御辰:论攻击面管理在高校信息化建设中的重要性

引言

在当今数字化高速发展的时代,高校已然成为信息技术应用的前沿阵地。随着高校信息化建设的不断推进,教学、科研、管理等各个方面都越来越依赖于网络和信息系统。然而,这种高度的信息化也带来了更多的网络安全挑战,高校的攻击面不断扩大,网络安全威胁日益严峻。从师生个人终端设备到庞大的校园信息系统网络,从校内各类应用平台到与外部的交互接口,每一个环节都可能成为攻击者的潜在目标。近年来,网络攻击事件在高校领域频繁发生,不仅对学校的正常教学、科研秩序造成了严重干扰,还可能导致师生的个人信息泄露、学校的重要数据资产受损,给高校带来了巨大的声誉和经济损失。因此,深入思考并有效实践高校攻击面管理,已成为高校网络安全建设的当务之急

高校网络攻击面现状分析

01.信息系统复杂多样

高校拥有众多的教学、科研、管理等信息系统,这些系统的技术架构、开发语言、维护团队各不相同,存在着大量的安全漏洞和隐患。例如,一些老旧的系统可能由于长时间未进行更新和维护,存在着已知的安全漏洞,容易被攻击者利用;一些新开发的系统可能在设计和开发过程中,由于安全意识不足,存在着潜在的安全风险。

02.用户群体庞大且安全意识参差不齐

高校师生数量众多,他们在日常的学习、工作中频繁使用网络和信息系统,但部分师生对于网络安全的重要性认识不足,缺乏基本的网络安全知识和技能。比如,一些师生可能会随意连接公共无线网络,或者使用弱密码,这都为攻击者提供了可乘之机。

03.网络环境开放复杂

高校通常与外部有着广泛的信息交流和合作,这使得校园网络的边界变得模糊,攻击面进一步扩大。同时,高校内部的网络结构也较为复杂,存在着多个子网和不同的安全区域,网络管理和安全防护的难度较大。

04.供应链安全问题突出

高校在信息化建设过程中,往往会采购大量的软件、硬件设备和服务,这些供应链环节中的任何一个环节出现安全问题,都可能影响到高校的网络安全。例如,供应商的产品存在安全漏洞,或者供应商的内部管理不善导致信息泄露等。

05.数据价值高

高校存储着大量的学术研究成果、师生信息等敏感数据,对攻击者具有很大的吸引力。

高校网络攻击面管理的思考

01.搭建外部攻击面管理平台

采用外部攻击面管理平台是高校网络安全的重要手段。高校应加强对信息系统的安全防护,采用外部攻击面管理平台的技术能力,及时发现和修复安全漏洞,防止攻击者入侵。

02.加强安全意识教育

提高师生的网络安全意识是高校网络安全的重要基础。高校应通过开展网络安全培训、宣传活动等方式,向师生普及网络安全知识,提高他们的安全防范意识。同时,高校还应将网络安全意识教育纳入到教学体系中,培养学生的网络安全素养。

03.完善安全管理制度

建立健全高校网络安全管理制度是保障高校网络安全的重要保障。高校应制定完善的网络安全管理制度,明确各部门的安全职责,加强对信息系统的安全管理和监督。同时,高校还应建立应急响应机制,提高应对网络安全事件的能力。

攻击面管理平台在高校中的应用实践

01.全面监测网络安全状况

攻击面管理平台能够对高校的网络设备、服务器、应用系统等进行全面监测,实时掌握网络安全状况。通过对网络流量、系统日志、漏洞信息等的分析,平台可以及时发现潜在的安全威胁,并发出预警,为高校网络安全管理人员提供决策依据。

02.精准识别攻击面

高校的攻击面广泛而复杂,包括网络设备、服务器、应用系统、用户终端等。攻击面管理平台可以通过资产发现、漏洞扫描、端口监测等手段,精准识别高校的攻击面,帮助网络安全管理人员了解哪些资产存在安全风险,从而有针对性地采取防护措施。

03.有效降低安全风险

攻击面管理平台可以对发现的安全漏洞进行及时修复,对潜在的安全威胁进行提前防范。通过对网络访问控制、用户权限管理、数据加密等方面的优化,平台可以有效降低高校的网络安全风险,保障师生的信息安全和学校的正常教学科研秩序。

04.提高应急响应能力

攻击面管理平台能够快速响应,提供详细的攻击信息和应急处置建议。网络安全管理人员可以根据平台提供的信息,迅速采取措施进行应对,如切断攻击源、恢复系统功能、保护敏感数据等,从而最大限度地减少攻击带来的损失。

结论

综上所述,攻击面管理平台在高校中具有重要的作用。它可以全面监测高校的网络安全状况,精准识别攻击面,有效降低安全风险,提高应急响应能力。在当前网络安全形势日益严峻的背景下,高校可考虑引入攻击面管理平台,加强网络安全管理,为师生提供一个安全、可靠的网络环境,保障学校的教学科研工作顺利进行。

御辰外部攻击面管理平台

聚丁科技常年深耕于网络安全行业,依托于旗下实验室成员丰富的红队经验,从攻击者视角出发,推出了适用于市场的御辰外部攻击面管理平台

平台引入“安全左移”理念,区别于传统刚性被动式防御,站在攻击者视角,进行动态的主动防御。该平台能够更全面了解组织在数字世界中的资产暴露情况,并掌握数字资产背后的脆弱性及风险性。同时,可协助组织实现更为全面的供应链防御、集团子公司资产风险评估,真正实现对数字资产的可知、可控,提升网络安全管理能力。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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