3、网络反情报:利用拒止与欺骗抵御网络间谍活动

网络反情报:利用拒止与欺骗抵御网络间谍活动

1. 背景

秘密的重要性各不相同,小到某人给你买的生日礼物,大到核弹发射密码。个人保守秘密是为了避免尴尬和他人评判,而商业秘密、执法秘密和国家安全相关的秘密则是为了保护人们的生命和维护社会安全。这些数据被视为情报。

拒止是保护情报秘密的一种基本方式,即把情报限制在需要知晓的人范围内,阻止其他人获取。传统的安全措施包括锁、金库和警卫,如今则有更复杂的方法,如人员审查、保密协议以及利用技术手段来创建、存储和传输秘密信息。过去曾有将信息刺在剃光的头上,等头发长出来后再让信使传递的做法,但在 21 世纪,大部分通信通过互联网进行,因此需要更先进的保密手段,于是反情报工作应运而生。

想要获取这些机密信息的人从爱打听的邻居到间谍特工都有。前者不足为惧,基本的防范措施就能应对他们的窃听企图;而后者则更为棘手,历史表明,这些特工为了获取情报会不择手段,甚至不惜牺牲自己的生命。

随着网络武器在基于互联网的间谍活动中的使用日益增加,网络反情报的需求变得愈发明显。虽然反情报在历史上对政治和军事行动产生过重要影响,但它更像是一门艺术而非科学,因为它主要针对人类的思维、情感和行为进行欺骗。目前,反情报理论和实践已扩展到工业和金融等领域,但公开文献中关于网络安全的明确反情报应用相对较少。

网络间谍活动的增加引发了对加强网络反情报的呼吁,但目前尚无证据表明网络反情报能有效遏制网络间谍活动的增长。不过,研究人员正在开发系统的网络反情报框架,有望应用新方法、新技术,采用网络拒止与欺骗手段以及不断发展的欺骗技术。

拒止通常是指隐藏信息,防止被网络间谍获取;欺骗则是误导网络间谍,让他们把虚假信息当成真实的,就像观众

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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