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1、ISC.AI 2024数字安全创新性数字安全创新性案例报告报告CONTENTS目 录创新引领智启安全+AI新纪元安全大模型360安全大模型自动化高级威胁狩猎系统赛宁大模型靶场赋能电信网络安全实战与人才培育大模型安全某教育科技有限公司2024年“安全围栏”工程技术开发服务采购项目终端安全某军工集团移动办公项目能源行业全栈动态防御技术的网络安全建设案例安全运营某新能源汽车控股集团攻击面管理案例未来智安XDR安全运营平台助力政企行业破解安全运维难题重明-网络犯罪情报分析平台物联网安全某省公安视频专网主动安全监测系统某市城市轨道交通安全合规项目案例数据安全与隐私保护领域某单位多源数据身份智能研判系统建
2、设项目省级数据要素安全流通解决方案网络与流量安全南开大学应用安全能力建设信创安全浏览器（AK）集成服务及购置项目天威诚信信息系统商用密码密评密改供应链安全悬镜云脉XSBOM供应链安全情报平台在大型互联网行业应用实践身份安全成都市某区政府身份安全项目总结01030610141721242833364043495153565863737578808689919799103创新引领智启安全+AI新纪元 ISC.AI 2024数字安全创新百强评选活动在全球数字化转型的浪潮中，数字经济正以迅猛的势头成为推动社会生产力发展的重要引擎。然而，伴随数字化进程的加速推进，网络安全挑战日益复杂，已然成为数字经济发
3、展道路上不可忽视的重大风险。网络攻击的频率和破坏性持续增加，数据泄露、关键基础设施威胁以及隐私风险等问题层出不穷，对社会经济秩序与公众信任造成了深远影响。人工智能（AI）技术的崛起，不仅为数字经济注入了强劲动力，也在网络安全领域引发了一场深刻变革。AI 技术在威胁检测、攻击溯源与漏洞修复等领域展现了强大能力，推动网络安全从被动防御向主动预警与智能响应的新阶段转型。然而，AI 技术亦具有双刃剑效应：在提供创新解决方案的同时，也为攻击者提供了更隐蔽且更具破坏性的攻击方式。面对这一复杂局势，全球网络安全亟需应对更高层次的技术挑战，如何在技术创新与安全风险之间实现平衡，已成为当前的重要命题。在此背景下
4、，ISC.AI 2024 数字安全创新百强评选活动应运而生。本次活动以“创新引领 智启安全+AI 新纪元”为主题，聚焦数字安全与人工智能深度融合的创新实践，通过挖掘与展示具有突破性和前瞻性的解决方案，为行业树立标杆、明确方向，推动安全技术的全球化进步与产业生态的建设。活动不仅是行业创新成果的集中呈现，更是一场关于网络安全未来发展的深度探索与前瞻性布局。数字经济崛起中的安全挑战近年来，数字经济的发展为社会经济注入了新动能，但也使全球网络安全形势愈加复杂多变。根据赛迪顾问发布的报告，2023 年中国网络安全市场规模已突破 998.3 亿元人民币，预计到 2026 年将达到 1358.6 亿元人民币
5、，年均复合增长率为 10.8%。这一数据既反映了网络安全作为数字经济发展支柱的关键作用，也揭示了数字化深入带来的新型威胁。数据泄露频发、关键基础设施脆弱性加剧、物联网设备安全隐患等问题，正在考验传统网络安全防护体系的承载能力。面对这一日益严峻的威胁格局，安全行业正加速技术迭代，以探索更为智能化的防护手段，满足复杂的安全需求。AI 赋能下的数字安全新阶段人工智能技术的广泛应用为网络安全注入了全新活力。从自动化威胁检测、实时响应到预测性分析，AI 正在推动网络安全进入“AI+安全”的新阶段。根据 MarketsandMarkets 的研究报告，2023 年全球 AI 安全市场规模已达 221 亿美
6、元，预计到 2028 年将增长至 502 亿美元，年均复合增长率达 17.7%。这一趋势不仅反映了市场对AI 技术的高度认可，也标志着安全行业技术革新的不断加速。01然而，AI 技术的快速发展也带来了新的挑战。例如，攻击者利用 AI 生成伪造数据或实施深度伪造攻击（Deepfake），显著提高了攻击的隐蔽性和迷惑性。在此背景下，如何有效运用 AI 技术构建更安全的数字生态，成为全球网络安全领域亟需解决的重要课题。面对数字经济与人工智能深度融合带来的机遇与挑战，ISC.AI 2024 数字安全创新百强评选活动提出了清晰的目标：以创新为引领，通过表彰优秀案例与前沿技术，推动数字安全技术与 AI 深
7、度融合，促进产业生态协同发展。本次活动的价值体现在以下几个方面：引领行业技术方向：通过表彰技术创新成果，推动企业和机构关注数字安全与 AI 技术的深度融合，为行业提供前瞻性的技术指导与实践参考。助力数字经济发展：安全是数字经济发展的基石，通过推广优秀案例和解决方案，为企业数字化转型提供更安全可靠的环境。推动产业生态构建：通过打造创新技术与实践的展示平台，汇聚安全领域的创新力量，促进上下游企业间的协作，共同构建一个以 AI 为核心驱动力的数字安全产业生态。迈向“安全+AI”的全新时代数字经济的发展离不开网络安全的有力支撑，而网络安全的未来也依赖于技术的持续创新。在“安全+AI”的时代背景下，人工
8、智能技术的深度应用不仅将显著提升安全防护的智能化与自动化水平，也为行业注入新活力。同时，AI 的应用场景将从传统网络安全领域延伸至物联网安全、车联网安全、供应链安全和工业控制系统防护等新兴领域，构建更为全面的智能化安全生态。通过“创新引领 智启安全+AI 新纪元”这一主题，ISC.AI 2024 数字安全创新百强评选活动不仅展示了当前行业的创新成果，更为未来网络安全的发展方向提供了深刻洞察。我们期待借助这一平台，汇聚全球安全领域的智慧与力量，共同迈向“安全+AI”的全新时代，为构建智能、安全的数字化社会贡献力量。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告02安全大模型在全球数字化进程加速推进的
9、背景下，人工智能（AI）技术的迅猛发展催生了以大规模语言模型（Large Language Models,LLMs）为代表的创新应用。这些大模型不仅在自然语言处理、图像识别等领域表现卓越，还以其处理海量数据和深度学习优化的潜力，成为驱动智能系统的重要引擎。然而，随着大模型在各行业的广泛应用，其自身的安全性及其在实际场景中的应用安全性，已成为技术界和产业界共同关注的核心议题。实时性和智能化：能够支持实时威胁检测与响应，为安全运营提供高效的自动化支持。多模态融合分析：支持跨数据类型的综合分析，显著提升威胁检测的准确性。持续自学习能力：基于迁移学习和自监督学习技术，快速适应新环境和新威胁模式。安全大
10、模型在网络安全领域展现出广泛的实际应用价值，其技术优势集中体现在以下几方面：提高威胁检测效率：传统的安全解决方案依赖于规则库和人工分析，面对复杂攻击常常响应不及时。安全安全大模型的出现标志着人工智能技术向智能化和规模化迈出了重要一步，为网络安全领域带来了深刻变革。作为人工智能技术的重要创新成果，安全大模型在网络安全中的核心定义涵盖以下方面：对多维度安全数据的处理能力、实时威胁感知及响应能力，以及智能化的决策支持能力。其核心特征包括其核心特征包括：大模型通过深度学习技术，能够在毫秒级时间内完成大规模数据分析，有效提升威胁检测效率。扩展防护能力边界：安全大模型具备强大的语义理解和模式识别能力，能够
11、从未知行为中识别潜在威胁，弥补了传统方法在应对未知威胁时的不足。推动安全运营智能化：从威胁感知到响应策略的全链路智能决策，使安全大模型能够帮助组织实现自动化的安全运营，降低人力成本并提升运营效率。促进产业创新：安全大模型在漏洞挖掘、威胁检测、数据分析等多个领域的广泛应用，推动了网络安全技术与产业的深度融合，成为数字化转型的强大推动力。1、对抗性攻击：对抗性攻击是指通过在输入数据中引入精心设计的扰动，使模型产生错误或偏离正常的行尽管安全大模型在技术上不断优化，其本身仍面临多样化的威胁与挑战，这些威胁直接影响其在实际场景尽管安全大模型在技术上不断优化，其本身仍面临多样化的威胁与挑战，这些威胁直接影
12、响其在实际场景中的表现及推广：中的表现及推广：为。常见的攻击方式包括：扰动输入攻击：向正常输入中加入微小改动，诱使模型输出错误结果。例如，通过调整图像像素使模型无法正确识别内容。梯度推断攻击：利用模型的梯度信息构造有效攻击样本，进一步提高攻击效率。03安全大模型漏洞挖掘与修复：漏洞挖掘是网络安全的核心环节之一，但传统手段的效率往往不足以应对复杂的代码环境。安全大模型通过对代码语义的深度理解，可以快速发现潜在的安全漏洞。例如，模型可以识别代码中的 SQL安全大模型的广泛应用不仅展现了其强大的技术优势，也进一步推动了其在多领域的价值体现。安全大模安全大模型的广泛应用不仅展现了其强大的技术优势，也进
13、一步推动了其在多领域的价值体现。安全大模型的核心价值在于其应用场景的多样化和覆盖范围的广泛性，具体体现为：型的核心价值在于其应用场景的多样化和覆盖范围的广泛性，具体体现为：注入点、跨站脚本漏洞等，并提供修复建议，显著提升漏洞管理的效率与质量。2、数据中毒攻击：通过篡改模型的训练数据来植入后门或误导模型的行为。例如，在训练集中加入异常样本，使模型在特定输入条件下产生异常输出。3、后门攻击：指通过修改模型的内部结构或参数，在特定条件下触发攻击者预期的行为。这种攻击方式往往隐蔽性强且难以检测。4、数据隐私泄露：大模型通常依赖海量数据进行训练，未经保护的训练和推理过程可能导致敏感信息的泄露，如用户的私
14、人对话或商业秘密。5、滥用风险：大模型生成的内容可能被不当使用，例如生成虚假信息、恶意代码或传播不当言论，带来道德和法律问题。针对上述威胁，安全大模型的发展需要综合运用多种技术方法，以构建更完善的安全防护体系，具体为：针对上述威胁，安全大模型的发展需要综合运用多种技术方法，以构建更完善的安全防护体系，具体为：1、对抗攻击防御技术：通过优化模型结构和训练方式，减少对抗性样本的影响，包括：鲁棒性训练：在模型训练过程中加入对抗性样本，提升其对扰动的抗干扰能力。检测机制：引入专用算法检测输入数据的异常性，并阻止对抗样本进入模型。2、数据保护技术：在模型训练与推理中应用隐私保护技术，保障数据安全。差分隐
15、私：在数据分析过程中引入噪声，避免泄漏个体信息。联邦学习：通过分布式协作训练保护本地数据不被共享，同时实现模型优化。3、行为检测与约束：3、通过实时监测和干预技术，确保模型行为符合道德规范和安全要求。内容过滤：在生成内容前或后，筛选不符合合规要求的结果。动态监测：结合行为分析技术，实时捕捉异常输出并采取阻断措施。4、可信计算环境：构建可信计算环境保护模型在运行期间的安全性。硬件隔离：通过安全芯片隔离模型运行的关键部分，防止外部攻击。加密计算：采用同态加密和多方计算技术保护数据和计算的隐私。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告04网络威胁预测与防御：面对复杂的攻击模式，预测与预防成为网络安
16、全的新焦点。安全大模型通过时间序列分析和历史数据挖掘，可以预测可能发生的攻击。例如，在 DDoS 攻击场景中，模型不仅能识别攻击模式，还能提前警告可能的目标范围，帮助企业从被动防御转向主动防护。态势感知与分析：网络安全态势的复杂性需要多维度的分析能力。安全大模型通过整合日志、流量、用户行为等多模态数据，提供全面的态势感知能力。相比传统分析方法，大模型能够生成更直观、更精准的威胁态势图，帮助安全团队高效应对风险。安全运营智能化：安全运营中心（SOC）中，威胁分析与事件响应的效率直接影响整体安全态势。安全大模型通过自动化分析和优先级排序，帮助运营团队将精力集中于高危事件，从而提升整体响应能力并降低
17、人力成本。随着技术的不断进步，未来的安全大模型将呈现智能化、无感化与规范化的趋势：随着技术的不断进步，未来的安全大模型将呈现智能化、无感化与规范化的趋势：端到端的安全体系：未来，大模型的安全性将覆盖从数据采集、模型训练到推理服务的全生命周期，构建更完善的端到端安全体系。安全大模型作为人工智能发展的关键方向，不仅直接决定了大模型的可靠性和可信性，还影响其在多领域的推广应用。通过加强对安全大模型的研究和应用开发，可以有效提升智能系统的整体安全水平，为数字化社会人工智能与区块链结合：通过区块链技术实现模型行为的透明化与可追溯性，进一步提升信任度。标准法规进一步完善：随着国际社会对大模型安全问题的重视
18、，相关标准与法规将逐步完善，为技术普及与规范化提供保障。的发展奠定坚实基础。05安全大模型案例提供方：360 数字安全案例背景：当前，攻防对抗形势日趋严峻，亟需大模型技术提升传统安全产品和系统的能力。Gartner 称，到 2025 年，利用生成式人工智能的攻击将迫使具有安全意识的组织降低检测可疑活动的阈值，产生更多错误警报，从而需要更多（而不是更少）人工响应。大模型赋能攻击方，可自动化模拟复杂的攻防场景，如供应链攻击、钓鱼攻击、零日漏洞攻击等，全面评估特定场景的安全风险；并利用大模型的生成能力，产生多样化的攻击载荷、攻击路径、攻击策略等，提高攻击隐蔽性和成功率。有效降低了攻击门槛，提升攻击效
19、率。攻防对抗形势日趋严峻。传统的安全产品在当前复杂多变的网络攻击面前面临诸多问题，无法得到很好的解决。首先，传统安全产品静态规则存在限制：传统安全方法通常依赖于静态规则，这些规则可能无法跟上不断变化的威胁和攻击方式。第二，传统安全产品无法处理复杂数据：安全数据变得越来越庞大和复杂，传统方法可能无法有效处理这些数据，导致性能下降或者需要更多的计算资源。第三，传统安全产品缺乏上下文感知：传统安全方法往往缺乏对上下文的感知，无法理解事件之间的关联性，难以进行准确的威胁检测和识别。此外，国家级攻防对抗形势日益严峻，120 多个国家组建网络部队，加大网络攻防投入，把网络攻击作为国与国对抗的新型手段。国家
20、级对手成为国家网络安全的最大威胁。这些对手攻击手段隐蔽、长期、持续，仅仅依靠传统安全产品很难发现，需要由长期跟踪该领域的高级安全专家发掘线索，并借助外部工具和攻防知识积累，通过一段时间才能溯源出整个攻击链条。对于教育行业的专网用户，高级安全专家只能以服务的方式，面向专项任务，进行短期工作。如何将这些高级安全专家的能力赋能给安全产品，降低威胁狩猎等安全任务的技术门槛，实现高级安全专家能力的本地化。360安全大模型自动化高级威胁狩猎系统解决方案：基于独有的类脑分区协同（CoE）安全大模型，设计安全大模型平台整体架构。通过安全大模型强大的理解推理能力，能够实现对复杂安全任务的拆解、调度策略生成等，使
21、得安全大模型可以进行攻击检测、端点事件检测、安全事件响应处置和智能告警研判等安全工作，广泛的与各种安全产品协同，提升运营效率和增强安全能力。具体架构如下图所示：ISC.AI 2024 数字安全创新性报告06（1）类脑分区协同（CoE）安全大模型基于自主研制的大模型底座，针对日志数据、告警数据等海量安全数据特点，通过重构模型结构、调整模型推理程序，实现面向安全数据的专项预训练，设计形成具有类脑分区协同（CoE）结构的安全大模型。该模型由语言中枢、规划中枢、判别中枢、记忆中枢和道德中枢组成，可面向专项安全数据，实现一体化训练，模型参数分区调整。（2）自主安全任务调度智能体框架面向安全大模型在现有装
22、备体系的落地应用需求，实现大模型与现有装备、系统的有效联动，提升大模型在任务规划、外部装备调用能力，研制自主安全任务调度智能体框架，通过设计安全智能整体架构，设计任务生成引擎、任务编排引擎、指令调度引擎、监督评测引擎、记忆存储、执行反馈等部分，实现安全任务目标理解、逻辑推理、效果评估和知识记忆等能力。支持连接、配置、驱动、协同各类安全工具产品，显著提升单个产品和系统整体的能力，并使运营效率最大化。（3）向量化专用安全知识库面向安全业务中通用知识查询、专用知识问答、文档生成辅助等业务应用场景，重点针对现有大语言模型存在安全专有领域知识无法理解、数据过期、生成式幻觉、常识偏差等问题，以安全大模型为
23、底座，研制专用向量化安全知识库，基于纠错反馈机制对安全领域知识进行检索增强，构建军事安全领域安全业务智能助手，对接安全领域业务应用，实现安全专用知识问答、安全文档智能化生成，全面提升安全知识管理的智能化转型。（4）自动化威胁狩猎数字人针对国家基础设施的攻击行为向长周期、高隐蔽、不留痕等方向发展，对安全分析专家的溯源能力提出了更高要求。基于安全大模型平台，通过对接终端行为日志，将自动进行终端威胁狩猎任务意图识别、任务规划，对于07案例提供方：360数字安全应用效果：360 安全大模型自动化高级威胁狩猎系统的建设不仅显著增强了企业的安全创新能力，还在提升经营效率、降低成本、优化决策制定、促进业务稳
24、健增长等方面发挥了重要作用，为企业的长远发展奠定了坚实的基础。安全大模型的应用显著降低了安全事件发生率和响应时间，提高了业务连续性和客户信任度，间接促进收入增长和品牌价值提升。自动化与智能化的安全运营管理大幅减少对人工的依赖，优化人力资源配置，降低长期运营成本。智能安全态势感知提供全局视角，让管理层能够基于准确、实时的安全数据做出高效决策，增强了企业风险管理能力，优化资源配置，提升经营效率。终端日志数据进行深度研判分析，并根据研判结果进行自主的溯源规划，形成溯源任务编排方案，结合攻击技战法知识，自动给出攻击检测判定、绘制攻击路径，并归因到相关攻击组织，最终形成攻击者画像以及相应的终端威胁狩猎分
25、析报告，为安全专家提供深度研判的基础支撑。创新点与优势：创新点 1：模型底层创新，与安全场景深度结合与当前很多厂家采用开源大模型挂接专用知识库的方式不同，360 以自研大模型为基础，在模型结构、推理程序等模型底层进行创新，独创“类脑分区协同（CoE）”安全大模型结构，真正做到掌握模型核心机理，模型可以“打的开，调的了，训的起来”，只有这样才能将“大模型+安全”的道路走深走远。该模型结构将大模型海量参数按照任务类型进行分区，每个分区相当于一个专家模型，采用多专家协同方式，每次安全任务无需激活所有参数，根据任务类型、能力要求灵活组合调用语言中枢、规划中枢、判定中枢等，这样可以极大的提升模型推理效率
26、，降低模型训练成本，有效缓解多任务冲突问题。创新点 2：应用模式创新，全链路未知威胁猎杀以 360 EB 级高质量安全数据为基础，360 安全大模型系统通过海量终端数据、网络流量、日志数据的预训练，学习各种攻击的特征，进而能够快速识别潜在威胁和攻击行为，对日志、告警进行深度研判，并结合专用猎杀工具，实现自动化的溯源分析、正向推理、证据链关联等，分析出完整攻击链路，发现真实攻击意图并给出处置建议。根据中国信息安全测评中心发布的 全球高级持续性威胁总体态势、典型手法及趋势研判 报告，全球高级攻击数量再创新高，呈现出全域展开、多点迸发的特点，攻击目标逐渐泛化，攻击组织更趋多源。而我国面临的高级攻击是
27、全方位的，攻击源更为复杂和隐蔽，危害更为直接和严重。但当前高级威胁狩猎专家是极其稀缺的，同时只能面向专项任务，进行短期服务。360 安全大模型自动化高级威胁狩猎系统通过预训练等方式学习了海量终端、网络等各种攻击特征，具备了一定安全专家识别能力，可快速判定并标记可疑行为，从而辅助安全产品/系统发现威ISC.AI 2024 数字安全创新性报告08经验总结：本项目研发的安全大模型软件可以利用安全智能体实现自动化安全运营，引领安全大模型由简单的“辅助咨询式”安全，向“自动运营式”安全发展，从根本上解决安全行业痛点问题，在安全行业发挥良好的示范效应，在金融、能源、医疗、科教等行业得到较高认可。以科教行业
28、为例，当前我国科教行业面临着严峻的网络安全挑战，高校和科研机构持有的敏感数据如科研成果、学术记录、专利信息以及师生个人信息等，成为黑客攻击的高价值目标。近年来，相关领域高级威胁攻击事件频发，如西北工业大学曾遭受美国国家安全局（NSA）网络攻击。为应对上述挑战，360 利用安全大模型技术助力科教行业提升安全防御能力。解决科教行业缺乏实战型安全专家团队，网络安全工作多由基层安全运营人员负责的现状。360 安全大模型可以扮演数字员工角色，发现真实攻击意图并对未知威胁进行全链路猎杀，成为基层安全运营人员应对高级威胁攻击的新利剑。胁，并自动化调用外部工具、知识进行辅助研判，为实现真正意义的自动化高级威胁
29、狩猎，将高阶狩猎能力落地用户专网。09案例提供方：360数字安全案例提供方：赛宁网安案例背景：客户基本情况：客户是一家大型电信运营商，业务覆盖全国，包括移动通信、宽带网络、数据通信等多个领域，拥有庞大的用户基础和复杂的网络基础设施。面临的痛点：电信行业数据流量巨大且敏感度高，网络架构错综复杂，其现有的网络安全防护体系多基于规则和经验设定，在面对新型、复杂的网络攻击手段时，如高级持续性威胁（APT）、零日漏洞利用以及大规模分布式拒绝服务（DDoS）攻击与数据窃取相结合的复合型攻击时，难以做到快速、精准地检测与有效防御。此外，内部网络安全团队在应对复杂多变的攻击场景时，缺乏足够的实战经验和高效的分
30、析决策工具，导致应急响应时间长，无法及时阻止攻击扩散，从而可能造成用户数据泄露、服务中断等严重后果，极大地影响用户体验和企业声誉。用户需求：客户急需一套能够提供高度逼真、动态且可定制化的网络安全实战培训与研究演练环境的解决方案。具体需求包括：一是通过模拟各类真实网络攻击场景，提升内部网络安全团队的实战技能和应急处理能力，使其能够迅速识别、分析并有效应对复杂的网络威胁；二是借助智能化工具和系统，对电信网络中的潜在漏洞进行全面、深入地挖掘与分析，并提供及时、精准的修复建议和安全策略优化方案；三是利用大数据分析和人工智能技术，对网络流量进行实时监测与智能分析，实现对异常流量和潜在攻击行为的快速预警与
31、精准拦截，确保电信服务的连续性和用户数据的保密性、完整性；四是该解决方案需符合电信行业严格的监管要求和安全标准，能够为企业提供合规性保障和审计支持，同时具备良好的可扩展性和兼容性，以便与现有网络基础设施和安全系统无缝集成。赛宁大模型靶场赋能电信网络安全实战与人才培育关键挑战：AI 模型选择与优化挑战：电信网络安全领域涉及众多复杂的技术与业务场景，如5G网络的独特安全需求、云计算环境下的数据保护等。在选择合适的 AI 大模型时，需要考虑其对电信行业特定技术架构、协议以及攻击模式的理解与处理能力。例如，某些大模型可能在通用网络安全分析方面表现出色，但对于电信网络中的信令协议分析、虚拟网络功能安全检
32、测等方面存在不足。此外，即使选定了模型，还需要针对电信业务特点进行优化，以确保模型ISC.AI 2024 数字安全创新性报告10核心技术：采用赛宁大模型靶场，充分发挥其7个智能体模块功能。通过对电信网络安全数据的深度分析与学习，利用自然语言处理技术实现智能体与用户的自然交互，如通过课程学习实践智能体根据用户需求提供个性化学习方案，利用漏洞专项学习智能体对电信网络漏洞进行精准分析与应对策略推荐。同时，运用机器学习算法对知识库进行持续更新与优化，确保知识的时效性与准确性，并通过智能体间的消息队列、数据共享等技术实现协同工作，如场景配置引导智能体与靶场操作引导智能体之间通过共享网络拓扑结构数据，实现
33、演练场景的快速、精准构建。实施策略：首先，对电信企业的网络架构、业务流程以及现有的网络安全防护体系进行全面评估，收集网络安全相关数据，包括网络流量数据、设备日志数据、安全事件数据等，为大模型的训练与知识库的构建能够准确识别电信网络中的异常行为与潜在威胁，这需要大量的电信网络安全数据进行训练与调优，而数据的收集、整理与标注工作本身就是一项艰巨的任务。知识库构建与匹配挑战：构建一个全面且精准的网络安全知识库是智能体有效运行的关键。对于电信行业而言，知识库不仅要涵盖常见的网络安全知识，如各类漏洞信息、攻击手段与防御策略，还需包含电信行业特有的安全规范、标准以及网络架构相关知识。然而，电信网络技术不断
34、演进，新的安全知识与技术层出不穷，如何确保知识库能够及时更新并准确匹配不同岗位、不同场景下的用户需求是一大挑战。例如，当网络安全人员在处理 5G 网络切片安全问题时，智能体需要从知识库中快速筛选出与之相关的漏洞信息、应对策略以及行业最佳实践，这要求知识库具备高效的索引与匹配机制，能够根据用户的问题或场景描述准确地定位到相关知识内容，同时还要考虑不同知识之间的关联性与层次性，以便为用户提供全面、深入的知识支持。智能体交互与协同挑战：赛宁大模型靶场中的7个智能体功能模块需要相互协作，以满足电信企业多样化的网络安全需求。例如，课程学习实践智能体与漏洞专项学习智能体需要协同工作，为网络安全人员提供从理
35、论学习到实际漏洞分析与应对的连贯学习路径；靶场操作引导智能体与场景配置引导智能体需要紧密配合，构建出符合特定网络安全演练需求的场景环境。然而，不同智能体在功能、数据格式以及交互方式上存在差异，如何实现它们之间的无缝对接与高效协同是一个技术难题。在交互过程中，可能会出现信息传递不准确、不及时的情况，导致智能体之间的协作出现卡顿或错误，影响整个网络安全解决方案的效果。例如，在一次网络安全演练中，靶场操作引导智能体根据演练计划向场景配置引导智能体发送场景构建需求，但由于数据格式不匹配或交互协议问题，场景配置引导智能体无法正确理解需求，从而导致演练场景构建失败或不符合预期要求。解决方案：11案例提供方
36、：赛宁网安精准个性化学习与技能提升：与传统网络安全培训方式相比，课程学习实践智能体能够根据电信网络安全人员的岗位需求、技能水平以及学习进度，提供精准个性化的学习路径与资源推荐。例如，对于从事5G网络安全防护的人员，智能体可推荐专门针对5G网络安全技术的学习资料与实践项目，帮助其快速掌握5G网络安全防护技能，提升其在特定领域的专业能力。深度行业知识融合与应用：赛宁大模型靶场的智能体将网络安全通用知识与电信行业特定知识深度融合，在漏洞分析、场景模拟等方面能够更好地贴合电信业务实际。如漏洞专项学习智能体在分析电信网络漏洞时，不仅能依据通用漏洞原理，还能结合电信网络架构、协议特点，提供更具针对性的应对
37、策略，有效提高网络安全防护的准确性与有效性。智能体协同增效与高效决策：通过智能体间的协同工作机制，实现了网络安全管理与应对的高效决策。例如，在网络安全演练或实际事提供数据基础。然后，根据评估结果与数据情况，选择并优化适合电信行业的AI大模型，构建电信网络安全知识库，将常见网络安全知识与电信行业特定知识进行整合与分类。接着，部署赛宁大模型靶场及其智能体功能模块，组织网络安全团队成员进行培训与实战演练，在演练过程中，根据成员反馈与实际效果，对智能件处理中，靶场操作引导智能体、漏洞专项学习智能体以及攻防工具库智能体等多个智能体可协同作战，快速分析攻击场景、选择合适的防御工具并提供操作指导，大大缩短了
38、应急响应时间，提高了网络安全事件的处理效率。体功能、知识库内容以及模型参数进行不断调整与优化，以提高整个网络安全解决方案的性能与适应性。创新性与优势：技术架构ISC.AI 2024 数字安全创新性报告12实际应用效果：在项目实施后的半年内，电信企业网络安全团队成员在网络安全知识测试中的平均成绩提升了 30%，在应对模拟网络攻击演练时的成功率从原来的 40%提高到了 70%。在一次针对电信核心网的模拟攻击演练中，团队成员在智能体的辅助下，能够迅速识别出攻击类型并采取有效的防御措施，成功抵御了复杂的攻击，保障了核心网的安全稳定运行。客户评价：客户对赛宁大模型靶场及智能体功能给予了高度评价，认为其为
39、电信企业网络安全保障提供了全新的解决方案，有效提升了团队成员的专业素质与实战能力，使企业在面对日益复杂的网络安全环境时更具信心与应对能力。经济效益：通过提高网络安全防护水平，减少了网络安全事件的发生概率，降低了因网络安全问题导致的业务中断、数据泄露等风险，预计每年可为企业节省数百万元的经济损失。同时，智能体的个性化学习与技能提升功能提高了网络安全团队的工作效率，节省了大量的人力培训成本与时间成本，为企业创造了可观的间接经济效益。应用效果：问题：在项目实施初期，由于电信网络安全知识的专业性与复杂性，知识库构建过程中出现了知识分类不准确、部分知识更新不及时的问题，影响了智能体的知识匹配与推荐效果。
40、同时，智能体之间的协同交互在高并发场景下出现了性能瓶颈，导致演练过程中出现卡顿与延迟现象。优化方向：加强知识库的管理与审核，引入专家知识审核机制与自动化知识更新工具，确保知识分类准确、更新及时。针对智能体协同交互的性能瓶颈问题，优化智能体间的交互协议与数据传输方式，采用分布式缓存、异步处理等技术提高系统在高并发场景下的响应速度与稳定性，以进一步提升赛宁大模型靶场在电信企业网络安全保障中的应用效果。经验总结：13案例提供方：赛宁网安大模型安全随着大模型技术的快速发展与广泛应用，其在社会生活、商业活动和科学研究中的重要性不断提升。然而，大模型的安全性问题也逐渐成为技术研发与实际应用中的核心议题。由
41、于大模型本身复杂的结构和数据密集型特性，其在全生命周期的各个环节，包括设计、训练、推理及部署中都面临独特的安全挑战。虽然“安全大模型”注重从模型开发到应用的整体安全性，但“大模型安全”更加聚焦于模型本身可能存在的漏洞和潜在威胁。如果这些问题得不到妥善解决，大模型的可靠性、适用性及社会影响将受到重大制约。大模型（如 GPT 系列、BERT、CLIP 等）的规模正在迅速扩大，其参数量通常达到数十亿甚至上千亿。这种庞大的模型结构显著增强了数据处理能力和应用潜力，但同时也带来了前所未有的安全隐患。大模型安全的核心意义不仅在于保护模型免受攻击，更在于建立可信的人工智能生态系统。无论是数据隐私、模型完整性
42、，还是输出结果的可靠性，大模型安全都已成为现代网络安全的重要组成部分。大模型安全是指通过技术与方法，在模型训练、部署及应用的全生命周期内，确保其免受恶意攻击、误用以及其他安全威胁的一套完整保障体系。其核心目标是维护模型的机密性、完整性与可用性，避免因安全问题导致的业务损失或社会危害。其三个核心层面：其三个核心层面：1、数据层安全威胁：数据是大模型的“燃料”，但正因其重要性，数据层面也成为攻击者的首要目标。在模型数据层安全：保障训练数据的隐私性与真实性，防止恶意数据注入或泄露。模型层安全：防范对抗攻击与模型窃取，确保预测结果的可靠性与准确性。应用层安全：规避模型滥用或不当输出内容，减少潜在的社会
43、风险。了解大模型安全的主要威胁类型，是制定有效防护策略的基础。以下将从大模型生命周期的各个环节分析了解大模型安全的主要威胁类型，是制定有效防护策略的基础。以下将从大模型生命周期的各个环节分析主要威胁类型，以全面展示其复杂的安全挑战。主要威胁类型，以全面展示其复杂的安全挑战。训练与应用过程中，数据安全主要面临以下挑战。2、模型层安全威胁：除了数据，模型本身是攻击者的主要目标。在模型开发、训练和部署环节，以下威胁尤为突出。数据中毒攻击：攻击者通过在训练数据中注入恶意样本，破坏模型的学习能力。这种攻击可能导致模型在特定情况下产生错误输出，甚至影响到业务的正常运行。隐私推断攻击：即使是数据经过严格清洗
44、，也可能通过模型反演技术泄露训练数据中的敏感信息。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告14为了有效应对上述威胁，业界逐步形成了一套大模型安全防护策略。以下内容从数据层、模型层和应用层三为了有效应对上述威胁，业界逐步形成了一套大模型安全防护策略。以下内容从数据层、模型层和应用层三个维度进行解析。个维度进行解析。3、应用层安全威胁：在实际应用中，大模型的外部接口与输出结果也面临诸多安全威胁。对抗样本攻击：攻击者通过为输入数据添加精细扰动，使模型输出错误结果。这类攻击对图像分类、语音识别等任务尤其危险，可能导致系统误判甚至瘫痪。模型窃取与复制：攻击者通过接口反推模型参数与行为，复制模型功能，不
45、仅侵害知识产权，还可能将模型用于恶意目的。模型篡改：攻击者可能直接篡改模型的参数或架构，导致模型在关键场景中出现异常行为。例如，在自动驾驶系统中，模型篡改可能导致车辆偏离正常路线。恶意利用：攻击者可能利用大模型生成虚假信息、攻击性内容或隐私泄露性内容，进而引发社会和法律问题。输出失控：模型在处理复杂场景时可能输出误导性或低可信度的结果，这对敏感领域（如医疗诊断或金融决策）尤为危险。数据层安全防护可信数据来源：通过引入可信数据和数据清洗技术降低数据污染的风险。差分隐私技术：使用差分隐私技术对数据进行保护，确保单个数据样本不会被推导出。数据加密与分布式存储：使用加密技术保护数据的传输与存储安全，同
46、时通过分布式存储分散攻击风险。模型层安全防护对抗训练：在模型训练中加入对抗样本，提升模型对攻击的鲁棒性。模型水印：为模型嵌入独特的数字水印，可以防止模型窃取并追踪非法负责行为。模型监测与溯源：实时监测模型行为，检测异常行为并快速定位问题来源。应用层安全防护输出内容审核：增强对模型生成内容的检测与过滤，避免敏感或不当信息流出。可解释性增强：提升模型的可解释性，使用户能够理解模型决策的依据，从而提高对模型的信任度。访问权限管理：对大模型的调用权限进行分级管理，防止未授权用户滥用模型。15大模型安全模型自适应安全：研发能够动态适应攻击环境的大模型，根据攻击行为动态调整防护措施，减少人工干预，随着大模
47、型技术的不断发展，其安全防护的要求也将日益提升。以下是大模型安全未来可能的几个重要发以下是大模型安全未来可能的几个重要发展方向：展方向：提高防护效率。跨领域协同安全：通过行业和机构间的合作，共享威胁情报和安全技术，构建全球化模型安全生态。法律与伦理规范：制定针对大模型滥用的法律法规和行业标准，明确技术边界，规范使用行为。大模型安全作为人工智能技术发展的核心议题，其重要性日益凸显。从数据层到应用层的全方位安全防护，将决定大模型在实际应用中的可信度与适用范围。未来，随着技术与管理手段的不断进步，大模型安全体系将更加健全，为构建可信人工智能奠定坚实基础。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告16
48、数据安全威胁的增加：随着信息技术的快速发展，网络威胁日益复杂和多样化。传统的安全防护措施已难以有效应对新型攻击，如零日漏洞、恶意软件和钓鱼攻击等。客户需要防范大量潜在的安全威胁，以保护其教育数字化业务的稳健发展。安全数据管理能力不足：企业在数据收集和管理方面缺乏高效的机制，面临数据不完整、不可靠的问题。这直接影响到安全数据集的质量，降低了对网络威胁的预测和响应能力。客户需建立高质量的安全数据集库，以确保数据的完整性和可靠性，从而提升整体安全防护能力。案例提供方：阿莱门科技案例背景：某教育科技有限公司是集约开展教育产业数字化业务的平台型、能力型、科技型公司，是从事教育产业数字化业务能力建设的市场
49、化经营主体，致力于在教育科技业务领域为客户和合作伙伴赋能。随着信息技术的飞速发展，数据安全问题日益严重，传统的安全防护手段已难以应对复杂的网络威胁。“安全围栏”中的安全数据集+模型工程化开发项目旨在提升企业或组织的安全防护能力。该项目聚焦于收集、处理并构建安全相关的数据集，结合人工智能与机器学习技术，开发具备自动检测与防御能力的安全模型。通过工程化的流程，模型能够持续优化，并应用于实际场景中，实现对潜在威胁的实时检测与响应，为企业构建强大的安全屏障，保护关键数据和系统的安全。“安全围栏”工程技术开发服务目标是为企业或组织提供全面、高效的安全数据管理与智能防护解决方案。通过构建并优化安全数据集，
50、开发敏感词服务并集成自动化的机器学习模型，项目旨在提升企业对网络威胁的预测、检测和响应能力。具体目标包括：建立高质量的安全数据集库，确保数据的完整性与可靠性；开发具备敏感词管理能力与实施拦截能力的服务，实现基于关键词匹配的实时精准拦截能力；工程化集成：将敏感词服务与 Aligner 模型进行工程化集成，确保模型在实际生产环境中的稳定应用，最终保障企业的关键系统与数据免受攻击和威胁。某教育科技有限公司2024年“安全围栏”工程技术开发服务采购项目关键挑战：17案例提供方：阿莱门科技敏感信息处理的挑战：随着数据隐私和合规要求的加强，如何高效地管理敏感信息并实施拦截成为一大挑战。客户需要开发能力强大
51、的敏感词服务，实时监测和拦截潜在的敏感信息泄露，以防止信息安全事故的发生。技术整合与应用的难度：将敏感词服务与高级模型（如Aligner模型）进行工程化集成，确保其在实际生产环境中的稳定性和有效性是一个复杂的过程。客户需投入相应的资源与技术力量，以保证模型在不同环境下的适用性和可靠性。持续监测与响应能力的缺乏：现有安全设施可能无法实时检测和响应复杂的网络威胁，导致漏洞长期存在。客户需要构建自动化的监测及响应机制，以提高对潜在威胁的敏感性，并实现快速反应。对新技术的适应性风险：随着人工智能和机器学习技术的引入，企业需要适应新技术的运用，并提升内部团队的能力以有效利用这些技术。这一转型过程中的人员
52、培训和技术适应性也是潜在的风险点。解决方案：ISC.AI 2024 数字安全创新性报告18创新性与优势：确保模型行为与人类意图和价值观保持一致：通过修正残差学习，确保模型在处理任务时的行为符合人类的预期和价值观。创新的轻量级对齐修正器：Aligner 对齐器 2B 以轻量、高效的方式对大模型进行对齐修正，提升其安全性和性能。广泛应用于多种模型：Aligner-7B 经一次训练后，能够对齐并提升 11 种不同模型的帮助性和安全性。学术认可和报道：Aligner 对齐器 2B 的学术成果被 MIT Tech Review 封面报道，展示了其在 AI 对齐领域的领先地位。持续排名世界第一：Align
53、er 对齐器作为一种轻量级对齐修正器，持续在全球范围内保持领先地位。应用效果：（1）实际应用效果：实时威胁检测与响应：项目成功实施后，企业的安全模型具备了自动检测和防御能力，能够实时监测网络环境中的潜在威胁。在一项案例中，系统在短时间内成功识别并阻止了一起试图入侵的数据泄露事件，有效保护了客户的核心数据和信息资产。安全数据集的建立：通过项目，企业建立起了高质量的安全数据集库，确保数据的完整性和可靠性。数据集的丰富性和准确性显著提升了对网络威胁的预测和识别能力，帮助企业有效降低了安全风险。（2）客户评价：客户普遍反映通过实施该项目后，企业的网络安全防护水平得到了显著提升。许多客户表示，以前面临的
54、安全隐患显著减少，能够更加专注于教育业务的数字化转型与创新，而不必过于担忧安全问题。在客户满意度调查中，超过 90%的客户对项目结果表示非常满意，认为该系统的实时拦截能力和防护效果超出了他们的预期。（3）经济效益：成本节约：实施全面的安全数据管理与智能防护方案后，客户显著节约了因安全事件导致的损失和应对费用。通过降低网络威胁和数据泄露事件的发生频率，客户可以避免高额的整改费用和潜在的法律责任。业务持续性增强：随着安全体系的优化，客户在教育科技业务上实现了更高的运营效率和业务连续性。更稳健的安全防护措施增强了客户与合作伙伴之间的信任，提高了市场竞争力。投资回报率提升：多家客户在项目实施后的财务年
55、度报告中显示，因安全隐患减少而带来的业务增长和客户信任度提升，使得项目的投资回报率显著提高。19案例提供方：阿莱门科技应用效果：（1）数据集构建的挑战：数据质量问题：在初期的数据采集阶段，部分数据因来源多样、格式不一而导致了数据质量参差不齐。虽然团队制定了数据清洗和标准化流程，但仍需时间进行筛选和校正，影响了后续模型的训练效果。可优化方面：未来可以在项目初期就更深入地制定数据采集标准，确保数据来源的规范性，此外，可考虑引入自动化的数据处理工具，提高数据处理效率。（2）模型集成的复杂性：技术兼容性问题：在将敏感词服务与 Aligner 模型进行工程化集成时，发现两者之间在接口和兼容性上存在一定的
56、技术难度，导致工程集成耗时较长。可优化方面：建议在项目开始前进行更深入的技术预研，确保不同模块之间能够高效衔接，并提前设置技术团队进行针对性的联调，减少后期集成时的困难。（3）实时监控与响应能力的不足：响应时间延迟：在项目进行初期，系统的实时监控功能虽然能够正常运作，但在高并发的情况下响应时间曾短暂出现延迟，影响了对威胁的及时处理。可优化方面：针对这一问题，可以考虑引入更高效的负载均衡技术和更强的计算资源，确保在高流量情况下，系统的响应能力能够得到保障。同时，加强对模型的实时性能监测也是必要的。（4）团队协作与沟通：信息传递不畅：在项目实施过程中，部分跨部门协作阶段由于信息传递不及时或沟通不够
57、充分，造成了一些工作进度的延误。可优化方面：建议建立更有效的信息沟通机制，例如定期的项目进展汇报会议，确保各部门之间信息共享和任务协调，增强团队合作的效率。（5）后续优化与模型更新：模型机器学习效果不稳定：随着威胁环境的持续变化，已部署的模型在某些情况下未能持续优化，防护能力逐渐减弱。可优化方面：建立常态化的模型监测和更新机制，定期对安全模型进行重新训练，确保其防护能力与威胁环境相适应。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告20终端安全随着全球数字化进程的深入，终端设备在个人生活、企业运营和公共服务中的重要性与日俱增。智能手机、笔记本电脑、物联网设备、工业控制系统等设备承载了大量数据，并连
58、接至外部网络。然而，这些设备也成为恶意攻击的重要目标，其安全性对数据保密性、业务连续性乃至国家安全具有深远影响。终端安全与传统网络安全有显著不同，体现出更复杂的特点。一方面，终端设备的硬件、操作系统、应用程序和网络接口均可能成为攻击的突破口；另一方面，由于终端设备数量庞大、类型多样且分布广泛，攻击者可借助网络快速隐蔽地发起攻击，导致终端安全面临全新挑战。因此，终端安全不仅是一项技术课题，更是社会与经济发展中的重要议题。终端安全是指通过技术、管理和策略相结合，保护连接至网络的各类终端设备免受数据泄露、恶意攻击和系统破坏等威胁。其目标是保障终端设备的完整性、数据的机密性以及服务的可用性。终端安全的
59、保护范围可分为终端安全的保护范围可分为以下三个层面：以下三个层面：数据的直接承载体：终端设备存储着大量个人隐私、企业机密及敏感数据。如果这些数据遭到泄露或篡改，可能对用户、企业甚至社会造成严重后果。例如，企业的终端设备一旦遭攻击，可能导致商业机密泄露，进而影响硬件层安全：防止终端设备的物理损坏或篡改，确保设备运行的可靠性。系统层安全：保护操作系统、应用程序及配置文件免受漏洞利用或恶意攻击。通信层安全：通过加密和认证技术，确保设备与网络之间数据传输的机密性和完整性。终端设备作为网络系统的“最后一公里”，其安全性直接影响整个网络的稳健性，其重要性不容小觑。终端安终端安全的重要性体现在以下几个方面：
60、全的重要性体现在以下几个方面：市场竞争力和品牌声誉。攻击扩散的中继点：终端设备是网络攻击的首要目标，攻击者可以通过弱密码、社会工程学或恶意链接入侵终端设备，然后进一步渗透到企业网络系统，形成深远的连锁效应。设备多样性与复杂性：终端设备种类繁多，运行不同的操作系统和应用程序，各自存在不同的安全隐患。部分设备因更新不及时或漏洞修复不到位，成为网络攻击的潜在突破口。用户行为的影响：终端设备安全直接受到用户行为的影响。例如，使用弱密码、点击可疑链接或下载未经验证的应用程序，都会增加安全风险。这种独特性使得终端安全的防护不仅依赖技术，还需要用户教育和意识提升。综上，终端安全不仅是保护用户权益的重要手段，
61、也是保障企业与社会数字化运营的关键基础设施。但终端设备在运行与使用过程中也在不断面临各种威胁，这些威胁不仅考验现有的安全体系，更迫使安全防护措施不断升级与完善。具体可以概括为以下4大威胁：具体可以概括为以下4大威胁：21终端安全1、恶意软件攻击：恶意软件是针对终端设备最常见的攻击手段之一，其类型多样，包括病毒、木马、勒索软件、广告软件和间谍软件等。这些恶意软件一旦感染终端设备，便可能造成不同程度的安全问题：数据窃取与泄露：恶意软件通过监控用户行为或访问文件系统窃取敏感数据，如账户密码、商业机密和用户隐私。勒索与敲诈：勒索软件会加密用户的文件，并要求支付赎金才能恢复数据，对个人及企业造成重大经济
62、损失。资源滥用：一些恶意软件通过劫持终端设备的计算资源进行非法挖矿或发动分布式拒绝服务（DDoS）攻击。控制与间谍活动：木马和间谍软件可能在终端设备中创建后门，长期控制受感染的设备，用于间谍活动或传播恶意软件。为防范这些威胁，终端设备需要配备强大的反病毒软件及入侵检测系统，定期扫描并清理潜在的恶意程序。2、系统与应用漏洞利用：操作系统和应用程序的漏洞也是终端安全的重大威胁。尽管厂商会通常发布更新和补丁以修复漏洞，但在设备用户未及时安全更新的情况下，漏洞仍然是攻击者入侵的重要途径。权限提升：漏洞被利用后，攻击者可能获得管理员权限，从而对设备执行任何操作，包括安装恶意软件、窃取数据、修改系统设置等
63、。后门植入：一旦攻击者通过漏洞成功入侵，他们可能会植入后门，保持对设备的长期控制，即使系统补丁修复了漏洞，攻击者仍能继续控制设备。数据篡改：攻击者利用漏洞篡改或删除关键数据，干扰系统正常运行。为了应对这些威胁，终端设备需要定期进行系统更新和漏洞扫描，同时强化操作系统和应用程序的安全设置，避免漏洞被利用。3、物理层面威胁：终端设备不仅面临着网络和软件层的攻击，物理安全问题同样不容忽视。尤其是在移动设备的普及背景下，设备丢失或被盗的风险增大，给数据安全带来严峻考验。硬件篡改：攻击者通过拆解设备植入恶意硬件或篡改硬件配置，获取用户信息、权限或破坏设备功能。未经授权的访问：设备被盗或丢失后，若没有采取
64、足够的保护措施，攻击者可能通过设备获得系统访问权限，执行数据窃取或破坏操作。设备盗窃或数据泄露：一旦设备丢失，设备中的敏感信息、存储的密码或银行卡号等数据可能会被不法分子盗取，造成严重后果。为应对这些物理层威胁，终端设备应加强物理防护，并实施设备加密、远程锁定及自毁等技术措施。4、网络层攻击：终端设备的网络连接是攻击者的重要切入点，攻击者可以通过劫持网络流量、伪造身份等手段，实施多种攻击。中间人攻击：攻击者通过劫持终端与远程服务器之间的通信，篡改或窃取数据。例如，攻击者可以拦截终端设备发送的登录凭证，窃取用户账户信息。网络钓鱼：利用伪造网站、邮件等手段诱骗用户输入敏感信息。钓鱼网站往往看似合法
65、，但实际上是由攻击者控制的，目的是盗取用户数据。WiFi 劫持：公共 Wi-Fi 网络中的安全漏洞可能被攻击者利用，用来监视终端设备的网络通信，甚至直接入侵设备。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告22因此，终端设备的网络防护措施至关重要，采取数据加密、身份认证等手段能够有效减小网络层攻击的风险。针对上述威胁，终端安全的防护策略需要从硬件、系统、网络及用户层面综合部署。针对上述威胁，终端安全的防护策略需要从硬件、系统、网络及用户层面综合部署。AI 驱动的终端安全：通过利用 AI 和机器学习技术，能够对终端设备的行为进行实时监测和智能分析，预测随着技术的进步和网络攻击的不断演化，终端安全的
66、防护策略也需不断创新。未来，人工智能、量子计算等新随着技术的进步和网络攻击的不断演化，终端安全的防护策略也需不断创新。未来，人工智能、量子计算等新兴技术将在终端安全领域发挥越来越重要的作用。兴技术将在终端安全领域发挥越来越重要的作用。并阻止新型攻击。边缘计算安全：在物联网和边缘计算环境下，终端安全将更加分散和自主，边缘设备本身将具备更多的安全防护能力。量子计算安全：随着量子计算的发展，传统的加密技术可能面临新的挑战。量子加密技术可能成为未来终端安全的关键技术之一。终端安全作为网络安全的“前哨”，在数字安全体系中占据着至关重要的地位。通过多层次的安全防护措施，结合硬件保护、系统防护、网络安全和用
67、户教育等策略，能够有效降低终端设备面临的安全威胁。然而，随着技术的发展，终端安全的防护手段也需要不断创新。只有通过不断完善终端安全防护体系，才能够应对未来更加复杂的网络安全挑战。硬件安全防护加密存储：对终端设备存储的数据进行全盘加密，确保设备丢失时信息不可读取。可信技术：启用可信根验证（Trusted Boot），保障设备从启动到运行的完整性。物理防护：对设备硬件进行物理防护，使用硬件防篡改措施，防止被非法拆解或修改。系统与软件层防护漏洞与补丁管理：确保设备操作系统及应用程序定期更新，及时修复已知漏洞，减少攻击者通过漏洞入侵的可能性。多层防护机制：在操作系统和应用层之间部署防火墙、反病毒软件、
68、沙箱等多重防护措施，以阻止恶意软件的入侵。权限管理：限制系统权限，防止低权限用户执行高危操作。使用强密码和多因素认证加强用户验证。网络层防护虚拟专用网络（VPN）：使用加密通道确保终端设备与网络之间的通信安全，防止数据被窃听。网络访问控制（NAC）：通过设置终端访问权限和网络隔离规则，减少安全风险。多因子认证（MFA）：增强网络登录的安全性，防止账户被攻击者轻易破解。入侵检测与防御：在网络中部署入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），实时监控网络流量，防止恶意攻击。用户教育与意识提升安全使用培训：企业定期进行安全培训，帮助员工/用户了解常见的安全威胁，如钓鱼攻击、密码泄露等。防社交工程
69、攻击：教育用户识别和防范社交工程攻击，避免通过电话、邮件等途径泄露重要信息。强密码与多因素认证：强烈建议用户使用复杂的密码并启用多因素认证（MFA），提高账户的安全性。23终端安全案例提供方：指掌易案例背景：伴随着数字化转型的大趋势，从有线到无线，从集中计算到去中心化计算，从功能化到智能化，业务移动化正在快速成为组织信息化的战略中心。业务移动化的普及中，越来越多的员工希望使用更加自由的 BYOD智能移动设备（手机、平板等智能移动设备），这反过来又加速基于移动化的业务创新。基于当前移动化办公的趋势，该军工集团也需要部署移动办公平台，并允许员工在互联网下使用密级较低的办公应用，以提高工作效率。某军
70、工集团移动办公项目关键挑战：由于移动产品的特性，移动办公也会带来相应的安全风险。当前，该客户的业务数据是在内网中使用和流转的，实施移动办公或远程办公之后，其业务数据会面临以下风险：移动端风险：终端及运行环境不可控，员工使用的移动设备及操作系统版本多样化，客户业务数据运行在此类终端环境中存在较大的安全风险，例如越狱或 ROOT 的设备环境中业务数据完全裸露、例如本地环境中安装了互联网云服务，自动将敏感数据或文件上传到互联网等等；传输网络风险：移动网络不可控，通过 4G 或各种场所 WI-FI 连入办公系统，存在网络被劫持、数据被窃取的安全风险；服务接入风险：办公业务系统的服务器暴露于互联网，企业
71、为了提供移动办公，将业务服务器直接暴露于互联网，存在较高的被攻击风险；员工行为风险：员工不规范操作导致的数据泄露，对于敏感数据或文件，在移动办公场景中使用时，会缓存于员工手机中，一旦具有分享行为，则会产生数据泄露，以及员工会有截屏、复制、分享互联网等不规范行为也会产生数据泄露情况。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告24全链路：提供全链路移动安全业务服务方案，包括基础业务应用套件、业务中台、安全中台和底层能力等功能。集约化：帮助单位集约化建设移动安全管控平台，针对不同部门、不同应用、不同场景，统一建设一套安全管控平台，降低企业安全投入成本，统一安全标准。可扩展：数字化安全工作空间方案架构
72、具备灵活的扩展能力，随着移动技术的发展，指掌易或企业自身都可以为平台不断扩展新的安全技术和安全业务能力。解决方案：数字化安全工作空间方案为该客户打造全链路、集约化、可扩展的移动安全平台：创新性与优势：由于移动产品的特性，移动办公也会带来相应的安全风险。当前，该客户的业务数据是在内网中使用和流转的，实施移动办公或远程办公之后，其业务数据会面临以下风险：综合认证：提供多元素认证，如移动设备是否被破解、接入认证时间、接入认证地点、接入网络、操作系统等进行安全评估，如存在风险，将禁止接入。单点登录 SSO：为提高用户体验与使用便捷性，方案提供单点登录服务为各类移动应用提供统一身份认证管理，即以移动安全
73、空间/门户为中心，一次登录，关联应用即可免登录。可信访问授权：当用户行为或环境发生变化时，移动安全接入网关 SDP 会持续监视上下文，基于位置、时间、安全状态和一些自定义属性实施访问控制管理。通过用户身份、终端类型、设备属性、接入方式、接入位置、接入时间来感知用户的访问上下文行为，并动态调整用户信任级别。可信安全接入25案例提供方：指掌易应用效果：首先，通过基于虚拟安全域技术在移动端建立的可信办公环境，员工可以随时随地以高度安全的方式处理工作事务，无需担心数据泄露或恶意攻击。这种多维度安全防护不仅提升了工作效率，还确保了企业敏感信息的安全性和完整性，为客户构建了一个坚不可摧的安全防线。其次，综
74、合的认证及持续访问控制机制为客户提供了统一的访问接入和严格的访问控制。通过不断的信任评估和调整访问策略，系统能够实时响应安全威胁，确保只有经过验证的合法用户才能访问敏感资源。这不仅有效防止了未经授权的访问，还大大提升了资源保护的真实性和可靠性，为客户减少了潜在的安全风险和损失。最后，闭环一体化的零信任数据可信访问安全平台为客户解决了办公场景中的全方位安全问题。从设备、身份、应用、数据、传输到接入，平台以全生命周期安全的思路进行全方位防护，确保每个环节都符合安全标准。这种一体化的办公安全平台不仅提升了整体安全水平，还为客户提供了便捷、高效的安全管理手段，使其能够轻松应对各种复杂的安全挑战。数据隔
75、离：安全工作空间将办公应用运行在与个人区域隔离的安全工作空间内，办公应用的数据也存储在隔离区域内，个人应用无法读取安全空间区域的文件内容(隐藏不可见)。数据透明加解密：移动化办公业务普遍具有本地缓存、文件下载的能力，对于产生在移动设备本地的数据缓存或文件，本方案提供透明加解密能力，加强落地数据安全防护能力，实现数据落地加密、使用解密。数据防泄露 DLP：针对移动应用提供数据防泄漏能力，防止应用层数据外泄。DLP 赋能企业移动业务，无需移动APP 做改造，包括应用水印、截屏/录屏保护、复制黏贴保护、数据/文件保护、数据隔离、应用数据加/解密保护等。持续信任评估：移动安全接入网关 SDP 通过强大
76、的身份服务来确保每个用户的访问，一旦身份验证通过，并能证明自己设备的完整性，赋予对应权限访问资源。SDP 进行持续的自适应风险与信任评估，信任度和风险级别会随着时间和空间发生变化，根据安全等级的要求、网络环境等因素，达到信任和风险的平衡。数据安全高强度加密算法：通信隧道密钥加密采用高安全的加密算法，并周期性更新通信临时密钥，保证通信密钥的安全性。防中间人攻击：报文使用临时秘钥签名，无法在中间层篡改，隧道将静默丢弃异常的请求。防重放攻击：在请求包中，带有防重放因子，即使黑客拿到了之前的正确请求消息并向隧道重放请求，隧道将静默丢弃。通信安全通过指掌易零信任移动安全网关产品模块(SDP),将企业的业
77、务服务器隐藏在企业内网，通过安全网关进行数据转发，同时安全网关与移动设备之间建立安全传输通道，实现传输安全。端口隐藏：整体上，SDP 安全网关，对外开发和提供的端口全部未 UDP，关闭所有 TCP 端口，不为潜在的攻击者提供任何端口扫描和攻击的机会，让企业服务从互联网上“隐身”，最终实现减少互联网暴露面。传输及接入安全ISC.AI 2024 数字安全创新性报告26经验总结：项目实施过程中遇到的问题：技术融合挑战：在整合不同部门和应用的安全需求时，我们发现技术融合是一大挑战。由于该客户的业务范围广泛，不同部门的安全标准和需求各异，如何将这些差异性的需求统一到一个安全管控平台中，成为项目初期的主要
78、难题。员工接受度：虽然移动办公带来了便利，但部分员工对新的安全机制和操作流程不熟悉，导致初期存在一定的抵触情绪。可优化的方面：技术融合策略优化：未来，我们将进一步优化技术融合策略，采用更灵活的技术架构和模块化设计，以适应不同部门和应用的安全需求。同时，加强与各部门的沟通与合作，确保安全管控平台能够真正满足实际业务需求。员工培训与教育：为了提高员工的接受度和操作便捷性，我们将加强对员工的培训和教育。通过定期举办安全培训和操作指导，帮助员工熟悉新的安全机制和操作流程，提高他们对移动办公安全性的认识和重视程度。27案例提供方：指掌易该集团电厂主要网络安全防护问题集中在：1.该电力集团电力系统规模大，
79、分支多，业务繁杂包括办公系统、调度系统、变电系统等各种复杂的业务；2.该电力集团电力系统多采用私有协议、运行环境相对独立，业务服务器补丁更新滞后，系统安全漏洞频现；3.网络安全设备监控过程中的误报率高，耗费大量人力排查，增加成本；4.关键资产保护力不足，存在被非法访问或恶意篡改的风险；5.内网终端间横向防护缺失，攻击者可轻易在不同终端间穿梭攻击；6.无法有效识别、应对以APT攻击为代表的新型网络进攻技术，导致正常访问的用户请求被阻断，影响业务活动，引发大量移动应用用户投诉等；7.网络安全威胁处理存在滞后性，网络威胁特别是在攻击爆发前期不能被及时定位，存在严重安全隐患；该集团电厂系统曾经存在木马
80、病毒，但并未检测出病毒体，导致攻防演练期间在用户访问系统后才被监测出的情况，造成严重影响；防御方式的被动性，严重影响集团正常业务。为进一步提升该集团电厂网络架构与电力业务的安全性，以应对日益复杂的网络攻击，该集团电厂于案例提供方：卫达信息案例背景：电力作为国民经济的基础支柱性产业，关系到国家经济、社会发展的大局，关系到民生的千家万户。电力系统属于国家重要信息系统的组成部分，在保障电力供应的同时，也面临着日益复杂的网络安全威胁和风险。随着信息技术的快速发展，网络攻击手段不断升级，可能导致电力系统瘫痪、数据泄露、信息篡改等严重后果，电力系统的稳定性和可靠性受到了严峻挑战，保障电力系统的正常运行尤为
81、重要。结合 电力行业网络安全管理办法 和 国家电网有限公司网络与信息系统安全管理办法 等相关文件的要求，遵循电力行业“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证”的总体防护策略，能源某电力集团已在内网部署了 IPS、准入认证等多重安全防护产品，然而，仍然不满足当前的网络安全防护需求。能源行业全栈动态防御技术的网络安全建设案例关键挑战：ISC.AI 2024 数字安全创新性报告28该方案以“动态防御技术”为核心，结合终端层和网络层的动态防御产品，实现实时有效的攻击预警和防御处置，将该集团电厂的内部网络真正的管控起来，通过虚拟化，动态化等理念将网络打造成动态变换的庞大迷宫，实现对攻击源的迷惑和诱捕；通
82、过微隔离等技术，可实现对已知未知蠕虫病毒的自动防护响应，实时阻断攻击源，保障内网其他终端正常运行。该集团电厂当前网络是物理上多点分割、逻辑上统一整合的业务多元化网络；通过VPN与各县公司、变电站、营业所互联。保证网络层级划分相对明确，安全防护逐级融合其中，建成贯穿网络出口至用户终端的纵深防御体系。1、部署拓扑图如下图所示：解决方案：2023年开展基于主动动态防御技术为核心的应用项目，卫达信息安全团队和该集团电厂经过深入沟通，制定防御方案及措施，制定了针对客户需求的主动、动态防御解决方案。该方案综合考量该集团电厂网络架构及安全建设体系，通过建设实现网络、终端和应用的外显特征进行隐藏与混淆,并通过
83、网络的主动跳变、快速迁移形成动态环境的主动防御能力，完成了该集团20多个电厂的网络安全全方位监测、无死角监控、自动响应处置各类安全事件和自动化运维的动态防御能力建设。通过主动改变网络防御策略,极大增加攻击者的攻击难度,并能够有效地抵御、识别和定位包括APT攻击在内的各类网络攻击行为,实现安全防护手段从被动防御到主动防御的转变,助推该集团20多个电厂安全防御能力整体提升。29案例提供方：卫达信息2、主要建设内容：（1）在该电力集团电厂网管与接入层之间部署网络动态防御系统，以保障电厂网络安全为目标,提升网络防御能力；一是通过自动学习内部资产特征，模拟生成相似的虚假终端节点，结合设备自身的虚拟欺骗混
84、淆技术，将真实业务混淆在数以百万计的海量虚假高危业务之中；二是通过动态变换技术将所有虚假业务基于时间片段进行模拟变换，混淆攻击者的视线，使攻击者难以定位真实目标，在攻击“满是漏洞”的虚假目标后，系统自动发现攻击者，并自动启动安全防护机制；三是通过虚假开放对外真实业务的高危敏感端口，引诱攻击源，从而自动发现并阻断；（2）在该电力集团电厂管理信息区域部署终端动态防御系统，完成对生产控制区的操作员站、工程师站主机的安全加固：通过人工智能技术对终端设备操作系统中的进程、文件、模块、中间件等进行可信认证，被标识为可信的程序可以在系统运行，否则无法运行；配置针对终端设备上目录的读、写、删、重命名的访问权限
85、，还可以配置特殊子目录和文件类型的白名单，针对频繁上传的图片、视频允许修改，提高了终端设备防篡改的能力，第一时间掌握篡改尝试需求，避免事后发现的被动局面；（3）在该电力集团电厂各控制区总出口部署边界动态防御系统，数据向内、向外双向细化各项策略内容，各类业务请求详细划分，对不同区域之间通讯进行逻辑隔离、访问控制，阻止网络攻击在不同区域间渗透，保障关键资产和业务的安全；（4）在该电力集团电厂管理信息区部署态势感知安全管理中心，实现对所有网络区域的网络动态防御系统和终端层动态防御软件的管控及安全威胁呈现，通过大数据多因素关联分析监控，实时展示内网态势，预测风险走向，真正做到辅助安全管理人员做整网的安
86、全态势管控，实现一点发现，全网防护。不基于特征识别，以攻击者的攻击路线为依据，对攻击者的攻击路径层层设卡，欺骗诱捕攻击者，基于可信认证以达到对已知未知威胁的防护效果，通过联防联控，可及时发现网络中存在的攻击威胁，动态呈现网络安全态势，从全局视角把控整体网络安全态势。3、部分指标（1）支持地址网络重构技术，能够在不影响电厂业务系统正常运行的情况下，将静态的网络地址转换为动态变换的网络地址；（2）支持对网络、主机的攻击行为进行自动封堵，全程不需要人工参与；（3）支持基于5元组的东西向、端到端的访问控制；（4）支持IPv4和IPv6网络环境；（5）具备攻击溯源能力，能够快速定位网络层的内部失陷终端和
87、外部攻击源，包括攻击时间、攻击次数等关键信息；（6）支持进程管理，支持查看终端设备的进程详情，实现终端设备的进程监控；ISC.AI 2024 数字安全创新性报告30该方案遵循等级保护要求，符合国家、行业安全政策规范，通过系统化设计，分层级架构防护，网络层微隔离技术，真正实现端到端的终端管控；对网络安全态势动态建模，主动变化，避免遭受攻击，抵御未知威胁攻击，打破攻击途径的网络信息收集步骤，实现对业务整体安全动态防护。本项目案例覆盖广泛，涉及全国20多个电厂电网环境特征子网，包含公司机关、调控中心、信通分公司等多个重要节点，确保该集团电厂全网络多层级保护；项目复杂度高：系统整合了多种网络安全技术，
88、包括防火墙、态势感知、动态防御、终端管理、防病毒等，涉及广泛的技术部署和配置，实现从出口到终端的全面保护；项目中的智能动态防御和管控单元不仅为该客户的网络安全防护提供新范例，提升行业内的安全防护标准和实践经验；同时也拥有在其他行业客户行业应用上的市场推广价值，主要适用于政企、能源、金融、特种行业等。创新性与优势：（7）支持Windows、Linux终端的移动介质管控，防止移动介质的非法接入；（8）支持攻击日志分析，包括攻击者MAC、IP、攻击类型、攻击端口、攻击次数、攻击时间等（9）支持接入动态防御态势感知安全管理中心，进行统一安全管控，支持在动态防御态势感知安全管理中心下的联动封堵。1、有效
89、保障了重大网络安全活动在国家重大网络安全活动保障期间，为客户抵御威胁6300余次，隔离受害主机50多台，未知威胁得到100%处理，为该集团电厂网络安全保障工作做出了极大贡献。2、抵御网络恶意攻击，提升攻击渗透的攻击难度本案例将该集团电厂星型的网络拓扑转变成立体动态的网络迷宫，将电厂办公网、管理网等网络区域的1000+台主机、几十条线路的网络都隐藏、伪装并动态变化起来，极大增加了攻击难度。3、大幅提高了对抗网络攻击和网络问题的时效性方案应用后，该集团电厂能够主动对未知网络攻击进行检测、识别、学习和阻断，自动识别发现威胁，有效降低日常运维成本30%，减少事后人力排查成本50%。实现自动防御，秒级时
90、间内即可完成发现、切断处置等工作，极大提升了业务系统连续运行，系统安全运行也得到了保障，大力提升了该集团电厂电力系统运行管理的安全性和稳定性。4、有效抵御未知威胁该集团电厂案例2023年落地至今，基于智能主动防御方法，不基于特征库，攻击识别准确率接近应用效果：31案例提供方：卫达信息100%，针对攻击的响应时间1秒，有效抵御新型未知攻击，实现了事前防御，随时发现威胁，扭转现有技术防御滞后的现象。5、高级防护，保护关键资产本案例针对该集团电厂上百个关键资产提供了定制防护功能，主要防护20多套信息系统、上百台终端计算机、若干台营销自助缴费机、若干台计量周转柜、10多台变压器在线监测设备、若干台计量
91、电量远传设备、若干台网络打印机等设备。通过对关键节点全息影像，生成多个功能完全一致的替身节点，并对业务应用进行伪装来提升风险感知能力，提前监测和规避恶意代码、漏洞、扫描探测等攻击风险，保障关键资产安全。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告32高级持续性威胁（APT）：APT 攻击者通常具备丰富的技术能力，通过长期潜伏和多阶段攻击，窃取敏感数据或破坏关键系统。多样化攻击载体：攻击不再仅限于传统的网络入侵，物联网设备、云端服务、社交平台等都可能成为攻击目标。AI 驱动的攻击：恶意攻击者已经开始使用 AI 和自动化工具，快速生成针对性的攻击方案，使防御方难以应对。安全运营随着数字化转型的深入，
92、企业对信息系统和数据的依赖日益加深，同时也面临着复杂多变的安全威胁。在这一背景下，传统静态的安全防护措施已无法满足需求，而安全运营作为一种动态化、全生命周期的安全管理理念应运而生。安全运营涵盖威胁检测、事件响应、持续优化等环节，强调整体协作与持续改进，旨在帮助企业快速响应复杂威胁并提供精准防护。威胁检测：通过安全信息与事件管理（SIEM）工具、威胁情报、网络流量分析等手段，实时识别潜在的安全安全运营是一种综合性的安全管理策略与实践，它不仅依赖于技术工具，更强调流程优化和资源整合，通过持续监控、动态响应和策略升级保障数字资产的安全。其核心环节包括：其核心环节包括：威胁。实现主动防御：传统安全手段
93、多为被动防御，仅在攻击发生后进行处置，而安全运营强调事前监测和预警，事件响应：针对检测到的安全事件，制定并实施快速、有效的响应计划，最大程度地降低事件带来的损害。安全分析：通过对事件的分析，了解其根本原因和扩散途径，为未来的防护措施提供依据。持续改进：通过定期的运营复盘，优化安全策略和工具，提升整体的安全防护能力。在网络威胁日益复杂的环境中，安全运营为企业提供了一种主动、高效的安全防护手段，具体表现为以下几在网络威胁日益复杂的环境中，安全运营为企业提供了一种主动、高效的安全防护手段，具体表现为以下几个方面：个方面：将威胁消灭于萌芽阶段，从被动防守转向主动出击。增强防护能力：安全运营通过整合企业
94、的各类安全资源，实现从技术到管理的全方位协同，提高整体防护效率。提升响应效率：在攻击发生的短时间内，快速制定和执行应对措施，减少攻击对企业运营和用户体验的影响。保障业务连续性：在数字化时代，安全事件可能直接影响企业得运营与品牌声誉，安全运营是保障业务连续性的基础。1、威胁环境日益复杂：尽管安全运营能够为企业的安全体系提供全方位的支持，但其在实际实施过程中也面临着多重挑战。这些挑战不仅限制了安全运营的效率，也在一定程度上加大了企业防护的难度。接下来将分析安全运营在各个方面接下来将分析安全运营在各个方面的主要瓶颈，为下一步的优化提供参考。的主要瓶颈，为下一步的优化提供参考。随着技术的进步，网络攻击
95、的形式变得更加多样化且隐蔽。33安全运营数据分析效率不足：大型企业每天产生的安全日志和流量数据可能高达数百 TB，手动分析几乎不可能完成。信噪比失衡：在庞大的数据流中，真正的威胁可能被海量的正常日志“淹没”，导致误报与漏报率居高不下。数据孤岛问题：不同的安全设备和工具使用各自的标准，数据格式不统一，难以整合，限制了安全运营的整体效能。为了应对上述挑战，安全运营需要不断引入新的技术和优化策略。以下是当前安全运营实践中应用较为广泛以下是当前安全运营实践中应用较为广泛的先进手段：的先进手段：自动化与编排技术（SOAR）：自动化威胁响应：通过预定义的响应流程，SOAR 系统可以在事件发生后自动执行应对
96、措施，减少人为操作的延迟和错误。流程编排：SOAR 将多种安全工具与系统集成在一起，实现从检测到响应的无缝衔接，提升运营效率。知识库支持：通过集成威胁情报和案例库，SOAR 帮助运营团队更快地了解威胁背景，优化响应决策。威胁情报（TIP）：动态预警威胁：通过实时分析更新的威胁数据库，提前发现潜在风险。提高检测精度：高质量的威胁情报能够提高检测规则的准确性，减少误报率和漏报率。支撑事件分析：在安全事件发生时，威胁情报能够提供攻击背景信息，为应对策略的制定提供支持。人工智能与机器学习：行为异常检测：通过学习正常用户和设备的行为模式，AI 系统能够快速发现异常行为并触发警报。数据关联分析：机器学习算
97、法能够高效处理海量日志数据，将相关联的事件聚合在一起，形成完整的威胁视图。威胁预测：AI 可以基于历史攻击数据和行为模式，预测潜在威胁并建议防护措施。漏洞管理与修复：漏洞扫描：使用自动化工具定期检查系统漏洞。补丁管理：及时应用安全补丁，修复已知漏洞。风险评估：对漏洞进行优先级排序，确保高风险漏洞得到优先处理。2、数据量爆炸带来的处理压力：在现代安全运营中，数据是威胁检测和响应的核心资源。然而，随着数据量的激增，传统的数据处理方式已经难以满足需求。专业人才短缺：尤其是在高级威胁分析和事件响应领域，经验丰富的安全专家数量远远不足。资金投入不足：中小型企业由于预算限制，无法配备齐全的安全设备或聘请足
98、够的运营团队。技能更新之后：面对不断变化的威胁形态，传统的技能体系已经难以满足现代安全运营的需求。3、人才短缺与资源有限：安全运营的实施需要大量的专业人才和资金投入，但现实情况却充满挑战。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告34安全信息与事件管理（SIEM）：日志采集：从防火墙、入侵检测系统（IDS）、终端设备等收集日志数据。事件关联分析：通过关联规则发现潜在威胁。安全告警：实时触发告警，提示安全团队采取措施。异常行为检测：通过机器学习算法，发现传统规则无法识别的异常行为。威胁预测：结合历史数据和情报分析，提前预测潜在风险。1、智能化运营：在技术快速迭代和威胁日益复杂的背景下，安全运营的
99、形式也在发生深刻变化，正朝着智能化、自动在技术快速迭代和威胁日益复杂的背景下，安全运营的形式也在发生深刻变化，正朝着智能化、自动化和生态化方向发展。化和生态化方向发展。人工智能和机器学习技术的应用将进一步提高威胁检测和响应的效率。安全运营是数字安全体系的核心实践，它贯穿了从威胁发现到应对再到优化的全流程。尽管面临挑战，但通过技术创新和策略优化，企业可以显著提升安全运营的效率和效果。在未来，安全运营将向智能化、协同化和实时化方向发展，为企业数字化转型提供坚实的保障。自动化响应：提升安全事件处理的时效性与准确性。跨行业协作：通过情报共享和联合防御，提升整体网络安全水平。2、自动化与协同防御：安全自
100、动化技术的发展将进一步减少人为操作的工作量，同时增强跨组织协同能力。技术生态：实现安全运营工具间的深度整合与协同。行业生态：构建行业联盟，共享最佳实践与资源。3、安全运营生态系统建设：未来的安全运营将从单一技术工具向生态系统建设转型。35安全运营案例提供方：魔方安全案例背景：某新能源汽车控股集团是全球汽车品牌组合价值排名前十的企业之一，致力于成为具有全球竞争力和影响力的智能电动出行和能源服务科技公司。其业务涵盖汽车及上下游产业链、智能出行服务、绿色运力、数字科技等，业务板块已覆盖汽车、金融、科技、教育等领域，并拥有大量的下属公司。某新能源汽车控股集团攻击面管理案例关键挑战：用户信息和车联网敏感
101、数据泄露风险高：新能源汽车行业拥有大量的用户信息和车联网敏感数据，这些数据极易成为网络攻击者的目标。由于数据体量庞大、分布广泛，传统安全工具难以有效防护，导致数据泄露风险居高不下。监管压力大：国家和行业监管部门对网络安全的要求日益严格，HW 演练、重大活动安全保障、网络安全检查常态化，集团面临巨大的合规压力。影子资产缺乏纳管能力：业务快速发展和扩张导致影子资产数量激增，安全团队难以全面掌握和管理这些资产，存在安全盲区。业务资产上线变更频繁，缺乏有效监测手段：频繁的业务上线和变更导致互联网资产风险暴露面不断变化，安全团队缺乏有效手段进行持续监测，难以及时发现和应对安全风险。新业态数字资产缺乏统一
102、监控和管理手段：小程序、API 等新业态数字资产的兴起，使得资产的数字化特征更加明显，分布更加泛化，传统安全工具难以有效监控和管理。安全漏洞情报预警能力不足：难以将漏洞情报与资产信息有效关联，无法快速定位受影响资产，导致漏洞修复效率低下，增加了安全风险。下属机构的风险难以综合掌控：下属机构众多，安全管理水平参差不齐，集团难以全面掌控其安全风险，存在安全管理盲区。资产碎片化严重，安全运营缺乏统一平台：多种安全工具和运维工具并存，导致资产数据碎片化严重，安全运营效率低下。解决方案：ISC.AI 2024 数字安全创新性报告36实施内容：该集团部署了魔方网络资产攻击面管理系统（CAASM），实现互联
103、网与内网网络资产一体化安全管理。A.EASM 场景:a.主动资产发现和模糊关联：CSM 平台利用主动扫描和模糊关联技术，全面识别集团及其子公司的互联网资产，并进行持续的漏洞扫描和风险监测。b.影子资产监测：通过关键字特征和关键图案识别，CSM 平台能够自动发现未知资产，并监测仿冒、假冒和钓鱼资产。d.数据下架服务：魔方安全针对真实的敏感泄露事件提供数据下架服务，实现敏感信息泄露事件全生命c.新型数字资产风险监控：CSM 平台能够监控公众号、小程序、APP、网盘、开源社区等新型数字资产的敏感信息泄漏风险。周期的闭环管理。e.漏洞通报预警：通过微信群等方式进行漏洞通报预警，及时响应该集团相关问题。
104、B.CAASM 场景:a.全网资产安全运营中心：CSM 平台作为全网资产安全运营中心，通过扫描探针、流量探针和资产适配器，快速对接第三方系统，聚合全网资产数据。b.资产数据汇总和提纯：CSM 平台利用关联清洗算法，实现全网资产信息的汇总和提纯，并打通业务属性与管理属性，构建可持续更新的资产安全台账。c.资产标签化管理：CSM 平台自动对资产来源进行标签化管理，有效对比分析第三方产品部署覆盖度情况，洞察安全管理覆盖度。d.漏洞扫描和风险评估：CSM 平台整合现网第三方漏洞扫描引擎，并利用强大的 PoC 插件检测能力，自动化、持续化地补全全网脆弱性数据，对资产全生命周期进行安全管理。37案例提供方
105、：魔方安全创新性与优势：全面的资产发现能力：CSM 平台能够发现各种类型的资产，包括传统 IT 资产、影子资产和新业态数字资产，有效解决了资产可见性的问题。高价值风险评估能力：CSM 平台自研 POC 漏洞检测引擎，能够精准、快速地发现安全漏洞，并进行风险评估。灵活的集成和扩展能力：CSM 平台能够与第三方安全工具和平台无缝集成，实现资产数据的统一管理和分析。可视化的安全态势感知：CSM 平台提供直观的可视化界面，帮助安全团队快速了解资产安全态势，及时发现和应对安全风险。应用效果：实施收益：风险控制，有助于企业自动发现全部的网络 IT 资产，梳理暴露面，形成完整、及时更新的资产数据库；网络空间
106、资产状况清晰，资产变动及时感知；持续收集外部漏洞情报、威胁情报，与资产进行关联；持续对资产进行漏洞监控，先于黑客检测到攻击面暴露；基于快速扫描方法，可在重大漏洞爆发时基于资产库执行全网精确扫描，精准定位受影响资产，提高应急效率；业务特征指纹，识别资产滥用行为，强化公司规范和要求；高危漏洞爆发，基于留存资产记录，可第一时间定位、精准预警，准确响应；数字资产持续监控，及时发现代码、测试数据、敏感信息的泄漏、资产防盲、未知资产，风险处置；全网范围排查影子资产，让企业对整体资产及风险情况更加清晰，随之掌握动态变化。经验总结：在项目实施过程中，我们遇到了几个关键问题，并总结了一些可优化的方面。首先，业务
107、特征指纹库的建立是一个复杂且耗时的过程，需要不断收集、验证和更新，以确保其准确性和完整性。我们意识到，前期的数据准备工作对于后续识别资产滥用行为至关重要，因此建议在项目初期投入更多资源来完善特征指纹库。其次，在识别资产滥用行为时，我们遇到了误报和漏报的情况。这主要是由于业务特征指纹与实际应用场景的不完全匹配所导致的。为了解决这个问题，我们计划进一步优化算法，提高特征指纹的匹配精度，并引入更多的上下文信息来辅助判断。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告38此外，我们还发现，在项目实施过程中，与业务部门的沟通和协作也至关重要。只有深入了解业务需求和规范，才能更好地制定和实施相应的安全策略。因
108、此，我们建议加强跨部门之间的沟通和协作，确保项目能够顺利进行并取得预期效果。综上所述，通过总结经验教训，我们提出了一些可优化的方面，包括完善特征指纹库、优化算法提高匹配精度以及加强跨部门沟通和协作等。这些改进措施将有助于进一步提高项目实施的效率和准确性，从而更好地满足企业的安全需求。39案例提供方：魔方安全告警泛滥与设备孤岛化：客户的安全设备数量众多，但各设备间缺乏有效联动，导致告警信息泛滥且难以统一管理和分析。事件防范与溯源分析不足：在信息安全事件发生时，现有的安全体系无法满足快速溯源分析的需求，溯源工作复杂且协同困难。联动响应滞后：安全设备之间的联动效果不佳，联动查杀难以有效遏制威胁的扩散
109、。合规性与应急响应：需要确保符合国家及行业关于信息安全、数据保护、个人隐私等方面的法律法规要求，并建立完善的应急预案和演练机制。案例提供方：未来智安案例背景：该客户自成立以来，一直在保障国家网络安全、促进网络空间健康发展方面扮演了至关重要的角色。然而，面对日益复杂和多元化的网络威胁，原有的网络安全体系逐渐显露出不足，急需进行升级和优化。针对安全设备孤岛化、告警泛滥、事件防范与快速溯源分析不足、联动响应滞后、溯源工作复杂且协同困难等问题，建设一套基于 XDR 技术体系的安全分析运营系统。该平台将无缝对接企业现有各类安全设备告警和日志，实现网端能力集成、多源数据融汇、智能日志分析、自动编排响应与协
110、同联动处置的一体化解决方案。项目需确保符合国家及行业关于信息安全、数据保护、个人隐私等方面的法律法规要求，以及相关行业监管机构的特定规定；需建立快速响应机制，确保在接到监管部门的安全检查、审计或事件通报时，能够迅速、准确地提供所需资料，配合完成相关工作；需建立完善的应急预案和演练机制，确保在遭遇安全事件时能够迅速定位问题、控制影响范围、恢复业务运行，并开展事后分析与改进；需解决安全设备告警量庞大，互相之间告警割裂，在信息安全事件发生时，无法满足事件防范、快速溯源分析的管理要求的问题，同时也要解决安全设备之间的联动效果不佳，联动查杀难以有效遏制，多源安全设备处置割裂，溯源工作极其复杂，难以协同响
111、应的问题。未来智安XDR安全运营平台助力政企行业破解安全运维难题关键挑战：ISC.AI 2024 数字安全创新性报告40针对上述挑战，客户决定引入未来智安的XDR安全运营平台，以构建网端能力集成、多源数据融汇、智能日志分析、自动编排响应、协同联动处置于一体的基于XDR技术体系的安全分析运营平台。对接汇聚企业现有的态势感知系统、边界防火墙、区域防火墙、堡垒机、蜜罐、上网审计、WAF、终端安全管理系统及新增的安全设备日志，将孤立分散的海量多源的安全日志聚合至平台，以故事线为视角融汇分析提炼形成少量精准的安全事件，精准还原黑客攻击链，实现所有安全建设异构兼容的联动处置及分析能力，半自动化响应常见安全
112、事件，全面激活现有安全设备与系统，形成安全威胁协同检测与联动响应体系。解决方案：41案例提供方：未来智安在数据中心建设未来智安XDR分析平台，以及未来智安XDR-N全流量威胁检测系统，同时将各个网络域内的安全系统告警和日志通过核心交换转发到数据中心的XDR平台上，同时XDR运行相关剧本后通过核心交换将指令传递给相关处置设备，并且云端安服专家根据告警情况按需远程到XDR平台上对威胁进行研判和溯源分析。技术创新：该项目首次在客户环境中应用了XDR技术体系，实现了安全告警和日志的统一汇聚、检测与分析以及多源数据的综合分析，提升了全方位的风险和威胁感知能力。流程优化：通过自动化编排和线上电子化流程，实
113、现了安全设备与网络设备的有机协同作战，形成了风险闭环管理，显著提升了整体安全防御水平。定制化服务：未来智安根据客户的具体需求，量身定制了基于日志的行为分析模型与自动化编排剧本撰写，确保了解决方案的针对性和有效性。创新与优势：实现全方位的风险和威胁感知，将边、端、流等安全告警和日志的统一汇聚、检测与分析，对多源数据进行特征匹配、关联分析、聚合统计、威胁情报分析和异常检测。基于已识别的安全风险，通过自动化编排，实现重要安全设备与网络设备的有机协同作战，形成风险闭环管理，提升整体安全防御水平。依据企业实际情况，制定并实施安全运营管理制度和流程剧本，将线下流程电子化，实现高效且安全的运营管理。应用效果
114、：内置的安全事件模型覆盖度不够全面，在实施过程中由于采集的数据维度较多，需要分析的数据内容和种类超出了内置的模型种类，通过紧急增加模型的方式将该问题解决。数据接入模型覆盖面不足。在过往的实施项目中接入的数据多为安全检测类数据较多，对于审计类、容器类、防火墙类的告警模型经验偏少，在接入数据阶段耽误了些许工期。在项目实施期间，特别是撰写和联调自动化编排剧本时，发现国内部分厂商的产品并未开放第三方联动的接口，实际并不具备联动处置能力，与宣传不符。由此，延误了部分对接工期。大规模数据消费经验不足。在对接入到数据进行解析、聚合、分析、研判、处置等过程中，遭遇了因数据量急剧增长而引发的数据消费模块性能瓶颈
115、，我们迅速组织并调配了核心研发团队介入，通过实施针对性的模块优化策略，有效提升了系统的数据处理能力，最终确保了数据消费过程的稳定与高效运行。经验总结：ISC.AI 2024 数字安全创新性报告42案例提供方：无糖信息案例背景：近年来，随着互联网技术与经济的快速发展，各类新型网络犯罪行为借由网络空间大量滋生涌现。以互联网为媒介的非接触式犯罪，不仅犯罪技术手段迭代更新快，犯罪分子的反侦察意识与能力也在不断增强成为当下公安机关面临的严峻挑战之一。目前，犯罪分子基本都会使用端对端加密的匿名通讯工具进行沟通交流，以此保证犯罪行为的隐蔽性和安全性。这类匿名通讯工具不但能够实现个人对个人的加密通讯，还为大量
116、犯罪活动信息的传播扩散提供了平台，由此形成了庞大且隐蔽的网络犯罪社区。这些匿名通讯工具的服务器往往架设于境外，常规网络犯罪监控手段难以对其形成有效监测。为掌握网络犯罪发展趋势，了解犯罪产业细节，监测犯罪团伙活动，遏制网络犯罪高发态势，需进一步提高快速挖掘网络犯罪情报和实时监控嫌疑目标的能力。重明-网络犯罪情报分析平台关键挑战：目前各类网络犯罪活动在信息技术发展的支撑下，具有很强的隐蔽性，犯罪手段花样翻新、迭代更新，其次犯罪产业链上下游发展迅猛，为网络犯罪持续“输血供粮”，成为网络犯罪多发高发的重要原因，面临严峻局面和空前挑战。由于公安机关警力有限、装备匮乏、针对各类网络犯罪的有效打击处置手段薄
117、弱，加上新型网络犯罪变化快，具有线索追踪难、证据固定难的特性，缺乏科技手段已成为最突出的问题之一。解决方案：无糖重明网络犯罪情报分析平台能够针对各类黑灰产渠道进行布控，每日捕获数千万黑灰产情报。对多源情报进行识别分析，自动提取情报资源中存在的虚拟身份信息，确定犯罪人员虚拟身份。平台能提供多维度情报检索服务，可用于构建黑灰产智能分析模型，检索黑灰产产业链相关信息，实时监控各类网络犯罪场景。平台结合机器学习、AI 识别等技术对黑灰产匿名加密聊天软件公开群组等渠道的数据资产、情报进行动态监测和深度分析，获取相关情报资源。通过几十种实战模型对各类情报资源进行识别分析，对情报数据进行分类打标，提取情报资
118、源中存在的虚拟身份信息。对所监测情报资源进行还原，实现了针对涉网犯罪黑灰产、涉恐、涉暴、涉毒、涉黄等内容的的态势分析、信息搜索、开源情报分析、实体身份关联、数据泄露监测、业务漏洞监测分析、非法交易监测分析的功能，帮助政府、公安与企业第一时间获取最新开源情报信息，人工情报分析报告等方式的情报数据赋能。43案例提供方：无糖信息系统架构：系统总共分为三层:资源层、服务层应用层。资源层:主要致力于为平台的情报收集、情报处理以及搜索引擎提供充裕的物理环境支撑，涵盖了网络交换系统、数据存储单元以及服务主机等。情报收集模块配置了高速的网络交换系统，每日可实时监测新增的情报线索。情报处理单元采用先进技术，月均
119、处理 TB 级数据，能够实时采集并处理相关线索信息。搜索引擎整合了高速固态硬盘，构建起分布式数据库用于检索，极大地提高了检索速度。整体架构规划科学合理，完全能够应对大规模数据处理以及复杂的情报分析任务服务层:主要包含大数据服务、数据关联分析及数据分析模型。大数据服务主要是汇聚多个网络犯罪社区相关情报数据，再将采集来的数据进行处理分析与存储。提供数据高效率检索及关联分析，为数据查询提供服务支撑。数据分析模型为情报数据分析提供采集任务调度模型、内容过滤模型、弥补内容库等智能算法模型，通过接口方式为上层应用提供数据支撑服务。应用层:通过对情报数据深度挖掘分析，根据情报来源和格式不同开展图像、文本、视
120、频等多元情报分析，提取情报大数据的时间、空间、实体、关系、目标和主题等要素，进而通过要素分布特征将不同来源的情报信息相互关联、印证，形成多层次、全方位的统一功能应用，包含综合态势分析、情报搜索、任务模型分配及信息检索等功能，为用户提供精准和高效的情报分析数据。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告44核心功能：犯罪综合态势:平台提供多维度综合态势分析看板，实时统计更新当前所监测开源情报相关的热点话题、各渠道数据量分布、分类数据统计、热点词云分析等，便于掌控涉网犯罪实时状态，发展态势。情报消息检索:我们针对各类情报数据开发了不同类型线索的情报搜索引擎，在系统内可搜索对应场最的情报线索。用户在
121、搜索时,输入对应的关键词进行搜索即可寻找相关的黑灰产数据，系统在搜索时支持关键词分词、指定字段组合条件进行搜索以及使用语法规则进行搜索。用户可根据需求，搜索指定黑灰产类型的信息，聚焦搜索目标，快速获取精准情报，同时，用户还可针对感兴趣的目标线索，实现对情报线索的扩线分析，寻找更多有用信息。45案例提供方：无糖信息情报智能分析:重明对海量多源数据进行自动化的整合和清洗，形成完整的情报画像。画像分为用户画像、黑产社群画像。用户画像主要包括嫌疑目标虚拟账号的基础身份信息、可追踪实体信息、关联文件等多维度的情报线索。社群画像主要为当前黑产渠道的基础信息、重点活跃人员、文件信息等。用户可直接通过情报画像
122、了解嫌疑目标信息，并对其进行初步的关联信息研判。核心线索挖掘:基于海量数据，以自研AI模型的情报线索快速挖掘能力，结合情报专家的线索分析经验，在后台发现并深度研判线索，快速识别各类可落地的情报线索，将数据智能分析为可落地的线索画像。平台检测到目前采集的数据中存在高质量线索的数据时，自动将其进行抓取并总结为“优质线索”。用户可浏览线索中心并根据相应属性标签选择意向的优质线索，在线联系无糖情报专家团队进行落地扩展，形成该情报的专业线索报告。线索中心可帮助用户更快速地挖掘重明内的可落地线索，直接利用相关线索锁定犯罪团伙落地信息。应用场景：重明主要应用于对网络犯罪活动的监测，基于黑灰产社群数据采集，对
123、关注目标、专题方向等开展深度情报挖掘分析，为政府机关及企事业单位防范打击治理网络犯罪活动提供数据监管手段。执法部门:执法部门可通过重明对海量网络犯罪数据进行多维检索，批量查找并发现目标团伙网络犯罪情报数据，辅助执法部门分析定位犯罪嫌疑人,进行后续侦查研判工作。用户也可自定义定制监测规则，主动发现网络犯罪行为，可视化监控网络犯罪，全面掌握网络犯罪态势，快速感知敏感话题与事件，提高网络执法效率。任务模型实时监测:用户可使用任务模型对目标对象进行实时情报监测，通过对黑产交流渠道监控，帮助用户及时了解和应对重要情报线索或突发事件，并通知到相关用户，在任务模型模块中，通过预设模型名称、关键词、情报分类等
124、维度建立监测模型，便于后期更方便的查看需要监测的内容。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告46功能优势 海量数据快速扩线追查用户在进行搜索研判时可通过简易、高级、语法等多种搜索方式自定义组合检索黑灰产开源情报，根据实际的业务场景自定义查询条件，主动发现更多的情报线索;在进行研判时，可根据各类线索信息快速寻找更多目标线索，且系统在数据分析过程中可快速获得更多与当前团伙的身份信息有关联的数据;模型线索实时监测用户可以直接使用内置模型去发现线索，重明专家团队根据多年行业经验进行了自动化建模，可根据自身需求寻找更多有关线索及窝点信息。100+不同场景内置型，符合型快速寻找线索方向。批量线索扩线检
125、索用户可以根据目前手上已经掌握了的线索去进行拓展，与目前重明数据库中的黑灰产相关数据进行比对，可快速对手上的线索进行扩线，追踪更多窝点信息。执法部门:执法部门可通过重明对海量网络犯罪数据进行多维检索，批量查找并发现目标团伙网络犯罪情报数据，辅助执法部门分析定位犯罪嫌疑人,进行后续侦查研判工作。用户也可自定义定制监测规则，主动发现网络犯罪行为，可视化监控网络犯罪，全面掌握网络犯罪态势，快速感知敏感话题与事件，提高网络执法效率。银行及金融机构:银行及金融机构可通过重明实时监测重要金融风险和数据泄露事件，预警涉黑灰产的金融账号，实现风险控制，降低运营成本。此外，重明还可以支持竞争对手分析，关注同业的
126、网络营销与产品策略，评估重要事件对不同机构的影响，为制定竞争对策提供持续情报。互联网企业:互联网企业可通过重明监测数据泄露及业务舆情风险，及时避免类似薅羊毛等黑灰产攻击行为，在潜在风险还未爆发之前，就收到预警，留有充足的时间进行应对。同时，重明还提供犯罪场景还原，用户可根据当前收到的预警信息进行深度分析，及时调整业务策略，并将其沉淀为相应的风控规则。创新性与优势：多:海量数据关联汇集海量开源情报数据涵盖丰富全面的犯罪类型内置100+多元专属分析模型快:秒级数据同步数据采集快威胁预警快情报分析快准:私享幻变场景情报检索准数据分类准实体追查准技术优势47案例提供方：无糖信息应用效果：实际效果：今年
127、初，我司协助河北食药监总队在河北、浙江、江苏、贵州四地集中收网，成功打掉一个茅台制假贩假特大犯罪集团。目前抓获主要犯罪嫌疑人 26 名，捣毁犯罪窝点 13 处，经梳理，该案件整体涉案金额 40.2 亿元，全国涉案经销商 100 万以上 500 余名、500 万以上 100 余名、1000 万以上 10 余名，此案涉及茅台酒“回收、制假、封箱、销售”等多个犯罪链条，初步实现“全链条、全要素、全环节”打击。经重明网络犯罪情报平台模型监控及人工拓展发现，本案四省 4 个犯罪团伙既为独立犯罪个体，也互为合作伙伴、实施共同犯罪，共同围绕假茅台外箱、物流码、芯片、合格证等相关配件获取巨额利润。犯罪团伙大量
128、收购散装茅台酒和外箱芯片，同时印刷制造假冒茅台酒外箱包材，将散装酒进行二次封箱伪造成原箱酒在全国范围内销售。专案组对本案涉案人员关联银行流水进行了调取，2022 年 5 月至 2024 年 4 月期间犯罪集团共计销售茅台酒 153846 瓶（25641 箱），总计销售金额 40.2 亿元，是全国目前侦破最大的茅台后封箱销售案件。客户评价：目前平台正式用户均反馈使用效果良好，能够提供大量的情报线索支撑日常案件侦办工作。通过平台搜索功能，能够获取实时情报线索，对于有价值的信息，能够利用平台智能 AI 模型创建任务，做到自动侦查分析，提高办案效率并大大降低人工成本。线索中心的优质案源线索也能帮助用户
129、落地打击。经济效益：目前平台拥有百亿条各类情报数据，涵盖内容广，包含各类涉网犯罪数据、黑灰产情报线索等，且每天以千万级数据增长扩充。通过平台丰富的数据线索，能够给公安机关提供大量的情报数据，为案件打击侦办提供强有力的数据支撑，帮助破获各类案件，缴纳非法所得并守护人民财产安全。经验总结：随着大存储数据和检索技术的不断发展，服务器的资源消耗问题逐渐凸显，尤其是在处理复杂的查询请求时，问题急剧明显。用户提交的搜索语句往往涉及多层次的结构或大量的关键词，这会给搜索引擎的处理能力带来巨大的压力，导致查询响应时间显着着为了有效应对挑战，我们在搜索引擎的优化过程中，综合运用了索引重排、预搜索、搜索缓存等多种
130、机制。这些优化手段通过减少不必要的重复计算和数据访问，大大提高了数据访问的效率。提高了的搜索效率和速度，确保用户能够在启动的间歇期获得准确的搜索结果。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告48设计缺陷：许多设备出厂时未配备基本的安全功能，例如加密通信和身份验证。缺乏更新维护：大多数物联网设备在部署后缺乏持续的安全补丁支持。弱密码问题：大量设备仍然使用默认密码或易破解的简单密码，容易被攻击者利用。设备与云平台的连接风险：物联网架构通常涉及边缘设备与云平台的连接，数据传输环节容易受到中间人攻击。协议多样性：使用的通信协议种类繁多，标准化程度降低，增加了互操作性和安全性的挑战。攻击传播链条长：攻
131、击者可通过网络中的一个薄弱点入侵，进一步渗透到整个系统。物联网安全随着物联网（IoT）技术的快速发展，其在工业控制、智慧城市、智能家居、车联网等领域的应用日益广泛。物联网通过连接设备、数据和平台，极大地提升了社会生产力和生活便利性。然而，这种大规模连接的特性也使物联网生态系统暴露于复杂多变的安全威胁之下。物联网安全的意义不仅限于保护设备本身，还涵盖数据传输、平台管理以及用户隐私等多个方面，是保障网络空间安全的核心领域之一。物联网的特性使其安全需求与传统网络系统有所不同，具体表现为以下几个方面：物联网的特性使其安全需求与传统网络系统有所不同，具体表现为以下几个方面：广泛连接性：物联网设备的数量庞
132、大且分布广泛，容易成为攻击的切入点。资源受限性：许多物联网设备计算能力和存储空间有限，难以运行复杂的安全措施。多样性与异构性：物联网设备种类繁多，运行环境和协议标准不统一，增加了防护难度。尽管物联网技术为社会带来了诸多益处，但其快速发展也伴随着安全隐患的累积，具体表现如下：攻击频率上升：物联网设备易受分布式拒绝服务攻击（DDoS）、恶意软件和窃听攻击等威胁。漏洞广泛存在：很多设备的固件更新机制不健全，导致漏洞长期得不到修复。标准化不足：物联网安全缺乏统一的国际标准，不同厂商的安全能力参差不齐。隐私问题严重：物联网设备收集大量用户数据，但其保护机制往往薄弱，存在泄漏风险。物联网安全现状揭示了其薄
133、弱环节，而这些薄弱环节又进一步成为威胁与挑战的集中点。接下来将进一步接下来将进一步介绍物联网安全面临的主要安全威胁及挑战。介绍物联网安全面临的主要安全威胁及挑战。1、设备端安全挑战：2、网络复杂性与脆弱性：敏感数据暴露：设备间通信的数据可能被拦截或窃取。隐私侵害风险：设备通过传感器采集的行为数据可能被滥用。法规遵从压力：全球不同地区对隐私和数据安全的法律要求复杂多样。3、数据隐私与合规性挑战：49物联网安全僵尸网络攻击：将大量物联网设备控制为“肉鸡”，发起 DDoS 攻击。定制化恶意软件：针对特定设备或环境定制的攻击工具逐渐增多。AI 驱动攻击：利用人工智能自动识别漏洞并发起精准攻击。可信启动
134、：在设备启动时验证硬件和软件的完整性，确保系统未被篡改。硬件加密模块：使用硬件加速的加密算法保护敏感数据。物理安全设计：防止设备遭受物理篡改或信息泄露。4、高级攻击手段涌现：轻量级加密：针对物联网设备性能受限的特点，设计能耗低、速度快的加密算法。安全密钥管理：通过加密算法生成并分发设备和用户间的密钥，防止密钥泄露。传输协议加密：采用 TLS、DTLS 等协议保护数据传输的机密性。2、端到端加密技术：确保数据在设备、边缘和云端之间传输的机密性和完整性。设备身份认证：通过区块链为每个设备分配唯一标识，防止设备伪造。分布式信任模型：通过区块链去中心化的特性，防止单点故障或数据篡改。安全审计追踪：记录
135、设备活动日志，提高事件溯源能力。3、区块链技术：利用区块链的分布式账本和加密特性增强物联网安全。异常检测：通过机器学习模型识别设备或用户行为中的异常模式。实时响应：AI 可以自动调整设备的安全策略，快速阻止攻击。预测性分析：基于历史数据预测可能发生的安全威胁，提高防护效率。4、AI 驱动的威胁检测：人工智能为物联网安全注入了更高的主动防护能力。1、硬件安全加强：面对诸多威胁与挑战，物联网安全技术的创新和解决方案的落地显得尤为重要，接下来重点介绍几项关键面对诸多威胁与挑战，物联网安全技术的创新和解决方案的落地显得尤为重要，接下来重点介绍几项关键技术的核心功能及解决方案。技术的核心功能及解决方案。
136、通过引入安全芯片和可信硬件，为物联网设备提供坚实的安全基础。物联网安全是一项复杂且持续演进的任务，既需要技术创新，也需要产业协同。面对未来，智能化、分布式与可信的安全架构将成为行业重点。通过构建坚实的物联网安全体系，我们能够更好地应对数字化时代的机遇与挑战，为智能社会的构建奠定坚实基础。ISC.AI 2024 数字安全创新性报告50案例提供方：天懋信息案例背景：近年来，随着国家、政府大力推进了“智慧城市”、“平安城市”、“天网工程”、“雪亮工程”等视频监控系统的建设，逐渐形成了覆盖整个城市和乡镇的视频监控网络，有力地促进了各项公安业务的开展，但视频网的安全问题也日益凸显出来。为了整治视频网安全
137、问题，公安部从 2020 年开始加大了对视频网的安全检查与考核，将违规外联、非授权边界设备、资产准确率、资产脆弱性（包括：弱口令、漏洞）等问题作为重点考核点，推动省市县视频网安全建设，提升视频网主动安全能力，实时感知边界安全风险、及时监管资产安全状况、主动处置安全隐患，全面保障视频网的安全。同时，公安部下发的“关于加强公安视频监控安全管理工作的通知”（以下简称：通知）中，对公安视频图像网（以下简称：视频网）从提高安全管理认识、加强技术防护措施、健全安全管理制度、开展安全风险隐患排查等四个方向提出了要求。随后发布的“公安视频图像信息系统安全技术要求 第 4 部分：安全管理平台”明确了安全监测包括
138、：资产识别、漏洞检测、弱口令检测、边界完整性检测、网络空间测绘的需求。某省公安视频专网主动安全监测系统客户需求：专网具有网络环境特殊、资产信息要求明确、业务数据重要且保密性强等特点，随着信息化的发展，网络架构的复杂化、网络攻击手段的多样化，目前专网面临新的专网安全管理需求，为满足新形势下专网安全管理的需要，全面提升专网安全管理和安全防护水平。客户单位按照 国家网络安全法 等法律法规要求，加强主动安全监测能力，梳理网络资产、实现网络空间拓扑、监测非受控边界和违规行为、不间断监测全网安全态势，及时安全预警与定位取证，保障专网安全、稳定、高效的运行。实施过程：某省视频网案例，该案例中将采用级联的架构
139、来实现省-市-县三级的网络环境需求。在二、三、四级的各网络核心汇聚上部署天懋专网安全雷达系统，以实现所在网络 200000+节点的安全监测需求。其中，上级网络内的系统同时兼有管理中心功能，可以对下属各下级系统进行管理，部署架构如下：51案例提供方：天懋信息项目成效：项目实施采用的天懋专网安全雷达系统，覆盖范围为 XX 市公安视频专网，系统采用国产化平台架构应用，管理资产数千余 IP 地址，当日即实施完成，通过管理平台与末梢传感器的模式部署，采用多种非侵入手段，包括核心镜像、主动探测以及传感器探针等技术，以实体行为分析模式感知现网安全风险，实时监测违规内外联、私建网中网、不受控跨网通道、未备案边