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NGSOC-360态势感知及安全运营平台产品技术详解白皮书

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简介：
本白皮书深入剖析NGSOC-360态势感知及安全运营平台的技术架构与功能特性，旨在为用户和开发者提供全面的产品指南和技术支持。 高级可持续性威胁（APT攻击）频繁发生，传统的安全防御手段难以应对未知的安全挑战，并且由于攻击者与防守者的不对称信息优势，溯源分析变得非常困难。为此，360公司在NGSOC架构下推出了态势感知产品来专门针对这类高级持续性威胁进行防护。此份资料为公开发布的信息，供相关人员参考使用。

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  • NGSOC-360态势感知及安全运营平台产品技术详解白皮书
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    本白皮书深入剖析NGSOC-360态势感知及安全运营平台的技术架构与功能特性，旨在为用户和开发者提供全面的产品指南和技术支持。 高级可持续性威胁（APT攻击）频繁发生，传统的安全防御手段难以应对未知的安全挑战，并且由于攻击者与防守者的不对称信息优势，溯源分析变得非常困难。为此，360公司在NGSOC架构下推出了态势感知产品来专门针对这类高级持续性威胁进行防护。此份资料为公开发布的信息，供相关人员参考使用。
     
  • 360态势感知及安全运营平台技术白皮书
    优质
    《360态势感知及安全运营平台技术白皮书》详细阐述了先进的网络安全防护理念与实践方法，提供了全面的安全解决方案和技术支持。 360的态势感知整体解决方案结合了天眼和天擎技术，为客户提供全面的安全服务，包括事前预警、事中监控以及事后追溯。
     
  • NGSOC态势感知与安全运营平台.pptx
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    本PPT介绍NGSOC态势感知与安全运营平台，涵盖其架构设计、核心功能及应用场景，旨在提升企业网络安全防护能力。 态势感知与安全运营平台是一种用于监控网络安全状况并进行有效管理的工具。它能够帮助企业及时发现潜在威胁，并采取措施保护信息系统免受攻击。通过综合分析网络流量、日志数据等信息，该平台可以提供全面的安全视图，支持实时响应和持续优化防护策略。
     
  • 2020年版网络安全态势感知技术标准化白皮书
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    本白皮书为2020年版本，全面分析了当前网络安全态势感知领域的技术和应用现状，并提出了未来发展的标准化建议。 《网络安全态势感知技术标准化白皮书2020年版》
     
  • 安全知识图谱技术白皮书.pdf
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    本白皮书深入探讨了安全知识图谱技术的发展、应用及其在信息安全领域的价值，旨在为相关从业人员提供指导与参考。 网络安全智能化发展趋势中的安全知识图谱技术框架以及关键技术。
     
  • 安全运营下的SOC白皮书.pdf
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    本白皮书深入探讨了在安全运营中心（SOC）环境下实施有效网络安全策略的关键要素，涵盖威胁检测、事件响应及预防措施等内容。 《SOC+安全运营白皮书》是一份详细介绍SOC（Security Operations Center）在现代企业信息安全体系中的应用与实践的文档。该文件深入探讨了如何通过建立和完善安全运营中心来提高企业的网络安全防护能力，涵盖了从威胁检测、事件响应到持续监控和优化等一系列关键环节的技术细节和管理策略。 白皮书还分析了当前企业在面对日益复杂多变的安全挑战时所面临的困境，并提出了基于SOC的解决方案框架。此外，它也强调了数据驱动的重要性，在安全运营中利用大数据技术进行智能决策支持的作用。 总的来说，《SOC+安全运营白皮书》为企业构建高效、灵活且适应性强的信息安全保障体系提供了宝贵的参考和指导建议。
     
  • Nutanix技术详解白皮书
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    《Nutanix技术详解白皮书》深入剖析了Nutanix这一虚拟化和云计算解决方案的技术架构与应用场景，为读者提供全面的知识和技术指导。 超融合架构设计的先驱者专注于分布式存储以及企业级存储高级特性的发展。
     
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    本白皮书详尽解析了Gigamon流量可视化平台的技术架构与功能特点，旨在帮助读者深入了解网络流量监控和安全分析的最佳实践。 Gigamon流量可视化平台技术白皮书详细介绍了该平台的技术架构、功能特性以及应用场景等内容，为用户提供了全面的参考和技术指导。
     
  • 安恒信息产品与服务技术白皮书.pdf
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    该白皮书全面介绍了安恒信息的产品和服务技术体系，涵盖了网络安全、数据安全、应用安全等多个领域，为企业提供详尽的技术指导和解决方案。 安恒信息的产品与服务技术白皮书详细介绍了公司的核心产品和服务，并深入阐述了相关技术支持的细节和技术架构。这份文档旨在为客户提供全面的技术指导和支持，帮助他们更好地理解和应用我们的解决方案。
     
  • Python态势感知平台
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    Python态势感知平台是一款利用Python语言开发的安全监控工具，它能够实时收集、分析网络数据，帮助企业或个人及时发现并应对潜在威胁。 Python态势感知系统是一种基于Python编程语言构建的安全监控与分析平台，用于实时收集、处理及分析网络环境中的各种安全数据，以便及时发现潜在威胁并作出响应。这种系统通常结合了大数据处理、机器学习和可视化技术，能够提供全面的网络安全态势理解和预测。 在Python态势感知系统中，关键的技术点包括： 1. 数据采集：使用Scapy、Pcapkit或Libpcap等Python库进行网络数据包捕获，获取网络流量信息；利用SNMP协议监控设备状态，并通过API接口集成日志系统和安全设备的数据。 2. 数据处理：借助Python的Pandas库对海量数据进行清洗、整理及预处理，转化为可供分析的结构化信息。同时结合Apache Spark等大数据框架处理大规模并发数据流。 3. 事件分析：利用Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等机器学习库执行异常检测和行为模式识别任务。例如构建模型以通过聚类算法（如K-means）、时间序列分析或深度学习方法来发现异常网络活动。 4. 情报聚合：对接开源情报平台及威胁共享社区，利用Python爬虫技术抓取并解析相关信息进行威胁情报的收集和整合。 5. 反应与防御：通过调用自动化响应工具（如Ansible）执行防御操作例如隔离受感染主机、更新防火墙规则等。同时编写自定义脚本实现特定的防御策略。 6. 可视化展示：使用Python库Matplotlib、Seaborn或Plotly将分析结果以图形方式呈现，便于快速理解网络安全态势如通过热力图、折线图和饼图等方式展现攻击频率及来源分布等信息。 7. 实时监控：借助Twisted或asyncio等事件驱动库实现系统的实时监控能力，在高并发情况下仍能迅速响应。 8. 集成与扩展：利用Python丰富的生态系统，轻松与其他系统集成如通过Flask或Django开发Web接口或者使用RESTful API进行服务交互。 9. 安全性：采用安全编码实践例如输入验证、错误处理及加密通信等措施来保护态势感知系统的自身安全性。同时借助容器化技术和持续集成/部署流程提升系统的安全性和可维护性。 Python态势感知系统是网络安全领域的重要工具，它结合了Python的灵活性和强大的库支持为专业人士提供了强有力的数据分析与决策支持。通过深入学习并掌握这些技术不仅可以提高对网络威胁应对的能力还能推动该行业的技术创新。