2、网络渗透测试:保障企业安全的关键

网络渗透测试:保障企业安全的关键

1. 网络渗透测试的背景与现状

在当今数字化时代,几乎所有信息都以数据形式存储于联网的计算机系统和云端。从税务申报、孩子的照片,到GPS导航记录,这些数据都可能成为攻击者的目标。一般企业网络中连接的设备数量至少是员工数量的10倍,计算机系统已深度融入社会生活。

我们日常使用众多在线服务,如电子邮件、社交媒体等,需创建多个用户账户并提供大量个人信息,然而我们往往忽视这些信息的安全风险,天真地认为企业会妥善保护我们的数据。但实际上,企业数据泄露事件频繁发生。2018年上半年就有943起公开披露的企业数据泄露事件,通常是黑客利用未知漏洞侵入公司受限网络,导致大量客户信息被盗,企业股价下跌、引发公众不满,甚至导致高层人员变动。

2. 黑客入侵的原因与方式

这种情况频繁发生,原因在于攻防双方的处境不均衡。企业在信息安全防护方面面临巨大挑战,防御者需要识别网络中的每一个设备,确保设备上的应用程序使用强密码和双因素认证,并及时更新安全补丁,同时还要避免影响业务正常运行。而攻击者只需找到一个存在漏洞的系统,如未打补丁、使用默认或易猜密码的设备,就能成功入侵。

3. 对抗性攻击模拟:渗透测试

为了在数据泄露前识别安全漏洞,企业可聘请专业渗透测试人员模拟攻击。渗透测试的范围和执行方式因企业需求和测试机构能力而异,可针对网络基础设施、应用程序等进行测试。常见的内部网络渗透测试(INPT)模拟了最危险的威胁场景——恶意或被攻破的内部人员。

在INPT中,攻击者可通过多种方式进入企业网络,如物理进入办公室、通过邮件钓鱼获取员工工作站远程访问权限等。进入网络后,他们通常不知道网络情况且无

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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