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攻击面管理技术应用指南报告（2024版）.pdf

攻击面管理技术应用指南报告（2024版）.pdf

本文是关于攻击面管理技术应用指南的报告，旨在帮助企业更好地应对网络攻击，保障业务安全。

核心内容：

1. 攻击面管理概述：

  • 攻击面管理 (ASM) 是一种新兴的安全理念，通过持续监控和分析企业网络资产和暴露面，识别潜在的安全风险，并采取措施进行缓解和处置。
  • 全球网络攻击威胁态势日益严峻，包括勒索软件、APT 攻击、供应链攻击等。
  • 国内网络攻击威胁也呈现多样化、高级化趋势，企业面临的安全挑战日益增大。
  • 企业对攻击面管理的需求不断增长，攻击面管理能够提升风险可见性、优化资源配置、增强安全响应能力等。

2. 攻击面管理能力框架：

  • 攻击面管理的发展历程经历了事件驱动、资产发现、暴露面风险驱动和实战驱动阶段。
  • 攻击面管理概念的改变，从关注外部攻击面到内外兼顾，从单点产品到平台化解决方案。
  • 攻击面管理能力目标从关注资产和互联网安全，转变为整体攻击面持续可视化，降低风险暴露，提升安全防护能力。
  • 攻击面管理主要能力框架包括：资产治理、攻击面识别、攻击面分析、收敛与验证、持续监控。
  • 攻击面管理成功的关键因素包括：资产数据和关联要全和准、攻击面需要“管理+技术”、攻击面需要安全与运维协同。

3. 攻击面管理应用场景分析：

  • 根据行业和企业规模的不同，攻击面管理的应用场景和需求存在差异。
  • 针对金融、政府、能源、医疗等行业，报告分析了各自行业的攻击面管理特点和需求。
  • 针对大型、中型、小型企业，报告分别阐述了攻击面管理的建设目标和应用场景。

4. 攻击面管理应用实施方法：

  • 攻击面管理实施原则包括全面性、持续性、风险导向、主动防御、适应性和自动化。
  • 攻击面管理的实施目标包括：短期目标 (建立框架、提升可见性、初步风险缓解)，中期目标 (加强合作、持续监控、提高风险响应)，长期目标 (全面系统、持续改进、平衡安全与业务)。
  • 报告详细阐述了资产发现、攻击面识别、风险分析、暴露面管理、攻击面验证、攻击面监控和攻击态势感知的建设方法。
  • 报告分析了攻击面管理实施过程中面临的挑战，并提出了相应的建议，包括数据标准化、多源数据融合、全面识别攻击面、风险评估准确等。

5. 人工智能攻击面应对初探：

  • 人工智能 (AI) 攻击面逐渐成为新的安全威胁，包括AI 模型、数据、应用和基础设施等方面的攻击。
  • 企业需要加强 AI 模型安全防护、保障 AI 数据安全、提升 AI 应用安全、加强 AI 基础设施安全，以应对 AI 攻击。

6. 攻击面管理成功案例分析：

  • 报告分析了某城商行、某新能源汽车控股集团、某科技集团、某全国性金融公司在攻击面管理的实践案例。

7. 国内外攻击面管理技术研究：

  • 分析了国外攻击面管理技术的趋势，以及与国内技术的差距。
  • 指出了国内攻击面管理未来的发展方向。

8. 攻击面管理厂商推荐：

  • 报告给出了攻击面管理产品选型关键指标，并推荐了多家具有代表性的厂商，包括华顺信安、华云安、绿盟科技、魔方安全、奇安信等，并介绍了它们的产品特点。
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