【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

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法,旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Coupled System of Mean Field Equations)。研究聚焦于构建高效的数值计算框架,克服传统方法在处理高维、非线性与延迟耦合系统时的计算瓶颈,提升解法器的稳定性与收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现,通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性与鲁棒性。同时,文档列举了大量相关科研方向与Matlab应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了Matlab在复杂系统仿真与优化中的广泛应用能力。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模与CSME求解机制;②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法;③借鉴文中的算法设计思路与代码框架,应用于自身科研项目中的系统仿真与优化问题。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试与运行关键算法模块,加深对理论推导与数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向与代码资源,拓展研究视野,提升科研效率。 ```
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