4、网络防御中的拒止与欺骗技术及人为因素应对

网络防御中的拒止与欺骗技术及人为因素应对

1. 网络拒止与欺骗技术增强主动网络防御中的反情报能力

随着对手攻击技术的不断演变,防御者的网络系统也需要不断进化,以提供最佳的持续防御。Heckman 等人(2015)指出,将经典的拒止与欺骗理论和技术应用于网络防御行动,为推进网络防御提供了重要机遇。这种应用需要在一个框架内将该方法的经典理论和技术与网络防御相连接,以便在日常网络防御操作中更广泛地使用这些技术。

1.1 网络反情报模式

网络反情报(Cyber CI)主要分为被动和主动两种模式,每种模式又包含防御和进攻两个方面,具体如下表所示:
| 模式 | 被动网络反情报 | 主动网络反情报 |
| — | — | — |
| 防御模式 | 拒绝对手访问自身信息并收集对手信息
被动防御:通过安全措施、系统和程序拒绝对手访问信息
主动防御:收集对手信息以确定其赞助者、作案手法、网络和目标,方法包括物理和电子监控、诱饵、双重间谍、内奸和电子窃听 |
| 进攻模式 | 旨在操纵、误导、削弱、控制和中和对手
被动进攻:包括一些收集、欺骗、虚假信息和破坏形式,如“诱饵”和“假目标”
主动进攻:欺骗对手并操纵其解读,可通过双重间谍和“内奸”传递虚假信息,还可能包括一些收集和秘密行动 |

1.2 拒止与欺骗方法矩阵及欺骗链

Heckman 等人(2015)使用了传统的拒止与欺骗方法矩阵,并将其扩展到网络安全领域,同时提出使用欺骗链来规划、准备和执行网络拒止与欺骗行动。欺骗链类似于对手的杀伤链,对手通常遵循一种常见的行为模式来破坏目标网络中的有价值信息,其网络攻击策略一般分为

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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