山西華三下一代防火墻哪家好
事中攻擊防御最準確-SAVE安全智能檢測引擎
在惡意攻擊防治層面，深信服革命性的推出了自己的安全檢測引擎，基于人工智能的無特征技術，傳統的殺毒軟件依賴于非常厚重的攻擊庫，只有完全匹配攻擊特征后才能將其查殺，但是這種手段的泛化能力為0，也就是說對于未知及新型的惡意勒索攻擊無法有效應對；深信服通過多方位應用AI技術，通過攻擊特征的聚類分析，基于已知的離散特征，基于數據泛化技術，可以準確檢測未知/新型勒索攻擊；
其中Bad Rabbit就是我們通過原有的攻擊查殺模型發現的新型勒索攻擊，并且將其有效查殺；
右側是我們和其他廠商或者開源的殺毒引擎做的對比，我們的攻擊檢出率是比較高的，誤報率在同級別檢出率的情況下是比較低的；
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