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信息安全等级保护测评

二级与三级的区别

前言 / LIU LIU

在网络安全领域,信息安全等级保护测评(简称“等保测评”)是衡量信息系统安全等级的重要标准,旨在确保信息系统的保密性、完整性和可用性。根据《信息系统等级保护管理办法》,等保分为五个级别,其中二级和三级是较为常见的两个级别。本文将从应用场景、评定要求、测评内容与要求、防护能力、测评时间要求以及其他方面,对二级等保与三级等保进行详细对比分析。

LIU LIU

二级等保与三级等保的区别分析

01

应用场景

**二级等保:**主要适用于地市级以上国家机关、企业、事业单位内部一般的信息系统,如小的局域网、非涉及秘密或敏感信息的办公系统等。这些系统通常对网络安全的要求相对较低,但仍需采取一定的安全防护措施,以防止数据泄露和系统被破坏。

**三级等保:**则适用于地级市以上的国家机关、企业、事业单位的内部重要信息系统,以及各部委官网等。这些系统通常涉及重要业务、敏感数据或公众利益,因此网络安全要求更高。三级等保还适用于对外提供公共信息服务的信息系统,如公共工具网站、网上购物平台和社交媒体等,以及银行、保险、证券、信托等金融机构的信息系统。

02

评定要求

二级等保与三级等保的评定是根据系统一旦遭到破坏后,对公众以及国家的安全造成危害的大小来确定的。

二级等保要求系统能够防护来自小型组织或少量资源威胁源的恶意攻击,以及一般的自然灾害等威胁,能够在遭受攻击后恢复部分功能。

三级等保则要求系统能够在统一策略下防护来自有组织团体或拥有较为丰富资源威胁源的恶意攻击,以及较为严重的自然灾害等威胁,能够在遭受攻击后较快恢复绝大部分功能。

03

测评内容与要求

二级等保的测评内容相对较少,主要集中在网络访问控制、网络安全审计等方面,总共有135项测评要求。这些要求旨在确保系统免受外来小型组织的恶意攻击和一般的自然灾害等威胁,同时能够发现重要的安全漏洞和安全事件。

三级等保的测评内容则更为严格和全面,涵盖了物理安全、网络安全、主机安全、应用安全和数据安全等多个方面,近300项测评要求。这些要求旨在确保系统能够在遭受有组织团体的恶意攻击和较为严重的自然灾害等威胁时,仍能够保持较高的安全性和稳定性。同时,三级等保还要求系统具备网络安全事件应急处置、网站安全防护和系统安全防护等方面的能力。

04

防护能力

二级等保要求系统实现基本的网络访问控制和拨号访问控制,以及网络安全审计等功能。这些功能旨在确保系统免受外来小型组织的恶意攻击和一般的自然灾害等威胁,同时能够及时发现和处理安全事件。

三级等保则在二级等保的基础上,增加了更高级别的安全防护措施。例如,系统需要部署防火墙、入侵检测系统等安全设备,以提高对恶意攻击和病毒感染的防御能力。同时,三级等保还要求系统具备数据完整性保护、数据备份恢复等能力,以确保在遭受攻击后能够迅速恢复数据和服务。

05

测评时间要求

二级等保的测评时间要求相对宽松,通常每两年进行一次等保测评。这意味着企业或组织在获得二级等保认证后,可以在两年内保持系统的安全性,无需频繁进行测评。

三级等保的测评时间要求则更为严格,要求每年至少开展一次测评。这是因为三级等保涉及的系统通常更为重要和敏感,需要更加频繁地进行安全检查和测试,以确保系统的安全性和稳定性。

06

其他方面

除了以上提到的方面外,二级等保与三级等保在安全管理、安全运维等方面也存在差异。

二级等保要求企业或组织建立基本的安全管理制度和运维机制,以确保系统的日常运行安全。

三级等保则要求企业或组织建立更加完善的安全管理体系和运维机制,包括安全策略的制定、安全审计、安全培训等安全管理手段和工具,以及应急响应计划、漏洞管理和事件管理机制等运维措施。

总结 / LIU LIU

综上所述,二级等保与三级等保在应用场景、评定要求、测评内容与要求、防护能力、测评时间要求以及其他方面均存在显著差异。企业或组织在进行等保测评时,应根据自身情况选择适合的等级,并按照相应要求进行安全防护和测评。同时,建议聘请或咨询专业的等级保护服务机构,以制定科学合理的安全防护方案并顺利通过等保测评

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资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

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  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩。


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3.SRC&黑客文籍

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SRC技术文籍:

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Python自动化神器:5分钟搞定PSCAD仿真波形图导出到Word(附WPS兼容方案)

本文介绍如何利用Python自动化库快速将PSCAD仿真波形图导出到Word或WPS,大幅提升电力系统仿真工程师的工作效率。通过精准坐标定位、智能排版和批量处理功能,实现仿真报告的自动化生成,同时提供WPS兼容方案,适用于不同办公环境。

sony5的博客 207

等保二级VS等保三级,有啥区别(非常详细)从零基础到精通,收藏这篇就够了!

信息安全这潭水,深不见底。国家搞了个“等级保护”制度,就像给各路信息系统分了个安全段位。二级、三级,听起来挺唬人,到底有啥门道?今天咱就来扒一扒这俩“段位”的区别,别再傻傻分不清!

Libra1313的博客 2059

TSP:车为什么能和云端交互?

TSP:车为什么能和云端交互?

天赐好车的博客 410

等保二级和三级的区别

等保二级是指对信息系统的破坏可能对社会秩序、公共利益或他人合法权益造成较大危害,需实行一般保护的等级。等保三级是指对信息系统的破坏可能对社会秩序、公共利益或他人合法权益造成严重危害,需实行重点保护的等级。

weixin_45891360的博客 1944

天龙八部TLBB系列 - 网单用数据库修改为其他门派

专注于Android/Unity和各种游戏开发技巧,以及各种资源分享(网站、工具、素材、源码、游戏等) --- 天龙八部修改门派

空名先生 9430

公文流转系统

公文录入区 | QLineEdit(文号/标题)、QComboBox(公文类型/紧急程度)、QTextEdit(正文)、QListWidget(附件列表)、QPushButton(上传附件/保存草稿/提交审批) |// 按时间范围获取。QStringList userNames = {"张三", "李四", "王五", "赵六", "钱七", "孙八", "周九", "吴十", "郑十一", "王十二"};

寒寒豆豆软件公司的博客 550

一文读懂等保到底是什么?为什么你的系统要过等保三级,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

等保”即等级保护,“等保测评”即网络安全等级保护测评,是对信息和信息载体按照重要性等级分级别进行保护的一种工作,指对国家重要信息、法人和其他组织及公民的专有信息以及公开信息和存储、传输、处理这些信息的信息系统分等级实行安全保护,对信息系统中使用的信息安全产品实行按等级管理,对信息系统中发生的信息安全事件分等级响应、处置。。其中定级和等级测评是等保中的重要环节。从法律要求层面来说,网络安全等级保护是国家信息安全保障基本制度、基本策略、基本方法。

QIANDXX的博客 1634

Apollo EM Planner中路径-速度解耦优化的数学建模与仿真分析

摘要 Apollo EM Planner采用路径-速度解耦优化策略解决自动驾驶运动规划问题。该算法将时空轨迹规划分解为路径规划和速度规划两个子问题:首先在静态环境下生成几何最优路径,再优化沿路径的速度曲线。通过五次多项式表示路径和速度,构建包含平滑性、安全性、舒适性的多目标优化函数,并引入弹性模型处理动态障碍物约束。算法具有解耦优化、弹性适应、实时求解等特点,适用于高速公路、城市交叉口等多种场景。数学建模包括路径几何优化、速度动态优化和弹性势能函数,最终生成满足车辆动力学和环境约束的安全轨迹。

走向CTO的路上... 933

等保二级VS等保三级,有啥区别(非常详细)从零基础到精通,收藏这篇就够了!_等保二级和三级的区别

信息安全这潭水,深不见底。国家搞了个“等级保护”制度,就像给各路信息系统分了个安全段位。二级、三级,听起来挺唬人,到底有啥门道?今天咱就来扒一扒这俩“段位”的区别,别再傻傻分不清!

bdfcfff77fa的博客 991

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

等保二级和等保三级有啥区别?零基础入门到精通,看这篇就够了!赶紧收藏!

等保二级的信息系统被定义为一般重要的信息系统,其受保护的对象通常是一些普通的商业信息或社会服务系统。根据国家标准 GB/T 22240-2020《信息安全技术 网络安全等级保护基本要求》,等保二级系统的损害可能会对社会秩序、公共利益或公民合法权益产生较小影响。举例来说:某中小型企业的财务管理系统。普通学校的教务管理系统。某些地方政府的小型网站。等保三级的信息系统被定义为重要的信息系统,其受保护的对象一般是涉及国家安全、经济命脉、重要公共利益或社会秩序的重要信息和服务。

baimao__Ch的博客 2229

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

会话和连接的区别_【正龙数据】干货!二级等保和三级等保的区别

点击上方关注我们获取更多近年来,我国的互联网建设已经进入快速发展阶段,网络安全问题日益严重,我国于2007年正式开始实施网络安全等级制度。简单的说:网络运营者对信息网络、信息系统、网络上的数据和信息进行分级,等级越高国家对数据的安全性要求越高,各等级间对网络访问控制、网络安全审计、边界完整性检查等都有具体要求,今天我们就为大家解读二级等保和三级等保的区别。网络访问控制:二级等保:应能根据...

weixin_39881167的博客 658
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程序员_大白
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