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安全攻击和防御能力极不平等，例如恶意代码。与传统病毒相比，变种多，更新快，传统检测方法更难发现；
黑客攻击更具有“海、陆、空”（不同的攻击负载、攻击方式和攻击维度）、全天候、
全方位攻击的特点。依靠单一的安全产品或边境保护往往无法满足企业的安全需求；
对地区性公司的保护很薄弱。区域公司通过MPLS-VPN专线与总部互联。
区域性企业也有自己的互联网出口接入互联网，这带来了很多风险；由于安全预算和人力的限制
区域公司没有专职的安全团队，往往难以进行有效的风险防范；
目前该企业内网连接着60多家地区公司，还与集团公司内部兄弟公司等通过MPLSVPN进行连接，
各公司安全建设水平参差不齐，更多的是注重网络侧的边界防御，而内部跨区防护，往往被选择性忽视。
在实际攻防场景中，再“高”再“厚”的墙也终将被绕过。一旦攻击者突破某个地区公司边界取得初步权限，
内部安全能力的真空很容易导致集体沦陷，攻击者进入内网之后横向渗透，往往一马平川，无往不利；
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为了有效应对当前的问题，满足安全的迫切需求，我们需要利用基于大数据的机器学习技术挖掘已知威胁的模式，
通过专家分析提取恶意行为并输出安全能力。我们拥有威胁智能检测、网络异常检测、入侵检测、
主机行为检测等多种安全能力，从“端、界、云”的空间维度和“预警、监控、分析、清除”
的时间维度实现安全防护的闭环管理，真正做到“全面防御、主动预警、安全运行、全天候、全方位感知网络安全态势”。
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面对上述风险，在总部数据中心层面，开展敏感信息清理、网络资产彻底清理、网络攻击汇聚曝光、
安全风险排查整改、重点目标防御等专项工作，配合规范化漏洞扫描工作，逐步整改安全漏洞，
消除线下不安全业务系统；安全装备战略得到有效收紧，形成了漏洞汇聚、有效防护、有力保障的安全态势。