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经典案例
中国移动天津公司安全态势感知系统
合作背景
首先是外部威胁：尤其是对于开放在互联网的系统，这方面更为明显。随着黑客技术逐渐进步，针对企业网应用，更高级、更先进的外部攻击，其攻击本身的复杂性使得攻击行为很难被侦测，有时 一个木马在我们的服务器上存在了1年甚至是更长时间，我们可能都没有发现，但它造成的影响是难以衡量的。 其次是内部威胁：内部威胁可以是来时内部人员，合作伙伴人员，资产自身的脆弱性等等。来自企业内部的威胁，尤其是来自于人员的威胁更为难以捕获，极为隐蔽，有数据统计97%以上的安全事件是来自内部威胁。
在这种内外夹击的形式下，反观我们应对这些安全问题的手段呢，却是非常单一。 业务支撑网掌握着用户、策略、资产、日志、事件、配置、漏洞、流量等多种安全数据，随着业务发展和系统的不断扩容，这些安全数据的迅速膨胀，不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题，也动摇了传统的安全分析方法。因为当前绝大多数安全分析手段包括一些安全设备的分析手段，均采用基于规则和固定特征的分析引擎，必须在规则库和特征库的支撑下才能工作，而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述，无法识别未知的攻击以及特征不明确的攻击，进而导致我们面对逐渐升级的信息安全问题时显得力不从心，无法做到主动制定、实时防御，更多的时候都在亡羊补牢，一直处于被动防御的局面。
基于上述问题，天津公司2016年安全工作的目标定位于：立足基础运维，提升主动防御能力。同时也希望利用大数据技术提升自己的安全管控水平。
客户价值
利用大数据技术，进行安全态势的分析和展现，挖掘潜在风险。通过尝试并引入高性能的数据挖掘和分析算法，实现多维度的综合安全分析能力，提高安全数据的应用价值；实现综合的安全态势感知能力，准确发现隐蔽的、复杂的安全问题，挖掘潜在的安全风险，提升安全管理水平。 通过对曾经发生过的安全问题或事件进行反思和分析，挖掘其中深层次关联和间接联系，尝试对可能发生的风险进行预警，将安全工作的介入点由事后，前移至事中或事前。