18、网络安全监测工具:包捕获与威胁情报的应用与局限

网络安全监测工具:包捕获与威胁情报的应用与局限

在当今数字化时代,网络安全至关重要。有效的网络安全监测依赖于多种工具和技术,其中包捕获和威胁情报是两个关键方面。本文将深入探讨这两种工具的特点、应用场景、优势以及局限性。

包捕获技术

在理想情况下,我们希望能够在任何地方进行完整的包捕获。在许多小型环境中,这种能力确实存在。包捕获可以为调查提供有力的证据,通过研究甚至重放已经发生的网络对话,能更清晰地了解事件的全貌。然而,要实现无处不在的包捕获,需要大量的资源和工程努力。

部署考虑
  • 部署位置 :和其他事件源一样,确定包捕获的部署位置是关键问题。在需要重现攻击场景或确定已发生事件的任何地方,包捕获都很有帮助。通过适当的过滤、存储、索引和召回功能,记录内部网络进出的所有数据包是可行的。
  • 滚动包捕获 :滚动(持续)包捕获是查询近时包数据的一种可接受的解决方案,同时还可以选择在更长期的存储中搜索历史数据。
  • 数据召回 :除了捕获和存储包数据,数据的召回同样重要。这不仅要求能够捕获数据包,还需要对其内容进行索引,以便进行搜索和日志挖掘。但要考虑构建索引或将数据包加载到数据库所带来的额外存储需求。
  • 数据过滤 :为了使滚动包捕获有效,必须过滤掉不可读或无用的数据。例如,如果寻找有效负载信息,IPsec 或 SSL 流量(除非拥有或后来发现私钥)从包捕获的角度来看几乎毫无价值;如果只关注网络元数据,使用 NetFlow 会更好。此外,广播、多播
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安全加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了全面的安全配置加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安全加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安全配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安全性,满足等保合规要求。; 适合人群:系统管理员、信息安全工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署安全管理的专业人员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安全管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安全基线配置合规性检查;②指导企业落实网络安全等级保护制度中的主机安全要求;③在系统上线前或安全整改过程中实施安全加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安全风险;④作为安全审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安全配置,操作前做好系统备份测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安全策略变化,确保长期符合安全基线要求。
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