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ddos防火墙_建筑安全网防护网_超高防御

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性能通常是我从Splunk用户那里听到的最大抱怨之一。即使在仔细设计分布式搜索环境、在顶级硬件上运行它并仔细分配用户权限之后,大量的搜索仍然会令人痛苦慢慢来。这个这种情况尤其适用于安全用例,在这些用例中,不同的数据源被比较以识别恶意活动模式。虽然这些搜索非常宝贵,服务器ddos防御,但许多组织必须严格限制其SOC或威胁英特尔团队的搜索数量跑。还有这是一个大问题,尤其是因为你很可能会错过重要的安全事件结果。这里在阿诺马利,我们爱喷溅。我们不仅为它开发了许多集成,ddos防御20g,而且还充分利用它来监视我们自己的应用程序和网络。然而,我们也面临着同样的性能挑战以上。如作为我们内部安全态势的一部分,我们的安全运营团队根据威胁流产品中策划的数百万份妥协指标(IOC)分析我们网络生成的大量数据。这是识别威胁的有力方法马上。为了很长一段时间以来,我们使用我们的商业Splunk应用程序取得了巨大成功。然而,腾讯cdn防御ddos,我们的sec-ops团队的另一个关键用例涉及识别是否在历史上见过威胁。也就是说,如果研究小组看到一个IOC与我们的网络数据相匹配,防ddos防御,那么他们会希望从历史角度来观察是否以前也见过同样的指标,可能是几天或几个月以前。这个这一点很重要,因为它将有助于建立任何潜在威胁行为的图景。这样做,不仅可以阻止威胁,而且还可以对潜在威胁进行法医学分析妥协了。用数兆字节的数据跨越数年,数百万IOC,这种类型的法医搜索根本不可能在Splunk中实现。像这样的搜索会把最好的搜索节点快点。我们的为了解决这个问题,我们最终开发了Anomali Match(AE),这是一个从头开始设计的产品,ddos能完全防御吗,它可以在不破坏汗水。你可以从各种各样的来源输入异常匹配;从原始网络事件到存储在现有SIEM部署中的数据,包括Splunk。在AE完成了实时识别匹配项的艰苦工作后,您可以在本机工作流中查看结果,也可以将匹配数据重新导入Splunk和您熟悉的工作流程。我们'在2017 Splunk.conf2017(G1展台)上一周都在这里,我们将准备讨论如何使用威胁情报。了解有关威胁情报的更多信息。关于作者格林伍德大卫是阿诺马利的产品经理。他负责制定和执行与ThreatStream平台的集成策略,与Anomali客户密切合作,帮助他们实现威胁情报为其业务带来的价值。

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DDoS防御专家简介孤之剑
国内资深白帽子二十人组成员,前BAT资深网络安全工程师,知名网络安全站点板块大神,每年提交Google及微软漏洞,原sina微博负载插件开发者,现在整体防御复合攻击长期接受1-4.7T攻击,CC防护自主开发指纹识别系统,可以做到99.9999%的无敌防御。
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