7、企业网络安全防护:挑战与应对策略

企业网络安全防护:挑战与应对策略

1. 网络安全挑战现状

网络安全防御者面临着诸多困境,一位沮丧的网络安全专家曾表示:“作为网络防御者,我们甚至不敢相互交流,生怕泄露企业的弱点。而我们的对手却积极合作,倾尽全力攻击我们。”与此同时,网络攻击者及其使用的技术日益强大。随着防御技术的升级,能突破防御的网络攻击手段也不断涌现,网络攻击者和防御者之间形成了一场持续的军备竞赛。

在这场竞赛中,攻击者具有明显优势:
- 不受预算周期和资源可用性的限制。
- 无需与其他业务优先级竞争资源。
- 能即时共享针对特定防御的技术和工具,而防御者只能逐个升级防御措施。
- 掌握主动权,只需成功一次,而防御者必须每次都成功。

2. 新一代网络安全思维

2.1 思维转变的必要性

由于智能攻击者会调整攻击策略绕过防御,且最终会突破企业部署的所有防御,因此企业不能仅专注于阻止攻击者,而应将重点放在延迟攻击和检测攻击者上。这一理念可类比物理世界的安全防护,如门和锁的作用是延缓攻击,银行金库也只能将攻击者的行动延缓几分钟。在物理防护系统中,最重要的是报警系统、监控摄像头、安保人员以及可在事件发生时求助的权威机构。同样,网络安全也不应盲目信任所谓的“网络金库”,而应设计出类似物理防护的有效防御体系。

2.2 新一代网络防御的四大公理

公理 具体内容
假设智能攻击者 企业需从攻击者角
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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