網路安全監測平台

⑴ 時域分析的統計量有哪些舉例說明

一種互聯網宏觀流量異常檢測方法(2007-11-7 10:37)

摘要：網路流量異常指網路中流量不規則地顯著變化。網路短暫擁塞、分布式拒絕服務攻擊、大范圍掃描等本地事件或者網路路由異常等全局事件都能夠引起網路的異常。網路異常的檢測和分析對於網路安全應急響應部門非常重要，但是宏觀流量異常檢測需要從大量高維的富含雜訊的數據中提取和解釋異常模式，因此變得很困難。文章提出一種分析網路異常的通用方法，該方法運用主成分分析手段將高維空間劃分為對應正常和異常網路行為的子空間，並將流量向量影射在正常子空間中，使用基於距離的度量來檢測宏觀網路流量異常事件。

公共互聯網正在社會生活的各個領域發揮著越來越重要的作用，與此同時，由互聯網的開放性和應用系統的復雜性所帶來的安全風險也隨之增多。2006年，國家計算機網路應急技術處理協調中心(CNCERT/CC)共接收26 476件非掃描類網路安全事件報告，與2005年相比增加2倍，超過2003—2005年3年的總和。2006年，CNCERT/CC利用部署的863-917網路安全監測平台，抽樣監測發現中國大陸地區約4.5萬個IP地址的主機被植入木馬，與2005年同期相比增加1倍；約有1千多萬個IP地址的主機被植入僵屍程序，被境外約1.6萬個主機進行控制。

黑客利用木馬、僵屍網路等技術操縱數萬甚至上百萬台被入侵的計算機，釋放惡意代碼、發送垃圾郵件，並實施分布式拒絕服務攻擊，這對包括骨幹網在內的整個互聯網網路帶來嚴重的威脅。由數萬台機器同時發起的分布式拒絕服務攻擊能夠在短時間內耗盡城域網甚至骨幹網的帶寬，從而造成局部的互聯網崩潰。由於政府、金融、證券、能源、海關等重要信息系統的諸多業務依賴互聯網開展，互聯網骨幹網路的崩潰不僅會帶來巨額的商業損失，還會嚴重威脅國家安全。據不完全統計，2001年7月19日爆發的紅色代碼蠕蟲病毒造成的損失估計超過20億美元；2001年9月18日爆發的Nimda蠕蟲病毒造成的經濟損失超過26億美元；2003年1月爆發的SQL Slammer蠕蟲病毒造成經濟損失超過12億美元。

針對目前互聯網宏觀網路安全需求，本文研究並提出一種宏觀網路流量異常檢測方法，能夠在骨幹網路層面對流量異常進行分析，在大規模安全事件爆發時進行快速有效的監測，從而為網路防禦贏得時間。

1 網路流量異常檢測研究現狀

在骨幹網路層面進行宏觀網路流量異常檢測時，巨大流量的實時處理和未知攻擊的檢測給傳統入侵檢測技術帶來了很大的挑戰。在流量異常檢測方面，國內外的學術機構和企業不斷探討並提出了多種檢測方法[1]。

經典的流量監測方法是基於閾值基線的檢測方法，這種方法通過對歷史數據的分析建立正常的參考基線范圍，一旦超出此范圍就判斷為異常，它的特點是簡單、計算復雜度小，適用於實時檢測，然而它作為一種實用的檢測手段時，需要結合網路流量的特點進行修正和改進。另一種常用的方法是基於統計的檢測，如一般似然比(GLR)檢測方法[2]，它考慮兩個相鄰的時間窗口以及由這兩個窗口構成的合並窗口，每個窗口都用自回歸模型擬合，並計算各窗口序列殘差的聯合似然比，然後與某個預先設定的閾值T 進行比較，當超過閾值T 時，則窗口邊界被認定為異常點。這種檢測方法對於流量的突變檢測比較有效，但是由於它的閾值不是自動選取，並且當異常持續長度超過窗口長度時，該方法將出現部分失效。統計學模型在流量異常檢測中具有廣闊的研究前景，不同的統計學建模方式能夠產生不同的檢測方法。

最近有許多學者研究了基於變換域進行流量異常檢測的方法[3]，基於變換域的方法通常將時域的流量信號變換到頻域或者小波域，然後依據變換後的空間特徵進行異常監測。P. Barford等人[4]將小波分析理論運用於流量異常檢測，並給出了基於其理論的4類異常結果，但該方法的計算過於復雜，不適於在高速骨幹網上進行實時檢測。

Lakhina等人[5-6]利用主成分分析方法(PCA)，將源和目標之間的數據流高維結構空間進行PCA分解，歸結到3個主成分上，以3個新的復合變數來重構網路流的特徵，並以此發展出一套檢測方法。此外還有一些其他的監測方法[7]，例如基於Markov模型的網路狀態轉換概率檢測方法，將每種類型的事件定義為系統狀態，通過過程轉換模型來描述所預測的正常的網路特徵，當到來的流量特徵與期望特徵產生偏差時進行報警。又如LERAD檢測[8]，它是基於網路安全特徵的檢測，這種方法通過學習得到流量屬性之間的正常的關聯規則，然後建立正常的規則集，在實際檢測中對流量進行規則匹配，對違反規則的流量進行告警。這種方法能夠對發生異常的地址進行定位，並對異常的程度進行量化。但學習需要大量正常模式下的純凈數據，這在實際的網路中並不容易實現。

隨著宏觀網路異常流量檢測成為網路安全的技術熱點，一些廠商紛紛推出了電信級的異常流量檢測產品，如Arbor公司的Peakflow、GenieNRM公司的GenieNTG 2100、NetScout公司的nGenius等。國外一些研究機構在政府資助下，開始部署宏觀網路異常監測的項目，並取得了較好的成績，如美國研究機構CERT建立了SiLK和AirCERT項目，澳大利亞啟動了NMAC流量監測系統等項目。

針對宏觀網路異常流量監測的需要，CNCERT/CC部署運行863-917網路安全監測平台，採用分布式的架構，能夠通過多點對骨幹網路實現流量監測，通過分析協議、地址、埠、包長、流量、時序等信息，達到對中國互聯網宏觀運行狀態的監測。本文基於863-917網路安全監測平台獲取流量信息，構成監測矩陣，矩陣的行向量由源地址數量、目的地址數量、傳輸控制協議(TCP)位元組數、TCP報文數、數據報協議(UDP)位元組數、UDP報文數、其他流量位元組數、其他流量報文書、WEB流量位元組數、WEB流量報文數、TOP10個源IP占總位元組比例、TOP10個源IP占總報文數比例、TOP10個目的IP占總位元組數比例、TOP10個目的IP占總報文數比例14個部分組成，系統每5分鍾產生一個行向量，觀測窗口為6小時，從而形成了一個72×14的數量矩陣。由於在這14個觀測向量之間存在著一定的相關性，這使得利用較少的變數反映原來變數的信息成為可能。本項目採用了主成份分析法對觀測數據進行數據降維和特徵提取，下面對該演算法的工作原理進行介紹。

2 主成分分析技術

主成分分析是一種坐標變換的方法，將給定數據集的點映射到一個新軸上面，這些新軸稱為主成分。主成分在代數學上是p 個隨機變數X 1, X 2……X p 的一系列的線性組合，在幾何學中這些現線性組合代表選取一個新的坐標系，它是以X 1,X 2……X p 為坐標軸的原來坐標系旋轉得到。新坐標軸代表數據變異性最大的方向，並且提供對於協方差結果的一個較為簡單但更精練的刻畫。主成分只是依賴於X 1,X 2……X p 的協方差矩陣，它是通過一組變數的幾個線性組合來解釋這些變數的協方差結構，通常用於高維數據的解釋和數據的壓縮。通常p 個成分能夠完全地再現全系統的變異性，但是大部分的變異性常常能夠只用少量k 個主成分就能夠說明，在這種情況下，這k 個主成分中所包含的信息和那p 個原變數做包含的幾乎一樣多，於是可以使用k 個主成分來代替原來p 個初始的變數，並且由對p 個變數的n 次測量結果所組成的原始數據集合，能夠被壓縮成為對於k 個主成分的n 次測量結果進行分析。

運用主成分分析的方法常常能夠揭示出一些先前不曾預料的關系，因而能夠對於數據給出一些不同尋常的解釋。當使用零均值的數據進行處理時，每一個主成分指向了變化最大的方向。主軸以變化量的大小為序，一個主成分捕捉到在一個軸向上最大變化的方向，另一個主成分捕捉到在正交方向上的另一個變化。

設隨機向量X '=[X 1,X 1……X p ]有協方差矩陣∑,其特徵值λ1≥λ2……λp≥0。考慮線性組合：

Y1 =a 1 'X =a 11X 1+a 12X 2……a 1pX p

Y2 =a 2 'X =a 21X 1+a 22X 2……a 2pX p

……

Yp =a p'X =a p 1X 1+a p 2X 2……a p pX p

從而得到：

Var (Yi )=a i' ∑a i ,(i =1,2……p )

Cov (Yi ,Yk )=a i '∑a k ,(i ,k =1,2……p )

主成分就是那些不相關的Y 的線性組合，它們能夠使得方差盡可能大。第一主成分是有最大方差的線性組合，也即它能夠使得Var (Yi )=a i' ∑a i 最大化。我們只是關注有單位長度的系數向量，因此我們定義：

第1主成分＝線性組合a 1'X，在

a1'a 1=1時，它能夠使得Var (a1 'X )最大；

第2主成分＝線性組合a 2 'X，在

a2'a 2=1和Cov(a 1 'X,a 2 'X )=0時，它能夠使得Var (a 2 'X )最大；

第i 個主成分＝線性組合a i'X，在

a1'a 1=1和Cov(a i'X,a k'X )=0(k<i )時，它能夠使得Var (a i'X )最大。

由此可知主成分都是不相關的，它們的方差等於協方差矩陣的特徵值。總方差中屬於第k個主成分(被第k個主成分所解釋)的比例為：

如果總方差相當大的部分歸屬於第1個、第2個或者前幾個成分，而p較大的時候，那麼前幾個主成分就能夠取代原來的p個變數來對於原有的數據矩陣進行解釋，而且信息損失不多。在本項目中，對於一個包含14個特徵的矩陣進行主成分分析可知，特徵的最大變化基本上能夠被2到3個主成分捕捉到，這種主成分變化曲線的陡降特性構成了劃分正常子空間和異常子空間的基礎。

3 異常檢測演算法

本項目的異常流量檢測過程分為3個階段：建模階段、檢測階段和評估階段。下面對每個階段的演算法進行詳細的介紹。

3.1 建模階段

本項目採用滑動時間窗口建模，將當前時刻前的72個樣本作為建模空間，這72個樣本的數據構成了一個數據矩陣X。在試驗中，矩陣的行向量由14個元素構成。

主成份分為正常主成分和異常主成份，它們分別代表了網路中的正常流量和異常流量，二者的區別主要體現在變化趨勢上。正常主成份隨時間的變化較為平緩，呈現出明顯的周期性；異常主成份隨時間的變化幅度較大，呈現出較強的突發性。根據采樣數據，判斷正常主成分的演算法是：

依據主成分和采樣數據計算出第一主成分變數，求第一主成分變數這72個數值的均值μ1和方差σ1，找出第一主成分變數中偏離均值最大的元素，判斷其偏離均值的程度是否超過了3σ1。如果第一主成分變數的最大偏離超過了閾值，取第一主成份為正常主成分，其他主成份均為異常主成分，取主成份轉換矩陣U =[L 1]；如果最大偏離未超過閾值，轉入判斷第下一主成分，最後取得U =[L 1……L i -1]。第一主成份具有較強的周期性，隨後的主成份的周期性漸弱，突發性漸強，這也體現了網路中正常流量和異常流量的差別。

在得到主成份轉換矩陣U後，針對每一個采樣數據Sk =xk 1,xk 2……xk p )，將其主成份投影到p維空間進行重建，重建後的向量為：

Tk =UU T (Sk -X )T

計算該采樣數據重建前與重建後向量之間的歐氏距離，稱之為殘差：

dk =||Sk -Tk ||

根據采樣數據，我們分別計算72次采樣數據的殘差，然後求其均值μd 和標准差σd 。轉換矩陣U、殘差均值μd 、殘差標准差σd 是我們構造的網路流量模型，也是進行流量異常檢測的前提條件。

3.2 檢測階段

在通過建模得到網路流量模型後，對於新的觀測向量N,(n 1,n 2……np )，採用與建模階段類似的分析方法，將其中心化：

Nd =N -X

然後將中心化後的向量投影到p維空間重建，並計算殘差：

Td =UUTNdT

d =||Nd -Td ||

如果該觀測值正常，則重建前與重建後向量應該非常相似，計算出的殘差d 應該很小；如果觀測值代表的流量與建模時發生了明顯變化，則計算出的殘差值會較大。本項目利用如下演算法對殘差進行量化：

3.3 評估階段

評估階段的任務是根據當前觀測向量的量化值q (d )，判斷網路流量是否正常。根據經驗，如果|q (d )|<5，網路基本正常；如果5≤|q (d )|<10，網路輕度異常；如果10≤|q (d )|，網路重度異常。

4 實驗結果分析

利用863-917網路安全監測平台，對北京電信骨幹網流量進行持續監測，我們提取6小時的觀測數據，由於篇幅所限，我們給出圖1—4的時間序列曲線。由圖1—4可知單獨利用任何一個曲線都難以判定異常，而利用本演算法可以容易地標定異常發生的時間。本演算法計算結果如圖5所示，異常發生時間在圖5中標出。我們利用863-917平台的回溯功能對於異常發生時間進行進一步的分析，發現在標出的異常時刻，一個大規模的僵屍網路對網外的3個IP地址發起了大規模的拒絕服務攻擊。

5 結束語

本文提出一種基於主成分分析的方法來劃分子空間，分析和發現網路中的異常事件。本方法能夠准確快速地標定異常發生的時間點，從而幫助網路安全應急響應部門及時發現宏觀網路的流量異常狀況，為迅速解決網路異常贏得時間。試驗表明，我們採用的14個特徵構成的分析矩陣具有較好的識別准確率和分析效率，我們接下來將會繼續尋找更具有代表性的特徵來構成數據矩陣，並研究更好的特徵矩陣構造方法來進一步提高此方法的識別率，並將本方法推廣到短時分析中。

6 參考文獻

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⑵ 360重磅發布十大網路安全「利器」，重塑數字化時代大安全格局

隨著全球數字化的推進，網路空間日益成為一個全域連接的復雜巨系統，安全需要以新的戰法和框架解決這個巨系統的問題。 近日，在第九屆互聯網安全大會（ISC 2021）上，三六零（股票代碼：601360.SH，下稱「360」）創始人、董事長周鴻禕正式提出以360安全大腦為核心，協同安全基礎設施體系、安全專家運營應急體系、安全基礎服務賦能體系「四位一體」的新一代安全能力框架。

基於此框架，360在ISC 2021上重磅發布十大網路安全「利器」，全面考慮安全防禦、檢測、響應等威脅應對環節的需求，充分發揮安全戰略資源、人的作用，保障框架防禦的動態演進和運行。

360下一代威脅情報訂閱服務

360下一代威脅情報訂閱服務是集成360雲端安全大腦所有安全能力的XaaS服務。 雲端訂閱安全服務，依託於360安全大腦16年來億萬級資產、漏洞、樣本、網址、域名等安全大數據的積累，以及對於安全大數據分析形成的安全知識庫，精細利用數據直 接從雲端賦能，能夠縮短安全的價值鏈，提高實時響應水平，降低設備、運營、人力成本，提高網路安全防護的專業性、靈活性和有效性。 本次ISC 2021中，360發布的360下一代威脅情報訂閱服務包含了產品訂閱服務和雲端訂閱服務兩大類的十餘個訂閱應用和多個專業情報分析工具， 可以助力城市、行業、企業通過管理外部攻擊面，掌握攻擊者的意圖、能力和技戰術等，從而高效制定出應對策略；並可以專業的分析人員可以精準完成事件定性、攻擊溯源、APT狩獵等高級分析工作，全方位護航相關業務的可持續發展。

360安全大腦情報中心

360安全大腦情報中心，是數據運營基礎設施的「利器」。負責安全大數據採集、分析的數據運營基礎設施下的新品。 360安全大腦情報中心依託於360安全大腦的億萬級安全大數據， 以數據運營和情報生產為核心，通過平台+社區的形式讓更多的安全專業人員對威脅進行有效的分析溯源，為他們提供前所未有的情報和平台支撐服務。用戶能夠在平台上進行情報的檢索、生產、 消費、討論和反饋，並實現情報的再次生產。360各個研究方向的安全團隊將根據熱點安全事件實時將研究成果在情報社區進行共享，真正實現情報的互聯互通。

360態勢感知一體機2.0

360態勢感知一體機2.0，是專家運營基礎設施的「利器」。 在安全基礎設施體系中，專家運營基礎設施承擔日常安全運營和應急響應的工作，負責提高態勢感知與自動處置能力。360態勢感知一體機2.0通過整合流量側神經元，以輕松部署、方便運營、快速有效的能力優勢廣泛服務於中小型客戶，充分滿足客戶對可視化、自動化、智能化態勢感知、威脅分析、集中安全運營及合規需求，並通過遠程專家運營和安全託管服務，幫助客戶解決可持續運營的痛點問題。

360 新一代 網路攻防靶場平台

360新一代網路攻防靶場平台是攻擊面防禦基礎設施下的「利器」 ，面對數字化浪潮下不斷加劇的安全風險，攻擊面防禦基礎設施可有效負責發現和阻斷外部攻擊。360新一代網路攻防靶場平台利用虛擬化技術模擬真實業務網路，可為政企機構提供高度模擬、相互隔離、高效部署的虛實結合場景，為訓練、對抗、試驗、演習等需求提供流程管理、能效評估、數據分析、推演復盤等能力，可以全方位滿足應對不斷演化的網路攻擊威脅、檢驗攻防能力、迭代防禦體系等多樣化需求。

360天相-資產威脅與漏洞管理系統

360天相-資產威脅與漏洞管理系統是攻擊面防禦基礎設施下的「利器」， 其從數字資產安全日常管理場景出發，專注幫助用戶發現資產，建立和增強資產的管理能力，同時結合全網漏洞情報，進一步彌補傳統漏洞掃描信息不及時性，以及爆發新漏洞如何在海量資產中快速定位有漏洞的資產，並進行資產漏洞修復，跟蹤管理。

360終端資產管理系統

360終端資產管理系統是數據運營基礎設施下的「利器」， 其依託於360安全大腦情報中億萬級設備庫信息，從XDR攻防對抗視角出發，以終端自動發現為基礎，設備類型自動識別為核心實現內網終端資產的全發現，從而不斷提高內網終端安全防護水平，提高攻擊門檻，降低被攻擊風險。

360零信任解決方案

360零信任解決方案是資源面管控基礎設施下的「利器」， 資源面管控基礎設施包括身份、密碼證書、零信任和SASE基礎設施，以身份化管理的方法，實現網路、系統、應用、數據的細粒度動態管控。此次ISC 2021中正式發布360「零信任解決方案」，是基於360積累的安全大數據，結合安全專家運營團隊，可提供強大的數據和運營支撐能力。同時，通過整合攻擊側防護和訪問側防護，強調生態聯合，構建了安全大數據支持下的零信任生態體系。

面向實戰的攻防服務體系

持續的實戰檢驗是「知己知彼」的有效途徑。攻防對抗中的對 手、環境、自己都在不斷變化，針對性發現問題和解決問題，才是 安全防護保持敏捷的關鍵，只有充分的利用好實戰檢驗手段，才能 快速的彌補安全對抗中認知、經驗、能力的不足。 面向實戰的攻防服務體系是專家運營服務的最佳實踐， 在360高級攻防實驗室攻防對抗、漏洞研究、武器能力、情報分析、攻擊溯源等核心研究方向和實戰經驗的賦能下，面向實戰的攻防服務體系推出AD域評估、漏洞利用、攻擊連分析、紅藍對抗等一系列攻防服務，打造出面向真實網路戰場的安全能力，並實現安全能力的不斷進化和成長，進一步保障各類業務安全。

車聯網安全解決方案

在360新一代安全能力框架的支撐下，360能夠整合各種生態產品，支撐各行各業的數字化場景，形成一張動態的、多視角、全領域覆蓋的數字安全網。ISC 2021中，360正式發布了面向車聯網的安全解決方案。車聯網安全檢測平台和車聯網安全監測平台是基於對車聯網環境的重要組件的數據採集、分析等技術，結合360安全大腦提供的分析預警和威脅情報，為車企、車路協同示範區車聯網系統建立安全威脅感知分析體系，實現智能網聯 汽車 安全事件的可感、可視、可追蹤，為 汽車 行業、車路協同的安全運營賦能。

信創安全解決方案

當前，信創安全面臨嚴峻的能力建設和整體集成方面的挑戰。此次發布的信創安全解決方案， 從web應用和瀏覽器視角切入信創業務應用遷移帶來的兼容性問題以及相關威脅和相應解決方案，推出了360扁鵲及支持零信任SDP安全接入體系的360企業安全瀏覽器。據悉，360扁鵲能針對基於Wintel平台上IE瀏覽器構建的業務系統的兼容性問題進行自動化排查及修復；同時，360企業安全瀏覽器可以實現跨平台終端的統一接入管理，並可以作為零信任SDP安全防護體系的終端載體實現基於國密加密通訊的演算法的安全接入、基於環境及設備身份、用戶身份、用戶行為的動態判斷和持續的訪問控制能力。

隨著新型網路威脅持續升級，傳統碎片化的防禦理念必然要向注重實戰能力的安全新戰法升級。同時要建設新的安全能力框架，提升縱深檢測、縱深防禦、縱深分析、縱深響應的整體防禦能力。此次在ISC 2021上，360重磅發布的十大新品，無疑是充分調動自身數據、技術、專家等能力原量，將安全能力框架面向全域賦能落地的創新實踐。

⑶ 工業互聯網網路安全公共服務平台是做什麼用的

工業互聯網網路安全公共服務平台是由浙江鵬信信息科技股份有限公司、中國聯合網路通信有限公司浙江分公司、浙江省電子信息產品檢驗研究院、浙江工業大學聯合體共同建設和運營。

平台包含安全防護、入侵防禦、安全檢測、風險預警、數據保護、風險診斷、專家研判、應急處置等安全服務全能力。支持雲服務企業為租戶提供網路安全增值服務。

具備提供工業互聯網安全漏洞、威脅信息、通用安全工具、標准規范、解決方案實踐等信息資源共享等功能。提供在線測試和防護等全流程服務能力，面向工業互聯網企業提供微服務和應用檢測、系統檢測評估、租戶動態許可權保護、數據安全保護、風險診斷與研判、應急處置等安全公共服務。

⑷ 網上受到威脅在哪裡報警

可以明確肯定的是報警處理沒毛病，警察叔叔應當管

為積極應對嚴峻復雜的網路安全形勢，進一步健全公共互聯網網路安全威脅監測與處置機制，維護公民、法人和其他組織的合法權益，工信部根據《中華人民共和國網路安全法》等有關法律法規，制定了《公共互聯網網路安全威脅監測與處置辦法》（以下簡稱《辦法》），並於日前印發。《辦法》自2018年1月1日起實施。《木馬和僵屍網路監測與處置機制》《移動互聯網惡意程序監測與處置機制》同時廢止。
《辦法》提出，公共互聯網網路安全威脅是指公共互聯網上存在或傳播的、可能或已經對公眾造成危害的網路資源、惡意程序、安全隱患或安全事件。工信部負責組織開展全國公共互聯網網路安全威脅監測與處置工作。各省、自治區、直轄市通信管理局負責組織開展本行政區域內公共互聯網網路安全威脅監測與處置工作。
《辦法》明確，相關專業機構、基礎電信企業、網路安全企業、互聯網企業、域名注冊管理和服務機構等應當加強網路安全威脅監測與處置工作，明確責任部門、責任人和聯系人，加強相關技術手段建設。監測發現網路安全威脅後，屬於本單位自身問題的，應當立即進行處置，涉及其他主體的，應當及時將有關信息按照規定的內容要素和格式提交至工信部和相關省、自治區、直轄市通信管理局。
《辦法》提出，工信部建立網路安全威脅信息共享平台，統一匯集、存儲、分析、通報、發布網路安全威脅信息；制定相關介面規范，與相關單位網路安全監測平台實現對接。國家計算機網路應急技術處理協調中心負責平台建設和運行維護工作。
《辦法》明確，電信主管部門對專業機構的認定和處置意見進行審查後，可以對網路安全威脅採取以下一項或多項處置措施：
一是通知基礎電信企業、互聯網企業、域名注冊管理和服務機構等，由其對惡意IP地址（或寬頻接入賬號）、惡意域名、惡意URL、惡意電子郵件賬號或惡意手機號碼等，採取停止服務或屏蔽等措施。
二是通知網路服務提供者，由其清除本單位網路、系統或網站中存在的可能傳播擴散的惡意程序。
三是通知存在漏洞、後門或已經被非法入侵、控制、篡改的網路服務和產品的提供者，由其採取整改措施，消除安全隱患；對涉及黨政機關和關鍵信息基礎設施的，同時通報其上級主管單位和網信部門。
四是其他可以消除、制止或控制網路安全威脅的技術措施。

⑸ 360是反病毒產品嗎

360的殺毒是反病毒產品，現在國內用它的人最多，它完全免費，無需激活碼，輕巧快速不卡機，誤殺率遠遠低於其它殺軟。360殺毒獨有的技術體系對系統資源佔用極少，對系統運行速度的影響微乎其微。360殺毒榮獲多項國際權威認證，已有超過2億用戶選擇360殺毒保護電腦安全。很值得推薦。

⑹ 如果電腦安裝了兩個殺毒軟體，如何卸載一個

兩個殺毒軟體，卸載一個的方法是：

1、開始--控制面板--程序和功能，如下圖：

2、點擊要刪除的項目--卸載/更改。

電腦中只需要一個殺毒軟體就行了，沒有必要安裝兩個殺毒軟體，所以卸載掉一個比較好。

⑺ 網路運維和網路安全有什麼區別

運維，主要工作是管理和維護，建設公司業務基礎架構的職業，包含伺服器，中間價，資料庫，各類集群建設，架構優化等工作，當然也需要一些基礎網路知識和安全架構知識融合在工作里。

網路安全，包含網路通信安全和應用安全，主要是根據業務需求或基礎架構設計或者加固安全防範措施及方案。
網路安全和運維理論上是兩個不同工種，但是實際工作是中相輔相成的，缺一不可。

⑻ 我國對公共互聯網網路安全威脅監測做了什麼處置

北京9月14日從工信部獲悉，工信部制定印發《公共互聯網網路安全威脅監測與處置辦法》，對公共互聯網上存在或傳播的、可能或已經對公眾造成危害的網路資源、惡意程序、安全隱患或安全事件監測處置，並建立網路安全威脅信息共享平台，集成合力維護網路安全。

工信部提出建立網路安全威脅信息共享平台，統一匯集、存儲、分析、通報、發布網路安全威脅信息，制定相關介面規范，與相關單位網路安全監測平台實現對接。

工信部網路安全管理局局長趙志國表示，工信部將完善危險監測處置、數據保護、新技術、新業務安全評估等政策，最大限度消除安全隱患，制止攻擊行為，避免危害發生。《公共互聯網網路安全威脅監測與處置辦法》自2018年1月1日起實施。

綠色平台構建和諧網路。

⑼ idc網路安全檢測主要生成工具有哪些

解決網路安全問題的主要途徑和方法如下：
1、防範網路病毒。
2、配置防火牆。
3、採用入侵檢測系統。
4、Web、Emai1、BBS的安全監測系統。
5、漏洞掃描系統。
6、IP盜用問題的解決。
7、利用網路維護子網系統安全。
8、提高網路工作人員的素質，強化網路安全責任。

⑽ 特洛伊木馬程序是什麼東西·有什麼危害

您好！QQ會員專區-[越久越習慣、]為您服務！ 特洛伊木馬 源於特洛伊戰爭。 最好是見到就殺。 如果你不殺的話。 很有可能對你的電腦造成傷害。 准確的說。 特洛伊木馬是起到破壞左右 當然也有盜取密碼的作用 所以。 見到殺之

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