【正文】 數(shù)據(jù)和Web訪問的數(shù)據(jù)量非常巨大，單機(jī)無法支撐如此海量數(shù)據(jù)的計(jì)算，需要采用新的架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的及時(shí)分析。由于系統(tǒng)面臨的是海量數(shù)據(jù)，需要通過優(yōu)先級(jí)調(diào)度，將用戶更關(guān)心的數(shù)據(jù)或最重要的數(shù)據(jù)優(yōu)先處理，優(yōu)先級(jí)分為節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)、類型優(yōu)先級(jí)和時(shí)間優(yōu)先級(jí)。它以高效的分析能力取代人工手動(dòng)分析，讓分析人員對(duì)異常時(shí)間段的網(wǎng)絡(luò)連接情況進(jìn)行匯總，對(duì)應(yīng)能力有一個(gè)質(zhì)的提升，使其對(duì)海量數(shù)據(jù)異常時(shí)間流量的分析成為現(xiàn)實(shí)。(10)DNS服務(wù)器全流量分析模塊檢測分析DNS服務(wù)器的注入、滲透、DDOS攻擊行為，服務(wù)器中日志中的異常外聯(lián)情況、以及發(fā)現(xiàn)服務(wù)器中隱藏的后門程序等安全漏洞。特征碼采用明文寫入，MD5加密存儲(chǔ)方式。 (3)DNS全流量檢測分析模塊檢測所控范圍內(nèi)的所有DNS數(shù)據(jù)包并進(jìn)行深度分析，發(fā)現(xiàn)異常DNS解析行為，詳細(xì)記錄DNS數(shù)據(jù)的七源組基本信息。圖 4 分布式全流量網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測取證系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)原始流量數(shù)據(jù)進(jìn)行完整記錄，并進(jìn)行鑒別與統(tǒng)計(jì)，使海量的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)清晰可視，同時(shí)建立完整的流量索引和網(wǎng)絡(luò)元數(shù)據(jù)信息，為后續(xù)異常數(shù)據(jù)挖掘和分析取證提供前提和基礎(chǔ)。而用戶模式服務(wù)器這樣一個(gè)進(jìn)程就嵌套在主機(jī)操作系統(tǒng)的應(yīng)用程序空間中，當(dāng)INTERNET用戶向用戶模式服務(wù)器的IP地址發(fā)送請(qǐng)求，主機(jī)將接受請(qǐng)求并且轉(zhuǎn)發(fā)到用戶模式服務(wù)器上。當(dāng)攻擊者闖入時(shí)，蜜罐就開始收集信息，它能在最短的時(shí)間內(nèi)收集最多有效數(shù)據(jù)。讓攻擊者更加容易進(jìn)入系統(tǒng)，系統(tǒng)可以收集有效的攻擊數(shù)據(jù)。當(dāng)攻擊者連接到特定端口的時(shí)候，就會(huì)收到一個(gè)由蜜罐發(fā)出的協(xié)議的標(biāo)識(shí)。管理中心負(fù)責(zé)接受所有監(jiān)測設(shè)備上傳的樣本，結(jié)合人工參與逆向分析，生成監(jiān)測規(guī)則并下發(fā)到所有監(jiān)測設(shè)備。 (6)可視化管理WAF強(qiáng)大的設(shè)備監(jiān)控功能，管理員可以實(shí)時(shí)監(jiān)控WAF的工作狀態(tài)、攻擊威脅等系統(tǒng)信息。(4)Web安全掃描WAF提供Web漏洞掃描系統(tǒng)，定期對(duì)客戶Web資源進(jìn)行安全體檢，從而進(jìn)行事前防范和處理。同時(shí)WAF阻斷系統(tǒng)提供網(wǎng)頁掛馬檢測功能，全面檢查網(wǎng)站各級(jí)頁面中是否被植入惡意代碼，并及時(shí)進(jìn)行預(yù)警。包括：SQL攻擊（SQL注入）、LFI攻擊（本地文件包含）、RFI攻擊（遠(yuǎn)程文件包含）、PHP攻擊（PHP注入）、CMD攻擊（命令注入）、JAVA攻擊（OGNL Java注入）和MFU攻擊（惡意文件上傳）等。(4)分布式云存儲(chǔ)中心：采用基于hadoop + elasticsearch + spark分布式模式進(jìn)行存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)挖掘。并以可視化的方式進(jìn)行安全威脅預(yù)警與展示。整個(gè)平臺(tái)由智能WAF防火墻系統(tǒng)、智能蜜罐系統(tǒng)、分布式全流量檢測取證系統(tǒng)和分布式存儲(chǔ)中心幾部分構(gòu)成。其基本思路是盡可能避開互聯(lián)網(wǎng)上有可能影響數(shù)據(jù)傳輸速度和穩(wěn)定性的瓶頸和環(huán)節(jié)，使內(nèi)容傳輸?shù)母?、更穩(wěn)定。 流量可視化216。綜合考慮云計(jì)算所帶來的變化、風(fēng)險(xiǎn)，從保障系統(tǒng)整體安全出發(fā)，其面臨的主要挑戰(zhàn)和需求如下：216。 數(shù)據(jù)安全隔離不嚴(yán)格導(dǎo)致惡意用戶可以訪問其他用戶數(shù)據(jù)為了保障云平臺(tái)的安全，必須有有效抵御或消減這些威脅，或者采取補(bǔ)償性的措施降低這些威脅造成的潛在損失。 在虛擬環(huán)境傳輸?shù)奈募蛘邤?shù)據(jù)被監(jiān)聽216。 虛擬機(jī)可能因運(yùn)行環(huán)境異?；蛴布O(shè)備異常等原因出錯(cuò)而影響其他虛擬機(jī)216。 通過hypervisor漏洞訪問其它虛擬機(jī)216。 虛擬資源不足導(dǎo)致非重要業(yè)務(wù)正常運(yùn)作但重要業(yè)務(wù)受損216。 對(duì)服務(wù)器的Web應(yīng)用入侵、上傳木馬、上傳webshell等攻擊行為216。 內(nèi)部用戶之間或者虛擬機(jī)之間的端口掃描、暴力破解、入侵攻擊等行為(2)主機(jī)安全部分216。 重要的網(wǎng)段、服務(wù)器被非法訪問、端口掃描、入侵攻擊216。 重要網(wǎng)段暴露導(dǎo)致來自外部的非法訪問和入侵216?！瑿SA云安全聯(lián)盟列出的2016年“十二大云安全威脅”。總結(jié)回顧一下近期發(fā)生的云安全事件：2016年1月18日，Microsoft Office 365的用戶的電子郵件賬戶出現(xiàn)問題，微軟將故障歸咎于一次錯(cuò)誤的軟件更新，但是其初次修復(fù)的嘗試并沒有解決問題，在最初的故障出現(xiàn)五天之后，2月22日再次爆發(fā)了電子郵件故障。云安全服務(wù)市場的整體增速高于信息安全（information security）總體市場。關(guān)鍵詞：云 安全 私有云云計(jì)算模式將數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)在云計(jì)算服務(wù)器，對(duì)核心數(shù)據(jù)進(jìn)行集中管控，比傳統(tǒng)分布在大量終端上的數(shù)據(jù)行為更安全。摘要：本文分析了私有云面臨主要維威脅及相應(yīng)提出的安全需求，設(shè)計(jì)一套基于CDN的安全私有云平臺(tái)架構(gòu)，包括智能WAF防火墻、智能蜜罐、分布式全流量檢測取證、分布式云存儲(chǔ)等關(guān)鍵技術(shù)。全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner認(rèn)為，全球云安全服務(wù)將保持強(qiáng)勁增長勢頭，在2017年達(dá)到59億美元，相比2016年增長21%。但與此同時(shí)，企業(yè)卻在面對(duì)宕機(jī)的時(shí)候變得越來越脆弱，依賴性也越來越高，潛在的危害，或者強(qiáng)烈的挫折感，變得比以往任何時(shí)候都更大。2017年2月28日晚8點(diǎn)39分，百度移動(dòng)端搜索發(fā)生故障，搜索請(qǐng)求無法顯示結(jié)果，至晚9點(diǎn)