来自新浪网的高级开发工程师——糖果，他认为企业构建威胁防御系统是一种基础性的工作，通过什么样的系统架构和数据流程处理，让威胁数据分析与威胁风险识别更高效呢？成为了一个课题，如何面对企业内部系统结构的复杂性处理，如何使用业界通用工具，同时采用前沿的大数据解决方案，让我们面对威胁攻击行为与纷至沓来的情报信息源时，可以行之有效的去伪存真，把握关键重点，给企业监控系统装上鼻子，嗅探到威胁的存在。给系统装上眼睛，甄别出真正的关键威胁，形成了构建威胁防御系统的重要指标，新浪通过将威胁系统与大数据平台的结合，发现了一条可以实践的路。

构建安全防护系统与大数据日志分析系统，完成业务系统、防护系统、日志分析系统之间的数据交互，通过在系统间传递日志或是主动发起交互，来判断被监控系统状态与安全性，发现隐藏在背后异动与威胁，提供了一种开发性的系统建设思路，透视出构建大数据平台所用的基础技术解决方案。

目录

• 云WAF威胁防护
• 安全网关案例实践
• 负载均衡与自动运维
• 端口扫描与日志分析汇聚
• AGENT与大数据聚合
• 日志系统数据迁移
• 云WAF系统构成解析
• 日志监听与威胁分析
• CH大数据系统日志接入

本议题讨论了数据为安全人员思维方式带来的变化。尝试从数据角度对传统威胁感知方案进行再设计，并展示其在入侵检测、攻击识别、0day预警等方面落地效果。

目录

• 异常数据清洗
• 信息穿透模型
• Nday感知
• 落地思考

• 画像从互联网到安全
• 安全画像构建
• 画像的AVL insight实践
• 面向现场分析的画像实践

Contents讲述一个真实的对抗故事

• 0x001 如今的“黑产”现状
• 0x002 短信蠕虫变种与集团作案介绍（SMS-EVO）
• 0x003 我们做了什么，“夜莺”的歌声
• 0x004 “黑产”集团化，我们是否还孤军奋战

360追日团队专注APT等高级威胁的研究，致力于发现和披露更多的APT组织或行动，截至目前已经发现三十多个APT组织。边亮在演讲中介绍到，近期360追日团队观察到的APT攻击覆盖着全国30多个省市，发现各类免杀木马数十种，覆盖Windows、Mac、Android、Linux平台，均是涉及针对政府、科技、教育、军工、能源和交通多个领域的定向攻击。网络攻击可以从任何一个薄弱点发起并已逐渐自动化和智能化，安全响应速度要求越来越快，但面对海量安全事件，人力无法及时有效地分析处理。

基于云端大数据，利用大数据分析挖掘、高级威胁沙箱检测、机器学习及专家分析构成的威胁情报，可以有效的协助完成完全事件的定性与溯源。在演讲中，边亮还分享了追日团队捕获的在野0day漏洞、噩梦公式二代漏洞、双杀漏洞的案例以及著名的摩诃草APT攻击组织。

• 全球在野0day攻击趋势与挑战
• 基于大数据的高级威胁感知技术
• 自主捕获的0day和APT攻击案例

赵林林以自身业务开展为出发点，介绍了威胁情报在安全智能工作中的重要作用，并预言“未来情报驱动安全智能化”将成为信息安全工作发展的大趋势之一。

据介绍，微步在线已经实现将概念落地为数据，对威胁事件的关注，对黑客团伙、攻击者工具、手段、资产的分析并对基础数据收集、整理与清洗。未来，威胁情报将驱动安全智能化，通过威胁情报数据来检测&响应场景中落地，最终实现驱动安全智能化

• 当前安全的挑战
• 威胁情报：从概念、落地到未来
• 情报驱动的安全智能化路径
• 微步在线进展

• 大数据 并非只来自于社交网络
• 大数据 并非只能预测用户兴趣
• 大数据 只有算法才是金手指

目录

• 问题与思考
• 大规模协议数据与NSM
  • • 数据收集
  • • 基于信标的检测与分析
• NSM场景实例

• 安全需求
• 安全挑战
• 知己知彼
• 系统架构
• 步骤1：日志字段提取
• 步骤1：日志字段提取
• 步骤2：威胁情报接口调用
• 步骤3：数据整合
• 步骤4：威胁查询优化
• 步骤5：事件联动接口调用
• 实现1：分析评估
• 实现2：本地威胁情报库
• 实现3：分析模型优化
• 实现4：自适应决策
• 使用威胁情报的收益

• 满城尽是可视化
• 可视化与认知
• 通过设计视觉符号提高效率
• VAST Challenge 2017
• 可视分析
• 可视分析模型
• 网络安全可视分析 – 基本可视化方式
• 网络安全可视分析 – 基本视化方式：树图Treemap
• 事态感知 – 案例分析1：基于网络警报日志的可视分析VizAlert
• 多层次网络数据可视分析
  • 多层次可视分析（1）--DDoS攻击检测
  • 多层次可视分析（2）--僵尸网络
• 比特币交易特征可视化
• Tim Draper Auction
• 数据与人的参与
• 大数据发展趋势
• 大数据分析与应用国家工程实验室
• 极端规模可视分析的十大挑战 Top Ten Challenges of Extreme Scale Visual Analytics
• 下一代可视化 － AI＋VIS