如何判断服务器是否被CC攻击
CC攻击有一定的隐蔽性，那如何确定服务器正在遭受或者曾经遭受CC攻击呢?可以通过以下三个方法来确定。
1、命令行法
一般遭受CC攻击时，Web服务器会出现80端口对外关闭的现象，因为这个端口已经被大量的垃圾数据堵塞了正常的连接被中止了。可以通过在命令行下输入命令netstat-an来查看，SYN_RECEIVED是TCP连接状态标志，意思是正在处于连接的初始同步状态，表明无法建立握手应答处于等待状态。这就是攻击的特征，一般情况下这样的记录一般都会有很多条，表示来自不同的代理IP的攻击。
2、批处理法
上述方法需要手工输入命令且如果Web服务器IP连接太多看起来比较费劲，可以建立一个批处理文件，通过该脚本代码确定是否存在CC攻击。
脚本筛选出当前所有的到80端口的连接。当感觉服务器异常时就可以双击运行该批处理文件，然后在打开的log.log文件中查看所有的连接。如果同一个IP有比较多的到服务器的连接，那就基本可以确定该IP正在对服务器进行CC攻击。
3、查看系统日志
web日志一般在C:\WINDOWS\system32\LogFiles\HTTPERR目录下，该目录下用类似httperr1.log的日志文件，这个文件就是记录Web访问错误的记录。管理员可以依据日志时间属性选择相应的日志打开进行分析是否Web被CC攻击了。
默认情况下，web日志记录的项并不是很多，可以通过IIs进行设置，让web日志记录更多的项以便进行安全分析。其操作步骤是：开始-管理工具打开Internet信息服务器，展开左侧的项定位到相应的Web站点，然后右键点击选择属性打开站点属性窗口，在网站选项卡下点击属性按钮，在日志记录属性窗口的高级选项卡下可以勾选相应的扩展属性，以便让Web日志进行记录。比如其中的发送的字节数、接收的字节数、所用时间这三项默认是没有选中的，但在记录判断CC攻击中是非常有用的，可以勾选。另外，如果你对安全的要求比较高，可以在常规选项卡下对新日志计划进行设置，让其每小时或者每一天进行记录。为了方便日后进行分析时好确定时间可以勾选文件命名和创建使用当地时间。
综合上述文本，说说apt攻击手段有哪些特点
APT攻击具有不同于传统网络攻击的5个显著特征：针对性强、组织严密、持续时间长、高隐蔽性和间接攻击。
①针对性强：APT攻击的目标明确，多数为拥有丰富数据/知识产权的目标，所获取的数据通常为商业机密、国家安全数据、知识产权等。相对于传统攻击的盗取个人信息，APT攻击只关注预先指定的目标，所有的攻击方法都只针对特定目标和特定系统，针对性较强。
②组织严密：APT攻击成功可带来巨大的商业利益，因此攻击者通常以组织形式存在，由熟练黑客形成团体，分工协作，长期预谋策划后进行攻击。
③持续时间长：APT攻击具有较强的持续性，经过长期的准备与策划，攻击者通常在目标网络中潜伏几个月甚至几年，通过反复渗透，不断改进攻击路径和方法，发动持续攻击，如零日漏洞攻击等。
④高隐蔽性：APT攻击根据目标的特点，能绕过目标所在网络的防御系统，极其隐蔽地盗取数据或进行破坏。在信息收集阶段，攻击者常利用搜索引擎、高级爬虫和数据泄露等持续渗透，使被攻击者很难察觉;在攻击阶段，基于对目标嗅探的结果，设计开发极具针对性的木马等恶意软件，绕过目标网络防御系统，隐蔽攻击。
⑤间接攻击：APT攻击不同于传统网络攻击的直接攻击方式，通常利用第三方网站或服务器作跳板，布设恶意程序或木马向目标进行渗透攻击。恶意程序或木马潜伏于目标网络中，可由攻击者在远端进行遥控攻击，也可由被攻击者无意触发启动攻击。
从各方面统计资料看，内部攻击是网络攻击的什么
从各方面统计资料看，内部攻击是网络攻击的最主要攻击。
全球大规模的高级持续性攻击行动的幕后实施者通常会使用各种攻击手段，长期隐蔽在目标组织的网络内部，不断收集各种信息，直至收集到重要情报。更加危险的是，高级持续性攻击行动往往针对国家重要的基础设施和单位进行，包括能源、电力、金融、国防等。
网络空间的主权、利益和安全问题是当前任何国家都无法忽视的问题。网络空间安全威胁已经不是危言耸听，为此，我国应以高度的使命感和紧迫感，采取积极有效措施，应对在网络空间面临的威胁和挑战。
首先，加快建立我国军警民战略应急指挥机构，融合各种相关资源。这就需要，一是组建国家层面的网络空间及信息安全领导指挥机构。
二是建立军警民协调机制，健全合作与协调制度，制定应急预案，确保有效应对网络与信息安全突发事件，最大限度提高整体合力。三是建立国家网络空间常态化运行制度。根据我国网络空间平战一体要求，建立相关配套制度，保持常态化运行，确保随时应对各种网络空间突发事件。
扩展资料：
同时，要坚持攻势体系作战思想很有必要，数量有限的关键节点往往成为整个体系运行的“要穴”，对其实施破坏和打击，可有效瘫痪整个系统，削弱敌作战能力。应综合运用国家和军队多种力量，有效遏制和应对可能发生的大规模网络空间作战行动。
此外，网络攻击能力被称作“穷人的原子弹”，能够以非对称手段迅速填平实体空间的武器代差，改变竞争格局。
网络空间作战，攻防主体具有一定的分离性，攻防效果具有不对称性。夺取网络空间作战主动权，关键在于以攻势行动遏制敌攻击、保证我稳定。针对不同作战对象，在网络空间作战上都要坚持以攻慑敌、以攻制敌和以攻遏敌。
参考资料来源：人民网——环球时报：加强网络攻击力量建设
态势感知，懂的人不用解释，现在对于态势感知更多的是信息网络的安全态势感知，
大数据时代，除在信息网络的安全方面外，在无人机、无人驾驶、气象分析、军事、交通轨道等等方面，态势感知的应用研究日益广泛和必要！
一般来说，态势感知在大规模系统环境中，对能够引起系统状态发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发展趋势。联合作战、网络中心战的提出,推动了态势感知的产生和不断发展,作为实现态势感知的重要平台和物质基础,态势图对数据和信息复杂的需求和特性构成了突出的大数据问题.从大数据的高度思考,解决态势感知面临的信息处理难题,是研究联合作战态势感知的重要方法.通过分析联合作战态势感知的数据类型、结构和特点,得出态势感知面临着大数据挑战的结论.初步探讨了可能需要解决的问题和前沿信息技术的应用需求,最后对关键数据和信息处理技术进行了研究.该研究对于“大数据”在军事信息处理和数据化决策等领域的研究具有重要探索价值。
相关参考（摘录网上）：
1 引言
随着计算机和通信技术的迅速发展， 计算机网络的应用越来越广泛， 其规模越来越庞大， 多层面的网络安全威胁和安全风险也在不断增加， 网络病毒、 Dos/DDos攻击等构成的威胁和损失越来越大， 网络攻击行为向着分布化、 规模化、 复杂化等趋势发展， 仅仅依靠防火墙、 入侵检测、 防病毒、 访问控制等单一的网络安全防护技术， 已不能满足网络安全的需求， 迫切需要新的技术， 及时发现网络中的异常事件， 实时掌握网络安全状况， 将之前很多时候亡羊补牢的事中、 事后处理，转向事前自动评估预测， 降低网络安全风险， 提高网络安全防护能力。
网络安全态势感知技术能够综合各方面的安全因素， 从整体上动态反映网络安全状况， 并对网络安全的发展趋势进行预测和预警。 大数据技术特有的海量存储、 并行计算、 高效查询等特点， 为大规模网络安全态势感知技术的突破创造了机遇， 借助大数据分析， 对成千上万的网络日志等信息进行自动分析处理与深度挖掘， 对网络的安全状态进行分析评价， 感知网络中的异常事件与整体安全态势。
2 网络安全态势相关概念
2.1 网络态势感知
态势感知（Situation Awareness， SA） 的概念是1988年Endsley提出的， 态势感知是在一定时间和空间内对环境因素的获取， 理解和对未来短期的预测。 整个态势感知过程可由图1所示的三级模型直观地表示出来。
所谓网络态势是指由各种网络设备运行状况、 网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络当前状态和变化趋势。
网络态势感知（Cyberspace Situation Awareness，CSA） 是1999年Tim Bass首次提出的， 网络态势感知是在大规模网络环境中， 对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、 理解、 显示以及预测最近的发展趋势。
态势是一种状态、 一种趋势， 是整体和全局的概念， 任何单一的情况或状态都不能称之为态势。 因此对态势的理解特别强调环境性、 动态性和整体性， 环境性是指态势感知的应用环境是在一个较大的范围内具有一定规模的网络； 动态性是态势随时间不断变化， 态势信息不仅包括过去和当前的状态， 还要对未来的趋势做出预测； 整体性是态势各实体间相互关系的体现，某些网络实体状态发生变化， 会影响到其他网络实体的状态， 进而影响整个网络的态势。
2.2 网络安全态势感知
网络安全态势感知就是利用数据融合、 数据挖掘、智能分析和可视化等技术， 直观显示网络环境的实时安全状况， 为网络安全提供保障。 借助网络安全态势感知， 网络监管人员可以及时了解网络的状态、 受攻击情况、 攻击来源以及哪些服务易受到攻击等情况， 对发起攻击的网络采取措施； 网络用户可以清楚地掌握所在网络的安全状态和趋势， 做好相应的防范准备， 避免和减少网络中病毒和恶意攻击带来的损失； 应急响应组织也可以从网 络安全态势中了解所服务网 络的安全状况和发展趋势， 为 制定有预见性的应急预案提供基础。
3 网络安全态势感知相关技术
对于大规模网络而言， 一方面网络节点众多、 分支复杂、 数据流量大， 存在多种异构网络环境和应用平台； 另一方面网络攻击技术和手段呈平台化、 集成化和自 动化的发展趋势， 网络攻击具有更强的隐蔽性和更长的潜伏时间， 网络威胁不断增多且造成的损失不断增大。 为了实时、 准确地显示整个网络安全态势状况， 检测出潜在、 恶意的攻击行为， 网络安全态势感知要在对网络资源进行要素采集的基础上， 通过数据预处理、 网络安全态势特征提取、 态势评估、 态势预测和态势展示等过程来完成， 这其中涉及许多相关的技术问题， 主要包括数据融合技术、 数据挖掘技术、 特征提取技术、 态势预测技术和可视化技术等。
3.1 数据融合技术
由于网络空间态势感知的数据来自众多的网络设备， 其数据格式、 数据内容、 数据质量千差万别， 存储形式各异， 表达的语义也不尽相同。 如果能够将这些使用不同途径、 来源于不同网络位置、 具有不同格式的数据进行预处理， 并在此基础上进行归一化融合操作，就可以为网络安全态势感知提供更为全面、 精准的数据源， 从而得到更为准确的网络态势。 数据融合技术是一个多级、 多层面的数据处理过程， 主要完成对来自网络中具有相似或不同特征模式的多源信息进行互补集成， 完成对数据的自动监测、 关联、 相关、 估计及组合等处理， 从而得到更为准确、 可靠的结论。 数据融合按信息抽象程度可分为从低到高的三个层次： 数据级融合、 特征级融合和决策级融合， 其中特征级融合和决策级融合在态势感知中具有较为广泛的应用。
3.2 数据挖掘技术
网络安全态势感知将采集的大量网络设备的数据经过数据融合处理后， 转化为格式统一的数据单元。这些数据单元数量庞大， 携带的信息众多， 有用信息与无用信息鱼龙混杂， 难以辨识。 要掌握相对准确、 实时的网络安全态势， 必须剔除干扰信息。 数据挖掘就是指从大量的数据中挖掘出有用的信息， 即从大量的、 不完全的、 有噪声的、 模糊的、 随机的实际应用数据中发现隐含的、 规律的、 事先未知的， 但又有潜在用处的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程（ NontrivialProcess） [1 ]。 数据挖掘可分为描述性挖掘和预测性挖掘， 描述性挖掘用于刻画数据库中数据的一般特性； 预测性挖掘在当前数据上进行推断， 并加以预测。 数据挖掘方法主要有： 关联分析法、 序列模式分析法、 分类分析法和聚类分析法。 关联分析法用于挖掘数据之间的联系； 序列模式分析法侧重于分析数据间的因果关系；分类分析法通过对预先定义好的类建立分析模型， 对数据进行分类， 常用的模型有决策树模型、 贝叶斯分类模型、 神经网络模型等； 聚类分析不依赖预先定义好的类， 它的划分是未知的， 常用的方法有模糊聚类法、 动态聚类法、 基于密度的方法等。
3.3 特征提取技术
网络安全态势特征提取技术是通过一系列数学方法处理， 将大规模网络安全信息归并融合成一组或者几组在一定值域范围内的数值， 这些数值具有表现网络实时运行状况的一系列特征， 用以反映网络安全状况和受威胁程度等情况。 网络安全态势特征提取是网络安全态势评估和预测的基础， 对整个态势评估和预测有着重要的影响， 网络安全态势特征提取方法主要有层次分析法、 模糊层次分析法、 德尔菲法和综合分析法。
3.4 态势预测技术
网络安全态势预测就是根据网络运行状况发展变化的实际数据和历史资料， 运用科学的理论、 方法和各种经验、 判断、 知识去推测、 估计、 分析其在未来一定时期内可能的变化情况， 是网络安全态势感知的一个重要组成部分。 网络在不同时刻的安全态势彼此相关， 安全态势的变化有一定的内部规律， 这种规律可以预测网络在将来时刻的安全态势， 从而可以有预见性地进行安全策略的配置， 实现动态的网络安全管理， 预防大规模网络安全事件的发生。 网络安全态势预测方法主要有神经网络预测法、 时间序列预测法、 基于灰色理论预测法。
3.5 可视化技术
网络安全态势生成是依据大量数据的分析结果来显示当前状态和未来趋势， 而通过传统的文本或简单图形表示， 使得寻找有用、 关键的信息非常困难。 可视化技术是利用计算机图形学和图像处理技术， 将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来， 并进行交互处理的理论、 方法和技术。 它涉及计算机图形学、 图像处理、 计算机视觉、 计算机辅助设计等多个领域。 目前已有很多研究将可视化技术和可视化工具应用于态势感知领域， 在网络安全态势感知的每一个阶段都充分利用可视化方法， 将网络安全态势合并为连贯的网络安全态势图， 快速发现网络安全威胁， 直观把握网络安全状况。
4 基于多源日志的网络安全态势感知
随着网 络规模的 扩大以及网 络攻击复杂度的增加， 入侵检测、 防火墙、 防病毒、 安全审计等众多的安全设备在网络中得到广泛的应用， 虽然这些安全设备对网络安全发挥了一定的作用， 但存在着很大的局限，主要表现在： 一是各安全设备的海量报警和日志， 语义级别低， 冗余度高， 占用存储空间大， 且存在大量的误报， 导致真实报警信息被淹没。 二是各安全设备大多功能单一， 产生的报警信息格式各不相同， 难以进行综合分析整理， 无法实现信息共享和数据交互， 致使各安全设备的总体防护效能无法得以充分的发挥。 三是各安全设备的处理结果仅能单一体现网络某方面的运行状况， 难以提供全面直观的网络整体安全状况和趋势信息。 为了有效克服这些网络安全管理的局限， 我们提出了基于多源日志的网络安全态势感知。
4.1 基于多源日志的网络安全态势感知要素获取
基于多源日志的网络安全态势感知是对部署在网络中的多种安全设备提供的日志信息进行提取、 分析和处理， 实现对网络态势状况进行实时监控， 对潜在的、恶意的网络攻击行为进行识别和预警， 充分发挥各安全设备的整体效能， 提高网络安全管理能力。
基于多源日志的网络安全态势感知主要采集网络入口处防火墙日志、 入侵检测日志， 网络中关键主机日志以及主机漏洞信息， 通过融合分析这些来自不同设备的日志信息， 全面深刻地挖掘出真实有效的网络安全态势相关信息， 与仅基于单一日志源分析网络的安全态
势相比， 可以提高网络安全态势的全面性和准确性。
4.2 利用大数据进行多源日志分析处理
基于多源日志的网络安全态势感知采集了多种安全设备上以多样的检测方式和事件报告机制生成的海量数据， 而这些原始的日 志信息存在海量、 冗余和错误等缺陷， 不能作为态势感知的直接信息来源， 必须进行关联分析和数据融合等处理。 采用什么样的技术才能快速分析处理这些海量且格式多样的数据？
大数据的出现， 扩展了计算和存储资源， 大数据自身拥有的Variety支持多类型数据格式、 Volume大数据量存储、Velocity快速处理三大特征， 恰巧是基于多源日志的网络安全态势感知分析处理所需要的。 大数据的多类型数据格式， 可以使网络安全态势感知获取更多类型的日志数据， 包括网络与安全设备的日志、 网络运行情况信息、 业务与应用的日志记录等； 大数据的大数据量存储正是海量日志存储与处理所需要的； 大数据的快速处理为高速网络流量的深度安全分析提供了技术支持， 为高智能模型算法提供计算资源。 因此， 我们利用大数据所提供的基础平台和大数据量处理的技术支撑， 进行网络安全态势的分析处理。
关联分析。 网络中的防火墙日志和入侵检测日志都是对进入网络的安全事件的流量的刻画， 针对某一个可能的攻击事件， 会产生大量的日志和相关报警记录，这些记录存在着很多的冗余和关联， 因此首先要对得到的原始日志进行单源上的关联分析， 把海量的原始日志转换为直观的、 能够为人所理解的、 可能对网络造成危害的安全事件。 基于多源日志的网络安全态势感知采用基于相似度的报警关联， 可以较好地控制关联后的报警数量， 有利于减少复杂度。 其处理过程是： 首先提取报警日志中的主要属性， 形成原始报警； 再通过重复报警聚合， 生成聚合报警； 对聚合报警的各个属性定义相似度的计算方法， 并分配权重； 计算两个聚合报警的相似度， 通过与相似度阀值的比较， 来决定是否对聚合报警进行超报警； 最终输出属于同一类报警的地址范围和报警信息， 生成安全事件。
融合分析。 多源日志存在冗余性、 互补性等特点，态势感知借助数据融合技术， 能够使得多个数据源之间取长补短， 从而为感知过程提供保障， 以便更准确地生成安全态势。 经过单源日志报警关联过程， 分别得到各自的安全事件。 而对于来自防火墙和入侵检测日志的的多源安全事件， 采用D-S证据理论（由Dempster于1967年提出， 后由Shafer于1976年加以推广和发展而得名） 方法进行融合判别， 对安全事件的可信度进行评估， 进一步提高准确率， 减少误报。 D-S证据理论应用到安全事件融合的基本思路： 首先研究一种切实可行的初始信任分配方法， 对防火墙和入侵检测分配信息度函数； 然后通过D-S的合成规则， 得到融合之后的安全事件的可信度。
态势要素分析。 通过对网络入口处安全设备日 志的安全分析， 得到的只是进入目 标网络的可能的攻击信息， 而真正对网络安全状况产生决定性影响的安全事件， 则需要通过综合分析攻击知识库和具体的网络环境进行最终确认。 主要分为三个步骤： 一是通过对大量网络攻击实例的研究， 得到可用的攻击知识库， 主要包括各种网络攻击的原理、 特点， 以及它们的作用环境等； 二是分析关键主机上存在的系统漏洞和承载的服务的可能漏洞， 建立当前网络环境的漏洞知识库， 分析当前网络环境的拓扑结构、 性能指标等， 得到网络环境知识库； 三是通过漏洞知识库来确认安全事件的有效性， 也即对当前网络产生影响的网络攻击事件。 在网络安全事件生成和攻击事件确认的过程中， 提取出用于对整个网络安全态势进行评估的态势要素， 主要包括整个网络面临的安全威胁、 分支网络面临的安全威胁、 主机受到的安全威胁以及这些威胁的程度等。
5 结语
为了解决日益严重的网络安全威胁和挑战， 将态势感知技术应用于网络安全中， 不仅能够全面掌握当前网络安全状态， 还可以预测未来网络安全趋势。 本文在介绍网络安全态势相关概念和技术的基础上， 对基于多源日志的网络安全态势感知进行了探讨， 着重对基于多源日志的网络安全态势感知要素获取， 以及利用大数据进行多源日志的关联分析、 融合分析和态势要素分析等内容进行了研究， 对于态势评估、 态势预测和态势展示等相关内容， 还有待于进一步探讨和研究。
【图说网络安全】网络攻击与防范图谱/分解图
近年来，随着我国信息化建设不断推进，信息技术广泛应用，信息网络快速普及。信息网络在促进经济发展、社会进步、科技创新的同时，也带来十分突出的信息安全问题。
现今的网络攻击手段逐步多样化、攻击方式也更加隐蔽难以发现。对于用户来说，如何进行感知并响应?拦截、检测、认证还是购买第三方安全服务?需要哪些技术和产品?如何从宏观上了解网络攻击手段与防范方法呢?
科来《网络攻击与防范图谱》，一图到底，打尽网络安全攻防全链条!
本图谱从攻击前准备到攻击后痕迹擦除，梳理每一阶段所涉及的攻击手段，并针对性介绍防御方法及每种方法对应的产品与服务。
本图谱采用层层关联关系，紧密关联攻-防手段、安全产品与服务，从全局视角给出客观、合理的建议，帮助进一步识别、了解网络攻击过程及解决思路。
未知威胁感知
通过本图谱，不仅可以对攻防手段有宏观的认识，更可以通过“科来网络流量分析技术(Network Traffic Analysis)”从流量趋势、会话详情、L2~L7协议解码、数据包解码等方式深度透视网络攻击行为的每一个细节，让网络行为看得清、看得透，以解决困扰用户的APT攻击(Advanced Persistent Threat，高级持续性威胁)等难以检测和防御的问题。
感知未知威胁的核心思路就是“任何网络攻击都会产生流量”，网络流量分析技术能够帮助用户提升未知威胁感知能力及安全事件快速响应能力，有效降低安全事件影响，最大限度降低网络威胁事件的损失。通过网络行为分析感知网络异常行为，解决了传统网络安全依赖于特征库检测技术无法感知未知网络威胁的问题。
安全事件响应
基于原始数据包的网络回溯，实现了网络安全事件完整回溯。让用户对发生的安全事件不仅知其然，更知其所以然，帮助用户快速定位网络安全攻击的方式与方法，为安全事件响应提供准确依据。同时界提供基于流量数据的安全检测和安全事件响应服务。
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