浅谈互联网背景下政务领域的网络安全

网络安全已成为互联网时代下政务开展的重要考究因素.为此,笔者对政府领域在互联网时代下的发展特征、潜在威胁及应对策略展开研究,旨在提升整体运维水平和网络安全防护水平.     

人工智能对网络安全的威胁与应对

随着人工智能技术的迅猛发展,网络安全防御面临前所未有的挑战与机遇。利用人工智能技术进行网络攻击的手段层出不穷,而传统网络安全防御措施在技术滞后、应对手段单一以及缺乏智能化等方面存在不足。本文着重关注人工智能技术在网络安全领域的应用与影响,分析其中的挑战与机遇。首先概述新时代人工智能技术的特点与发展趋势,然后深入分析基于人工智能技术对网络安全防御的威胁,并针对这些威胁提出具有可操作性的综合性应对策略。最后,探讨人工智能等新技术在提高网络安全水平中的重要性,为网络安全防御工作提供应对建议。     

网络安全威胁态势评估与分析技术研究

近年来,网络安全逐渐发展成为互联网领域的突出问题之一,全球每年因网络安全遭到破坏而发生的军事泄密事件呈上升态势。如何实时把握网络安全威胁的动态变化,对可能发生的威胁做出预警并及时应对,成为目前我军网络安全领域亟需面对的问题之一。本文通过对安全威胁态势、评估要素的介绍,探索了当前对网络安全威胁的研究分析路径。     

网络安全防御与风险评估

计算机和网络技术在当今时代飞速发展,网络安全也面临了诸多威胁。计算机网络可能受到信息或设备的威胁。网络安全防御包括传统的防御方法和新防御方法。网络安全风险评估的主要技术有定性评估、层次化定量评估和实时评估,这些风险评估方法可以在网络安全领域广泛应用。     

网络安全中大数据技术的应用探讨

介绍了大数据时代的网络安全,围绕数据的采集、存储、检索、分析以及处理等分析网络安全中心大数据技术的应用,并从网络安全平台架构、APT攻击检测、网络异常检测、网络安全态势感知、网络威胁情报分析等方面,就基于大数据技术的网络安全建设策略加以探讨。     

新形势下网络安全威胁与防御策略

文章主要讨论了新形势下的网络安全威胁,并提出几点防御策略。首先,对5G、物联网、边缘计算和人工智能等新兴技术带来的网络安全威胁进行了剖析。其次,从人工智能驱动的网络攻击、量子计算对加密算法和安全协议的威胁、自适应恶意软件带来的威胁、基于区块链技术的数据安全风险等方面详细阐述了新形势下的网络安全威胁。在防御网络安全威胁方面,文章建议构建多层次网络安全威胁防御系统,采用新一代加密技术应对量子计算的威胁,加强人工智能在网络安全中的应用,以及强调国际合作的必要性,以期维护网络安全。     

一种基于免疫的网络安全态势感知方法

网络安全态势感知技术作为积极主动的防御技术,目前已成为网络安全领域新的研究方向。在分析与总结国内外网络安全态势感知技术的基础上,提出了一种基于免疫的网络安全态势感知系统。该方法采用基于免疫的入侵检测模型作为态势感知的基础,实现对网络中已知和未知入侵行为的检测;依据生物免疫系统抗体浓度的变化与病原体入侵强度的对应关系,建立网络安全态势定量评估模型,并采用灰色马尔可夫模型对网络安全态势进行预测。实验结果表明,该方法有助于及时有效地调整网络安全策略,为系统提供更全面的安全保障,是网络安全主动防御的一个较好的解决方案。     

8e6科技2007年最新上网行为管理产品

8e6科技近期在北京国际网络安全技术与应用展览会上宣布推出全新的上网行为管理产品组合,包括8e6MobileClient移动设备上网行为管理系统,EnterpriseReporter4.0上网行为审计系统、ThreatAnalysis1.0实时威胁分析系统和E-Police上网内容审计系统。8e6MobileClient能够过滤远程终     

移动自组网安全技术研究

移动Ad Hoc网络由于其动态拓扑和无线通信等特点,容易受到安全威胁.将现有的移动Ad Hoc网络的网络安全技术分为入侵检测与防范、安全路由协议技术、架构模型技术、密钥技术和其他技术.其中,入侵检测与防范主要基于移动Ad Hoc网络的特点,在一定教学模型的基础上对于网络节点的行为进行分析和监测,以保证整个移动网络的网络安全.安全路由协议技术包括全新的安全路由协议技术和现有路由协议的安全化改进技术.密钥技术主要是基于移动Ad Hoc网络的特点对现有密钥技术进行改造.对上述移动Ad Hoc网络的网络安全技术分别进行了介绍和分析.     

网络安全策略求精一致性检测和冲突消解机制的研究

通过对基于策略的网络安全管理的研究,分析了现有网络安全策略冲突检测和消解方法存在的不足.基于策略求精的思想和安全策略冲突分类技术,建立基于策略的网络管理安全级模型,并用扩展的XACML语言加以描述.根据策略行为间的关系,采用知识推理技术,动态分层地对相应安全级策略进行一致性自动检测和实时冲突消解,使其具有良好的可重用性...     

数据挖掘在网络入侵检测中的运用

入侵检测是网络安全技术领域的主要研究方向之一。将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,可以减少手工编写入侵行为模式和正常行为模式的工作量。该文从介绍网络安全技术和入侵检测技术入手,分析了基于数据挖掘的入侵监测技术的特点及其应用。     

数据挖掘在网络入侵检测中的运用

入侵检测是网络安全技术领域的主要研究方向之一。将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中．可以减少手工编写入侵行为模式和正常行为模式的工作量。该文从介绍网络安全技术和入侵检测技术入手,分析了基于数据挖掘的入侵监测技术的特点及其应用。     

计算机网络安全管理技术与应用

本文简要介绍了计算机网络存在的安全问题,分析了威胁网络安全的主要因素,着重阐述了网络安全管理技术及其应用策略,包括防火墙技术的应用,虚拟专用网,安全扫描等,并研究了基于网络安全的加密技术和生物识别技术的应用。     

一种基于机器学习的安全威胁分析系统

随着隐蔽式复杂攻击快速兴起,大数据环境下异常用户不易察觉,面向用户和实体的行为分析成为网络安全分析切入点,而大数据人工智能技术让这种检测分析成为现实。提出一种智能化面向用户实体行为安全分析系统,为应对安全威胁提供最新应用实践。     

全流量数据分析在企业信息化安全运维中的研究与应用

论文在分析了安全威胁发展趋势的基础上,结合国网河南省电力公司信息系统安全运维现状,采用多种新技术融合的方法,建设了一种新的基于异常流量的高级威胁检测系统。系统利用机器学习和深度学习的异常流量威胁检测技术能够识别变种威胁和未知威胁,通过整合多个学习器,对安全攻击行为进行综合检测,弥补了传统特征检测和行为检测仅能发现已知攻击的不足,为业务信息系统安全稳定运行提供有力保障。     

浅析人工智能技术在电力企业网络安全运维中的应用

随着信息化时代的来临,网络信息安全问题受到社会公众的高度关注,网络安全形势已关系到关键信息基础设施的安全可靠运行。其中电力企业面临的网络安全威胁更为严峻。近几年来,人工智能技术不断地得到创新发展,其在网络安全"运维"服务中的应用为网络信息安全的防护工作提供了新思路。基于此,本文将对当前阶段我国网络安全"运维"方面存在的隐患问题进行简要介绍,并着重阐述如何借助人工智能技术提升网络安全"运维"服务质量。     

基于机器学习的用户与实体行为分析技术综述

随着网络安全技术的更新迭代,新型攻击手段日益增加,企业面临未知威胁难以识别的问题。用户与实体行为分析是识别用户和实体行为中潜在威胁事件的一种异常检测技术,广泛应用于企业内部威胁分析和外部入侵检测等任务。基于机器学习方法对用户和实体的行为进行模型建立与风险点识别,可以有效解决未知威胁难以检测的问题,增强企业网络安全防护能力。回顾用户与实体行为分析的发展历程,重点讨论用户与实体行为分析技术在统计学习、深度学习、强化学习等3个方面的应用情况,研究具有代表性的用户与实体行为分析算法并对算法性能进行对比分析。介绍4种常用的公共数据集及特征工程方法,总结两种增强行为表述准确性的特征处理方式。在此基础上,阐述归纳典型异常检测算法的优劣势,指出内部威胁分析与外部入侵检测的局限性,并对用户与实体行为分析技术未来的发展方向进行展望。     

网络安全事件关联分析及主动响应机制的研究

如何从IDS等安全设备每天产生的海量安全事件中挖掘出有价值的信息,帮助管理员找到那些真正具有威胁的攻击并且及时主动的进行响应,有效地保护系统安全,这是目前网络安全管理亟待解决的问题。安全运维中心SOC(Security Operations Centre)是近几年在国内外迅速发展的一种网络安全管理技术,深入研究了SOC实现过程中涉及的安全事件关联分析、基于策略的主动响应等关键技术。     

面向电力监控系统安全运维的主机加固技术研究与设计

随着《中华人民共和国网络安全法》、《关键信息基础设施安全保护条例》等有关法律法规的出台，对于电力系统的网络安全的要求日益严格，做好电力专业系统的网络安全隐患排查整改刻不容缓。而在电力监控系统的传统安全运维过程中，过度依赖运维人员经验，不合规配置、弱口令、高危端口开放等威胁因素广泛存在于电力监控系统主机中，对电力系统的稳定、安全运行带来极大的挑战。本文对电力监控系统主机设备潜在的可利用威胁进行分析，结合安全运维工作智能化的总体趋势，研究针对电力监控系统高价值主机的加固技术，并对主机自动化加固工具进行设计。减少电力监控系统的潜在危害，以提升电力系统应对网络安全威胁的健壮性和鲁棒性。     

基于大数据分析的网络安全防御技术研究

目前,网络安全防御技术功能单一,防御能力低,为此提出了研究基于大数据分析的网络安全防御技术。通过建立感知数据源,确定要采集的数据源,采集防御链条下的终端、边界、服务和应用等各类安全数据,并收集威胁网络安全的数据,形成网络访问行为数据摘要。在此基础上,引入数据检测技术,保障传输的安全性,达到维护网络安全的目的,同时,利用大数据的分析结果,根据攻击者的行为数据进行监测并提前报警,完成基于大数据分析的网络安全防御技术设计。