你知道機器人防火墻么？
IDC本月初發(fā)布了一份關(guān)于企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中所遇到安全挑戰(zhàn)的報告。IDC認(rèn)為，包括：欺騙交易、利用自動化工具進行網(wǎng)絡(luò)犯罪、傳統(tǒng)安全防護措施失效，以及數(shù)據(jù)泄露發(fā)生后的巨大商業(yè)損失等的安全挑戰(zhàn)，需要更主動、更動態(tài)的防御措施和已有安全防護手段結(jié)合，共同應(yīng)對。
去年10月，基于動態(tài)驗證、封裝、混淆、令牌等動態(tài)技術(shù)實現(xiàn)對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和交易環(huán)境進行保護的瑞數(shù)信息，其動態(tài)安全理念與IDC此次提出的主動防御在防護思路不謀而合。而瑞數(shù)在今年年初發(fā)布的一款針對自動化工具發(fā)起的攻擊的安全產(chǎn)品機器人防火墻（botgate），更可以看做是主動防御這一安全理念的一種落地。
一年多時間的產(chǎn)品化過程，打造了怎樣的瑞數(shù)信息？瑞數(shù)又是如何理解和實現(xiàn)以動態(tài)技術(shù)為核心的主動防御？
更加重視檢測和響應(yīng)的主動防御
相較于傳統(tǒng)單點的防護和被動的響應(yīng)，瑞數(shù)信息認(rèn)為，庫卡機器人，主動防御應(yīng)更加重視多安全機制的檢測和流程上的快速響應(yīng)能力。特別在金融、電商、支付等領(lǐng)域，因非安全技術(shù)問題（例如：業(yè)務(wù)邏輯漏洞）、由近乎自動化工具發(fā)起的高效大規(guī)模攻擊（例如：惡意爬蟲、撞庫）以及傳統(tǒng)IT安全措施的失效，KUKA機器人維修，使得對企業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)險的評估與管理愈加困難。
無論是發(fā)生數(shù)據(jù)泄露、還是企業(yè)營銷資源（包括帶寬等IT資源）被惡意占用，這些安全事件一旦發(fā)生，企業(yè)規(guī)模越大，所需要承受來自經(jīng)濟、聲譽等多方面的損失就越多。
安全問題沒有銀彈。企業(yè)需要的是能為其有效爭取響應(yīng)時間的緩解措施，以及結(jié)合已有安全能力，進行更快速的檢測和更靈活的響應(yīng)。
基于利用動態(tài)技術(shù)更改app和web服務(wù)器間通信的HTML代碼，實現(xiàn)對模擬瀏覽器等非人行為的發(fā)現(xiàn)和對抗這一核心能力的瑞數(shù)信息，此次還特意提及了下面三點更加延伸或特殊一些的應(yīng)用場景。
1.威脅緩解漏洞隱藏
漏掃，是網(wǎng)絡(luò)攻擊發(fā)起前重要的前哨戰(zhàn)。往往在漏洞利用公開前幾天，攻擊者就會利用工具開始全網(wǎng)掃描，尋找目標(biāo)。而通過將網(wǎng)頁底層代碼動態(tài)變化和封裝，就可以一定程度上隱藏攻擊入口（Web）漏洞，讓攻擊者無從下手。
當(dāng)然，漏洞隱藏只是一個緩解措施。雖然不能完全代替?zhèn)鹘y(tǒng)的漏洞管理方案，更不能不打補丁，但是，其重要價值也在于此：彌補從漏洞利用在網(wǎng)上被公開，到系統(tǒng)管理員對所有IT資產(chǎn)進行完漏洞修復(fù)，這中間的空窗期。
如果漏洞難以被工具掃描出來，就更談不上之后的漏洞利用行為，這個威脅就會被暫時緩解。同時，檢測到漏掃行為的安全人員也不至于完全措手不及，可以優(yōu)先針對性的配置防護策略，再一步步完成漏洞的修復(fù)工作。
2.反爬蟲與資源搶占
爬蟲是比較特殊的應(yīng)用場景。政府或服務(wù)類網(wǎng)站，每天會固定有數(shù)據(jù)更新。除了搜索引擎爬蟲的抓取以及集中在工作日的合理訪問請求外，惡意爬蟲也在夜以繼日的不間斷爬取更新信息。類似的，電商類網(wǎng)站營銷時由機器人發(fā)起的大批量異常請求，例如使用虛擬號碼進行惡意注冊。
這兩種情況，都會直接導(dǎo)致大量本用來對外提供服務(wù)的計算和帶寬資源被占用；同時，正常的訪問請求體驗也會大打折扣，嚴(yán)重影響正常業(yè)務(wù)的進行，后果甚至堪比DDoS。
如何在正常流量中有效甄別由自動化工具發(fā)起的訪問請求，就顯得尤為重要。而這也正是瑞數(shù)動態(tài)驗證和底層代碼動態(tài)封裝技術(shù)的強項。之后，再將其發(fā)現(xiàn)能力融入企業(yè)原有風(fēng)控體系并配置相應(yīng)安全策略，便可實現(xiàn)惡意流量的精準(zhǔn)阻斷。
3.威脅感知攻擊者畫像
瑞數(shù)的動態(tài)技術(shù)可以獲得客戶端的細(xì)粒度行為數(shù)據(jù)，除了定位攻擊外，還可從來源、目標(biāo)、工具、手法、證據(jù)、過程六方面對攻擊者的行為進行畫像；并結(jié)合企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)和服務(wù)端數(shù)據(jù)，進行針對性更強的威脅數(shù)據(jù)分析。
高效且更具針對性的威脅情報，機器人維修，可以進一步指導(dǎo)響應(yīng)策略的制定。對異常行為，也不會是一刀切的阻斷，還會有行為的記錄甚至欺騙性的數(shù)據(jù)交互。同時，對攻擊者（黑產(chǎn)）的畫像，也能從另一面幫助企業(yè)找到業(yè)務(wù)邏輯漏洞。