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      乙方重生之——我在甲方干安全!

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      我特么信你個(gè)鬼!”,老張把自己狠狠砸在工位上,喝了一口水。



      想繼續(xù)罵一句,看到群里甲方說又有幾臺(tái)機(jī)器中招了,顧不上再罵,趕緊去處理…



      張成,安全老司機(jī),某安全公司在甲方的駐場(chǎng)運(yùn)維。

      對(duì),老張是個(gè)乙方。

      大家都知道做乙方慘,做安全乙方更慘,在甲方駐場(chǎng)的安全乙方尤其慘。





      更讓老張崩潰的是,自家老板(乙方)的態(tài)度。

      剛才老張之所以破防罵人,是因?yàn)楹妥约依习逭劷Y(jié)束駐場(chǎng)調(diào)回總部,談崩了!

      老張?jiān)谔炫_(tái)與自家老板的對(duì)話











      老板接了個(gè)電話,匆匆走了。

      想起三年前,他也是這么畫餅的,老張心里一萬只草尼瑪飄過。



      機(jī)遇就在不經(jīng)意間,悄悄來了。

      新財(cái)年甲方組織架構(gòu)調(diào)整,空出來一個(gè)安全主管的編制。



      甲方CIO覺得老張駐場(chǎng)服務(wù)這些年,非常不錯(cuò),專業(yè)又敬業(yè)。

      救火背鍋樣樣行,每年紅藍(lán)攻防演練期間也能撐得住場(chǎng)面,多次挽救甲方于紅隊(duì)的“魔爪”。

      就這樣,喜從天降,老張華麗轉(zhuǎn)身,從乙方駐場(chǎng)牛馬變成甲方安全主管。



      集團(tuán)給老張的要求是要「降本增效」,但并不砍安全預(yù)算。

      既然不砍預(yù)算,老張就有譜了,花同樣的錢,自然要買點(diǎn)好東西。



      于是,他新官上任,決定換換思路,引入AI大模型能力,提升安全運(yùn)營(yíng)效率,改變一下苦逼人肉運(yùn)維的狀況。

      首先,不再續(xù)簽原來的駐場(chǎng)安全運(yùn)維合同,老張要選擇更牛的供應(yīng)商和更先進(jìn)的方案



      接下來,開啟安全大模型評(píng)測(cè)和招標(biāo)↓

      經(jīng)過層層篩選,貨比八家,最終,老張選擇了國(guó)內(nèi)老牌廠商綠盟的「風(fēng)云衛(wèi)」。



      「綠盟風(fēng)云衛(wèi)」有啥本領(lǐng),能夠被老張選中?

      不妨來聽老張講講評(píng)測(cè)和使用感受吧↓

      綠盟風(fēng)云衛(wèi)是啥
      風(fēng)云衛(wèi)是綠盟的AI安全能力平臺(tái),以綠盟安全大模型SecLLM和DeepSeek大模型為底座,提供運(yùn)營(yíng)和檢測(cè)兩大類安全智能體服務(wù)。

      綠盟從2017年成立天樞實(shí)驗(yàn)室開始探索AI賦能安全,八年磨一劍。

      風(fēng)云衛(wèi)融合了綠盟多年來安全攻防和AI研究的成果,并同時(shí)接入DeepSeek大模型和綠盟自研安全大模型。



      針對(duì)運(yùn)營(yíng)和監(jiān)測(cè)相關(guān)工作,風(fēng)云衛(wèi)提供了告警降噪、事件研判、自主狩獵、編排響應(yīng)、勒索檢測(cè)、惡意文件檢測(cè)、釣魚郵件檢測(cè)等20多個(gè)智能體。



      綠盟安管平臺(tái)(ISOP)、安全設(shè)備、安全服務(wù)或者第三方系統(tǒng),都可以通過API接口來調(diào)用這些智能體,迅速提升AI“打怪”和“照妖”能力。



      同時(shí),風(fēng)云衛(wèi)還支持多智能體框架,讓智能體可以通過工作流編排,組團(tuán)“打怪照妖”,協(xié)同作戰(zhàn)。



      這種多智能體編排是完全可視化的,零代碼、拖拽式,分分鐘讓多個(gè)智能體協(xié)作起來,完成復(fù)雜的工作流任務(wù)。



      老張對(duì)這種可視化編排能力贊不絕口。

      他可以根據(jù)自己集團(tuán)這邊的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景,利用風(fēng)云衛(wèi)提供的基礎(chǔ)算子、標(biāo)準(zhǔn)智能體,來組裝出自定義的「超級(jí)智能體」,干點(diǎn)定制化的大活。



      還有一個(gè)特色,老張也很喜歡↓

      大模型改變了傳統(tǒng)人機(jī)對(duì)話的方式,從圖形化GUI變成了LUI,他可以基于自然語言/語音,與風(fēng)云衛(wèi)進(jìn)行交互,所思即所見。



      老張還記得以前駐場(chǎng)的時(shí)候,甲方領(lǐng)導(dǎo)總喜歡提些個(gè)性化需求:想看態(tài)勢(shì)大屏哪個(gè)模塊、哪些儀表盤怎么放好看、要餅圖還是柱狀圖…





      綠盟風(fēng)云衛(wèi)具體怎么用
      老張講完風(fēng)云衛(wèi)的基本概念,接下來分享了他在實(shí)際的安全運(yùn)營(yíng)中,是如何用風(fēng)云衛(wèi)來解決問題。

      ▋第一個(gè)場(chǎng)景,老張用風(fēng)云衛(wèi)來進(jìn)行「未知威脅發(fā)現(xiàn)」。

      老張把市面上的「安全威脅」分成以下三大類:已知的威脅、已知的“未知威脅”、未知的“未知威脅”。



      那些從未出現(xiàn)過的攻擊方法(真正的未知威脅),人類不知道,大模型同樣也沒有地方學(xué)到,所以,它也很難發(fā)現(xiàn)。

      舉個(gè)例子,在2015年之前,沒有人知道Java RCE反序列化攻擊,彼時(shí),這就是未知的未知。

      如果大模型穿越到當(dāng)年,看到Java RCE,它也是一臉懵逼。



      但是不要擔(dān)心,因?yàn)樵趯?shí)際生產(chǎn)環(huán)境下,我們遇到的絕大多數(shù)威脅都是前兩種:完全已知已知的未知

      比如2024年紅藍(lán)攻防演練,總共283個(gè)0day,其中217個(gè)是已知的未知,剩下的都是已知的已知。



      所以,真正需要重視的,正是那些能夠繞過普通防護(hù)體系的“已知的未知”威脅。

      而這,恰恰是大模型的強(qiáng)項(xiàng)!



      因?yàn)榇竽P透畽C(jī)器語言,能深刻理解攻擊載荷的文本相似性、語義相似性、行文相似性。

      所以,當(dāng)攻擊者變?cè)旃糨d荷企圖繞過傳統(tǒng)的檢測(cè)手段時(shí),大模型可以精準(zhǔn)識(shí)別這些變體。



      老張就是用了風(fēng)云衛(wèi)這項(xiàng)能力,彌補(bǔ)傳統(tǒng)IPS、NDR等流量檢測(cè)系統(tǒng)的“睜眼瞎”問題。

      有效發(fā)現(xiàn)變種威脅,為傳統(tǒng)檢測(cè)機(jī)制兜底。



      ▋第二個(gè)場(chǎng)景,老張用風(fēng)云衛(wèi)來構(gòu)建「安全基線模型」。

      按照老張的說法,在紅藍(lán)攻防演練戰(zhàn)例中,涉及內(nèi)網(wǎng)隱身橫移占比高達(dá)90%,但傳統(tǒng)檢測(cè)機(jī)制很難應(yīng)對(duì)這種橫移。



      比較有效的辦法就是基于UEBA基線監(jiān)測(cè),來發(fā)現(xiàn)內(nèi)網(wǎng)賬號(hào)的異常活動(dòng)。

      這個(gè)原理就好像健身手環(huán),記錄你一個(gè)月的平均心率、步數(shù),如果某天心率突然飆高,就會(huì)提示你可能異常。



      但是UEBA基線強(qiáng)依賴于環(huán)境數(shù)據(jù),需要依托廠商進(jìn)行定制開發(fā),而且基于預(yù)設(shè)場(chǎng)景的基線模型無法解決預(yù)設(shè)場(chǎng)景之外的可疑攻擊檢測(cè)。

      這個(gè)問題,曾經(jīng)困擾了老張好幾年。



      現(xiàn)在有了綠盟風(fēng)云衛(wèi),老張可算解脫了。

      基于采集日志,風(fēng)云衛(wèi)能夠自主完成從數(shù)據(jù)分析、基線構(gòu)建,到策略配置、基線檢測(cè),再到告警分析、響應(yīng)處置的一條龍操作。



      比如,風(fēng)云衛(wèi)通過自主構(gòu)建基線、自主分析,發(fā)現(xiàn)內(nèi)網(wǎng)主機(jī)周期性通信,最終鎖定失陷主機(jī)。
      再比如,基線分析發(fā)現(xiàn)端口訪問數(shù)激增,歷史基線(源→目標(biāo))訪問端口數(shù)量平均5個(gè),突然增加到17個(gè),可判斷為端口掃描行為。

      ▋第三個(gè)場(chǎng)景,老張用風(fēng)云衛(wèi)來做「事件降噪」。

      這可能是安全大模型最成熟的功能之一了,以前老張看告警看到眼瞎。

      現(xiàn)在海量事件交給「風(fēng)云衛(wèi)」先看,大模型篩完以后,需要人工處置的已經(jīng)沒有幾條了。

      據(jù)說,老張最近半年都沒買過眼藥水了。



      ▋第四個(gè)場(chǎng)景,老張把風(fēng)云衛(wèi)當(dāng)安全牛馬用,讓它來做自主調(diào)查。

      降噪以后,篩選出來的那些高危事件,以前一般要靠專家人工研判,現(xiàn)在可以繼續(xù)讓AI牛馬發(fā)揮主觀能動(dòng)性:提取調(diào)查線索→規(guī)劃調(diào)查過程→執(zhí)行調(diào)查任務(wù)→總結(jié)和研判。



      當(dāng)某個(gè)事件擁有多個(gè)線索且存在交集事件的時(shí)候,風(fēng)云衛(wèi)還能夠進(jìn)行并案調(diào)查,挖出更大的幕后黑手。



      其實(shí),綠盟風(fēng)云衛(wèi)還有很多用法,你看看如此豐富的智能體中心,就知道老張現(xiàn)在用得有多溜了。



      當(dāng)然,還有最重要的一點(diǎn),AI確實(shí)緩解了人工壓力。

      現(xiàn)在,所有這些安全運(yùn)營(yíng)的事,不需要老張?zhí)傩模G盟風(fēng)云衛(wèi)與綠盟ISOP堪稱絕世好搭檔,大部分運(yùn)維工單,都被自動(dòng)化搞定了。

      很多時(shí)候,老張只負(fù)責(zé)看看熱鬧、讀讀報(bào)告,了解一下處置結(jié)果就行了。



      在甲方干安全,有「綠盟風(fēng)云衛(wèi)」陪伴的日子,真是歲月靜好呀。

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