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華為推出星河AI融合SASE解決方案

華為數(shù)據(jù)通信 ? 來源:華為數(shù)據(jù)通信 ? 2025-06-26 11:39 ? 次閱讀
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當前科技迅猛發(fā)展,AI技術在帶來便利的同時,也被黑客利用于網絡安全攻擊領域。據(jù)AV-Test統(tǒng)計,每年新增病毒數(shù)量高達1億以上,平均每4秒鐘就會出現(xiàn)1個新增病毒。在AI時代,攻擊呈現(xiàn)高度自動化、深度隱蔽化趨勢,如何快速準確地識別未知威脅攻擊,已成為當前亟待解決的首要問題。針對上述挑戰(zhàn),華為推出了星河AI融合SASE解決方案,該方案在防火墻集成Emulator微內核脫殼引擎與AI安全檢測算法,打破傳統(tǒng)特征庫檢測瓶頸,將未知威脅檢出率提升至95%。

未知威脅為什么這么難檢測?

在此之前我們先了解什么是加殼技術,加殼技術通過加密、壓縮等方式將惡意程序代碼轉換為無法直接分析的形態(tài),實現(xiàn)病毒文件偽裝,使其在靜態(tài)分析階段呈現(xiàn)不可解析的外殼結構。病毒文件一旦加殼后,傳統(tǒng)依賴特征庫的檢測技術,由于無法提取到有效特征,導致檢測機制失效,形成“檢測盲區(qū)”。

未知威脅檢測難度大主要源于以下三個關鍵點

AI驅動的新型惡意軟件呈爆發(fā)式增長,日均新增超33萬種,傳統(tǒng)檢測手段響應速度跟不上威脅演變節(jié)奏。 加密流量已成攻擊主流載體,95%的網絡流量經過了加密,其中86%的攻擊通過加密通道發(fā)起,傳統(tǒng)基于內容簽名的檢查機制基本失效。 高級繞過技術泛濫,編碼混淆、混淆繞過類攻擊占比超30%,傳統(tǒng)方案需上萬條規(guī)則對抗單一攻擊,防御成本飆升。

未知威脅檢測關鍵技術突破:Emulator

微內核脫殼引擎+AI安全檢測算法

為了應對未知威脅的挑戰(zhàn),華為防火墻基于AI賦能提升未知威脅檢測能力,重磅推出了兩大關鍵技術:Emulator微內核脫殼引擎和AI安全檢測算法。

Emulator微內核脫殼,毫秒級解密,精準還原病毒真實語義

惡意軟件普遍采用加殼技術隱匿自身以規(guī)避檢測。業(yè)界大多是通過離線第三方工具進行模擬脫殼,這種脫殼方式檢測時延大,且是事后檢測,無法做到實時檢測,造成病毒入侵。

為便于理解,我們將AI變種病毒的產生與檢測過程,類比成“危險違禁物品通過安檢過程”,對應關系說明如下:

病毒毫秒級脫殼——透視“加密行李箱”

華為將自研輕量級Emulator微內核脫殼引擎集成到防火墻上,實現(xiàn)變種加殼文件毫秒級脫殼。該引擎通過軟件方式極速模擬CPU、內存以及操作系統(tǒng)實現(xiàn),動態(tài)模擬運行惡意程序代碼指令,即實現(xiàn)文件格式密文到明文轉換。Emulator微內核脫殼引擎需要極小、極快模擬完整操作系統(tǒng)+CPU+內存環(huán)境,進而模擬運行脫殼過程,整個過程需要對操作系統(tǒng)、內存管理、指令模擬、惡意軟件分析具備深入的系統(tǒng)性理解。這里我們完成了文件脫殼執(zhí)行的流程:如同在安檢中通過深度掃描發(fā)現(xiàn)藏匿在正常行李箱中的“違禁物品零部件”。

病毒行為語義還原——還原“違禁物品全貌”

惡意軟件完成脫殼后,實現(xiàn)從密文到明文的轉換,但此時還是沒有意義的二進制字節(jié)數(shù)據(jù),還需要繼續(xù)進行惡意行為的語義還原。Emulator微內核脫殼引擎,運用高性能的指令編譯和CPU軟cache核心加速技術,在虛擬隔離的微內核中實現(xiàn)實時、安全的可疑惡意代碼和內存片段的動態(tài)分析,深度識別隱藏的惡意行為,精準還原病毒真實語義。這里我們完成了語義還原的流程:如同智能安檢終端分析零部件的特征,模擬還原疑似的違禁品。

AI安全檢測,未知威脅檢測率高達95%

病毒脫殼、語義還原后之后,就需要另外一個殺手锏:AI安全檢測算法。

華為云端安全智能中心為防火墻側的AI安全檢測提供了持續(xù)、強力的安全能力支撐:通過分析數(shù)億級的海量病毒構建了專用的病毒檢測AI算法,病毒檢測AI算法實現(xiàn)了對海量已知病毒和未知病毒高性能和高準確率的檢測。防火墻聯(lián)動云端安全智能中心,實時更新本地AI安全檢測算法,為客戶提供實時升級的防御體系。防火墻內置AI安全檢測算法,能夠實時、精準識別并阻斷流量中的未知威脅。以惡意文件的本地檢測過程為例,通過提取惡意文件的行為特征、脫殼特征,完成AI檢測本地推理,實現(xiàn)對病毒高性能、高準確率的檢測。

同時,防火墻在不同階段運用多種AI檢測技術,對未知威脅進行多層防護:

1)攻擊前期掃描探測階段:采用基于AI的暴力破解檢測模型,有效對抗分布式暴力破解攻擊,避免業(yè)務系統(tǒng)被惡意登錄。

2)攻擊突破邊界,權限提升階段:采用基于AI的反病毒檢測模型,對海量變種病毒進行極速的檢測;

3)攻擊外聯(lián)控制階段:采用基于AI的DGA惡意域名檢測模型(Domain Generation Algorithm,域名生成算法),實現(xiàn)隨機、未知惡意域名檢測,解決傳統(tǒng)域名庫方式無法覆蓋問題,切斷失陷主機和黑客的通信,防止客戶敏感數(shù)據(jù)泄露;采用基于AI的加密流量檢測模型,實現(xiàn)解密流量不解密識別,解決加密流量解密難、性能低的難題,攔截加密流量攻擊。采用基于AI的命令與控制(C&C)通信檢測模型,精準識別C&C和隱蔽通道,攔截黑客遠控通信行為,避免敏感數(shù)據(jù)泄露。

華為防火墻通過Emulator微內核脫殼引擎與AI安全檢測算法無縫結合,實現(xiàn)變種加殼文件毫秒級解密脫殼,威脅實時阻斷,未知威脅檢測率高達95%。在新型攻擊層出不窮的AI時代,以AI對抗AI,為全球企業(yè)提供更高效、更智能的云邊一體化防御體系。

倘若您正被難以捉摸的未知網絡威脅所困擾,不妨深入了解華為星河AI融合SASE解決方案,更多詳情請前往華為官網探尋。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:華為星河AI融合SASE黑科技:Emulator脫殼與AI行為檢測加持,未知威脅檢測業(yè)界領先!

文章出處:【微信號:Huawei_Fixed,微信公眾號:華為數(shù)據(jù)通信】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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