网络攻击篇

2013年网络攻击呈现多样化趋势,针对性攻击频发,网络固件成新目标,移动互联网安全形势严峻。报告分析了具体案例,并对未来趋势进行了预测。

2013年的最后一天,前几天写了个关于2013年安全攻击态势的分析报告,贴上来,欢迎批评指正~

网络攻击篇

                                                            by  - --   yd0str

在2013年,网络攻击依旧频发,尽管网络防御的能力在不断增强,但是网络攻击的方向和重点也在随着互联网的热点发展逐渐转变,网络攻击的手段和策略也在悄然发生着改变。

一、现状及热点事件:

1. 针对性攻击越来越普遍,危害性更大

     (1)针对性选择被攻击者

        2013年10月初,针对软件巨头Adobe的网络攻击事件,导致其部分产品的大量源代码及290万客户信息泄露,这将导致未来可能会有Adobe部分产品的相应漏洞会爆出并被利用,由于adobe产品的应用非常广泛,对用户造成了巨大的潜在威胁。这是针对特定用户的典型攻击,尤其近几年来APT (AdvancedPersistent Threat)攻击的愈加猖獗,对此类攻击的预警手段对公司的信息安全来说显的更加重要。

       针对特定用户的恶意扰乱、胁迫性攻击频发,如DDOS攻击。2013年8月,.CN域名遭受到了大规模的DDOS攻击,导致.CN域名出现大范围的解析故障,造成部分网站解析缓慢或者中断,据工信部透露,该攻击系利用僵尸网络向.cn顶级域名系统持续发起大量针对某游戏私服网站域名的查询请求而导致的,这仅仅是黑色产业链中的一角,是典型的利益驱使的胁迫性攻击。2013年3月26日,在反垃圾邮件组织 Spamhaus也遭受了互联网史上攻击流量最大的分布式拒绝服务攻击(DDoS),类似以上这种恶意攻击背后一般都会牵扯到利益纷争,也是DDOS攻击的主流因素。

近年来针对应用层的DDoS攻击事件呈上升趋势,攻击手段也更加简便隐蔽。随着智能终端的普及与移动应用的快速发展,固网僵尸网络模拟移动网络流量发起的针对移动应用的DDoS攻击频度也将会越来越高。

(2)针对特定漏洞,工具化大范围攻击

2013年7月struts2再次爆发高危漏洞,可直接进行远程命令控制,由于官网披漏了部分漏洞POC,导致该漏洞危害升级,包括京东,淘宝及政企单位网站都受到了不同程度的影响,尤其是该漏洞利用的工具广泛流传,使攻击更加简便快捷,给国内网站造成了巨大损失,堪称中国互联网的灾难日。

针对不同漏洞的利用工具在黑客论坛或者黑客组织内部进行流转或出售,有些会被公开到论坛提供下载,这都将会推动攻击范围的扩大化。

2、网络固件类攻击逐渐凸显

随着传统服务端,客户端等常规领域安全防范能力的提升,黑客们开始转而对网络固件的攻击,如无线路由器等,生产厂商对这种固件的修复相对滞后,并且普通用户也很难想到对网络固件进行升级,因此针对此类网络固件的攻击逐渐凸显出来。2013年3月份被曝光的TP-LINK路由器的漏洞,利用该漏洞攻击者完全可以控制路由器,可以直接记录用户的网上信息,钓鱼欺诈等等,Rapid7公司也宣称在D-Link和Netgear两大品牌的路由器中发现安全漏洞,这都将可能会导致用户信息泄露,隐私招到窃取。

3、移动互联网攻击威胁升级

移动智能终端的快速发展带动了整个移动互联网的飞速发展,同时也引来的更多的网络黑客的关注,在7月份的cncert移动监测报告中也指出移动互联网网络安全状况整体为差,手机恶意软件中恶意扣费,隐私窃取,远程控制仍是主要威胁,随着移动支付等新技术的引入,对移动互联网的安全带来了更大挑战。

2013年是互联网公司争夺移动支付入口比较惨烈的一年,众多互联网行业都进入移动支付行业,移动支付用户的比例也在大幅度增加,这对移动终端支付的安全性要求就提出了新的挑战,而且在黑色产业巨大的诱惑下,移动僵尸网络也将会卷入其中。因此如何加强对移动终端的隐私信息保护、个人资产的安全支付,如如何能够有效防范移动互联网攻击依然将会是未来网络攻击防范的重点。

 

二.发展趋势

在互联网未来发展的一段时间内,针对固定客户指向性的攻击会将会更具有一体性,隐蔽性,给客户造成的损失也将最为严重,这也会反过来推动黑市关于0day漏洞及工具购买与交换的繁荣,造成恶性循环;网络固件产品对用户上网安全的潜在威胁会愈加严重,由于传统固件产品更新速度慢,用户修补不及时,侵入后获取利益更便捷的特点,必然会促使网络固件成为黑客们下一个关注的重点;移动智能终端给用户带来了巨大的便利,随着移动支付等新业务的发展,移动互联网络速度的加快,移动智能设备硬件,软件设备的升级,在给用户带来应用便利的同时,必然也会成为移动恶意威胁的温床。

 

三.专家观点

千里之堤毁于蚁穴,专家建议一定要及时更新各类漏洞补丁或紧急虚拟补丁,不要对漏洞信息轻视大意,及时修改网络部件默认配置,对关键部件进行权限,白名单之类的防范措施;增强员工或用户的信息观念,不要对莫名的邮件,url链接进行访问;移动终端用户最好去信誉较好的app商城下载安装应用。对大型企业的重点关键资产的防护除了传统防护方式外,还更应注意对未知威胁的检测能力,可以帮助用户对未知威胁进行有效的预知和拦截。

为了在网络安全威胁不断变化升级的环境下,企业应该及时根据业务和需求调整自己的安全方案,这样才能确保自身不会成为网络攻击的受害者。



内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自: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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