网络安全

计算机与网络安全概念

网络和Internet安全领域涉及,阻止,防止,检测和纠正信息传输过程中的安全违规行为的措施.

1、计算机安全

计算机安全:对于一个自动化的信息系统,采取保护措施确保信息系统(包括硬件,软件,固件,信息和通信)资源的完整性,可用性和保密性。

计算机安全的最核心三个关键目标为:保密性Confidentiality,完整性Integrity,可用性Availability ,三者成为CIA三元组

(1)保密性:数据保密性:确保隐私或是秘密信息不向非授权者泄漏,也不被非授权者使用(获取到明文)。隐私性:确保个人能够控制或确定与其自身相关的那些信息可以被收集的,被保存的,这些信息可以由谁来公开或是向谁公开。对信息的访问和公开进行授权限制,保密性确实的定义是信息的非授权泄漏

(2)完整性:数据完整性:确保信息和程序能够以特定和授权的方式改变。系统完整性:确保系统只能通过被授权来执行预定的功能,免于有意或是无意的非授权操纵。防止对信息的不合法的修改或破坏,完整性缺失的定义是对信息的非授权修改和破坏。

(3)可用性:确保系统能够工作迅速,对授权用户不能拒绝服务。确保即使和可靠的访问与使用信息,可用性的缺失是对信息和信息系统访问和使用的中断。

现在已经出现了相当多的文章涉及机器学习及其保护我们免遭网络攻击的能力。尽管如此,我们也要清楚的去将理想与现实分开,看看机器学习(ML),深度学习(DL)和人工智能(AI)算法到底可以在网络安全中做什么。

网络安全思维导图(全套11张)

本文包含以下思维导图:
● 网络安全绪论
● 扫描与防御技术
● 网络监听及防御技术
● 口令破解及防御技术
● 欺骗攻击及防御技术
● 拒绝服务供给与防御技术
● 缓冲区溢出攻击及防御技术
● Web攻击及防御技术
● 木马攻击与防御技术
● 计算机病毒
● 网络安全发展与未来

网络安全绪论

网络安全思维导图

扫描与防御技术
网络安全思维导图

网络安全之对称加密和非对称加密

1、网络安全概述

1.1 计算机网络面临的安全威协

网络安全之对称加密和非对称加密

(1)截获:攻击者从网络上窃听他人的通信内容,通常把这类攻击称为“截获”。在被动攻击中,攻击者只是观察和分析某一个协议数据单元(PDU)而不干扰信息流。

(2)篡改:攻击者篡改网络上传递的报文。这里包括彻底中断传递的报文,甚至把完全伪造的报文传送给接收方,这种攻击也有时也称为“更改报文流”。如DNS劫持(域名劫持),安装黑客软件Cain可以进行验证。

机器学习中安全与隐私问题(对抗性攻击)

近几年,机器学习异常火爆,可以用来解决各种各样的问题,但却很少有人意识到机器学习本身也容易受到攻击,终于Ian Goodfellow和Papernot首次将机器学习的攻击提出,并且做了很多非常重要的研究,这里给出这二位大牛的博客的翻译,有兴趣的朋友可以关注一下,觉得还是很有意思的研究。本文也是安全方面的学习,有兴趣的希望可以一起讨论学习~~

(一)背景

直到几年前,机器学习算法在许多有意义的任务上都没有很好地发挥作用,比如识别物体或翻译。因此,当机器学习算法没能做正确的事情时,这是规则,而不是例外。今天,机器学习算法已经进入了下一个发展阶段:当呈现自然产生的输入时,它们可以比人类表现得更好。机器学习还没有达到真正的人类水平,因为当面对一个微不足道的对手时,大多数机器学习算法都失败了。换句话说,我们已经达到了机器学习的目的,但很容易被打破。

全方位解读及介绍windows网络安全及常见攻击方式

1、网络安全的概念

网络安全的定义:网络系统的硬件、软件和数据受到保护,不因偶然和恶意的原因而遭到破坏、更改和泄露,系统可以连续正常运行,网络服务不会终止。

(1)网络安全主要涉及3个方面:

硬件安全:即要保证网络设备的安全,如网络中的服务器、交换机、路由器等设备的安全。
软件和数据安全:即保证网络中的重要数据不被窃取和破坏,软件可以正常运行,没有被破坏。
系统正常运行:保证系统正常运行,系统不能瘫痪和停机。

(2)网络安全的特性

机密性:防止未授权用户访问数据
完整性:数据在存储、传输过程中不被修改
可用性:数据在任何时候都是可用的
可控性:数据在传输过程中是可控的
可审查性:管理员能够跟踪用户的操作行为
  
(3)网络安全的威胁

非授权访问:未经授权访问相关数据
信息泄露或丢失:信息在传输过程中泄露或丢失
破坏数据完整性:数据在传输过程中被修改
拒绝服务攻击:通过向服务器发送大量数据包,消耗服务器的资源,使服务器无法提供服务。
利用网络传播计算机病毒。
  
2、常见的网络攻击方式

机器学习、深度学习、和AI算法可以在网络安全中做什么?

本文作者:Alexander Polyakov,ERPScan的首席技术官和联合创始人、EAS-SEC总裁,SAP网络安全传播者。

现在已经出现了相当多的文章涉及机器学习及其保护我们免遭网络攻击的能力。尽管如此,我们也要清楚的去将理想与现实分开,看看机器学习(ML),深度学习(DL)和人工智能(AI)算法到底可以在网络安全中做什么。

首先,我必须让你失望,因为我们必须承认的是,尽管机器学习在图像识别或自然语言处理这两个领域取得了不错的成绩,但机器学习绝不会成为网络安全的silver bullet(银弹:喻指新技术,指人们寄予厚望的某种新科技)。总会有人试图在我们的系统中发现问题并试图绕过它们。更糟糕的是,这些先进的技术也正在被黑客们使用,例如黑客也可以使用机器学习来实现他们的意图。

机器学习不仅可以帮助我们完成典型的ML任务,包括回归(预测)、分类、聚类,推荐。ML也可以针对各种需求以不同的效率解决问题,这要根据你选择的算法而定。现在,我们将利用机器学习解决典型的网络安全任务。

为什么说机器学习是我们预防网络威胁的最佳武器

随着攻击面的不断扩大以及攻击技术的日趋复杂,安全行业目前正面临着严重的“安全技能短缺”。因此,我们过去所使用的安全保护策略可能已经不再像以前那么有效了,而现在唯一能帮我们对抗网络犯罪分子的盟友/武器,可能就是机器学习技术了。

尽管很多大学和在职培训机构已经尽了最大的努力,但到2022年市场上预计将出现180万左右的安全专业职位空缺。这场“危机”之所以会到来,其中一个原因就在于物联网设备数量的直线上升将导致攻击面呈指数增长。与此同时,很多传统的犯罪组织以及流氓国家也正在成为网络犯罪领域中的主要力量,他们所拥有的资源和技术可能比以往安全社区所面临的任何情况都要可怕得多。

但幸运的是,机器学习和其他形式的人工智能技术已经成熟到足以加入网络安全防御战线的最前线了。计算机分析趋势、处理大规模数据以及检测异常的能力都要远远高于人类能力。在机器学习算法的的帮助下,计算机可以根据一系列基本规则来将其应用到大规模数据集上。当它们不停地对这些规则进行迭代测试后,它们对数据的理解将会更加深刻和复杂。

利用机器学习增强安全防御、检测和响应能力

警惕!个人信息被盗了,怎么办?

在网络窃贼的眼里,你的个人身份信息就像黄金一样。你的名字、电子邮件地址、电话号码、社会安全码(相当于国内的身份证号)、密码以及其他信息都能够让罪犯有机会大肆洗劫你的金融账号,甚至还可以查到你的医疗记录,健康状况以及你的工作前景。

专家建议,如果你还未开始积极地保护你的个人信息安全,那么现在是时候开始行动了。如果现在还是置之不理,那么你的个人信息被盗取的可能性会很高,进而导致金钱损失,声誉被毁甚至死亡(例如这些窃贼开始篡改你的个人医疗记录)。个人信息数据防御服务提供商CyberScout的创始人,同时也是《如何在满是骗子与个人信息窃贼的世界里保护你自己》的作者Adam Levin表示:因个人信息被窃取而带来的后果将是非常可怕的。

专家们认为,人们必须积极地保护个人信息以防被潜在的黑客攻击。以下内容将讲述如何保护自己的个人信息而不让互联网罪犯得手,以及在信息已经泄露之后尽可能的减小损失。

什么是信息盗窃?

当有人窃取了你的个人信息,例如你的社会安全码或者名字,用以伪造身份。犯罪分子可能利用你的名字来申请信用卡,使用你的赋税基金或使用你的个人信息来得到医疗护理。

像黑客一样思考:应对安全问题所需的心理模型

在信息安全领域,人们常常被要求“像黑客一样思考”。但是问题是,如果你想到的只是一个非常狭义的黑客(例如,只会攻击Web应用程序的黑客),那么它可能会对你的思维模式和业务开展方式产生负作用。

俗语有言“一知半解,害已误人”,孤立的事实并不能很好地呈现事情本来面目。正如传奇投资人Charlie Munger曾经所言,“如果你只是记住一些孤立的事实,那么你不能真正知道任何事情。如果不将事实与心智模型的网格联系在一起,你就不能使用它们。”

你必须建立自己的心理模型。而且必须将你的间接和直接经验排列在模型的网格上。具体来说,如果有一些学生只是尝试记住一些事情并回想所记住的内容,那么他们在学校和生活中都是失败的,你必须将经验放在你头脑里心理模型的网格上。

当然,不仅仅是建立心理模型就可以了,你还必须要有多个模型。因为如果你只有一两个可以使用的模型,那么人类的本性会使你将现实歪曲,使其适应你的模型。就像谚语所说:“对于一个拿着锤子的人来说,一切问题看起来都像钉子。”这对思考来讲是一个巨大的灾难,所以你必须要有多个模型。

对于安全专家而言,这一点是值得铭记的。

当我们观察一个(成熟的)安全专家的思维过程时,我们会发现其中包含许多心理模型,不仅涉及黑客攻击或更广泛的攻击技术,而且还涵盖了具有更广泛应用的原则。

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