隨著互聯網技術的快速發展，大部分企業和組織已經從安適的局部建設進入到了整體優化階段。當前的客戶更加關注全網的整體安適，強調從業務信息系統安適風險的角度，而非單一安適威脅和防御機制的角度去更加主動地辦理安適。而要做好安適辦理工作，就需要一套相應的安適辦理體系。在這個體系中除了組織保障和流程保障，很重要的一點就是技術保障。

云計算大數據到來  現有安適平臺面臨挑戰

當前網絡與信息安適領域，正面臨著全新的挑戰。一方面，陪同大數據和云計算時代的到來，安適問題正在釀成一個大數據問題，企業和組織的網絡及信息系統每天都在產生大量的安適數據，而且產生的速度越來越快。另一方面，國家、企業和組織所面對的網絡空間安適形勢嚴峻，需要應對的攻擊和威脅變得日益復雜，這些威脅具有隱蔽性強、暗藏期長、持續性強的特點。

面對這些新挑戰，現有安適辦理平臺的局限性顯露無遺，主要表現在以下三個方面：

1.數據處理能力有限，缺乏有效的架構支撐：當前分析工具在小數據量時有效，在大數據量時難以為繼，海量異構高維數據的融合、存儲和辦理遇到困難；

2.威脅識別能力有限，缺乏安適智能：安適分析以基于規則的關聯分析為主，只能識別已知而且已描述的攻擊，難以識別復雜的攻擊，無法識別未知的攻擊；

3.安適預判能力有限，缺乏對抗能力：安適運營以被動應急響應為主，難以對風險進行提前的評估與研判，總是疲于救火。

應用系統自我掩護體系  從根源解決安適問題

如何應對這些新挑戰？如何突破現有安管平臺的局限？陪同大數據和云計算時代的到來，安適問題也正在釀成一個大數據問題。要應對安適大數據帶來的新挑戰，還需要用大數據的技術來解決，只有將大數據分析技術充分融合到現有安管平臺技術架構中才能使傳統的安管平臺煥發新生。

為此，安百科技建立了安百大數據安適態勢感知平臺，全方位安適情報收集，并動態感知，風險預測，協同響應，自動修復的應用安適綜合平臺。以大數據分析為基礎加之及機器學習的算法與模型，對安適威脅感知識別，理解分析，響應處理，解決從發現，判斷到預防風險自動提升防護要求的現實場景。

首先，通過Scan 漏洞檢測掃描系統，對應用自身及應用周邊資產情況進行低損耗，無間斷的云端采集和高速處理，提供安適評估與風險分析，使用圖形可視化的方式直不雅觀呈現漏洞情況，做到漏洞與風險可見，為應用層網絡安適體系建設提供可靠的依據。

之后，通過應用系統攻擊自免疫平臺——靈蜥，這款集安適監控、攻擊分析、智能防御、應用掃描、云端加固、防御告警于一體的WEB應用層安適辦事解決方案，借助于其直接注射于應用程序拜候節點中的防御攔截辦法，能夠精準發現攻擊，攔截攻擊，修補漏洞。并通過RASP的自我學習能力通過大數據的分析，進行自我的系統漏洞篩查與修復。從而全方位的為系統“看病”。

最后，通過可視化安適日志分析平臺——鯤鵬，以大數據分析引擎為核心，是應對海量日志數據進行存儲，處理，分析的產品。日志分析是構建安適運維平臺不成缺少的部分，，可以對系統，應用以及硬件產品等產生的日志進行不間斷采集與云端分析，為在鴨蛋雖密也有縫情況下發生的安適事件提供攻擊過程可視化還原展示，攻擊陳訴等。

從過去的資產為核心、業務為核心，到現在的數據為核心的互聯網+時代，網絡的技術在快速發展的同時，非法分子也在不停變更手段，只有通過創新改革，才能確保人們的信息財產不受侵犯。

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