2000年6月，华彩公司正式刊行*第一款大型多人在线RPG（Role-playing game，角色饰演类游戏）《万王之王》，从个中国游戏市场进入快速成持久。作为互联网顶用户最广泛、竞争最激烈、盈利能力最为可不雅观的行业，游戏行业一直都是黑客存眷的重点。
白山ATD团队及YUNDUN安适团队梳理了目前上百家游戏客户安适事件，统计出目前游戏客户主要面临如下应用层安适威胁：
1）账号撞库打击：跟着近年频繁呈现的数据库泄露事件，撞库正在成为主流的盗号方法；
2）DDoS打击：除最常见的DDoS外，针对游戏接口的CC打击似乎更具有技术含量，这种打击见不到真实源IP，见不到出格大的异常流量，但能导致处事器无法进行正常连接；
3）道具交易的量化打击：黑客通过漫衍式爬虫爬取游戏道具价格等交易数据，再操作差别处事区信息不同错误等，在第三方平台采办后加价卖出，赚取差价；
4）外挂：通过转变游戏正常数据、粉碎游戏平衡，极大影响游戏运营。
目前大大都游戏客户的安适防护体系还主要依靠威胁谍报中心、设备指纹识别、计谋&法则等方法，在滞后性、误判误报率、未知威胁识别等方面依然存在技术瓶颈。同时，大量安适设备给与串行/嵌入模式，不只接入庞大、存在延迟，还具有处事中断后影响正常业务的可能。
白山ATD团队针对客户的遍及安适问题，从基于AI技术的UEBA用户行为分析、软件云化旁路部署、撑持内核态旁路阻断三个维度打磨下一代安适产品，为游戏安适供给新思路。
一、下一代安适
1、基于AI技术的UEBA用户行为分析
1）以用户为视角
UEBA（用户行为分析）的前提条件是转换思维，以用户为视角，从基于法则分析到关联分析、行为建模、异常分析，弥补传统SIEM（安适信息和事件打点）的不敷，通过用户实体行为异常分析来检测各类业务与安适危害。
2）以行为建模为核心
白山基于六元组模型，即：时间、所在、人/ID、感化域、行动和功效，界说行为观点，进行行为建模；并给与无监督学习算法，操作个群比拟、聚类分析、规律学习，解决大量样本符号及场景多样化的难题。
3）系统越来越聪明
在实际使用过程中，系统识别出的未知威胁还可以结合人工标注，安适专家按期针对少量异常行为进行符号，操作Active Learning（主动学习）算法，允许用户进行有限标注，通过CNN（卷积神经元网络）训练少量样本模型，进而通过模型串接，修正原有算法分析功效，最终算法可以更贴合企业业务场景、提升算法准确率。
2、软件云化旁路部署
按照游戏客户需求，ATD撑持公有云、私有云两种云化部署方法，私有化给与旁路部署，实现业务“零”影响。并撑持日志或流量两种方法接入，以及纯内网运行或公网联动运行，为业务构建安适最后一道防线。
3、内核态旁路阻断
目前游戏行业常用的外部阻断模式主要依靠硬件防火墙或Nginx返回403、401。但通过尝试我们发明：通过比拟不做防护的情况下Nginx返回200与使用防护时Nginx返回403，后者将比前者多消耗10-20%的Nginx处事器资源。在这种情况下，如果打击者操作CC打击去打Nginx自动防护，处事器负载均衡比不做防护更容易被打垮。
为实现对业务的“零”影响，ATD率先给与了旁路部署模式。比拟发明：在同样并发打击下，Nginx 403、Nginx 499与ATD旁路拦截器的性能具有较大差距，旁路部署下的CPU Idle达99%。
二、游戏安适新思路
1、撞库打击
撞库打击中，打击者常用方法是使用伪造User Agent不停改换User ID进行撞库，并破解签名算法，获取到正确的签名。从流量角度分析日志，其访谒行为是合法请求（UI、特征、请求地点、请求结构、参数等均合法）；并且访谒频率不高，平均每小时数百次访谒，甚至更低。但当我们对其进行实频率转换时，通过傅立叶调动转酿成频率行为，我们可以看到其访谒行为具有周期性，通过频域个群比拟，最终确认是撞库打击。
2、CC打击
