2020年4月17日
发言主题一：回到最硬核 —自然而略有无奈的回归
1.网络攻防对抗是人与人的对抗，背后是高级黑客，现在卖的还是设备软件硬件，未来卖的是服务；
2.现状：部署之初很完善 实现时却很骨感；
3.安全五力模型
4.P2SO： 把离线设备变为线上设备,与用户侧进行互动,形成双闭环，关键是要把人这一环建起来；
5.在IT生态下，业界主动运用新技术，适应新环境，面对多好几个量级的参与者，解决老问题（还是补丁漏洞问题）；
6.安全产品要简单易用，安全指的不仅是专业人员，更要覆盖最终用户；
7.中美安全业界要互相取长补短
美：专注于一个领域
中：一站式 全面解决方案
通过国际化的体验，带来业务的同时，理解需， 威胁无国界，
关键是如何把握和感知威胁，使网络安全更有覆盖性延展性；
8.覆盖完备的产品组合：
（DPS）T级全球云清洗 、（ADS/NTA/ADSM）全系列清洗设备 、（ADBOS）抗D运维平台、（MSS）抗D安全运维服务；
特点：全时区、双语服务、24*7 NOC/SOC；
9.将防火墙和漏洞联系起来；
10.数据不是多就好，更要准，情报要有上下文，必须要用起来，
只有在循环和使用中才能发挥它的价值；
发言主题二： 安全大棋局—独立与统一
1.产品的独立与统一：解决安全运营中的效率问题
网络安全产品发展现状：产品覆盖的领域独立且分散，其中包括（数据、 权限、身份、网络、 终端、 情报 、攻击、密码、云、 邮件、隐私等）
2.从不同的感知中分析数据
示例1：趋势科技OpenSOC XDR架构示例二：Splunk产品架构
主要是基于上层应用和平台的建设；
3.要点：小厂做精 细分领域，大厂平台建立生态， 通过统一平台化解决安全问题；
甲方去要全局视角，顶层设计防御体系 ；乙方提供产品解决单一问题；
顶层设计核心围绕 运营、管理 、联动 ；
要从单点防御到纵深防御 ；
要靠数据的分析、 平台联动 、基于大数据情报，实现主动防御；
独立数据之间也有内在关联；
4.机器数据有自己的OSI分层模型
5.数据的联动分析：通过对数据（云、 网络、 loT 、端、 电子邮件、 数据中心的数据信息）的联动分析创造价值，快速有效的检测响应建立运营智能，解决误报漏报及联动问题；
6.表层看独立碎片化，深层看则统一；
甲方整体规划：统筹建设，安全数据存储分析平台；
乙方安全产品：收集数据，开放接口，数据分析；
安全数据的存储和计算，过去乙方的产品都是独立且比较纵向的，我们要做的是横向的打通，开放标准化的接口。
发言主题三：中美产业差距
1.如何夯实数据化信息化基础：
现状：对比美国，我国网络安全产业与经济发展不匹配，中国厂商在美发展环境恶劣；
网络安全产业在我国具备很大发展空间，中国互联网安全基础设施投入占比总量至少应达到GDP总量的2%，网安产业短期内规模至少达到目前的3.6倍，即2000亿市场规模。
2.中美网络安全交集方向 ：中美关键领域有很多交集
全球&美国：市场成熟、 信息化程度高、 安全需求更加细分明确；
中国：中国网安市场有自己独特的需求和特点，市场逐渐细分，产业逐渐趋于成熟，客户从关注单一合规转向价值和效率；
3. 我国网安投入在IT整体预算中的占比远低于美国
4.网络安全落后于信息化发展，过去二十多年零散发展，完全和信息化不匹配；
逐渐实现从应用式到体系化的内生发展；
5. 网络安全难以支撑数字化 、智能化时代的信息化保障；
缺规划：没有规划，安全后置，“创可贴”式的建设导致产品堆砌，防护失衡，手段“碎片化”；
缺经费：网络安全预算占比IT整体预算不足，应对“实战化、常态化”挑战无法达到预期目标；
缺人手：内部人员编制不足，外部采购没有明细，人员能力不足；
缺运行：IT与安全“两张皮”，资产不清，管理难落实，安全体系无法有效运行；
6.新基建、 数字化转型加速信息化建设：远程办公、 远程医疗、远程教育为代表的线上应用爆发式增长；
超过70%的企业将数字化转型、 实现业务线上化作为未来发展的重点；
7.新基建对于安全既是挑战也是机遇；新基建带来新的网络安全问题包括：
5G应用场景的安全威胁；智慧城市、 智慧医疗、 智慧教育、 等场景的安全威胁；物联网、车联网、工业互联网等场景的安全威胁；
IDC、云计算中心面临复杂的安全威胁；需要全新网络安全框架来建立满足新基建信息化保障需求的能力。
8.新一代网络安全框架：是技术与运行的聚合，已实现数据化转型。
9.业务域、 能力、组件的结构运用：只有各个小循环跑起来才能把体系系统化进行应用；
10.关键点： 人是安全运行的关键，不同场景需要不同技能的人员参与；
要有组织架构，保证建设运维与防护响应的职责融合，流程融合；
IT技能与安全技能要实现融合，懂IT的安全人才、懂安全的IT人才都是当下安全人才市场最迫切的需求要有预算支撑，保证资源和人员投入；
发言主题四：隐私与数据安全技术观察
1.安全与隐私案例（ZOOM）：安全问题不是隐私问题 并分析其区别；
隐私问题：ZOOM在商业会议上主动扒简历信息，没有对用户做知情通知；
安全问题：ZOOM登录web可获得用户登录密码；
2.关键数据丢失=企业知识产权丢失；安全产品市场是合规驱动的，隐私保护市场有很强的合规驱动特征；
如何用技术手段做隐私保护：
3.隐私保护是强合规驱动的市场，新的规范和隐私管理框架（如CCPA、 NIST Privacy Framework）会推动企业在隐私保护方面的投入；
隐私相关的数据映射，合规管理自动化有明确的市场需求；
具有隐私保护的机器学习，安全计算等技术在特定领域开始落地；
发言主题五：网络安全回归以人为本
1.政企安全产品的用户体验之痛：
（1）安全策略违背人性：密码、 ACL申请
（2）海量告警：10K+告警/日
（3）假阳性：源代码安全检测产品
（4）对安全运维人员素质要求
2.漏洞管理的体验提升：漏洞补救情报库、社区；漏洞补救自动化；从业务运行安全视角看漏洞补救；（相关产品案例：VFeed 、Nucleus 、 DELVE）
发现漏洞：白盒测试+机器二进制代码漏洞挖掘技术
3.安全运营架构与体系：将准备和预防作为重点，通过攻防对抗，
将安全防护的关口前移
4.安全防护的演进：攻击手段专业化 、攻击者职业化组织化 ，带来的安全防护手段的更新，需要更多的利用情报数据，站在攻防对抗的维度，实现安全自动化、 编排防护。
5.示例：电子邮件安全，INKY运用计算机视觉 发现邮件里逃避检查的漏洞
要点：开发工具的支撑快速支撑业务的发展；
从最后的效果角度来进行漏洞挖掘，拿不到源代码的情况下进行代码漏洞覆盖；
网络安全意识教育 未来发展空间大；
网络安全针对人，通过人，为了人，要回归业务发展本身 。
6.SOAR：提供安全策略管理，数据可视化，数据分析和自动化安全运维等核心功能；
发言主题六：三原生
1. 安全原生 ：突出体现安全特性的对象和属性，有所谓的安全味道；（比如 漏洞挖掘 密码加密 恶意代码 样本和检测 威胁情报共享 情报属性的态势感知 蜜罐和欺骗式防御）
防火墙安全原生性弱 网络属性强，SOC管理属性更强，终端安全更具有端属性；
2. 行业原生：金融行业的风控；高交互蜜罐行业属性强，客户属性弱； 运营商运维领域的堡垒机 、安全管理平台类行业原生强；没有行业属性就没有实用价值，甚至需要客户属性 ；工控安全、 端的应用属性行业原生强 ；
行业原生弱：检查性工具的行业适应性强 、端的底层属性 、防火墙等网关行业关联度低；
3. 技术原生：那些充分体现新技术热点特性之处；（如网络 算法 数据 计算 ）
技术原生弱：边界安全 物联网安全 所谓的大数据安全和隐私保护
技术原生强：区块链 云原生安全（蜜罐） 5G安全 无线传感网安全
4.如何把安全属性做强？
需求侧与威胁侧 需求侧与供给侧 需求侧与监管侧之间的安全味最浓；
5.不是原生性越强越好 只是更有特点 ；
发言主题七：物联网安全
1.LOT应用的趋势现状：公共安全 、数字健康、 智能家居、 交通、公共事业 、IT等软硬件标准化不足，安全漏洞修复困难，攻击面广，缺钱；
2. RTL架构图
3.物理攻击：直接电路板拿下来分析
其他攻击： 数据泄露 公用密钥 网关安全
4.多个应用共享一个芯片
预防数据信息泄露：从硅到云的安全（从芯片中预知密钥 把安全系统做到芯片中）
发言主题八：SASE让云端更SAFE
1.SASE指安全访问服务边缘；是 整合了Saas 、SOAR 、SD-WAN 、 Zero-Trust Network等技术的新概念。
2.观点：攻防双方均快速开发和使用AI和ML等先进技术；人是网络安全的核心；
安全从业的工作不只是保护网络数据，而是保护我们生活的方方面面；
要在隐私 、道德、可用性 、责任之间做出的抉择，以保证数字化的大门向所有人敞开；
3.SASE各个环节都要进行身份认证，网络行为和安全管控都围绕身份，是整个体系的建设；
发言主题九：RSAC和电子取证
1.AI+自动化–>未来的隐私合规
2.数据权利履行自动化
3.RSAC取证主题分析：
主题特点：包含取证的多个环节；与新技术结合紧密：人工智能，区块链，云计算；
不光包含取证领域内的研究，也包含与其他领域的结合；
发展趋势：传统的取证技术报告数量逐年减少；数据分析成为新的方向；
重要领域：
强调领域结合：事件响应
云计算环境
发言主题十：从RSAC看安全运营
1.痛点：攻击者无处不在，手段日趋复杂 ，资产多样化，架构思想
落后，防御技术落后，安全沟通与协作，成本因素，缺规划，缺专家，缺技术；
2.安全运营的能力建设
工具一：滑动标尺 安全能力&资源投入
工具二：NIST安全框架
工具三：网络安全防御矩阵
3.建设安全能力的几个视角：
（1）IT&OT 如何通过安全运营保护好重要资产
（2）风险，识别面临的风险敞口
（3）威胁，威胁背后是人与人的对抗
发言主题十一：RSA会议及2020创新沙盒获奖分析
1.2020RSA会议讨论的主要问题包括：面部识别 、美国大选诚信、人工智能 、比特币和区块链、 差分隐私 、新冠状病毒 、Crypto AG瑞士加密设备、 Crypto Backdoors（密码后门）等；
2.Securiti.ai获胜分析：提供了个人隐私数据的发现 、汇聚、 关联、呈现、 认可 、消除、泄露通知、第三方监测和查询机器人；相关技术：人与数据关联图谱 非结构化数据分析涉及隐私保护合规的自动化：数据分类与用户数据地图、用户请求管理、数据泄露通报；
如何做到自动化（以DSR为例）：数据与用户的映射 、防止爬虫和滥用、 用户数据Portal（涵盖第三方应用）
3.创新沙盒十强技术分布：
发言主题十二：人为因素威胁与移动业务场景
1.行业趋势：IAM统一身份和认证管理 企业级SSO单点登录FIDO2（基于公钥密码体制）无密认证 MFA多因素认证 （如芯片层面 的SE/TEE等） 移动端和pc端统一端点准入
2.移动端安全容器的技术要求
（1） 办公应用数据与个人应用数据的有效隔离
（2）移动端安全容器本身的适配效率 稳定性等
（3）安全容器可以检测大量威胁行为 ，并于SDK的供应商进行协商 最终提供服务
3.API安全控制：API隐藏、API统一认证 、API安全管控、 协议转换 、API审计等
RSA线上讨论话题：
北美安全初创企业量大，政企开始关注用户体验；
回归人员 流程 和 管理Securiti.Ai隐私合规 隐私防护 提出隐私条例后该类型的处理从法务部
转到运营部 ,技术要求不深但掐准市场需求
漏洞管理： 不仅仅考虑技术还要考虑工作量，安全意识的培训从讲课到做游戏，注重用户体验 ，根据漏洞的影响度确定是否需要打补丁；
专注于应用安全
人工智能在安全领域的尝试 ，平台的数据存储和数据计算能力普遍不强
安全领域 人的动机 防御者 攻击者 情报的对抗
未来美国网络安全领域的发展趋势 ，罚款驱动
跨云、市场驱动 ，云安全意识强
中美区别 美国前沿性&中国跟随性 政军侧 和 民商侧 的合规性
下一届的期待：（1）如何使认证授权与用户体验更好的结合 （2）如何让客户真实看到信息的安全 （3）民商侧的隐私保护和数据处理 & 政军侧的情报处（4）安全防御边界的定义，需要什么样的安全文化（5）云原生进入主流