网络安全中edr是什么意思
本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。
端点检测与响应(Endpoint Detection Response，EDR)是一种主动式端点安全解决方案，通过记录终端与网络事件，将这些信息本地化存储在端点或者集中在数据库。EDR 会集合已知的攻击指示器、行为分析的数据库来连续搜索数据和机器学习技术来监测任何可能的安全威胁，并对这些安全威胁做出快速响应。还有助于快速调查攻击范围，并提供响应能力。
能力
预测：risk assessment（风险评估）；anticipate threats（预测威胁）；baseline security posture（基线安全态势）。
防护：harden systems（强化系统）；isolate system（隔离系统）；prevent attacks（防止攻击）。
检测：detect incidents（检测事件）；confirm and prioritize risk（确认风险并确定优先顺序）。contain incidents（包含事件）。
响应：remediate（补救）；design policy change（设计规则变更）；investigate incidents（调查事件）。
安全模型
相比于传端点安全防护采用预设安全策略的静态防御技术，EDR 加强了威胁检测和响应取证能力，能够快速检测、识别、监控和处理端点事件，从而在威胁尚未造成危害前进行检测和阻止，帮助受保护网络免受零日威胁和各种新出现的威胁。安全模型如图所示：
1、资产发现
定期通过主动扫描、被动发现、手工录入和人工排查等多种方法收集当前网络中所有软硬件资产，包括全网所有的端点资产和在用的软件名称、版本，确保整个网络中没有安全盲点。
2、系统加固
需要定期进行漏洞扫描，打补丁、对安全策略进行更新和进一步细化，通过白名单现在未授权的软件进行运行，通过防火墙限制为授权就开启服务器端口和服务，最好能定期检查和修改清理内部人员的账号和密码还有授权信息。
3、威胁检测
通过端点本地的主机入侵检测进行异常行为分析，针对各类安全威胁，在其发生之前、发生中、和发生后作出相应的防护和检测行为。
4、响应取证
针对全网的安全威胁进行可视化展示，对威胁自动化地进行隔离、修复和抢救，降低事件响应和取证的门槛，这样就不需要依赖于外部专家就可以完成应急响应和取证分析。
功能
调查安全事件；
将端点修复为预感染状态；
检测安全事件；
包含终端事件；
工作原理
一旦安装了 EDR 技术，马上 EDR 就会使用先进的算法分析系统上单个用户的行为，并记住和连接他们的活动。
感知系统中的某个或者特定用户的异常行为，数据会被过滤，防止出现恶意行为的迹象，这些迹象会触发警报然后我们就去确定攻击的真假。
如果检测到恶意活动，算法将跟踪攻击路径并将其构建回入口点。 （关联跟踪）
然后，该技术将所有数据点合并到称为恶意操作 (MalOps) 的窄类别中，使分析人员更容易查看。
在发生真正的攻击事件时，客户会得到通知，并得到可采取行动的响应步骤和建议，以便进行进一步调查和高级取证。如果是误报，则警报关闭，只增加调查记录，不会通知客户
体系框架
EDR 的核心在于：一方面，利用已有的黑名单和基于病毒特征的端点静态防御技术来阻止已知威胁。另一方面，通过云端威胁情报、机器学习、异常行为分析、攻击指示器等方式，主动发现来自外部或内部的各类安全威胁。同时，基于端点的背景数据、恶意软件行为以及整体的高级威胁的生命周期的角度进行全面的检测和响应，并进行自动化阻止、取证、补救和溯源，从而有效地对端点进行安全防护。
EDR 包括：端点、端点检测与响应中心、可视化展现三个部分，体系框架如图所示：
端点：在 EDR 中，端点只具备信息上报、安全加固、行为监控、活动文件监控、快速响应和安全取证等基本功能，负责向端点检测与响应中心上报端点的运行信息，同时执行下发的安全策略和响应、取证指令等。
端点检测与响应中心：由资产发现、安全加固、威胁检测、响应取证等中心组成。
可视化：展现针对各类端点安全威胁提供实时的可视性、可控性，降低发现和处置安全威胁的复杂度，辅助用户更加快速、智能地应对安全威胁。
检测威胁类型
恶意软件 (犯罪软件、勒索软件等)
无文件型攻击
滥用合法应用程序
可疑的用户活动和行为
要素类型和收集类型
EDR 是独一无二的，因为它的算法不仅可以检测和打击威胁，还可以简化警报和攻击数据的管理。 使用行为分析来实时分析用户活动，可以在不干扰端点的情况下立即检测潜在威胁。 它通过将攻击数据合并到可以分析的事件中，与防病毒和其他工具一起使用可以为你提供一个安全的网络，从而增强了取证分析的能力。
端点检测和响应通过安装在端点上的传感器运行而不需要重新启动。 所有这些数据被拼接在一起，形成了一个完整的端点活动图，无论设备位于何处。
主要技术
智能沙箱技术
针对可疑代码进行动态行为分析的关键技术，通过模拟各类虚拟资源，创建严格受控和高度隔离的程序运行环境，运行并提取可疑代码运行过程中的行为信息，实现对未知恶意代码的快速识别。
机器学习技术
是一门多学科交叉知识，是人工智能领域的核心，专门研究计算机如何模拟实现人类的学习行为，通过获取新的技能知识重组已有的知识体系，并不断完善自身性能。在大规模数掘处理中，可以自动分析获得规律，然后利用这些规律预测未知的数据。
数字取证技术
数字取证是指对具有足够可靠和有说服力的，存在于计算机、网络、电子设备等数字设备中的数字证据，进行确认、保护、提取和归档的过程。在 EDR 中，数字取证要克服云计算环境取证、智能终端取证、大数据取证等关键技术，自动定位和采集端点人侵电子证据，降低取证分析的技术门槛，提高取证效率及其分析结果的准确性，为端点安全事件调查、打击网络犯罪提供技术支持。
EDR 优缺点
优点
EDR 具有精准识别攻击的先天优势。端点是攻防对抗的主战场，通过 EDR 在端点上实施防御能够更加全面地搜集安全数据，精准地识别安全威胁，准确判定安全攻击是否成功，准确还原安全事件发生过程。
EDR 完整覆盖端点安全防御全生命周期。对于各类安全威胁事件，EDR 在其发生前、发生中、发生后均能够进行相应的安全检测和响应动作。安全事件发生前，实时主动采集端 安全数据和针对性地进行安全加固；安全事件发生时，通过异常行为检测、智能沙箱分析等各类安全引擎，主动发现和阻止安全威胁；安全事件发生后，通过端点数据追踪溯源。
EDR 能够兼容各类网络架构。EDR 能够广泛适应传统计算机网络、云计算、边缘计算等各类网络架构，能够适用于各种类型的端点，且不受网络和数据加密的影响。
EDR 辅助管理员智能化应对安全威胁。EDR 对安全威胁的发现、隔离、修复、补救、调查、分析和取证等一系列工作均可自动化完成，大大降低了发现和处置安全威胁的复杂度，能够辅助用户更加快速、智能地应对安全威胁。
缺点
EDR 的局限性在于并不能完全取代现有的端点安全防御技术。EDR 与防病毒、主机防火墙、主机入侵检测、补丁加固、外设管控、软件白名单等传统端点安全防御技术属于互补关系，并不是取代关系。
技术前提
要想使用或者更好的的理解 EDR 就需要对一些知识有了解，这样才能更好地的使用和理解 EDR 的原理和使用方法。
熟悉 Linux 环境，python 或 shell，Java；
熟悉 hadoop，spark 等大数据组件；
熟悉数据挖掘与分析（比如进行风险等级划分），数据统计技术（比如一些置信度的计算），机器学习技术（分类检测等），深度学习技术，大数据分析技术（主要是关联分析），漏斗分析法等。
熟悉 mysql 或 nosql 数据库，集中存储的数据库，分布式存储的数据库。
这是一份网络靶场入门攻略
近年来，国内外安全形势日益严峻，网络安全问题日益凸显。前有燃油运输管道被堵，后有全球最大肉食品供应商被黑客入侵，这标志着越来越多的国家级关键基础设施提供方，特种行业，以及大型公共服务业被黑客当作攻击目标，加大对信息安全保障的投入迫在眉睫。除了软硬件技术设备的投入之外，专业的安全人才重金难求已是公认的事实，据统计，20年我国信息安全人才缺口高达140万，利用网络靶场可以体系，规范，流程化的训练网安人才的特点打造属于企业自己的安全维护队伍是大势所趋。
网络与信息安全是一个以实践为基础的专业，因此，建设网络安全实训靶场，不仅仅让靶场成为一个知识的学习中心，更是一个技能实践中心，一个技术研究中心。网络攻防实训靶场平台的建设，不仅要关注培训教学业务的支撑建设，更要关注网络与信息安全技能综合训练场的建设。以支撑受训人员课上课下的学习、攻防技能演练、业务能力评估、协同工作训练和技术研究与验证，以保证能贴近不同培训业务的需要，并支持多维度量化每个参与者的各种能力，有计划地提升团队各个方面的技术能力。因此，建设一套实战性强、知识覆盖全面、综合型的集培训、网络攻防演练及竞赛、测试于一体的网络靶场是非常有必要的
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(渗透工具，环境搭建、HTML，PHP，MySQL基础学习，信息收集，SQL注入,XSS，CSRF，暴力破解等等）
网络靶场（Cyber Range）是一个供5方角色协同使用的网络系统仿真平台。用于支撑网络安全人才培养、网络攻防训练、安全产品评测和网络新技术验证。
网络安全人员要就攻防技术进行训练、演练；一项新的网络技术要试验，不能在互联网上进行（造成不可逆的破坏），于是需要建立网络靶场，把网络的要素虚拟到网络靶场。
在网络靶场中进行网络安全活动，不仅可以避免对现实资源的占用和消耗，还可以做到对资源的反复利用。每一次安全试验造成的伤害程度都是可控的、可检测的，试验结束后还能够对收集的试验数据进行分析和研究。网络靶场在不影响真实环境的情况下可以提高网络安全从业人员的技术，也可以发现安全产品的漏洞从而提升安全产品的性能与安全性。
网络靶场共有五种角色：黄、白、红、蓝、绿。
黄方是“导调”角色，整个网络试验的“导演”，负责：
1、设计试验
2、控制试验：开始、停止、恢复、停止
3、查看试验：查看试验的进度、状态、详细过程
白方是网络靶场平台“管理”角色，靶场试验“剧务”，负责试验开始前的准备工作和试验进行时的“日常事务”处理：
1、试前构建目标网络、模拟网络环境等；
2、试中负责系统运维等；
3、试后回收和释放资源等。
红方是“攻击”角色，靶场试验的“反派演员”，与蓝方相对，攻防演练中向蓝方发起攻击。
蓝方是“防御”角色，靶场试验的“正派演员”，与红方相对，攻防演练中抵御红方攻击。
绿方是“检测”角色，靶场试验的“监视器”，监控红蓝两方在演练中的一举一动，具体负责：
1、监测当前红蓝方的具体行为
2、当红蓝方攻击防守成功，研判还原成功的过程、攻击手法、防御方法
3、监测红方违规操作
4、试验或试验片断进行定量和定性的评估
5、分析试验的攻防机理（比如针对新型蠕虫分析其运行、传播机理）
试验开始前，“导演”黄方想定攻防试验的具体内容和任务目标，确定参与试验的人员安排，设计试验的具体网络环境、应用环境和具体的攻击步骤。
修房首先从房屋结构入手，搭建网络靶场时最基础的事情是明确网络结构、搭建网络拓扑。白方根据黄方在任务想定环节设计的网络拓扑图生成路由器、交换机、计算机等设备，并将设备依照拓扑图配置和连接，生成试验所需的网络环境结构。
除了网络结构，目标网络还要为用户访问浏览器、收发邮件等操作提供应用环境，就像房屋在入住前要装修出卧室、厨房，给住户就寝、做饭提供空间一样。有了相应的应用环境，才有空间进行相关的活动。
白方在生成目标网络后，还要根据黄方的设计将靶标系统接入目标网络。靶标，即攻击的目标。靶标系统可以是实际的设备，也可以是虚拟化技术生成的靶标系统，针对不同的任务类型，靶标的设定会有所差异。
“活”的网络，除了网络结构完整，还要有活动发生。真实的网络环境时时刻刻都不是静止的，每一分每一秒都有人聊天、打游戏、刷短视频……白方在目标网络生成后，通过模拟这些活动流量和行为，并将其投放到网络靶场中，让靶场“活”起来，更加接近实际的网络环境，而不是一片实验室虚拟出的净土。
模拟的流量分为近景和远景两种。近景流量指用户操作行为，包含攻击方的攻击流量、防守方的防守流量以及用户打开浏览器、收发邮件等访问应用系统的行为流量，远景流量即与试验本身不相关的背景流量。
流量仿真和目标网络生成共同构成网络靶场的完整虚拟环境，让后续的演习更加真实，也部分增加了演习的难度。
准备工作完成后，红方和蓝方根据黄方的试验设计，在白方搭建的环境中展开攻防演练。红方发起攻击，蓝方抵御攻击。
试验进行时，绿方全程监控红蓝两方在演练中的一举一动，根据需求全面采集数据，掌握诸如攻击发起方、攻击类型、攻击步骤、是否存在违规行为等信息，并通过可视化界面实时展示检测结果。
试验结束后，绿方基于前期采集的数据，进一步进行评分和分析工作。
小到某次攻防行为、大到某次攻防演习，绿方在给出量化评分的同时，还要给出具体评价，给出优点亮点和尚存在的缺点不足。
结合试验表现和试验目的进行分析，并出具相关的分析结果。若试验目的是研究某种新型攻击，则分析其机理；若试验目的是检验某个安防产品，则分析其安全缺陷。
绿方的一系列工作，有助于我们了解靶场中发生的所有安全事件，正确分析网络靶场的态势，作出更准确的评估。
网络靶场有三种类型的应用模式：内打内、内打外、外打内。此外还有分布式网络靶场模式。
红、蓝双方都在靶场内。内打内应用模式主要有CTF线下安全竞赛、红蓝攻防对抗赛和科学试验等。
CTF（Capture The Flag）即夺旗赛，其目标是从目标网络环境中获取特定的字符串或其他内容（Flag）并且提交（Capture The Flag）。
科学试验是指科研人员针对新型网络技术进行的测试性试验，根据试验结果对新技术进行反馈迭代。
内打外即红方在靶场内，蓝方在靶场外。
外打内即红方在靶场外，蓝方在靶场内，典型应用是安全产品评测。
为什么会有这个需求呢？通常，我们要知道一个安全设备好不好用、一个安全方案是不是有效，有几种方法：第一，请专业的渗透测试，出具渗透测试报告，但这种只能测一次的活动，叫静态测试。可是大家清楚，即使今天测过了，明天产品、方案也可能会出现新的问题和漏洞。那么，“靶场众测”的场景就出来了。把实物或者虚拟化的产品/方案放到靶场，作为靶标让白帽子尽情“攻击”。如果把它攻垮了，我们就知道哪里有问题了，这种开放测试，由于众多白帽子的参与、以及不影响生产环境不会造成后果、能放开手脚“攻击”，效果比聘请几个专家去现场测试要好的多。如果产品一直放在靶场，就可以在长期的众测中不断发现问题，促进产品持续迭代提升。
分布式靶场即通过互联多个网络靶场，实现网络靶场间的功能复用、资源共享。由于单个网络靶场的处理能力和资源都是有限的，分布式靶场可以将多个网络靶场的资源综合利用起来，并且这种利用对于使用人员是透明的。
比如，现有一个银行网络靶场A和一个电力网络靶场B，当前有一个试验任务既需要银行网络环境，又需要电力网络环境。那么我们可以将现有的A、B两个网络靶场互联起来展开试验。
分布式靶场能够连接各行各业的网络靶场，更大程度上实现全方位综合互联网络逼真模拟。
网络靶场存在三个主要科学问题，这三个问题反映了网络靶场在关键技术上面临的挑战。
1）建得快
网络靶场用户众多，还会出现多个用户同时使用的情况，但是大部分用户的使用时间不长，这就需要网络靶场目标网络包括网络环境要能够快速生成、快速擦除回收，特别是节点数量较大的应用，是一项技术上重大的挑战。没有过硬的网络构建能力，基础设施以及虚拟化编排技术是很难实现的。
2）仿得真
由于网络靶场是用有限的资源仿造真实网络，大部分要素需要虚拟化，而非实物。因此如何逼真的仿真目标网络元素是一项持续的挑战问题。网络靶场中，一台实物路由器的功能是否都在其虚拟设备上具备？如果功能缺失，是否会对靶场应用造成影响？靶标、网络环境、虚拟设备、背景流量的逼真仿真同理，网络环境仿真还需要服务于靶场具体应用场景，这些都依赖于长期的积累。
网络靶场绿方主要有以下挑战：
1、如何针对网络靶场运行中产生的大量数据进行针对性的采集？
2、只要是采集就要有接触（比如医学检验，可能要抽血，可能要有仪器深入身体），有接触就有影响（影响目标网络的计算资源、网络资源……），如何使影响尽量小，如何平衡这种影响和采集全面、准确性？
3、如何基于采集到的多样、海量的数据，分析、提炼、评估出靶场绿方需要得出的信息？
这是对探针采集能力、大数据关联能力、事件分析还原能力、安全知识图谱能力的综合考验。
1、网络靶场多个试验同时进行，必须保证试验间互相独立，互不干扰。就像多个房间在射击打靶，不能从这个房间打到另一个房间去了。
2、目标网络和分析网络必须严格安全隔离，即红方和绿方、白方、黄方要安全隔离，不能红方把绿方打瘫了，也就是参加比赛的人把裁判系统攻陷了，同时试验间的角色、系统间也需要安全隔离。
3、同时，安全隔离的同时不能影响网络靶场运行的性能。
网络攻防到底要学啥
网络攻防学习的内容：
1.首先学习windows基础,比如电脑系统安装,故障排除等等。然后多看《计算机网络五版》《黑客就这么几招》。
2.进入深度学习，选择语言学习，比如Python，java，c，c++等高级语言，但是英语不好的，像我先学会儿易语言，了解编程，编程思维。然后学习英语，至少单词会了。然后学习其他语言。
3.学习数据库结构,数据库配置,服务器相关配置,以及网络配置,为了更好了解目标,也为了防御。
4.可以开始学习渗透了,服务器渗透等。5.学习社会工程学。危则变，变则通，通则久。网络攻防是一场此消彼长的动态平衡较量，当前国际网络安全局势日趋复杂与严峻，合规驱动的正向网络安全防护思维已经不足以满足各行各业的新生安全需求，逆向思维的“攻防实战演习”便成为企业精准评估自身潜在脆弱性、验证安全防护是否健全的方案。
什么是攻防演练？网络安全攻防演练包含几个阶段？
对网络安全圈了解的人肯定都听说过“攻防演练”，它是检阅政企机构安全防护和应急处置能力的有效手段之一，而且每年国家都会举行实战攻防演练。那么网络安全中攻防演练分为哪5个阶段?以下是详细的内容介绍。
攻防演练保障工作不是一蹴而就，需要系统化的规划设计、统筹组织和部署执行。对于攻防演练的防御方，应按照以下五个阶段组织实施：
启动阶段：组建网络攻防演练保障团队并明确相关职责，制定工作计划、流程和具体方案。对信息网络架构进行梳理和分析，评估当前网络安全能力现状。对内外网的信息化资产进行梳理。
备战阶段：通过风险评估手段，对内外网信息化资产风险暴露面进行全面评估。制定合理可行的安全整改和建设方案，配合推动网络安全整改与治理工作。开展内部人员的网络安全意识宣贯。
临战阶段：制定应急演练预案，有序组织开展内部红蓝对抗、钓鱼攻击等专项演练工作。对人员进行安全意识专项强化培训。
保障阶段：依托安全保障中台，构建云地一体化联防联控安全保障体系，利用情报协同联动机制，持续有效地进行威胁监控、分析研判、应急响应、溯源反制等网络攻防演练保障工作。
总结阶段：对攻防演练工作进行经验总结和复盘，梳理总结报告，对演练中发现的问题进行优化改进和闭环处理。
网络攻防靶场和实训平台有什么区别
设备不同。
网络攻防靶场是指虚拟环境与真实设备相结合的体验。实训平台只有虚拟环境体验。
网络靶场，也称之为国家网络靶场。国家网络靶场是指通过虚拟环境与真实设备相结合，模拟仿真出真实赛博网络空间攻防作战环境，能够支撑赛博作战能力研究和赛博武器装备验证试验平台。国家网络靶场将为国家构建真实的网络攻防作战提供仿真环境，针对敌对电子和网络攻击等电子作战手段进行试验。
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