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網(wǎng)絡(luò)安全將通過(guò)自動(dòng)化緩解來(lái)自檢測(cè)和響應(yīng)系統(tǒng)的大量警報(bào)

如意 ? 來(lái)源:今日頭條 ? 作者:計(jì)算機(jī)世界 ? 2020-10-17 11:00 ? 次閱讀
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處于壓力和緊張中的IT安全部門希望通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)緩解來(lái)自檢測(cè)和響應(yīng)系統(tǒng)的大量警報(bào)。

網(wǎng)絡(luò)工程師Jose Arellano承認(rèn),“我每天最棘手的工作”是保證伊利諾斯州West Aurora 129學(xué)區(qū)1.27萬(wàn)名學(xué)生、1900名員工和1萬(wàn)多臺(tái)連網(wǎng)設(shè)備的安全。僅有兩個(gè)人的安全部門的主要工作是讓網(wǎng)絡(luò)盡可能安全、高效地運(yùn)行,為教師和學(xué)生提供服務(wù)。在學(xué)校有限的資源和預(yù)算下,Arellano說(shuō):“我們的精力都集中在內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)?!?/p>

然而,一場(chǎng)DDoS攻擊使該學(xué)區(qū)的網(wǎng)絡(luò)癱瘓了6個(gè)星期,他們很難找出問題所在。現(xiàn)在,他不得不把注意力從單純的預(yù)防方法轉(zhuǎn)到檢測(cè)和響應(yīng)上。他說(shuō):“這是一項(xiàng)極其困難的工作?!?/p>

越來(lái)越多的安全專家也和Arellano一樣感到沮喪,部分原因是每年報(bào)告的漏洞數(shù)量實(shí)在太多了。威脅情報(bào)公司Risk Based Security僅在2020年第一季度就記錄了近5000起新發(fā)現(xiàn)的漏洞。對(duì)于捉襟見肘的安全部門來(lái)說(shuō),很難評(píng)估這些漏洞帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

幾乎所有參加Dimensional Research公司2020年SecOps和自動(dòng)化調(diào)查的受訪者都表示,太多的警報(bào)給安全部門帶來(lái)了問題,83%的受訪者表示,自己的部門已經(jīng)對(duì)警報(bào)麻木了。很多員工數(shù)量超過(guò)1萬(wàn)人的公司每天都會(huì)收到1千多條警報(bào)。

WannaCry勒索軟件攻擊事件標(biāo)志著犯罪分子們?cè)谌虬l(fā)起了新一輪惡意軟件、勒索軟件、網(wǎng)絡(luò)釣魚等各種惡意攻擊,而且是不加選擇的攻擊各種目標(biāo)。很多企業(yè),不管規(guī)模大小,每天都會(huì)從其監(jiān)控系統(tǒng)收到數(shù)以萬(wàn)計(jì)的安全警報(bào)。例如,據(jù)研究公司Ovum的數(shù)據(jù),大約37%的銀行每天都會(huì)收到20多萬(wàn)次可能是攻擊的安全警報(bào)。

猛烈的攻擊只會(huì)讓安全部門越來(lái)越頭疼。企業(yè)不僅要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,按先后順序處理數(shù)以千計(jì)的警報(bào),而且還要采取行動(dòng),讓那些人手嚴(yán)重不足的網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員動(dòng)手開展調(diào)查。Oxford Economics公司代表ServiceNow進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查顯示,81%的受訪者表示,他們擔(dān)心不能很好地解決檢測(cè)到的安全漏洞。Cybersecurity Ventures的一份報(bào)告估計(jì),到2021年,將空缺350萬(wàn)個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全工作崗位,高于去年的100萬(wàn)個(gè)。

Forrester高級(jí)分析師、安全和風(fēng)險(xiǎn)專家Joseph Blankenship說(shuō),大量新出現(xiàn)的自動(dòng)檢測(cè)和事件響應(yīng)技術(shù)雖然有所幫助,但很多企業(yè)仍不愿意讓安全實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。Blankenship說(shuō):“在過(guò)去,自動(dòng)化給我們帶來(lái)了問題。合法的數(shù)據(jù)流被阻斷,造成了中斷。在采取自動(dòng)化措施的過(guò)程中,如果沒有人去查看并進(jìn)行驗(yàn)證,會(huì)出現(xiàn)很多問題?!?/p>

現(xiàn)在,有的人可能又有些樂觀了。Blankenship說(shuō):“直到最近我們才開放了API,我們不僅能把數(shù)據(jù)從簡(jiǎn)單的日志數(shù)據(jù)中提取出來(lái),而且還能推送回去。平臺(tái)之間的共享越來(lái)越多了,我們已經(jīng)創(chuàng)建了這一自動(dòng)的流程編排層,這要?dú)w功于API能夠讓我們更自由地交換數(shù)據(jù)?!?/p>

Jon Oltsik是ESG的高級(jí)首席分析師,也是該公司的網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)創(chuàng)始人,他說(shuō):“流程編排和自動(dòng)化有可能是不錯(cuò)的解決方案,但你真的只能淺嘗輒止,因?yàn)樗粫?huì)解決所有的問題。有時(shí)候這也意味著要改變工作流程。”

據(jù)Dimensional Research的調(diào)查,使用自動(dòng)化技術(shù)來(lái)處理警報(bào)過(guò)載的企業(yè)逐步看到了成效。雖然34%自動(dòng)化程度較低的安全部門能夠在一天內(nèi)處理大部分安全警報(bào),而65%的安全部門報(bào)告說(shuō),他們是通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)來(lái)處理一天內(nèi)的警報(bào)。大多數(shù)受訪者(92%)表示,自動(dòng)化是處理大量警報(bào)的最佳解決方案。

企業(yè)有大量可供選擇的自動(dòng)事件響應(yīng)解決方案,當(dāng)然不會(huì)有萬(wàn)能的解決方案。三家企業(yè)分享了他們自己遇到的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)和應(yīng)對(duì)策略。

管理海量的安全數(shù)據(jù)

對(duì)于完全托管服務(wù)提供商CareWorks來(lái)說(shuō),其分布在美國(guó)88個(gè)地區(qū)和6個(gè)國(guó)際地區(qū)的安全工具收集了太多的安全數(shù)據(jù)以至于很難處理,該公司首席信息官兼首席技術(shù)官Bart Murphy說(shuō):“即使我們的IT部門人員配置得很好,也很難處理這些數(shù)據(jù)。我們需想辦法以少勝多”。

Murphy開始尋找方法來(lái)收集其漏洞掃描器、安全分析軟件和端點(diǎn)解決方案中的所有數(shù)據(jù),然后至少把一些工作流程進(jìn)行自動(dòng)化。

CareWorks已經(jīng)采用了ServiceNow的平臺(tái)即服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)企業(yè)IT運(yùn)營(yíng)的自動(dòng)化。因此,在2017年3月,該公司增加了供應(yīng)商的安全運(yùn)營(yíng)模塊。雖然仍然在早期應(yīng)用階段,但該公司已經(jīng)集成了Symantec、Nessus、LogRythm和Tanium等工具,目的是識(shí)別出能夠自動(dòng)化的流程。Murphy說(shuō):“我們最終會(huì)利用流程編排工具來(lái)讓流程自己去真正地應(yīng)對(duì)威脅,并返回報(bào)告?!?/p>

目前,SecOps模塊可以跟蹤與潛在或者實(shí)際的安全事件相關(guān)的所有活動(dòng),而無(wú)需人工去查閱各種各樣的日志。目前還不能確切地知道節(jié)省了多少時(shí)間和人力?,F(xiàn)在,Murphy的目標(biāo)是“確保我們能夠盡可能地保護(hù)和預(yù)防我們所知道的”,但他說(shuō),在安全自動(dòng)化方面建立信心需要時(shí)間。

他說(shuō):“隨著時(shí)間的推移,要通過(guò)一定程度的驗(yàn)證才能適應(yīng)這種自動(dòng)化。在今后6~12個(gè)月的時(shí)間里,我并沒有不切實(shí)際地想把所有一切都實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。我寧愿有10個(gè)經(jīng)過(guò)深思熟慮和經(jīng)過(guò)測(cè)試的自動(dòng)化流程,而不是100個(gè)隨意的流程。確保各部門了解目標(biāo),不要為了自動(dòng)化而自動(dòng)化。”

安全工具越少越好

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全,F(xiàn)inning國(guó)際公司首席信息安全官Suzie Smibert的做法就是能簡(jiǎn)則簡(jiǎn)??偛课挥跍馗缛A的這家公司是全球最大的Caterpillar產(chǎn)品和支持服務(wù)供應(yīng)商,Smibert也是該公司的企業(yè)架構(gòu)全球總監(jiān),對(duì)于網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)技術(shù),Smibert指出,“現(xiàn)在有太多的供應(yīng)商?!?/p>

Finning每天收到成千上萬(wàn)的安全警報(bào),服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)覆蓋了3個(gè)地區(qū),全球有1.3萬(wàn)多名員工,每名員工都有一臺(tái)以上聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備,所有這些因素都使得警報(bào)越來(lái)越復(fù)雜。Smibert說(shuō):“添加更多的安全工具并不能提高安全性。反而會(huì)使得情況更糟,因?yàn)槿绻捎?00種不同的安全小工具來(lái)管理復(fù)雜的環(huán)境,會(huì)帶來(lái)虛假的安全感?!备匾氖牵叭绻?0臺(tái)設(shè)備只完成一項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)安全功能,那么你就要付出10倍的培訓(xùn)和費(fèi)用?!?/p>

Smibert選擇少量的多功能安全工具來(lái)檢測(cè)并響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)攻擊,這包括能夠自動(dòng)防御攻擊的網(wǎng)絡(luò)、云和端點(diǎn)相結(jié)合的安全平臺(tái),云實(shí)現(xiàn)的端點(diǎn)防護(hù)解決方案,以及分析驅(qū)動(dòng)的SIEM。

她的部門現(xiàn)在每天能查清楚數(shù)以千計(jì)的警報(bào),但只處理那些需要調(diào)查的——每天大約20~40個(gè)。Smibert說(shuō),好在有人手足夠的經(jīng)驗(yàn)豐富的安全專業(yè)人員來(lái)完成人工處理工作,所以她沒有急于進(jìn)行更多的流程編排和自動(dòng)化。

她說(shuō):“對(duì)于企業(yè)非常關(guān)鍵的系統(tǒng)數(shù)據(jù)和功能,我不太愿意以自動(dòng)的方式去保護(hù)它們”,特別是老應(yīng)用程序,“但并不意味著這不會(huì)發(fā)生。其中一些系統(tǒng)并不太適合進(jìn)行自動(dòng)化。如果自動(dòng)產(chǎn)生了一個(gè)誤報(bào),或者自動(dòng)產(chǎn)生了連鎖反應(yīng),那么其負(fù)面影響要比小規(guī)模的、可控的安全事件的影響大得多?!?/p>

網(wǎng)絡(luò)流量分析讓兩個(gè)人的部門

感覺就像200人的部門

K-12學(xué)校不像私人企業(yè)那樣有網(wǎng)絡(luò)安全工作人員和相關(guān)的預(yù)算。West Aurora 129學(xué)區(qū)轉(zhuǎn)向采用事件響應(yīng)軟件,以幫助填補(bǔ)這方面的空白。

由兩個(gè)人組成的IT部門負(fù)責(zé)管理該地區(qū)18所學(xué)校的基礎(chǔ)設(shè)施。在2016年8月開學(xué)之初,該學(xué)區(qū)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)崩潰了,沒有人(甚至包括該學(xué)區(qū)的ISP)能夠找到問題的根源。Arellano回憶說(shuō):“我們的設(shè)備都是思科的,但我們?nèi)狈芏喙δ?,而這些功能是可以通過(guò)固件更新(通過(guò)思科Smartnet服務(wù))來(lái)獲得的,我們的網(wǎng)絡(luò)可見性很差?!?/p>

他說(shuō),ISP提醒我們,學(xué)區(qū)可能會(huì)成為大規(guī)模攻擊的試驗(yàn)場(chǎng),“這讓我們感到害怕”。這個(gè)問題持續(xù)了6個(gè)多星期,直到Arellano安裝了事件響應(yīng)軟件,分析數(shù)據(jù)流,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取證,以找出中斷的根源。

使用Plixer的網(wǎng)絡(luò)流量分析系統(tǒng)Scrutinizer,Arellano立刻看到了泛濫的DDoS警報(bào)。通過(guò)抓取數(shù)據(jù)包,他發(fā)現(xiàn)很多DNS響應(yīng)來(lái)自美國(guó)消費(fèi)者產(chǎn)品安全委員會(huì)(CPSC)。他回憶說(shuō):“我們由此確定了是哪一類攻擊?!崩肈NS反射攻擊,黑客欺騙學(xué)校的地址,并要求CPSC向?qū)W校發(fā)送大量的記錄。下一步就是去阻止它。

通過(guò)現(xiàn)在可見的時(shí)間戳和IP地址,Arellano縮小了事件范圍,只提取與事件有關(guān)的數(shù)據(jù)。所有證據(jù)指向了學(xué)校二樓的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)教室?!拔覀冏⒁獾揭幻麑W(xué)生在刪除舊記錄。我們拿到學(xué)生的ID之后,我們挖掘出記錄,發(fā)現(xiàn)他使用一個(gè)網(wǎng)絡(luò)壓力網(wǎng)站來(lái)發(fā)動(dòng)攻擊,這個(gè)網(wǎng)站每月收費(fèi)10美元。自那以后,又阻止了兩起類似的襲擊事件。”

技術(shù)總監(jiān)Don Ringelestein說(shuō):“21世紀(jì)版本的‘拉響火警’發(fā)動(dòng)了DDoS攻擊。過(guò)去我們處于被動(dòng)的環(huán)境中,但現(xiàn)在我們要主動(dòng)多了?!彼f(shuō):“在很多情況下,我都能發(fā)現(xiàn)問題,并采用事件響應(yīng)工具,在造成破壞性之前將其阻止?!?/p>

外部安全服務(wù)提供商可以提供幫助

很多企業(yè)面對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全威脅感到人手不足或者束手無(wú)策,他們正在尋求服務(wù)提供商的幫助,為他們提供自動(dòng)化和流程編排服務(wù)。到2020年,Gartner預(yù)測(cè),15%的中型企業(yè)和大企業(yè)將使用托管檢測(cè)和響應(yīng)等服務(wù),而2016年這一比例不到1%。

IDC安全戰(zhàn)略副總裁Pete Lindstrom表示:“我非常信任服務(wù)提供商,因?yàn)閷?duì)很多企業(yè)來(lái)說(shuō),每年都有一、二次這樣的事件發(fā)生。只有通過(guò)服務(wù)提供商我們才能了解風(fēng)險(xiǎn)到底在哪里?!彼f(shuō),Trustwave、FireEye和其他20多家供應(yīng)商都是如此。

有助于實(shí)現(xiàn)安全自動(dòng)化的5種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

據(jù)ESG去年秋天進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查,2/3的企業(yè)認(rèn)為安全分析和操作的自動(dòng)化是首要任務(wù),39%的企業(yè)已經(jīng)部署了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)幫助應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。那么這些機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)到底是什么?

1. 異常檢測(cè)

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的一種常見用途是異常檢測(cè)。如果一家公司擁有網(wǎng)絡(luò)流量或者用戶行為的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,那么機(jī)器學(xué)習(xí)可以用來(lái)發(fā)現(xiàn)不合常規(guī)的事件。例如,如果一名員工一般都是在正常工作時(shí)間工作,從工作計(jì)算機(jī)上登錄,那么下班后從國(guó)外登錄就是不正常的——而且可能是惡意的。

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)通常是在歷史數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,然后去尋找任何新的或者不正常的東西。員工、網(wǎng)絡(luò)和其他系統(tǒng)會(huì)隨著時(shí)間而變化,因此,需要定期更新訓(xùn)練。然而,雖然異常檢測(cè)系統(tǒng)會(huì)報(bào)告異常事件,但它不會(huì)告訴你這些事件是否存在惡意活動(dòng)的跡象。

2. 聚類分析

另一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是聚類分析。例如,利用規(guī)模很大的用戶行為數(shù)據(jù)集,聚類分析能確定有一組員工經(jīng)常出差并且有某些共同的行為,而另一組員工傾向于在同一個(gè)地點(diǎn)工作。

與人類相比,聚類算法能觀察到更多的各種因素和行為,并實(shí)時(shí)更新聚類。通常還是需要有人去觀察這些聚類或者異常情況,并確定究竟有什么含義:是因?yàn)楣境路较虬l(fā)展,還是因?yàn)榘l(fā)生了一些可疑的事情而導(dǎo)致出現(xiàn)了行為怪異的聚類?

3. 分類

如果有足夠大的數(shù)據(jù)集并預(yù)先劃分為不同的類別,那么,機(jī)器學(xué)習(xí)可以識(shí)別出新數(shù)據(jù)屬于哪一類別。例如,如果已經(jīng)把大量的軟件劃分為惡意軟件和合法應(yīng)用程序,那么機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)就能判斷以前沒見過(guò)的應(yīng)用程序是不是惡意的。

隨著數(shù)據(jù)集越來(lái)越大,算法越來(lái)越智能,錯(cuò)誤率也隨之下降,這項(xiàng)技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全越來(lái)越有用。同樣的技術(shù)可以應(yīng)用于各種各樣的安全難題,而不局限于對(duì)惡意軟件進(jìn)行分類。例如,如果有足夠的歷史數(shù)據(jù)表明哪些異常最終是惡意的,那么可以將分類系統(tǒng)與異常檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)合起來(lái),從而減少了需要安全專業(yè)人員處理的事件數(shù)量。

4. 預(yù)測(cè)

網(wǎng)絡(luò)安全情報(bào)的下一步是讓學(xué)習(xí)系統(tǒng)監(jiān)視安全專業(yè)人員怎樣處理事件。對(duì)于某一安全問題,典型的反應(yīng)是什么?

這里的難點(diǎn)是怎樣收集足夠的歷史數(shù)據(jù)來(lái)做出適當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)。每家公司都略有不同,即使在一家公司內(nèi)部,不同的分析師也會(huì)以不同的方式來(lái)處理問題。然而,這一領(lǐng)域不僅數(shù)據(jù)集越來(lái)越好,算法也越來(lái)越善于從數(shù)據(jù)中得出分析結(jié)果,而且供應(yīng)商也在努力從客戶數(shù)據(jù)池中創(chuàng)建匿名數(shù)據(jù)集?,F(xiàn)在,網(wǎng)絡(luò)安全平臺(tái)可以智能地預(yù)測(cè)對(duì)特定事件會(huì)有什么樣的反應(yīng),并將其轉(zhuǎn)化為一系列建議。

5. 自動(dòng)修復(fù)

在將來(lái)的某個(gè)時(shí)候,一旦公司對(duì)所提供的建議感到足夠滿意,該技術(shù)就可以開始自動(dòng)地對(duì)那些對(duì)公司風(fēng)險(xiǎn)最低或者效益最高的建議進(jìn)行修復(fù)。要做到這一步需要時(shí)間——系統(tǒng)需要時(shí)間才能變得足夠智能,變得實(shí)用,公司也需要時(shí)間來(lái)學(xué)會(huì)信任它們。

在公司能夠自動(dòng)化其安全響應(yīng)之前,必須打好基礎(chǔ),包括編排框架、安全規(guī)程和收集安全響應(yīng)的過(guò)程。編排允許一個(gè)安全系統(tǒng)在不同的系統(tǒng)中觸發(fā)一個(gè)操作,而不需要人登錄到各個(gè)系統(tǒng)中并手動(dòng)執(zhí)行命令。這通常是通過(guò)使用API和某種編排架構(gòu)或者平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)的,要么完全自行開發(fā),使用開源組件進(jìn)行組裝,要么從第三方供應(yīng)商處購(gòu)買。

下一步是創(chuàng)建規(guī)程——如果發(fā)生某種事件,則執(zhí)行一系列步驟。這些規(guī)程通常是根據(jù)安全人員的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)手工編成的。通過(guò)自動(dòng)化最常見的任務(wù),這些規(guī)程能夠立即減少工作量并加快響應(yīng)速度,同時(shí)幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)其集成和編排框架中的漏洞。

過(guò)渡期間

Oltsik建議,打算將事件響應(yīng)自動(dòng)化的安全領(lǐng)導(dǎo)們?cè)诮鉀Q好自己的運(yùn)營(yíng)難題之前,先不要購(gòu)買單點(diǎn)工具。“和自己的人談?wù)?,找出最大的痛點(diǎn)在哪里。解決某個(gè)問題為什么需要2個(gè)小時(shí)的時(shí)間?讓員工們合作的難點(diǎn)在哪里,為什么很難得到調(diào)查取證所需的數(shù)據(jù)?從這些地方開始采用流程編排和自動(dòng)化工具。這些工作不能是強(qiáng)制性的。必須讓員工們參與進(jìn)來(lái),每個(gè)人都朝著同一個(gè)方向努力?!?/p>

Oltsik說(shuō),只有做好自動(dòng)化準(zhǔn)備工作,結(jié)果才能唾手可得?!叭绻{情報(bào)告訴你某一IP地址或者網(wǎng)絡(luò)域有問題,而且有80%的把握,那就不應(yīng)該再分配這些地址或者網(wǎng)絡(luò)域。”

Oltsik說(shuō),下一步,花時(shí)間去進(jìn)行流程編排。假設(shè)你有了安全流程,或者花時(shí)間去梳理了與流程相關(guān)的所有任務(wù),那你就知道怎樣應(yīng)用技術(shù)更好地做出響應(yīng)。“這可能需要一段時(shí)間?!?/p>

他說(shuō),應(yīng)該對(duì)任何新的自動(dòng)化或者編排流程進(jìn)行大量的檢查,這一點(diǎn)也很重要?!笆遣皇清e(cuò)過(guò)了不應(yīng)錯(cuò)過(guò)的?下次能做得更好嗎?是不是應(yīng)該有這樣的流程,或者應(yīng)該有額外的步驟,還是遺漏了某些步驟?”

Smibert認(rèn)為,事件響應(yīng)自動(dòng)化廣泛應(yīng)用的過(guò)程與云應(yīng)用的過(guò)程相類似。“5~10年前,每個(gè)人都害怕云技術(shù),但業(yè)界已經(jīng)證明,當(dāng)你采用一種戰(zhàn)略性的、深思熟慮的方法來(lái)使用云技術(shù)時(shí),就會(huì)創(chuàng)造奇跡。我認(rèn)為安全自動(dòng)化也是如此。一旦業(yè)界達(dá)成共識(shí),而且我們已經(jīng)有了成功的早期采用者,那么我們會(huì)有更多的應(yīng)用,而更多的應(yīng)用將帶來(lái)更多的創(chuàng)新。我們將看到安全自動(dòng)化就像今天的云一樣流行?!?br /> 責(zé)編AJX

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