數(shù)字化業(yè)務催生新的安全問題
瑞數(shù)CSO馬蔚彥提到：“數(shù)字化經(jīng)濟形式下，業(yè)務與安全共生，應用防護與業(yè)務風控交疊。企業(yè)從傳統(tǒng)業(yè)務轉(zhuǎn)向數(shù)字化業(yè)務，業(yè)務種類越來越多，用戶資料、經(jīng)營交易數(shù)據(jù)在大量流通，安全問題與業(yè)務問題共生連鎖（流量、身份信息、交易信息以及一系列數(shù)據(jù)安全問題不斷涌現(xiàn)）。
面對攻擊者更加快速、高效和規(guī)模化的自動化攻擊手段，基于規(guī)則和邏輯的傳統(tǒng)安全技術(shù)在這些新的挑戰(zhàn)面前往往處于被動挨打局面。因此，企業(yè)應該以主動安全防御技術(shù)來積極、快速地應對”。
做移動靶心 讓攻擊者無從下手
作為主動防御技術(shù)之一的瑞數(shù)動態(tài)安全技術(shù)是將目標系統(tǒng)打造成為移動靶心，讓防御更加主動。移動目標式的動態(tài)防御技術(shù)其核心是將目標系統(tǒng)以一種不斷變化的形態(tài)，讓攻擊者不斷重新適應目標系統(tǒng)，并對動態(tài)轉(zhuǎn)移的薄弱點做出反應，從而有效防止攻擊者使用自動化工具和程序，最大程度上讓攻擊者放棄攻擊。這種不依賴傳統(tǒng)規(guī)則防御的動態(tài)手段讓攻擊根本無法瞄準目標，不僅提升了攻擊難度，加快了防護響應速度，更大大降低了運維管理負擔。
瑞數(shù)動態(tài)安全技術(shù)讓防御更加智能化
自動化攻擊的最大特點就是使用工具，利用業(yè)務邏輯漏洞模仿正常業(yè)務執(zhí)行過程進行規(guī)模化攻擊。低頻、多IP來源的攻擊往往可以成功躲過現(xiàn)階段傳統(tǒng)防御手段。瑞數(shù)動態(tài)安全融合機器學習、主動行為分析以及智能安全情報及威脅預測等主要技術(shù)幫助客戶保障數(shù)字業(yè)務、應用及數(shù)據(jù)的安全：
- 動態(tài)安全：通過動態(tài)驗證、動態(tài)封裝、動態(tài)令牌和動態(tài)混淆四大技術(shù)不斷改變目標系統(tǒng)響應的內(nèi)容和行為，防止攻擊者找到突破口，并能一定程度預測攻擊者的行為，從而增加攻擊難度，讓攻擊者無從下手。
- 機器學習：通過充分利用大數(shù)據(jù)和機器學習解析法，去判定觀測到的行為是否正常。
- 主動行為分析：運用主動行為分析和指紋識別來識別客戶端的正常流量，通過用戶使用模式和用量來檢測和啟發(fā)式推測可疑活動。
- 安全情報及主動預測：通過情報交流和第三方收集安全情報，包括詐騙風險情報數(shù)據(jù)庫知悉最新的攻擊信息，提供并攔截惡意攻擊源。
正如IDC所說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了全新的安全挑戰(zhàn)，人們需要有全新的解題思路。瑞數(shù)信息的動態(tài)安全理念已經(jīng)被眾多企業(yè)實踐證明切實有效，不僅幫助更多的企業(yè)用戶在數(shù)字化時代安全轉(zhuǎn)型，同時也給中國信息安全領(lǐng)域帶來更開拓的思維啟迪，在數(shù)字化潮流中構(gòu)建更健康的安全生態(tài)體系！
