㈠ 如何打造可信可控的物联网工业环境
物联网应用创新了社会治理模式,促进了各领域的绿色低碳发展和社会资源的共建共享。但同时,我国物联网发展仍存在核心技术受制于人、网络安全问题延伸、物联网管理制度不健全等问题,尚需继续在打造自主可控的物联网产业生态圈、加强物联网安全监管等方面下功夫。“十三五”国家信息化规划提出了数字中国建设目标,大力发展物联网是推进数字中国建设的关键。物联网发展加速了万物互联时代的到来,深刻地影响着整个经济社会的变革创新。物联网发展意义重大物联网应用创新了治理模式。物联网的广泛应用正在改变传统社会管理模式,在线监测、实时感知、远程监控成为了管理新亮点,极大地创新了社会治理模式。无论是安全生产、社会治安防控,还是危险源监控和应急救灾等领域,物联网应用实现了在线实时管理,极大地提高了突发事件预判和应急处置能力。物联网应用促进了绿色低碳。物联网应用促进了各领域用料、用能、用水的精细化,减少了资源浪费,提高了资源利用率,降低了污染物排放。工业物联网技术的广泛应用,让工厂生产线具备了自我感知能力,根据材料配方需要,实时、精准地用料、用水和用能,提高生产资料的利用率,降低废水、废气等污染物排放。能源物联网的发展促进了物联网技术在能源生产、传输、存储和利用各环节的应用,实现用能的实时感知、精准调度、故障判断、预测性维护。物联网应用促进了开放合作。物联网应用不仅加强了人与人之间连接,更加强了人与物、物与物直接的连接,打通了人与物、物与物之间信息流通渠道,促进了物与物之间的协作。工业物联网应用将不同流水线、不同车间、不同工厂内的机器连接在一起,组成了一个标准化通信的开放网络,强化了机器之间信息流动,促进了机器之间、流水线之间、车间之间、工厂之间的协同协作。物联网应用促进了共建共享。由于物联网的软硬件接口、传输协议等标准化,促成了物联网网络互联和信息互动,使得各类开放式的物联网公共服务平台得到了快速发展。视频监芦戚拆控物联网公共服务平台促进了公安、交通、金融、环保、国土等部门视频监控网络的共建共享,统一了视频探头,统一了视频监控网络,统一了数据存储中心,不仅减少了各部门重复投资建设,而且大大提高了网络利用率和覆盖率。我国物联网发展的短板物联网产业关键核心技术受制于人。射频识别、传感芯片、操作系统、组网协议等物联网关键技术受制于人,核心基础理论和关键技术攻关研究不深入,产学研脱节,技术和产品滞后国外发展步伐,存在代沟。由于缺乏自主可控的通用性物联网操作系统,国内物联网产业生态难以协同配套,严重制仔正约着物联网应用平台化和生态化的发展。传统网络安全问题正在向物联网领域各处延伸。万物互联让传统网络安全问题借助物联网延伸到基础设施、产业发展、民生服务、居民生活等各个物联网领域,随着物联网大规模应用,物联网安全问题像火灾隐患一样普遍,将延伸到物理世界的各个角落。特别是交通、水利、能源、电力、通信等行业物联网应用安全日益严峻,突发的物联网安全问题有可能影响整个经济社会稳定。传统安全防护技术难以跟上物联网技术和产品发展步伐。目前市场上做互联网安全的厂商很多,从应用安全、主机安全、存储安全到网络安全,公司数量众多,但做物联网安全的公司却不多。由于和传统互联网环境下的安全保障措施有很大差别,大部分物联网公司都只擅长做物联网应用,但对物联网网络安全几乎都涉及不深。缺乏体系化的物联网安全管理制度、规范和机构。在互联网安全方面,管理机构、法律法规和规章制度都已经很明确。但在物联网领域,关于物联网安全管理制度方面,除了工信部门出台了关于加强工业控制系统管理相关规定之外,其他重要领域的物联网数据采集、接入、组网等领域安全管理和规章制度还存在不少空白。缺乏物联网接入产品安全评测、风险评估和等级认证等制度。物联网产品被广泛应用到了通信、电力、能源、交通、水利、国防、医疗等各个重要领域,这些领域的物联网安全事关国家安全,但这些领域的物联网应用产品并没有实行安全测评等相关技术风险评估制度,产品有可能存在安全问题或被黑客远程控制和利用,安全隐患和风险极大。大数据技术应用于物联网治理深度不够。目前陪枣,各类物联网产品应用采集了大量数据,由于受限于挖掘技术和商业模式,采集数据的商业价值和社会价值并没有被充分挖掘出来。另外,从物联网本身的角度来看,物联网自身采集的数据对整个物联网治理具有重大的意义,应用大数据技术,可以精准地感知整个物联网网络安全态势。推进物联网建设的着力点打造自主可控的物联网产业生态圈。整合产业优势资源,加强产学研联合攻关,打造涵盖物联芯片、操作系统、网络协议、应用程序等在内的全链条自主可控的物联网产业链。重点加快物联网感知芯片核心技术的研发和攻关,加强数模转换技术研究,提高芯片采集精准度和应用稳定性,研发能够满足市场实际应用需求的高性价比物联网感知芯片。加快研发具有自主知识产权的通用、节电、微型物联网操作系统,丰富操作系统网络和应用接口,提高操作系统稳定性。加快研发具有自主知识产权的物联网组网和通信传输协议,加强协议安全保障,提高物联网组网的稳定性和通信传输效率。创新基于通用操作系统的物联网应用发展模式,拓展物联网应用场景,整合物联网应用开发者,构建物联网产业生态圈。加强物联网安全监管。完善物联网安全监管制度,建立起贯穿物联网产品研发、接入组网、数据采集传输、平台运营等全链条的安全管理制度,确保各环节安全风险可控。建立重点领域物联网接入产品的安全评测和等级认证制度,重点加强能源、电力、水利、轨道、石化、冶金等重要工业控制系统以及国防、金融、电信、安防、医疗健康领域物联网应用操作系统、组网协议、应用软件的安全性测试和评估,确保连接、组网、配置、设备选择与升级、数据和应急管理等方面的安全可控。顺应物联网安全发展态势,建立物联网安全态势在线监测应急管理平台,推进物联网治理的网络化、平台化和智能化。加强物联网应用领域大数据开发和应用。加强物联网在产业研发设计、生产制造、物流运输、售后服务等各领域深度应用,促进数据采集和挖掘,推动产业组织和运行模式创新,培育新型信息服务业态。加强物联网在政府社会管理、公共服务、市场监管、宏观调控等领域的深度应用,推进实时感知和在线监测,推动数据决策,提高政府社会治理的预判和研判能力,促进国家治理能力和治理体系现代化。加强物联网在民生服务领域的深度应用,加强民生数据采集,优化配置民生服务资源,提升民生保障便民、利民和惠民水平。加强大数据技术在物联网网络安全态势感知中的应用,提高对物联网网络安全态势感知能力,确保物联网安全可管可控。
㈡ 网络安全态势感知平台总体功能除了平台安全功能及平台接口,还有哪些
网络安全态势感知平台是一个用于实时监控、分析和预警网络安全威胁的综合性系统。除了平台安全功能和平台接口,网络安全态势感知平台还包括以下总体功能:
数据采集与整合:平台需要从各种来源收集大量网络安全数据,包括但不限于网络流量、系统日志、威胁情报、漏洞信息等。数据采集模块负责实时监控这些数据源,并将数据整合到统一的数据存储中心。
数据分析与处理:平台需要对收集到的数据进行深入分析,以识别潜在的安全威胁和漏洞。分析模块通常包括基于规则的引擎、机器学习算法、沙箱技术等,以识别恶意行为、异常流量或未知威胁。
威胁评估与情报共享:平台需要评估识别到的威胁的等级和影响,以便优先处理。此外,平台还需要将威胁情报与其他安全组织共享,以提高整个行业的安全防护能力。
可视化与报表:平台需要提供可视化工具和报表功能,以便用户直观地了解网络安全状况。可视化模块可以包括实时态势地图、统计图表、仪表板等,方便用户查看和分析安全事件。
预警与响应:平台需要实时旦携监控安全事件,对高风险威胁进行预警,并提供自动化或人工响应措施。响应模块可以包括生成告警信息、阻断恶意流量、隔离受影响系统等功能。
合规与审计:平台需要提供合规和审计功能,以确保企业遵守相关的法规和政策。审计模块可以包括日志管理、配置审查、合规报告等,帮助企业满足监管要求。
系统管理与维护:平台需要具备系统管理和模薯伏维护功能,以确保平台的稳定运行。管理模块可以包括用户权手岩限管理、系统配置、软件更新、故障排查等功能。
这些功能共同支持网络安全态势感知平台的有效运行,帮助企业及时发现并应对网络安全威胁。
㈢ 态势感知技术盘点,安全态势感知与管控平台评测
众所周知,态势感知的“前世”是应用在军事领域的。而时至今日,态势感知却已然是网络安全的基本和基础性工作,是在实现安全态势“理解”和“预测”之前的重要阶段。
现阶段,为应对网络安全挑战,弥补传统防御手段的不足,大多企业都在逐步构建一套网络安全分析及管控平台,用以整合企业信息安全的事件响应、技术平台、管理流程,实现总部、分支范围内安全风险的集中监控、安全事件的集中处置、安全策略的合规检查以及安全态势的统一展示,将信息安全管理和技术进行有机结合,完善提升企业的的信息安全保障体系 。
本次我们挑选的产品是来自南京聚铭网络的安全态势感知与管控平台。据悉,该平台是由聚铭网络自主开发的基于大数据技术的安全态势感知与管控平台,可以统一采集各类结构化和非结构化的数据,包括各类设备、应用日志以及网络流量和各种脆弱性,通过实时分析、离线分析、关联分析、统计分析、机器学习、规则库、专家经验库以及强大的安全情报源碰撞进行多方位风险分析。
现在,就让我们具体操作体验下,一探究竟。
平台概览
首先,我们通过账号信息登录进入这款产品的界面。
我们可以看到,在这款产品的首页界面上左边是一个整体安全态势感知概览模块,然后是从南北向东西向三个方向的 威胁和风险访问的大屏展现,还有脆弱性、违规行为的态势展现大屏。中间还有一个动态3D的全球威胁态势感知,动态展现全球 的情况,画面看上去十分有科技感。
整体环顾下来,产品的界面给我们的感觉就是风格比较简约明了,内容上基本体现了安全的整体情况,画面上所罗列的功能也很全面,符合市场上各企业对于态感产品的需求,产品放在企业的安全监控大屏上将会有很好的视觉效果。整体环顾下来,产品的界面给我们的感觉就是风格比较简约明了,内容上基本体现了安全的整体情况,画面上所罗列的功能也很全面,符合市场上各企业对于态感产品的需求,产品放在企业的安全监控大屏上将会有很好的视觉效果。
数据采集
首先我们来看下数据采集情况,目前我们的采集数据量大概每秒有近6000条数据,算下来一天就会有5亿条的数据量,还是挺恐怖的。从界面操作查询来看,感觉也非常流畅,没有感觉到卡顿不适的现象,这个在做溯源查询的时候就会非常方便了。另外,这个产品采集数据的兼容能力也是比较亮眼,能支持近500种类型第三方设备日志的接入和处理,这点相当不错。
现在我们可以看到采集的数据都在这里,看起来的确如同之前对厂家的了解一样,他们这款态感产品的数据采集能力相对其他平台而言,在采集的广度和深度上更为全面一些,一般我们接触的此类产品主要是通过流量维度来进行分析,很少有能有同时内置流量、日志、漏洞扫描和配置合规检测能力的,这一点确实是在我们接触的同类产品中很少见,值得夸赞一番,说明这家厂商至少在态势感知这一块考虑的点是相当全面的。
接下来我们就看看,对于采集到的这么多类型的数据,这款态感产品又分析的怎么样,能不能实现精准的分析呢?
风险分析
从失陷分析维度的场景来看,通过查看分析的过程和数据情况,对服务器日志、安全设备日志、流量分析等数据综合分析的结果,展现了设备整个安全生命周期的过程,另外也从漏扫维度佐证了此问题的发现。
我们可以看到,产品呈现的分析的结果还是比较准确全面的,充分利用了现有安全建设的资源,又结合了产品本身的分析能力和威胁情报能力,较全面展现了企业和设备风险情况。从这一点看来,这款由聚铭网络厂商打造的态感产品,是完全可以符合企业态势感知建设需求的。
今天,我们对于这款态感产品的测试也就先到这里,除了采集和分析能力外,其他的合规审计、基线检查等功能就不再一一介绍。
总结
总体上来讲,这款态势感知与管控平台是完全可以满足企业对于态感平台建设的基本需求的。这款态感产品能完成网络安全分析及管控平台框架的搭建,对总部、分支、专业安全系统重要数据进行接入,实现总部-分支范围内安全风险的集中监控、安全事件的集中处置、安全态势的统一展示,而且不用再做任何额外的开发。
值得一提的是,根据我们对厂商的侧面了解,他们使用的是“腾讯+聚铭”的双情报库模式,在各类威胁检测方面非常全面精准,这一点也在我们本次评测中和其他同类产品对比测试中也得到了验证。
另外,不足的地方可能就是在产品界面操作上引导性还有改进空间,产品经理请拿小本本记下来。
综合而言,这款产品无论是在日志、流量等数据采集方面的广度和深度,还是分析能力以及和情报库的结合等方面的核心能力上,在我们以往测评产品中都可以算是相当突出的。
以上就是本次评测的所有内容,仅供业界同仁参考,今天的内容就到这里,更多安全产品体验我们后期再见。
㈣ 网络安全态势感知做的好的有哪几家
目前国内厂商做网络安全态势感知比较大而全的有这么几家深信服、天融信、奇安信、启明星辰;但是态势感知这个产品重点在于交付层面而非标准版产品所能解决的(标准版无法解决用户的各种细节要求,风险探针各家的又不兼容)。所以综合还是要看各个厂商在当地的服务能力。
㈤ 奇安信公司怎么样
奇安信在大数据与安全情报技术、终端安全防护技术、安全攻防对策技术、安全运营与应急响应等领域取得了许多具有压倒性优势的战略性技术成果。公司研发的网络安全态势感知系统,具有最高水平,广泛应用于公安、网络信息等行业监管和中央企业、部委运营监管,被有关部门选定为网络安全应急指挥技术系统。在2017年5月12日爆发的“永恒之蓝”勒索软件事件中,网络安全态势感知系统也在公安、网络信息等领导部门指导国家应急响应中发挥了重要作用。
2018年,奇安信与科技园区发展促进中心达成战略合作关系,奇安信在科技园区内建立了面向大数据和云计算的安全产业技术园区,该园区将汇集一系列安全服务、安全研发平台和大数据安全保障服务,并以此为基础。
㈥ 网络信息安全的威胁有哪些
信息安全三个不发生:
1、确保不发生大面积信息系统故障停运事故。
2、确保不发生恶性信息泄露事故。
3、确保不发生信息外网网站被恶意篡改事故。
网络环境中信息安全威胁有:
1、假冒:是指不合法的用户侵入到系统,通过输入账号等信息冒充合法用户从而窃取信息的行为;
2、身份窃取:是指合法用户在正常通信过程中被其他非法用户拦截;
3、数据窃取旁伍念:指非法用户截获通信网络的数据;
4、否认:指通信方在参加某次活动后却不承认自己参与了;
5、拒绝服务:指合法用户在提出正当的申请时,遭到了拒绝或者延迟服务;
6、错误路由;
7、非授权访问。
提高信息安全防范能力的措施
加强网络安全基础设施建设,推进网络安全态势感知和应急处置平台建设,提升网络安全态势感知能力,构建统一指挥、反应灵敏、协调有序、运转高效的应急指挥体系。加强专业化、社会化相结合的网络安运困全专家队伍和技术支撑队伍建设。
落实橘猜好国家科技和产业政策,研究制定新形势下适应信息技术产业发展新特点的政策措施,引导安天、安信与诚等企业网络安全核心技术研发和成果转化,支持科研机构和企业积极承接国家重大信息技术核心技术研发,推动以“大智移云”为核心的网络信息技术产业快速发展。
计算机网络可以写相关的论文,比如学校网络组建。当时也不懂,还是寝室同学给的文方网,写的《网络安全风险评估关键技术研究》,非常专业的说
网络安全态势感知模型研究与系统实现
高校网络安全存在的问题与对策研究
基于节点信誉的无线传感器网络安全关键技术研究
网络安全事件关联分析与态势评测技术研究
基于博弈论的无线传感器网络安全若干关键问题研究
基于流的大规模网络安全态势感知关键技术研究
网络安全态势评估与趋势感知的分析研究
LINUX环境下的防火墙网络安全设计与实现
21世纪初美国网络安全战略探析
奥巴马政府的网络安全战略研究
基于工作过程的《计算机网络安全》一体化课程开发及实施研究
面向多级安全的网络安全通信模型及其关键技术研究
基于攻击图的网络安全风险评估技术研究
网络安全公司商业模式研究
网络安全评估研究
基于异构传感器的网络安全态势感知若干关键技术研究
基于融合决策的网络安全态势感知技术研究
网络安全态势评估模型研究
㈧ 信息安全的毕业设计该选什么题目
如下:
网络安全协议的形式化自动验证优化研究
基于大数据的工控网络态势感知技术研究与应用
基于随机森林的工控网络安全态势要素提取方法研究
基于主机日志的恶意登录异常检测方法研究
融合社交网络威胁的攻击图生成方法研究
基于卷积神经网络的网络安全态势感知研究
基于lstm的电商平台对消费者消费数据信息的保护算法
基于卷积神经网络的网络入侵检测算法设计与实现
面向网络攻击行为的可视分析研究
基于贝叶斯网络和支持向量机的网络安全态势评估和预测方法研究
基于DBN与ELM算法的入侵检测研究
基于自动编码器的入侵检测系统研究与实现
基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现
基于Java EE的远程安全评估系统的设计与实现
基于文本特征及DNS查询特征的非常规域名检测
面向防火墙漏洞的动态分析方法
异构无线网络能效和安全优化研究
连续时间Markov工业互联网安全性测度方法研究
基于改进的TWSVM工业控制系统入侵检测方法研究
基于改进深度森林的入侵检测方法研究
㈨ 人工智能在网络安全领域的应用有哪些
近年来,在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说,AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。
1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。
入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据,并为用户自动生成安全报告,如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前,神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据,AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。
预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征,预测进化方向,并提前防御。目前,随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现,企业对恶意软件的保护需求日益迫切,市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月,安全公司SparkCognition推出了DeepArmor,这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统,可以准确地检测和删除恶意文件,保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上,国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。
网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术,直观地显示和预测网络安全态势,为网络安全预警和防护提供保障,在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X,以检测未知的威胁,而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术,以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外,人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战,包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》,近年来,在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术,如果你想知道更多的人工智能安全的发展,可以点击本站其他文章进行学习。