DOT示例:教您如何发现网络受影子IT影响

Richard McKinney在将美国交通部迁移到Office365过程中发现了大量未授权网络设备,揭示了影子IT的安全隐患。为解决此问题,他启动了一个网络重构项目并改进了内部流程。

当Richard McKinney开始将美国交通部(DOT)迁移到微软Office 365时,他吸取到了宝贵的影子IT教训,其他人在升级和巩固其系统时可借鉴这个教训。

最近刚刚辞去DOT首席信息官职位的McKinney在职时一直在进行转型任务,但当部署Office 365时,他很快发现情况的复杂性,数百台未经授权在网络中运行而未被发现。

McKinney称:“当时我们并没有网络的总体蓝图。”所以McKinney开始创建这样的网络视图,他聘请了名为Decisive Communications公司来梳理DOT的网络以及识别在环境中运行的未授权设备。Decisive使用Riverbed的技术来分析其网络,并迅速发现超过200个以前未检测到的联网设备,包括很多仍然在使用默认密码的设备。

DOT如何发现其网络受影子IT影响

  ▲Credit: Thinkstock

事实证明,美国交通部的各个行政岗位的工作人员通常不得不自己去加强地方办事处的网络能力。16端口的交换机已经用尽,而办公室仍然在增加更多的工作人员,他们的解决方案可能是去网上购买新的交换机来满足更多用户的需求。

“这就像是自助服务,”McKinney称,“它们更像是消费类设备,而我们会购买更多企业级设备。”

安全和“最薄弱的环节”

对所有这些未经授权网络设备的发现让McKinney停下了工作,他开始思考有关DOT系统安全性的问题。毕竟,如果这么多潜在入口点都在网络运行,而没有中央管理或可视性,这听起来非常不安全。此外,由于网络的平面设计,且没有整体架构的网络,攻击者很容易横向移动到更敏感的关键任务领域。

显然,这些安全问题比IT问题更重要。

McKinney称他还对网络进行了彻底扫描,并没有发现DOT数据或系统受到攻击,但他还发现熟练的攻击者并不会留下任何痕迹。无论如何,McKinney都将其发现报告给了领导层。

由于影子IT相关的安全问题,领导层让McKinney启动项目来重新架构DOT的网络,这个项目仍然在进行中,目前已经给其网络带来更集中的控制和更清晰的分区来隔离不同部门的系统。

这一经验还让其办公室更改了新设备进入网络的内部流程,包括通知不同DOT管理层不能继续使用未经授权和不受管理网络设备,设备进入网络必须通过正式的变更管理流程。

“我认为我们都应该确保对基础设施和网络的清晰的了解,我们必须知道我们拥有什么,并且管理所知道的事物。”



 


  

本文转自d1net(转载)


     


一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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