[套装书]云安全：安全即服务+网络安全态势感知：提取、理解和预测（2册）

作者
周凯 杜嘉薇 周颖 郭荣华 索国伟
丛书名
网络空间安全技术丛书
出版社
机械工业出版社
ISBN
9782007301152
简要
简介
这是一部从安全即服务（Security as a Service）的角度讲解云安全的著作。 作者有超过15年的安全行业工作经验，超过8年的云计算行业工作经验，曾就职于IBM和绿盟科技，本书是他多年工作经验的总结。作者结合自己在云计算和安全领域的经验，详细讲解了安全即服务的五个重点发展领域：云扫描、云清洗、云防护、云SIEM、云IAM。针对每个领域，从实际需求、实现原理、技术架构、常用工具等角度进行了详细阐述，并且提供了多个测试用例，通过这些测试用例，读者可以很容易对云安全有清晰的理解。 全书共5章，主要内容如下。 第1章 云扫描 首先介绍了扫描的主要内容（资产扫描、漏洞扫描、网站扫描以及安全配置核查）和常用的扫描工具；然后介绍了云扫描的概念、架构以及服务提供商和产品的选择。 第2章 云清洗 首先介绍了DDoS攻击的概念、形成和危害，以及DDoS攻击的类型和防御手段，然后讲解了云清洗的技术原理、流量牵引方式以及服务提供商和产品的选择。 第3章云防护 首先介绍了Web应用的常见攻击方式、攻击场景、攻击工具和防御方式，然后介绍了云WAF的功能使用、部署架构，以及服务提供商和产品的选择。 第4章 云SIEM 首先介绍了SIEM的功能模块、技术架构和产品选型，然后讲解了云SIEM的概念、部署架构、优缺点，以及服务提供商和产品的选择； 第5章 云IAM 首先介绍了与IAM相关的用户、账号、身份管理、认证、授权、单点登录方面的知识，然后讲解了云IAM的概念、优缺点以及服务提供商和产品的选择。 . ---------------------------网络安全态势感知：提取、理解和预测--------------------------- 本书按照网络空间安全态势感知的工作过程——提取、理解和预测，介绍了如何通过获取海量数据与事件，直观、动态、全面、细粒度地提取出各类网络攻击行为，并对其进行理解、分析、预测以及可视化，从而实现态势感知。本书有助于帮助安全团队发现传统安全平台和设备未能发现的事件，并将网络上似乎无关的事件关联起来，从而更有效地对安全事件做出响应。
目录



---------------------------云安全：安全即服务---------------------------


前言
第1章　云扫描 1
1.1　扫描简介 1
1.1.1　资产扫描 3
1.1.2　漏洞扫描 7
1.1.3　网站扫描 9
1.1.4　安全配置核查 12
1.2　扫描工具 13
1.2.1　商用产品 13
1.2.2　资产扫描 15
1.2.3　漏洞扫描 20
1.2.4　网站扫描 33
1.2.5　安全配置核查 34
1.3　云扫描服务 36
1.3.1　云扫描简介 36
1.3.2　选择服务提供商的考虑因素 38
1.3.3　国际服务提供商 39
1.3.4　国内服务提供商 45
第2章　云清洗 46
2.1　DDoS攻击简介 46
2.2　DDoS攻击的危害 47
2.3　DDoS攻击的形成 48
2.4　DDoS攻击的类型和防御手段 54
2.4.1　DDoS攻击分类与通用防御手段 54
2.4.2　TCP SYN Flood Attack 57
2.4.3　UDP Flood Attack 64
2.4.4　DNS Query Flood Attack 70
2.4.5　UDP-Based Amplification Attack 77
2.4.6　Ping Flood Attack/Ping of Death Attack/Smurf Attack 85
2.4.7　HTTP Flood Attack 88
2.4.8　Low and Slow Attack 94
2.5　云清洗服务简介 99
2.6　云清洗服务的流量牵引方式 100
2.6.1　DNS牵引 100
2.6.2　BGP牵引 104
2.7　云清洗服务提供商 107
2.7.1　选择服务提供商的考虑因素 107
2.7.2　国内服务提供商 112
2.7.3　国际服务提供商 113
第3章　云防护 115
3.1　Web安全简介 115
3.2　Web应用面临的常见风险 116
3.2.1　OWASP 116
3.2.2　SQL Injection 122
3.2.3　Cross Site Scripting 142
3.3　Web应用的防御工具—WAF 164
3.4　Nginx + ModSecurity 168
3.4.1　ModSecurity 168
3.4.2　Nginx + ModSecurity的安装步骤 169
3.4.3　Nginx + ModSecurity的简单测试 172
3.5　OpenResty + ngx_lua_waf 173
3.5.1　OpenResty的简要介绍 173
3.5.2　ngx_lua_waf的简要介绍 173
3.5.3　OpenResty + ngx_lua_waf的安装步骤 174
3.5.4　OpenResty + ngx_lua_waf的简单测试 176
3.6　云WAF 176
3.6.1　云WAF简介 176
3.6.2　云WAF的部署架构 177
3.6.3　云WAF的优缺点 178
3.6.4　选择服务提供商的考虑因素 180
3.6.5　国内服务提供商 181
3.6.6　国际服务提供商 182
第4章　云SIEM 185
4.1　SIEM简介 185
4.1.1　SIEM的理念 186
4.1.2　SIEM的业务驱动力 187
4.2　SIEM的功能模块 188
4.2.1　数据源 188
4.2.2　采集与处理 192
4.2.3　关联与分析 196
4.2.4　展现与响应 202
4.3　SIEM的技术架构 208
4.3.1　IBM QRadar 209
4.3.2　AlienVault OSSIM 213
4.4　SIEM产品 226
4.4.1　SIEM的商用产品 226
4.4.2　SIEM的开源产品 229
4.4.3　选择SIEM的考虑因素 254
4.5　云SIEM服务 256
4.5.1　云SIEM简介 256
4.5.2　云SIEM的部署架构 256
4.5.3　云SIEM的优缺点 257
4.5.4　混合SIEM 258
4.5.5　选择服务提供商的考虑因素 259
4.5.6　国内服务商 259
第5章　云IAM 270
5.1　IAM简介 270
5.2　用户和账号 271
5.2.1　服务器 272
5.2.2　OpenLDAP 274
5.3　身份管理 278
5.3.1　身份管理简介 278
5.3.2　身份管理平台的功能架构 279
5.4　认证 286
5.4.1　认证方式 286
5.4.2　认证手段 288
5.5　授权 296
5.5.1　授权简介 296
5.5.2　授权模型 297
5.5.3　OAuth 300
5.6　单点登录 314
5.6.1　单点登录的介绍 314
5.6.2　单点登录的场景 315
5.6.3　单点登录的实现 316
5.6.4　SAML 318
5.6.5　CAS 338
5.6.6　Cookie 342
5.6.7　OpenID Connect 350
5.7　云IAM服务 355
5.7.1　云IAM简介 355
5.7.2　云IAM优势 356
5.7.3　选择服务提供商的考虑因素 357
5.7.4　国际服务商 358
5.7.5　国内服务商 363



---------------------------网络安全态势感知：提取、理解和预测---------------------------


前言
第一部分　基础知识
第1章　开启网络安全态势感知的旅程 2
1.1　引言 2
1.2　网络安全简史 3
1.2.1　计算机网络 3
1.2.2　恶意代码 4
1.2.3　漏洞利用 6
1.2.4　高级持续性威胁 7
1.2.5　网络安全设施 8
1.3　网络安全态势感知 10
1.3.1　为什么需要态势感知 10
1.3.2　态势感知的定义 12
1.3.3　网络安全态势感知的定义 13
1.3.4　网络安全态势感知参考模型 14
1.3.5　网络安全态势感知的周期 17
1.4　我国网络安全态势感知政策和发展 19
1.4.1　我国网络安全态势感知政策 19
1.4.2　我国网络安全态势感知的曲线发展历程 20
1.5　国外先进的网络安全态势感知经验 21
1.5.1　美国网络安全态势感知建设方式 21
1.5.2　美国网络安全国家战略 21
1.5.3　可信互联网连接 22
1.5.4　信息安全持续监控 23
1.5.5　可借鉴的经验 24
1.6　网络安全态势感知建设意见 24
第2章　大数据平台和技术 26
2.1　引言 26
2.2　大数据基础 27
2.2.1　大数据的定义和特点 27
2.2.2　大数据关键技术 28
2.2.3　大数据计算模式 28
2.3　大数据应用场景 29
2.4　大数据主流平台框架 30
2.4.1　Hadoop 30
2.4.2　Spark 32
2.4.3　Storm 33
2.5　大数据生态链的网络安全态势感知应用架构 34
2.6　大数据采集与预处理技术 34
2.6.1　传感器 36
2.6.2　网络爬虫 37
2.6.3　日志收集系统 39
2.6.4　数据抽取工具 40
2.6.5　分布式消息队列系统 42
2.7　大数据存储与管理技术 46
2.7.1　分布式文件系统 46
2.7.2　分布式数据库 50
2.7.3　分布式协调系统 53
2.7.4　非关系型数据库 55
2.7.5　资源管理调度 57
2.8　大数据处理与分析技术 64
2.8.1　批量数据处理 64
2.8.2　交互式数据分析 67
2.8.3　流式计算 71
2.8.4　图计算 74
2.8.5　高级数据查询语言Pig 75
2.9　大数据可视化技术 76
2.9.1　大数据可视化含义 76
2.9.2　基本统计图表 76
2.9.3　大数据可视化分类 77
2.9.4　高级分析工具 77
2.10　国外先进的大数据实践经验 78
2.10.1　大数据平台 78
2.10.2　网络分析态势感知能力 79
第二部分　态势提取
第3章　网络安全数据范围 82
3.1　引言 82
3.2　完整内容数据 82
3.3　提取内容数据 85
3.4　会话数据 86
3.5　统计数据 88
3.6　元数据 90
3.7　日志数据 93
3.8　告警数据 98
第4章　网络安全数据采集 100
4.1　引言 100
4.2　制定数据采集计划 100
4.3　主动式采集 102
4.3.1　通过SNMP采集数据 102
4.3.2　通过Telnet采集数据 103
4.3.3　通过SSH采集数据 103
4.3.4　通过WMI采集数据 104
4.3.5　通过多种文件传输协议采集数据 104
4.3.6　利用JDBC/ODBC采集数据库信息 105
4.3.7　通过代理和插件采集数据 106
4.3.8　通过漏洞和端口扫描采集数据 107
4.3.9　通过“蜜罐”和“蜜网”采集数据 107
4.4　被动式采集 108
4.4.1　通过有线和无线采集数据 108
4.4.2　通过集线器和交换机采集数据 110
4.4.3　通过Syslog采集数据 112
4.4.4　通过SNMP Trap采集数据 112
4.4.5　通过NetFlow/IPFIX/sFlow采集流数据 113
4.4.6　通过Web Service/MQ采集数据 114
4.4.7　通过DPI/DFI采集和检测数据 115
4.5　数据采集工具 116
4.6　采集点部署 117
4.6.1　需考虑的因素 117
4.6.2　关注网络出入口点 118
4.6.3　掌握IP地址分布 118
4.6.4　靠近关键资产 119
4.6.5　创建采集全景视图 119
第5章　网络安全数据预处理 121
5.1　引言 121
5.2　数据预处理的主要内容 121
5.2.1　数据审核 121
5.2.2　数据筛选 122
5.2.3　数据排序 122
5.3　数据预处理方法 123
5.4　数据清洗 123
5.4.1　不完整数据 124
5.4.2　不一致数据 124
5.4.3　噪声数据 124
5.4.4　数据清洗过程 125
5.4.5　数据清洗工具 126
5.5　数据集成 126
5.5.1　数据集成的难点 126
5.5.2　数据集成类型层次 127
5.5.3　数据集成方法模式 128
5.6　数据归约 129
5.6.1　特征归约 130
5.6.2　维归约 130
5.6.3　样本归约 131
5.6.4　数量归约 131
5.6.5　数据压缩 132
5.7　数据变换 132
5.7.1　数据变换策略 133
5.7.2　数据变换处理内容 133
5.7.3　数据变换方法 133
5.8　数据融合 135
5.8.1　数据融合与态势感知 135
5.8.2　数据融合的层次分类 136
5.8.3　数据融合相关算法 137
第三部分　态势理解
第6章　网络安全检测与分析 142
6.1　引言 142
6.2　入侵检测 143
6.2.1　入侵检测通用模型 143
6.2.2　入侵检测系统分类 144
6.2.3　入侵检测的分析方法 146
6.2.4　入侵检测技术的现状和发展趋势 151
6.3　入侵防御 152
6.3.1　入侵防御产生的原因 152
6.3.2　入侵防御的工作原理 153
6.3.3　入侵防御系统的类型 154
6.3.4　入侵防御与入侵检测的区别 155
6.4　入侵容忍 156
6.4.1　入侵容忍的产生背景 156
6.4.2　入侵容忍的实现方法 156
6.4.3　入侵容忍技术分类 157
6.4.4　入侵容忍与入侵检测的区别 157
6.5　安全分析 158
6.5.1　安全分析流程 158
6.5.2　数据包分析 160
6.5.3　计算机/网络取证 163
6.5.4　恶意软件分析 164
第7章　网络安全态势指标构建 167
7.1　引言 167
7.2　态势指标属性的分类 168
7.2.1　定性指标 168
7.2.2　定量指标 169
7.3　网络安全态势指标的提取 169
7.3.1　指标提取原则和过程 170
7.3.2　网络安全属性的分析 172
7.3.3　网络安全态势指标选取示例 178
7.4　网络安全态势指标体系的构建 179
7.4.1　指标体系的构建原则 179
7.4.2　基础运行维指标 179
7.4.3　脆弱维指标 180
7.4.4　风险维指标 181
7.4.5　威胁维指标 182
7.4.6　综合指标体系和指数划分 183
7.5　指标的合理性检验 184
7.6　指标的标准化处理 185
7.6.1　定量指标的标准化 186
7.6.2　定性指标的标准化 188
第8章　网络安全态势评估 189
8.1　引言 189
8.2　网络安全态势评估的内涵 190
8.3　网络安全态势评估的基本内容 190
8.4　网络安全态势指数计算基本理论 192
8.4.1　排序归一法 192
8.4.2　层次分析法 193
8.5　网络安全态势评估方法分类 194
8.6　网络安全态势评估常用的融合方法 196
8.6.1　基于逻辑关系的融合评价方法 196
8.6.2　基于数学模型的融合评价方法 197
8.6.3　基于概率统计的融合评价方法 204
8.6.4　基于规则推理的融合评价方法 207
第9章　网络安全态势可视化 212
9.1　引言 212
9.2　数据可视化基本理论 213
9.2.1　数据可视化一般流程 213
9.2.2　可视化设计原则与步骤 214
9.3　什么是网络安全态势可视化 216
9.4　网络安全态势可视化形式 217
9.4.1　层次化数据的可视化 217
9.4.2　网络数据的可视化 217
9.4.3　可视化系统交互 219
9.4.4　安全仪表盘 220
9.5　网络安全态势可视化的前景 221
第四部分　态势预测
第10章　典型的网络安全态势预测方法 224
10.1　引言 224
10.2　灰色理论预测 225
10.2.1　灰色系统理论的产生及发展 225
10.2.2　灰色理论建立依据 226
10.2.3　灰色预测及其类型 226
10.2.4　灰色预测模型 227
10.3　时间序列预测 234
10.3.1　时间序列分析的基本特征 235
10.3.2　时间序列及其类型 235
10.3.3　时间序列预测的步骤 236
10.3.4　时间序列分析方法 238
10.4　回归分析预测 240
10.4.1　回归分析的定义和思路 241
10.4.2　回归模型的种类 241
10.4.3　回归分析预测的步骤 242
10.4.4　回归分析预测方法 242
10.5　总结 245
第11章　网络安全态势智能预测 246
11.1　引言 246
11.2　神经网络预测 247
11.2.1　人工神经网络概述 247
11.2.2　神经网络的学习方法 248
11.2.3　神经网络预测模型类型 249
11.2.4　BP神经网络结构和学习原理 252
11.3　支持向量机预测 254
11.3.1　支持向量机方法的基本思想 254
11.3.2　支持向量机的特点 255
11.3.3　支持向量回归机的分类 257
11.3.4　支持向量机核函数的选取 260
11.4　人工免疫预测 261
11.4.1　人工免疫系统概述 262
11.4.2　人工免疫模型相关机理 262
11.4.3　人工免疫相关算法 264
11.5　复合式攻击预测 267
11.5.1　基于攻击行为因果关系的复合式攻击预测方法 268
11.5.2　基于贝叶斯博弈理论的复合式攻击预测方法 269
11.5.3　基于CTPN的复合式攻击预测方法 270
11.5.4　基于意图的复合式攻击预测方法 272
第12章　其他 274
12.1　引言 274
12.2　网络安全人员 274
12.2.1　网络安全人员范围 274
12.2.2　需要具备的技能 275
12.2.3　能力级别分类 277
12.2.4　安全团队建设 278
12.3　威胁情报分析 279
12.3.1　网络威胁情报 279
12.3.2　威胁情报来源 280
12.3.3　威胁情报管理 281
12.3.4　威胁情报共享 282
参考文献 283



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