中小企业防范七大常见网络攻击的实用技巧，从零基础到精通，收藏这篇就够了！

最新推荐文章于 2025-08-29 10:04:52 发布
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#网络 #web安全 #物联网

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中小型企业在网络安全方面投入的时间和资金有限，这导致其安全措施不如大型企业完善，因此采取技术手段并结合员工行动抵御网络攻击至关重要，本文通过为中小企业面对十大常见的网络攻击提供一些实用的防范技巧，旨在帮助中小企业筑牢网络安全防线。

1、电汇诈骗

  使用多因素认证（MFA）：对所有金融交易实施多因素认证，增添一层额外的安全保障，独立核实请求：始终通过辅助通信方式（如拨打已知联系人号码进行电话沟通）来核实电汇转账请求和设置提醒，针对任何异常交易配置银行账户提醒，建立严格的电汇转账核实及授权规程，确保没有任何一名员工能完全掌控整个流程。

2、商业电子邮件入侵

  电子邮件过滤与安全：采用先进的电子邮件过滤解决方案，检测并拦截网络钓鱼企图，定期对员工开展培训，使其能够识别网络钓鱼邮件，并认识到核实异常请求的重要性，采用DMARC、DKIM和SPF等电子邮件认证协议，运用这些协议可以降低邮件被伪造的风险，定期开展积极且具有教育意义的网络钓鱼模拟活动，让员工保持警惕，使其对潜在威胁有所察觉。

3、凭据填充

  全面启用多因素认证（MFA），要求所有用户账户都启用多因素认证，针对未经授权的访问增添一层额外的安全防护，强制执行严格的密码策略，包括使用存储在密码管理器中的长且唯一的密码，持续监控异常登录尝试，并对检测到的任何威胁迅速做出响应，向员工普及不在多个网站重复使用密码的重要性，以防凭据填充攻击。

4、网络钓鱼

  电子邮件安全解决方案，使用电子邮件安全解决方案，在网络钓鱼邮件到达员工收件箱之前就将其过滤掉，定期开展培训课程，向员工普及网络钓鱼的迹象以及正确的应对方法，利用积极且具教育意义的网络钓鱼模拟活动，教育、测试并强化员工识别和报告网络钓鱼企图的能力，鼓励员工在对任何紧急或带有情绪诱导性的电子邮件做出反应前先停顿思考一下，营造一种对意外请求持怀疑态度的文化氛围。

**5、**分布式拒绝服务（DDoS）

  DDoS缓解服务，使用DDoS缓解服务来吸收并减轻攻击流量，可扩展的基础设施，对基础设施进行设计，使其能够应对高流量并承受DDoS攻击，制定事件响应计划并定期更新专门针对DDoS攻击的事件响应计划，定期开展演练，测试您的事件响应计划，确保所有团队成员都为应对DDoS攻击做好准备。

6、恶意软件

  杀毒软件与反恶意软件：使用信誉良好且具备实时防护功能的杀毒软件和反恶意软件，要定期更新，保持所有软件（包括杀毒软件的病毒定义）处于最新状态，对员工开展培训，使其养成安全的上网习惯，并了解下载未知文件或点击可疑链接的危险性，实施应用程序白名单制度，防止未经授权的软件在系统上运行。

7、 零日漏洞

  实施强有力的补丁管理流程，以便快速应用关键更新，定期开展漏洞扫描，识别并解决潜在的薄弱环节，通过威胁情报服务随时了解最新的威胁与攻击手段，使用入侵检测与预防系统（IDPS）来检测并阻止利用漏洞进行攻击的企图。


  **在如今充满攻击的数字环境中，阻止网络攻击得逞是每个人的重要任务，了解这十大网络攻击，并知晓员工、信息技术部门、虚拟首席信息安全官以及托管服务提供商如何助力防范这些攻击，将显著降低此类事件发生的风险及其影响。**

注：以上图文内容来源于网络，如有侵权请联系删除

END

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Agentic AI提示工程对抗样本防御：提示工程架构师的实用技巧合集
2501_92132293的博客
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在AI智能体(Agentic AI)迅速崛起的时代，提示工程架构师面临着前所未有的安全挑战。本文深入剖析了Agentic AI系统特有的对抗样本威胁面，构建了"防御纵深"安全框架，提供了5大类32种实用防御技巧。通过攻防视角的深度分析，从基础概念到高级技术，从理论原理到实战案例，全面武装提示工程架构师抵御提示注入、权限提升、数据泄露等致命攻击。
Ludwig:一个用于训练和测试深度学习模型的无代码平台-开源
04-29
Ludwig是在TensorFlow之上构建的工具箱，无需编写代码即可训练和测试深度学习模型。 您只需要提供一个CSV文件，其中包含您的数据，一列用作输入的列以及一列用作输出的列，其余的将由Ludwig完成。 简单的命令可用于在本地和分布式方式训练模型，并使用它们来预测新数据。
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随着 GPT 的爆红，“AI 大模型” 已成为技术圈最火的话题。华为、阿里、腾讯、字节等大厂纷纷加大对 AI 技术和市场的投资，许多 AI 创业公司也如雨后春笋般涌现。这些公司都在以高薪资争夺 AI 大模型人才。作为普通工程师，我们要及时抓住机会，才能享受 AI 技术带来的红利。要抓住这些机会，首先需要掌握扎实的技术。现在向大家推荐一本书：《大规模语言模型：从理论到实践》。这本书从理论到实战，带领读者一步步实现大模型，是你提升技能、迈向 AI 大模型领域的绝佳指南。
大模型训练平台建设（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
leah126的博客
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本文旨在系统性建设大型模型训练平台的思路，从大模型训练平台等建设节奏、系统层次架构、算法训练流程、模型管理和应用等方面介绍构建大模型训练平台的思考过程。本文虽然无法涵盖所有的方方面面，但重点介绍大型模型平台的建设思路和相关注意事项。后续将持续分享大规模模型针对实际情况的实现和相关技术选型的思考。
大模型：2024开源项目汇总
z099164的博客
07-26 2974
当大模型成本逐渐降低，可靠性提升后，这意味着越来越多的业务应用将会与 LLM 结合，为了让这种结合更加顺畅，需要有与现有来支撑 LLM 应用开发的快速开发应用构建工具: 插件中心, 流程编排, Prompt工程, RAG, Agent模型开发工具: 训练数据管理, 模型调优, 模型评测, 模型部署对比说明可参考：**2.1 Dify：**开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。
国内加载流畅的AI模型训练平台 【Swanlab快速入门】
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SwanLab是一款开源、轻量级的AI实验跟踪工具，提供了一个跟踪、比较、和协作实验的平台，旨在加速AI研发团队100倍的研发效率。其提供了友好的API和漂亮的界面，结合了超参数跟踪、指标记录、在线协作、实验链接分享、实时消息通知等功能，让您可以快速跟踪ML实验、可视化过程、分享给同伴。借助SwanLab，科研人员可以沉淀自己的每一次训练经验，与合作者无缝地交流和协作，机器学习工程师可以更快地开发可用于生产的模型。
《黑客攻防从入门到精通：工具篇》全15章万字深度总结——从工具解析到实战攻防，构建完整网络安全知识体系
FFNCL的博客
03-12 2647
本书通过15章系统化教学，不仅传授工具使用，更强调攻防思维的平衡：《黑客攻防从入门到精通：工具篇》的价值不仅在于工具使用教学，更在于引导读者理解攻防对抗的本质——安全是持续的过程，而非静态的结果。通过系统化工具链的掌握与伦理意识的培养，读者将能够站在防御者的高度，构建主动、动态、纵深的网络安全体系。注：文章对书中的内容还没有详细描述，主要是书中讲解的一些工具在目前来说已经过时或者无法安全下载，所以文章中给出的一些工具都是目前常用的工具。喜欢就点点关注和评论一起进步。
网络安全-XSS跨站脚本攻击（基础篇）
2401_88756905的博客
01-08 1598
（cookie相当于你的网络身份证--，位于OWASP top 10 2013/2017年度分别为第三名和第七名，XSS是指攻击者在网页中嵌入客户端脚本，通常是JavaScript编写的危险代码，当用户使用浏览器浏览网页时，脚本就会在用户的浏览器上执行，从而达到攻击者的目的。HTTP方式进行访问，比如www.qq.com这个网站，攻击时，就任然是访问这个网站没但是在攻击时，在网站后面加上相应的恶意代码文件，www.qq.com/test.JavaScripts恶意代码，只要登陆了就会截取cookie信息。
企业网络安全最佳实践指南(二)
2301_81250923的博客
12-11 3566
首先是网络安全管理部分。正所谓“三分技术、七分管理”，且不论这“三”和“七”的科学合理性，单从字面上就可以看出管理的重要性。管理是脑，技术是手，脑支配手，手配合脑。所以先将网络安全管理相关内容进行呈现。网络安全管理体系侧重于从管理维度，在网络安全相关法律、法规控制下，制定网络安全整体的战略规划，对网络安全实际工作进行战略指导。配合战略落地，在管理方面的实际工作主要有标准化工作流程、风险管控、应急管理、网络安全重保、安全培训以及计划管理、监督实施等内容。
16、网络安全威胁与应对策略全解析
最新发布
view3的博客
08-29 21
本文全面解析了当前主要的网络安全威胁，包括病毒感染、恶意代码、破解攻击及Usenet上的取消攻击，详细介绍了各类攻击的特点、典型案例及对个人、企业与ISP的影响。文章还提供了针对不同威胁的具体防范措施，并探讨了未来网络安全的发展趋势，如人工智能在攻防中的应用、物联网安全挑战及法律法规的完善。通过提升安全意识、选用合适工具、加强管理和关注行业动态，帮助用户构建更安全的网络环境。
Oumi开源模型训练平台-mac尝试
04-01 285
Oumi是一个完全开源的平台，可以简化基础模型的整个生命周期——从数据准备和培训到评估和部署。无论您是在笔记本电脑上开发，在集群上启动大规模实验，还是在生产中部署模型，Oumi都能提供您需要的工具和工作流程。🚀使用最先进的技术（SFT、LoRA、QLoRA、DPO等）将模型从10M到405B参数进行训练和微调。🌎在任何地方运行——从笔记本电脑到集群再到云（AWS、Azure、GCP、Lambda等）🤖使用文本和多模态模型（Llama、DeepSeek、Qwen、Phi等）📊跨标准基准全面评估模型。
开源NLP训练平台搭建：模型版本控制实践
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在NLP项目开发中，模型迭代频繁，参数、训练数据和模型权重经常变化，传统代码版本控制系统无法有效管理这些大文件。本文旨在提供一个完整的开源解决方案，帮助团队实现NLP模型的版本控制、协作开发和可复现性。核心概念与需求分析技术选型与比较系统架构设计具体实现步骤实际应用案例最佳实践与未来展望模型版本控制：跟踪和管理模型及其相关组件（代码、数据、参数、权重）变更的系统MLOps：机器学习运维，将DevOps实践应用于机器学习系统模型注册表：存储、管理和部署机器学习模型的中央存储库。
FastMoE开源分布式MoE模型训练系统
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公众号：系统之神与我同在 FastMoE开源分布式MoE模型训练系统 本文分为三部分： 回顾MOE的发展历程 FastMOE的框架设计 FastMOE v0.2的特性 预训练模型的发展趋势:规模越来越大 MOE结构：扩充模型容量的新途径训 MoE的发展历史 图解（巧妙地运用数据并行来构建MOE专家池）解 图解（T5+MoE） MOE模型研究前沿 使用pytorch和MoE训练您的MOE网络 FastMoE的并行模式 FastMOE的实战成果 FastMOE v0.2 开源分布式MOE模型训
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更全更快更强！HetuMoE开源：万亿大模型MoE训练系统
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Python_0011的博客
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做渗透测试的一个环节就是测试web安全，需要明白漏洞产生原理，通过信息收集互联网暴露面，进行漏洞扫描，漏洞利用，必要时进行脚本自编写和手工测试，力求挖出目标存在的漏洞并提出整改建议，当然如果技术再精一些，还要学习内网渗透（工作组和域环境），白盒审计，app，小程序渗透那些了......可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。当然除了有配套的视频，同时也为大家整理了各种文档和书籍资料&工具，并且已经帮大家分好类了。总之，web安全包含于渗透测试，但不是渗透测试的全部。
AI 大模型训练平台
这里有最新的AI应用资讯，这里有最全的AI应用体验场景.
05-07 501
利用数据挖掘、自然语言处理中的正则匹配、文本去重等技术，对收集的专家知识库、专业标准、知识、逻辑机理、运维经验与运行数据等资料进行冗余字符过滤、重复值删除等处理，提升整体预料质量。基于预训练模型微调和评估技术，研究通过对预训练模型的参数调优、评估等过程，实现调速系统AI人工智能专业小模型构建。基于已训练模型的推理反馈数据，通过构建奖励学习模型，训练强化学习策略，微调模型的过程实现 AI 大模型的优化。3.模型微调和评估技术。2.指令数据构建技术。
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gitblog_00322的博客
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LiBai：大规模开源模型训练工具箱 项目介绍 LiBai 是一个基于 OneFlow 的大规模开源模型训练工具箱。它支持多种并行训练组件，包括数据并行、张量并行和流水线并行，并且易于扩展以支持新的并行模式。LiBai 不仅提供了丰富的训练技术，如分布式训练、混合精度训练、激活检查点、重计算、梯度累积和零冗余优化器（ZeRO），还支持计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）任务。此外，LiBai...
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