随着数字化转型的深入推进，以及人工智能等新一代信息技术的广泛应用，数字资产的开放性、重要性和复杂性与日俱增，企业在网络安全、数据安全等方面面临着前所未有的挑战 。
安全左移
2023年，在全球范围内，网络安全事件层出不穷：美国某医疗设备厂商遭遇网络攻击，超过100万人的敏感信息被泄露；爱尔兰一家知名的水果和蔬菜生产商由于遭受勒索软件，生产工厂暂时关闭，导致了数千万美元的经济损失……诸如此类的安全事件不胜枚举 。究其原因，有的企业由于安全体系不健全，面对隐蔽性极强的攻击“后者后觉” ， 最终导致了无法挽回的经济损失；有的企业虽然在其内部网络中检测到了异常活动，但由于应对不利 ， 也给业务的正常运行造成了负面影响
无论是因为“看不清”，对漏洞、弱密码“视而不见”，或者由于安全设备多、告警复杂 ， 只能是“雾里看花”，还是虽然“看得清”，但面对攻击手法快速迭代的黑客攻击、零日漏洞、病毒的新型变种等 ， 由于能力不足或防护难度大而“防不住”，企业的安全底线正受到越来越严峻的挑战 。在这种情况下，企业必须积极行动起来，全面增强安全防护意识，将“安全左移”，采用更加行之有效的手段和工具，提前预测、发现、揭示安全漏洞，从而更好地保护数字资产的安全 。
“看见”威胁
受利益的驱使，再加上技术上的演进，现在的攻击者有更充足的时间和资源设计并随时随地发动新的攻击 。而且攻击越来越具有隐蔽性和针对性，破坏性也更强 ， 很多时候能够轻易绕过防御或逃避检测，这无疑增加了企业实施安全防护的难度 。正因为如此，主动式安全防御的思路就显得更加重要且必要 。面对不断变化的新型网络攻击，企业用户应站在攻击者的角度去思考和研究 ， 攻击者可能采用的攻击战术和手段、攻击的来源和路径等，从而提升对攻击的可见性，做到知己知彼，才能实时地发现安全威胁 ， 修复和缓解由此可能产生的危害 。
为实现上述目标，检测和应对网络威胁不可或缺 。所谓检测和应对网络威胁，是指积极识别和处理计算机网络、系统或组织内潜在的安全事件和恶意活动 。它包括监视和分析网络流量、系统日志和其他安全数据，以识别未经授权的访问、入侵、恶意软件感染、数据泄露或其他网络威胁的迹象 。近年来，包括大数据、人工智能、深度学习等技术的引入 ， 进一步提升了人们“看见”威胁的能力 。这为企业打赢安全防御之仗奠定了坚实基础 。
一步也不能省
戴尔科技依据自身多年的安全防御实践，归纳和总结出了一套检测和应对网络威胁的流程和方法论，从监视、威胁检测、警报和通知、事件响应、取证分析、修正和恢复等层面帮助企业用户构建一张主动式安全网络，从而进一步增强企业自身的“免疫力” 。
监视：依靠入侵检测系统 (IDS)、入侵防御系统 (IPS)、日志分析和威胁情报反馈等安全工具和技术 ， 持续监视网络和系统活动 。越来越多的企业开始引入智慧监测新模式，致力于构建全方位、立体化、分层次的资产监管体系 。
威胁检测：分析所收集的数据 ， 以识别可能表明潜在网络威胁的模式、异常情况和失陷指标 (IoC)，主要包括识别已知的攻击特征，以及识别异常行为或偏离正常情况的行为 。建立威胁情报体系对于主动防御大有裨益 。通过构建威胁情报生态，建立威胁情报大数据共享开放平台，能够达到更好的纵深防御效果 。
警报和通知：当检测到潜在威胁或事件时，要自动向安全人员或安全运营中心 (SOC) 发出警报和通知 。警报起到预警的作用，便于及时开展调查和采取应对措施 。
事件响应：启动响应计划，调查和缓解已确认的安全事件，主要包括遏制影响，确定根本原因，以及采取必要行动恢复系统并防止进一步的损失 。《网络安全法》第二十五条明确规定:网络运营者应当制定网络安全事件应急预案 ， 及时处置系统漏洞、计算机病毒、网络攻击、网络侵入等安全风险；在发生危害网络安全的事件时，立即启动应急预案，采取相应的补救措施，并按照规定向有关主管部门报告 。
取证分析：对事件进行详细分析 ， 以了解攻击方法，确定数据泄露范围，识别受影响的系统或数据，并为可能的法律诉讼或处罚收集证据 。在实践中 ， 企业应采用风险识别与事件监测相结合的综合研判技术，探测发现威胁企业的数据安全事件，并提供完整追溯取证证据链 。
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