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網絡安全問題

    隨著信息化系統的飛速發展，其網絡安全問題日益突出，面臨著各種各樣的威脅問題。認清網絡存在的各種潛在威脅以及現實客觀存在的各種安全問題，采用有效的安全技術，保障網絡信息的安全，網絡安全威脅主要有對網絡信息的威脅和網絡設備的威脅，影響網絡安全的因素有很多，面臨的威脅也來自各個方面。

    網絡病毒危害：由于計算機病毒具有蔓延速度快、范圍廣等特點，是網絡系統中zui大的威脅。計算機破壞的對象直接就是計算機系統和網絡系統，一旦計算機感i染病毒，輕則使系統執行效率低，重則造成系統毀壞或死機。使部分文件數據丟失，甚至造成系統硬件設備部位的損壞。

人工智能給網絡安全帶來的意義：

      人工智能帶來的所有安全技術進步都歸功于其自我學習和自我增強能力。人工智能能夠挖掘和學習各種類型的數據，如垃圾郵件、語音消息以及視頻，然后更新自動檢測/防御系統。持續的自我培訓將繼續增強以人工智能為核心的安全系統的性能，包括其穩定性、準確性、效率和可擴展性。因此，人工智能具有巨大的潛力來改變未來的安全態勢。

    人工智能也在拓展黑i客能力的界限。由人工智能驅動的自主黑i客攻擊機可以制作敏感信息并發現計算機系統中的漏洞，從而使與黑i客對抗變得更加困難。更糟糕的是，人工智能能夠從大量如個人偏好一類的看似不敏感的數據中推導學習敏感信息。這些事實使我們相信，裝備了人工智能武i器的黑i客將進行更復雜也更隱蔽的自動配對攻擊，這將需要我們進一步開發更為有效的檢測和應對技術。

個人網絡信息安全防護 

     作為普通用戶，要想建設網絡安全事件帶來的侵害，要做到以下幾點

提高網絡安全意識，時刻把握頭腦中的一根弦；

電腦訪問網頁使用安全瀏覽器，智能手機安裝相關安全軟件；

不同賬戶不要用同樣的密碼，尤其是弱密碼；

勇于維權，發生利益受損之后，通過多種方式維權。

    個人防護是zui后一道防御關口，也是防御網絡安全問題侵害主要的關口之一。很多時候，網絡安全問題還在于我們的廣大網i民疏于防范，給了不i法分子可乘之機。

利用數據流特征來檢測攻擊的思路

     掃描時,攻擊者首先需要自己構造用來掃描的IP數據包,通過發送正常的和不正常的數據包達到計算機端口,再等待端口對其響應,通過響應的結果作為鑒別。我們要做的是讓IDS系統能夠比較準確地檢測到系統遭受了網絡掃描。考慮下面幾種思路：

1.特征匹配。找到掃描攻擊時數據包中含有的數據特征，可以通過分析網絡信息包中是否含有端口掃描特征的數據，來檢測端口掃描的存在。如UDP端口掃描嘗試：content:“sUDP”等等。

2.統計分析。預先定義一個時間段，在這個時間段內如發現了超過某一預定值的連接次數，認為是端口掃描。

3.系統分析。若攻擊者對同一主機使用緩慢的分布式掃描方法，間隔時間足夠讓入i侵檢測系統忽略，不按順序掃描整個網段，將探測步驟分散在幾個會話中，不導致系統或網絡出現明顯異常，不導致日志系統快速增加記錄，那么這種掃描將是比較隱秘的。這樣的話，通過上面的簡單的統計分析方法不能檢測到它們的存在，但是從理論上來說，掃描是無法絕i對隱秘的，若能對收集到的長期數據進行系統分析，可以檢測出緩慢和分布式的掃描。

    支持N:1,1:N,N:1:M等多種方式虛擬化，滿足云計算資源池需求。通過深入到7 層的分析與檢測，對比歷史均值基線對當前時刻的流量進行異常判斷，并根據流量偏低、偏高等情況進行報警，實時阻斷網絡流量中隱藏的病毒、蠕蟲、木馬、間i諜軟i件、網頁篡改等攻擊和惡意行為，實現對網絡應用、網絡基礎設施和網絡性能的全i面保護。

   具備獨立的攻擊檢測引擎與病毒檢測引擎，支持文件型和網絡型病毒檢查，支持帶毒郵件警告提示。故障隔離，保證一個進程的異常不會影響其他進程以及內核的正常運行。軟件的故障也可以通過自行恢復，不影響硬件的運行。