隨著5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)規(guī)模也隨之?dāng)U大，這無疑會(huì)導(dǎo)致越來越多的網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)暴露在互聯(lián)網(wǎng)上。這些資產(chǎn)一旦被DDoS攻擊者所利用，將會(huì)對網(wǎng)絡(luò)安全帶來嚴(yán)重威脅。在2021年防御過程中，綠盟科技曾多次檢測出掃段攻擊，這類攻擊是專門針對現(xiàn)有DDoS監(jiān)測和防御策略的有針對性的對抗，對被攻擊企業(yè)來說是極其嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。基于威脅情報(bào)中心的DDoS攻擊防御體系能夠調(diào)用大量DDoS攻擊情報(bào)，輔助快速阻斷攻擊源，充分利用情報(bào)資源，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)防御。下文以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)為例進(jìn)行詳細(xì)分析。
01威脅情報(bào)中心
威脅情報(bào)中心是威脅情報(bào)分析和共享平臺(tái)，可為用戶提供及時(shí)準(zhǔn)確的威脅情報(bào)數(shù)據(jù)。借助威脅情報(bào)中心的威脅情報(bào)支撐，用戶可及時(shí)洞悉公網(wǎng)資產(chǎn)面臨的安全威脅進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)警，了解最新的威脅動(dòng)態(tài)，實(shí)施積極主動(dòng)的威脅防御和快速響應(yīng)策略，結(jié)合安全數(shù)據(jù)的深度分析全面掌握安全威脅態(tài)勢，并準(zhǔn)確地進(jìn)行威脅追蹤和溯源。
02物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)暴露監(jiān)測
依托威脅情報(bào)中心打造的網(wǎng)絡(luò)空間測繪系統(tǒng)，采用多樣化的實(shí)時(shí)監(jiān)測技術(shù)，可按需靈活彈性擴(kuò)展掃描并發(fā)數(shù)，能夠在短時(shí)間內(nèi)完成對大量公網(wǎng)資產(chǎn)的監(jiān)測。截至2021年11月，通過監(jiān)測發(fā)現(xiàn)國內(nèi)有201萬個(gè)物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)暴露在互聯(lián)網(wǎng)上，其中攝像頭、路由器、VoIP電話數(shù)量分別位列前三。
國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)暴露情況
03物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)感知
憑借威脅情報(bào)中心豐富的資產(chǎn)指紋數(shù)據(jù)及強(qiáng)大的威脅情報(bào)信息，能夠快速發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)在互聯(lián)網(wǎng)上的安全狀況，以便進(jìn)行下一步處置，為網(wǎng)絡(luò)安全防御體系的建立奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。通過與威脅情報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)暴露在公網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，約有37萬個(gè)設(shè)備參與了惡意攻擊。
異常物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備攻擊行為分布
在DDoS的安全防護(hù)過程中，將上述惡意主機(jī)的情報(bào)信息傳播和分享到本地DDoS防護(hù)設(shè)備中，對于危害較高的主機(jī)及時(shí)進(jìn)行拉黑和阻斷，從源頭防御DDoS攻擊。
惡意物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備情報(bào)信息
04僵尸網(wǎng)絡(luò)家族研究分析
通過僵尸網(wǎng)絡(luò)家族情報(bào)能夠及時(shí)掌握僵尸網(wǎng)絡(luò)家族的活躍度、地域分布、漏洞利用情況等詳細(xì)信息。例如，對僵尸網(wǎng)絡(luò)漏洞利用情況進(jìn)行研究分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前被僵尸網(wǎng)絡(luò)利用的在野漏洞已達(dá)72種，最快可在1天內(nèi)集成最新漏洞，搶在設(shè)備漏洞修復(fù)前感染并控制設(shè)備。因此，為防止DDoS攻擊者利用漏洞擴(kuò)大僵尸網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，應(yīng)加強(qiáng)對肉雞的管理，并及時(shí)更新系統(tǒng)安全補(bǔ)丁。
BOTNET漏洞利用情況
05DDoS攻擊者畫像
利用知識(shí)圖譜關(guān)聯(lián)分析技術(shù)對海量的大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，通過人工智能算法實(shí)現(xiàn)DDoS攻擊者畫像，及時(shí)有效分析攻擊者行為、攻擊者采取的戰(zhàn)術(shù)技術(shù)以及所屬攻擊組織，為研究新的DDoS防御算法提供思路，提升對DDoS攻擊的檢測和防護(hù)能力。
DDoS攻擊者畫像
06總結(jié)
DDoS攻擊作為一種傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊方式，經(jīng)久不衰，對網(wǎng)絡(luò)安全造成了嚴(yán)重威脅。傳統(tǒng)的防御方法缺乏數(shù)據(jù)共享，本地檢測出DDoS攻擊后，無法做到全網(wǎng)情報(bào)共享。然而，基于威脅情報(bào)的DDoS防護(hù)方式可將最新的威脅情報(bào)轉(zhuǎn)化成防護(hù)能力，利用多種威脅情報(bào)數(shù)據(jù)快速甄別惡意IP，及時(shí)做出應(yīng)對措施，提升DDoS攻擊防護(hù)的智能性與先進(jìn)性。
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