上网安全与优化技巧

导读 现在的人们，生活在网络中，网络的安全和网络质量关系我们每个人的生活安全和生活质量。我们需要一些在网上安全生活和提高网络质量的技巧，使得我们的生活更加优质。     

办公自动化及网络安全管理策略

办公自动化是当今社会发展进步的一大趋势，实现办公自动化可以提高工作效率，降低管理成本，为机关企事业单位带来更多的经济效益和社会效益。在办公自动化的过程中，计算机网络安全问题是办公自动化的关键点，只有保证计算机网络的安全，才可以更好地发展、应用办公自动化。对此，本文对网络办公自动化的概念、网络办公自动化的发展历程、网络办公自动化的作用、网络办公自动化过程中出现的安全问题、网络办公自动化的安全管理策略等进行分析。     

【全面防护】卡巴斯基安全部队2013

卡巴斯基安全部队是一套广受用户信赖的安全防护软件，我们这次收到的是最新版的2013版。相对于以往的安防软件，安全部队2013添加了保障网银安全功能以及卡巴斯基安全网络。 在网络购物盛行的今天，网银对我们每个人的重要性是不言而喻的，但是这也对我们计算机的安全性提出了更高的要求。为了提高网络支付的安全性，卡巴斯基安全部队2013特别增加了确保网络支付安全的功能。比如我们打开paypal网站，卡巴斯基就会提示用户在受保护的浏览器中打开支付网站，此时浏览器会用绿色边缘加以提示。     

EPA的信息安全技术

针对基于EPA的工业测量与控制网络的特点，以工业控制为应用对象，在MAC层与网络层之间定义了EPA报文控制管理实体、在IP层定义了IP报文控制管理实体、在应用层定义了应用层安全管理实体，在网络物理区域采用安全网桥作为边界保护，从而保证与EPA控制网络连接的信息传输安全，使系统的安全损失减少到最小，并在受到攻击后能够迅速地恢复。经过组建网络测试，这些安全措施都能够有效地提高网络的安全性。     

自动化系统信息安全与防护分析

在计算机网络技术迅猛发展的形势下，两络安全成为大家共同关注的焦点，网络在给我们工作和学习创造效益的同时，确保信息的安全也给我们带来了挑战与冲击，信息安全保障必须解决好网络安全中面临的问题，才能更好地发挥计算机网络在信息化发展建设中的重要作用。因此，构建全方位的网络信息安全保障体系已成为当前刻不容缓的任务。     

高校实验室网络规划及服务器安全设置

高校实验室网络建设规划及服务器的安全设置问题是我们经常需要面对的课题,如何科学地规划网络,合理地配置服务器,以确保网络的畅通,信息平台的安全高效,为教学和实验服务,是我们必须认真解决的问题,本文介绍了作者学校实验室网络的建设规划,及服务器安全设置方面的技巧,希望对高校网络化、信息化建设有所帮助。     

基于网络靶场技术的安全检测方法设计

为加强电力工控系统安全，研究了基于网络靶场技术的电力工控系统安全检测方法。通过在网络靶场平台上构建1个电力工控系统，模拟仿真试验环境。利用漏洞扫描、安全分析和攻击仿真等技术，对电力工控系统进行全面深入的安全检测，以识别并修复系统中的漏洞、提高系统安全性。通过分析电力工控系统的特点和安全威胁，介绍了基于网络靶场技术的安全检测方法，并设计试验进行验证。试验结果表明，该方法在检测电力工控系统安全性方面具有较高的有效性。该方法创新性地使用了网络靶场技术来检测电力工控系统的安全隐患，较好地解决了电力工控系统在线检测或手工检测的局限性问题。     

拒黑客于防火墙之外──中科网威客户经验谈

客户一：“现在，传统商务正面临着高速发展的电子商务的挑战。信息系统已成为现代网络经济的脊梁。但是，大多数机构没有有效的产品抵制日益增多的黑客攻击和恶意的破坏。如何确保电子商务运营系统的安全已经成为一个至关重要的问题。中科网威的产品能有效地确保我们网络的安全。我们利用中科网威的实时监控、入侵侦测和对网络和系统的扫描等系统完成了我们整个网络安全管理基础的关键部分。在电子贸易盛行的今天，利用中科网威的系列安全产品将能使我们应用专业技术和专门知识不断地改善我们网络的安全状况。”客户二：“如今，无论是个人…     

四点注意事项提升无线局域网传输安全性

与有线局域网网络明显不同的是，无线局域网网络是通过微波进行传播信号的，这个东西看不见、摸不着，所以无线局域网的信号传输安全性让很多无线上网用户有点担心，其实我们只要熟悉了无线网络的信号传输机制，并能够有的放矢地使用一些安全防护办法，我们就一定能够让无线局域网安全工作到底。     

基于深度学习的地铁工控网络安全智能分析算法研究

地铁工控网络组成设备种类多，子系统构成复杂，面临的安全威胁也非常多。既有的地铁工控网络不仅需要采取防病毒软件、防火墙、深度包过滤等防御系统，还要增加地铁工控网络安全预防及其他主动防御手段。本文提出利用深度学习算法，以提高地铁工控网络安全防御的主动性、智能化水平，实验结果表明，识别准确度高达99.26%，进一步提高了地铁工控网络的安全防御水平。