产业安全专家谈 | 面对恶意攻击，主机安全如何构建云端防御屏障？
吴昊，2007年加入腾讯，在终端攻防、业务安全、数据安全及云基础安全方面都有深厚积淀，专注主机安全等领域，积极推动云平台保障与租户安全需求的结合。
吴昊：主机安全作为企业安全最后也是最重要的一道防线，一款优秀的主机安全产品，可以帮助企业及时发现和抵御黑客入侵风险。腾讯云主机安全对2019年全年云主机安全趋势监控，抽样百万主机，分析发现目前主机面临的风险主要集中在“密码暴力破解、高危漏洞利用、恶意木马病毒入侵”。
全年趋势：
1、 密码暴力破解：月均检测到亿级爆破攻击，攻击来源于约100万个恶意IP地址，发起暴力破解攻击的服务器国内与国外各占一半。
2、 漏洞和基线风险：月均检测漏洞&安全基线数量十万级，其中安全基线占比60%，系统组件漏洞占比21%，Web应用漏洞占比19%。
3、 木马病毒：月均新增恶意文件数超十万，恶意文件攻击的用户行业分布，个人用户占比最大，其次是电商行业、游戏行业、工业云。
针对这三类重要问题，腾讯主机安全产品规划升级为云负载保护平台（CWPP），通过“数据驱动+攻防驱动+运营驱动”帮助企业从多维度进行自动检测和防御，确保企业核心资产安全。
云负载保护平台（CWPP）架构图
Q：目前攻击的手法主要有哪些？是否有新出现的、攻击性更强的攻击手法？
吴昊：目前黑产的攻击手法主要有漏洞利用、暴力破解、DDoS，挖矿、勒索等。大多攻击者只是在攻击的技术手段上有一些更新，比如无文件挖矿，较之前挖矿样本更具隐蔽性。另外windows成熟的攻击技术也越来越多的应用到了Linux系统环境，针对Linux样本检测，腾讯云主机安全已研发了最新Webshell引擎和AI云查杀引擎，可以高效查杀流行的木马、病毒样本。
常见的云上攻击方式
Q：主机安全问题发生的主要行业有哪些？大、中、小企业发生问题的形态有何区别，又应当如何避免？
吴昊：攻击的用户行业分布，个人用户占比最大（47%），其次是电商行业（21%）、游戏行业（9%）、工业云（6%）。个人用户相对企业用户在处理安全风险时，响应速度相对较慢，安全意识还需要加强。
Q：企业上云是否能够有效的抵御主机安全问题？其背后的核心原理是什么？
吴昊：可以。主机安全其实属于云安全的关键组成部分，在云计算环境下，不再拘泥于原有物理服务器边界，面临更为复杂和严峻的安全风险。传统反病毒和入侵检测等安全手段显得捉襟见肘，将主机安全升级为云工作负载保护平台（CWPP），成为云安全的关键环节，核心理念是：缩小攻击面，事前做好漏洞管理、基线合规、权限管理等安全运维工作，事中、事后提供应用管理、EDR、行为实时监控、防火墙等防御阻断能力。在这个理念的指导下，无论是腾讯云安全，还是其它云安全服务厂商，都投入了更多资源，增强检测云负载配置的弱项以及系统漏洞，将网络攻击抵御在“事前”。云服务厂商构筑的云安全“高墙”将逐渐消灭水桶效应，为云负载上提供统一的最佳安全实践。
Q：如果对于安全性非常敏感的企业，应当如何选择足够安全的云服务商？
吴昊：建议主要从3个维度考虑，选择适合自身企业情况的云服务商。
产品体系：云服务商是否具备完善的云安全体系，从网络侧到云负载，从公有云到私有云等场景，是否具有相关安全产品覆盖全面，并且能形成整体解决方案。
技术储备：需要评估云服务商的安全资质、技术积累以及功能创新。
服务及响应：例如专家服务、安全托管、应急响应等，是否具备全面的安全能力。
Q：AI技术是否应用在主机安全防护当中？其应用的形式是什么，能够起到什么作用？
吴昊：目前腾讯云主机安全在AI方面做了初步的探索与应用，并且部分应用已达到了商业化标准，突破了传统主机安全产品的技术瓶颈。
以如下AI技术应用场景为例：
AI查杀引擎：通过机器学习，对海量样本提取特征，让AI引擎持续跟进病毒的演进，达到能对未知木马、病毒做精准识别。
AI应用控制（白名单）：通过AI识别用户常用正常软件，持续自学习，实现自适应的应用控制。
AI日志分析：通过收集海量云负载日志，运用机器学习技术识别日志中的“异常”行为，灵活的对各种安全数据源进行关联分析，最终达到安全事件及时预警能力。
面对不断变化的恶意攻击行为，腾讯云主机安全团队正在不断探索新的技术，并将先进的安全技术运用到产品中，努力为我们的用户提供云负载安全最佳实践方案。
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