审计软件开发-软件安全及审计

恶意软件（Malware）是恶意的软件（malicious software）的缩写。对于微软所言，它是一个包罗万象的术语，指的是任何旨在对单个计算机、服务器或计算机网络造成损害的软件。

近年来，伴随网络技术的迅猛发展，恶意软件大肆传播，黑客不断利用恶意软件破坏并获取敏感信息的访问权限，各种攻击入侵的事件频频发生，且复杂程度也越来越高。当前，恶意软件问题已经成为网络与信息安全不可忽视的重要问题。

近日，网络安全公司 Intezer 发布了一份报告，概述了威胁行为者在 2020 年期间使用 Go 恶意软件的情况。该报告指出，自 2017 年以来审计软件开发，用 Go 编程语言编码的恶意软件菌株数量在过去几年中急剧增加了约 2000%。报告也预测， Golang 的使用率在未来几年将继续上升，并与 C、C++ 和 Python一起，成为未来恶意软件编码的首选编程语言。这一发现再一次凸显并证实了恶意软件生态系统正日益丰富，恶意软件的开发成本也在大大的降低。

而在恶意软件带来的的安全威胁不断攀升的同时，很多企业网络还没有为应对网络攻击做好充足的防御准备，部分企业在已重视网络安全并有所防护部署的状况下，传统恶意软件检测工具也会出现难以覆盖恶意软件的行为及攻击操作的尴尬状况。

因此，究竟该如何挑选行之有效的恶意软件检测工具，更好的建立网络安全防护堡垒呢？

聚铭网络流量智能分析审计系统，由聚铭网络自主研发的全流量智能化审计专家。系统基于对网络中所有的流量数据包进行识别、分析、留存，对于流量中还原出来的文件审计软件开发，采用基于情报、规则、特征、行为等综合的分析方法，能够较为精准的发现已知及未知恶意软件及其活动。

未知威胁行为分析

采用隔离虚拟化模拟技术，对文件行为进行监控，发现修改注册表、自我隐藏等异常行为，从而识别未知的恶意软件。

联合情报分析

采用“腾讯+聚铭”联合情报，根据恶意软件的特征、网络连接特征，分析确定恶意软件及通讯行为。

特征分析

通过对流量中的文件还原，抓取恶意软件中的特征，采用模式匹配结合启发式扫描技术对恶意文件精准识别。

敏感词分析

客户可以实时自定义增加、删除或导入相关敏感词汇，关键词库到指定类别，通过启用实现对恶意软件敏感词的自动化分析审核。

关于聚铭网络流量智能分析审计系统

作为聚铭网络旗下明星产品，聚铭网络流量智能分析审计系统拥有八大分析引擎，结合了失陷分析、网络攻击检测、威胁情报分析、异常流量行为挖掘、文件检测、网络质量检测等技术，能对网络流量实时进行威胁感知、可疑流量分析，并且能将安全态势进行可视化呈现，展现全网流量安全情况，为客户在高级威胁入侵是，及时察觉，及时止损，进一步把握行动先机。

此外，在“腾讯+聚铭”情报双引擎的加持下，聚铭网络流量智能分析审计系统的分析管控能力得到了极大的加强。平台拥有了百亿级恶意文件样本库、数十亿级IP、域名信誉库、数千万级恶意网址以及数十万级漏洞情报，能够更好的执行威胁检测定位和安全事件回溯验证等任务，提供更强有力的网络安全防护支持。

强大的技术优势下，聚铭网络流量智能分析审计系统成功入围了《2020-2021年央采协议供货名单》以及《江苏省第二十批重点推广应用新技术新产品目录》。

并且，在2020年聚铭网络流量智能分析审计系统已陆续与统信UOS服务器操作系统、飞腾处理器、龙芯中科处理器等完成了产品兼容性测试认证，能够更好的适配国产化软硬件系统，面向客户形成有竞争力的解决方案，帮助企业更好地建设网络安全环境，保障网络安全和信息安全。