【转载】通过企业名称挖掘网络安全风险:发现企业暴露在互联网的资产

本文探讨了在互联网时代,企业如何通过收集和评估网络资产来防止黑客攻击。重点介绍了使用企业名称作为起点,深入挖掘网络资产,风险评估,以及自动化工具如云图极速版在安全管理中的优势。

互联网时代,企业的数字足迹遍布网络,这些数字资产常常给黑帽黑客提供了可乘之机。对于这个领域,并没有一款灵丹妙药产品,但有一种流程可以帮助大家掌握主动权。下面我们就一起来看看如何通过企业名称发现企业暴露在互联网的资产。

1 初始信息收集:企业名称

首先我们需要收集企业的初始信息,其中企业名称是最重要的一部分。正如我们所知,大部分企业在网络上的身份标识都与其名称有着紧密的联系,例如域名和服务器等。因此,我们首先应从企业名称着手。

2 再级信息收集:暴露的网络资产

在收集到初始信息后,我们需要深入挖掘企业暴露的网络资产。具体来说,我们可以通过查询工具查找企业所有的备案域名,可能包括企业主站、产品站、营销活动站、员工邮箱等各种类型的域名。

3 风险评估:暴露资产的安全性

在我们获取了企业的所有网络资产后,我们需要对其进行风险评估。在检查现有的网络资产后,我们应确保没有任何已知或潜在的安全风险。 这些流程虽然看起来简单,但实际操作起来却非常繁琐,且需要一定的专业知识。这就是自动化工具显得尤为重要的地方。

4 自动化的优势

自动化工具可以帮助企业快速、准确地实现网络资产的发现和管理。与手动操作相比,自动化工具在信息收集、再级信息收集以及风险评估等步骤中都显得更为迅速和准确。 此外,优秀的自动化工具还能为企业提供即时的安全预警,帮助企业及时地应对各种网络安全威胁,大大提高企业的网络防护能力。 这样一来,企业就可以将更多的精力和资源投入到其核心业务的发展,而非在处理网络安全问题上。

5 云图极速版:专业的网络资产管理工具

云图极速版就是这样一款优秀的自动化工具。它能够全面、准确地帮助企业发现网络暴露资产,并对这些资产进行行之有效的管理。同时,云图极速版还能为企业提供详尽的安全分析报告,帮助企业对存在的风险有更清晰的认识,并制定出针对性的防御措施。 所以,如果您的企业需要一个网络安全的守护者,云图极速版无疑是一个理想的选择。

转载自:https://blog.youkuaiyun.com/wintercc1219/article/details/136147544

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类与定位,具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略(如光照调整)、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备一定深度学习基础,参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数,同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值