表面风平浪静,实则暗流涌动：如何智能发现网络中的异常？

关键词：人工智能 网络安全 流量行为分析 异常流量检测和分析 网络异常发现 终端异常发现 服务器异常发现
随着海量数据的积累和计算能力的发展，AI（人工智能）正朝着历史性时刻迈进。同时，AI对传统信息安全领域也产生了重大影响，各种恶意攻击和检测开始利用AI，黑客也逐渐利用AI以达到更精准的攻击。可以说，AI助力了安全，安全也帮助了AI。

图片说明：异常流量检测分析系统在线实时分析内容（真实数据）
信息安全高度前所未有
在人类迈入智能化时代，网络早已成为人们工作和生活的必需品。但网络环境并不安全，常态化攻击随处可见。随着大数据、云计算和物联网的发展，网络边界逐步在消失，网络安全风险更为增大，所有企业都面临着由于网络安全问题带来巨大损失的可能。
网络流量异常检测是信息安全中重要组成部分，提供深度网络安全分析能力，保障客户数据和应用的安全。安全的网络需要韧性，即使面临各种故障和威胁，也要确保可接受的服务水平，保障业务连续性。

图片说明：异常流量检测分析系统在线实时分析内容（真实数据）
异常检测如何采集信息
异常检测分析设备旁路部署在网络的各重要业务服务器功能区，通过交换机端口镜像采集的关键区域的网络通讯数据，分析并存储。服务器加载各个功能模块对采集得到的网络通讯数据做深入分析，取得需要的各种数据和产生相关警报。
用户不用安装任何第三方软件，直接通过浏览器对服务器采集的数据和分析结果进行集中的管理，实现集中的告警分析、报表汇总、配置管理等重要功能，同时提供数据的挖掘分析功能，方便用户进行查看、检索、数据挖掘等应用。
与传统安全系统有什么不同
通常意义上的网络安全是通过IP Payload载荷中的某些特征值识别，来检测该IP流量是否属于某种病毒或网络攻击手段。这种特征值识别的技术的缺陷在于需要维护一个特征值的库并且不断更新，对于新出现的或变种的攻击手段无法识别和判断。
NetInside通过一种特有的网络行为分析的功能来检测网络中的病毒和攻击行为。这一特色就是强大的网络行为分析（Network Behavior Analysis）的功能。通过对全网IP流量的监控，可以感知到所有主机的网络行为，对于其中一些“可疑”的网络流量和行为，通过内置的分析引擎可以自动检测并提供告警。这些“可疑”的流量包括主机扫描、端口扫描、蠕虫病毒、可疑连接等。

图片说明：实时、动态、智能发现客户网络环境中存在异常行为的对象
价值和意义何在
异常流量检测分析是通过对采集的网络流量进行挖掘、关联性分析，与网络流量、访问行为和业务系统（应用）的安全结合起来，是帮助管理人员掌握网络资源使用情况、分析业务系统异常情况，保障业务系统的安全、稳定和高效运行的有力手段。整个过程自动完成。
分析系统对应用和节点的流量信息和网络行为进行持续性统计和对比分析，快速发现流量和连接的异常变化、网络行为中的异常访问操作和攻击操作，追踪和审计异常网络行为，为管理员提供报警通知和处理功能，并通过联动对网络异常行为采取阻断等进一步处理。
关于网深科技
网深科技作为IT性能管理领域专业的产品供应商，专注基于流量分析技术研究，致力于业务/数据库/应用/网络性能管理领域产品研发。在政府、金融、电信、大型企业、互联网、医疗、教育等各领域拥有广泛的客户，积累了丰富的实践经验，建立了完善、高效的技术服务力量和管理体系。
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