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多维分析、全量溯源,助力教育行业网络安全运营

威努特安全网络

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2024-08-08

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教育行业网络安全形势

随着信息化的快速发展,教育行业作为创新的典型行业,对信息化的依赖程度越来越高,数字化教育资源的普及使得学习材料更加丰富多彩和易于获取,网络技术的进步也推动了远程教育和在线学习的兴起,学生们不再受地域限制,可以通过互联网接入世界各地的优质教育资源。此外,大数据和人工智能技术的引入,使得教育更加精准和个性化。随着对信息化的依赖程度越来越高,同时面对日趋复杂的网络环境,越来越多的高校开始关注校园网的信息化建设的安全运营管理问题。

教育行业网络安全面临的威胁

教育行业网络安全面临的威胁主要来自两个方面,数据和网络资源。

数据方面,在高校信息化建设的进程中,业务信息系统如“一卡通”、教学信息管理系统、电子图书馆及教育资源库等,已成为日常运营不可或缺的部分。这些系统储存了大量的敏感数据,包括学生成绩、学历记录、就业信息以及资金流动等,这些都是黑客和不法分子重点关注的目标。近年来,勒索病毒已成为高校网络安全的一大威胁。黑客利用这些病毒攻击高校系统,他们认为,对于高校来说,学术研究成果和学生档案等数据至关重要,因此高校在面临数据丢失的风险时,很可能会选择支付赎金以确保数据安全。

网络方面,校园网络环境复杂,其中终端设备与服务器众多,且管理策略往往较为宽松,这为黑客提供了可乘之机。黑客常将校园网内的设备作为构建僵尸主机或僵尸网络的优选目标。同时,高校的各类门户网站,如主网、招生网及各院系子网等,安全性也频受挑战,常遭到攻击、篡改及挂马等恶意行为。

防护目标

为保护信息系统中存在的大量敏感数据,及时发现并清除网络中潜伏的威胁,保障教育行业的网络安全性,在建设网络安全建设时,需要满足以下要求:

▪️ 威胁早期发现与响应

为保障企业网络的安全稳定,需要实时监测并分析网络流量数据,通过深入分析网络流量的动态特征,及时发现各种异常网络行为并捕捉到潜在的APT攻击迹象,从而做到防患于未然。

▪️ 风险预警与预防

为提升网络安全防护能力,需要建立一套常态化网络安全监测预警机制,及时发现并评估各种潜在风险,并向相关人员发出准确的预警信号。还需结合威胁情报、数据分析等技术,深入预测可能的网络攻击趋势和来源,提前做好防御策略和应对措施。

▪️ 合规与标准化

需遵循国家和教育行业相关的网络安全标准和规范,确保系统设计和实施符合法规要求,对新建和已建系统需要进行安全建设与整改,达到相应的安全等级要求。

▪️ 数据及隐私保护

为保障全体学生及教职工的信息安全,需要实施严格的管理措施和技术手段,对个人身份信息、学术成绩、健康状况等敏感信息进行管理,防止未经授权的访问、非法获取及使用不当行为。

基于全流量进行多方位威胁检测及溯源

基于教育行业特色,采用高级威胁检测系统结合失陷分析、威胁情报分析、入侵检测分析、异常行为分析、病毒木马分析、未知威胁检测等多种技术于一体,对网络中的南北流量/东西流量进行全面深度威胁检测与溯源分析。产品基于资产、威胁事件、网络会话、威胁情报等多源数据进行对全网流量实时进行威胁感知、可疑流量分析,为客户在高级威胁入侵时,及时察觉,及时止损。

结合失陷分析、网络攻击检测、威胁情报分析、异常流量行为挖掘、文件检测、隐蔽通道检测、域名异常检测等技术,对全网流量实时进行威胁感知、可疑流量分析。

多样化安全态势展示

威努特高级威胁检测系统支持威胁态势大屏展示,包括综合态势感知、资产态势、威胁事件态势、攻击者态势、横向威胁态势等,可展示的告警层风险内容包括告警分析和风险主机分析。资产态势监控资产整体态势,展示终端和服务器资产的风险情况和脆弱性;威胁事件态势监控整体威胁事件态势,从外对内、内对外、内对内三个方面来进行描述,对内网中的威胁事件进行实时监控;攻击者态势监控外部对内部资产的攻击事件态势,直观展示外部攻击源(国家/城市)、攻击手段和被攻击的资产情况;横向攻击态势监控内部资产之间的威胁态势,发现内部威胁源以及影响的范围;利用不同的检测方法和威胁分析能力对网络流量进行分析挖掘,进而展示安全数据从接入流量、元数据/日志、威胁事件、告警APT几个层级的收敛和降噪的成果。

多重入侵攻击及异常行为检测

威努特高级威胁检测系统可以有效增强目前安全设备(防火墙、IDS、IPS等)对攻击的识别能力,针对暴力破解、反弹Shell、本地提权、恶意命令执行、SQL注入、XSS注入、跨站请求伪造、Webshell上传、文件包含漏洞、远程代码执行漏洞等行为进行监控,同时通过对网络流量双向会话行为的深入分析,发现网络中存在的DoS/DDoS攻击、扫描等异常行为、会话连接异常行为、反序列化攻击行为、远程命令执行行为、尝试提权成功行为等。

动态沙箱协同检测

针对文件的安全检测,设备可以使用内置的多个反病毒引擎对样本文件进行静态特征检测,基于特征的静态检测和多检测模块交叉验证,可检测包括Shellcode、Webshell、后门程序、挖矿木马、间谍软件、远程木马等多种恶意文件。也可以通过联动内置沙箱的方式进行文件检测,通过文件的动态执行行为来识别恶意文件,首先还原未知威胁文件,将文件传递到沙箱进行分析,其利用虚拟化技术仿真出组织常用的操作系统和应用环境,然后利用虚拟执行手段使文件运行并捕获其对系统产生的影响,如释放文件、加密文档、增加启动项、API调用等,并基于这些影响进行评估,识别对系统产生破坏的恶意文件。

失陷主机综合研判

基于KillChain框架,威努特高级威胁检测系统可以从多个攻击点位进行检测,同时不仅从流量层面进行检测,也从文件层面进行检测,基于不同攻击阶段的检测模式,以实现对扫描探测、网络钓鱼、漏洞利用、木马下载、远程控制、横向渗透、行动收割等攻击阶段的全覆盖,可帮助用户发现更多的攻击威胁事件,减少盲点,更可将不同阶段的攻击事件进行串联,方便用户判断攻击进行到什么阶段以及溯源攻击的过程。针对重点监控的资产,也可以进行分类统计,将资产与告警策略关联,并对资产威胁精准分析,快速决策哪些重要资产需要及时处置,保护用户的资产。

威胁事件多维度回溯

当攻击发生时,威努特高级威胁检测系统可支持溯源取证,从事件、数据、流量三方面进行采集。事件方面,通过系统提供的多源威胁情报库,可进行攻击和恶意代码家族相关的背景信息检索和分析,帮助用户更好的判定攻击的性质、手段和影响,从而确定合理的应对措施;数据方面,可进行网络流量协议元数据的提取、解析、存储和检索展示,按照威胁事件、恶意文件数据等条件进行追溯;流量方面,可对关键网络流量进行原始留存,追溯网络攻击的线索、攻击过程信息、发现威胁源头并留存攻击证据。

结语

威努特高级威胁检测系统结合失陷分析、威胁情报分析、入侵检测分析、异常行为分析、病毒木马分析、未知威胁检测等多种技术于一体,通过完整的数据包存储和回溯分析取证能力,帮助用户实时预警网络攻击事件,提升网络攻击感知能力,助力高级威胁溯源分析,满足等保合规建设,为校园用户提供更全面的安全保障。

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