日期:2023-02-06 分类:行业动态 浏览:1328 来源:黑龙江亿林网络股份有限公司
网络安全的核心是保护信息和系统免受网络威胁。 网络威胁有多种形式,例如应用程序攻击、恶意软件、勒索软件、网络钓鱼和漏洞利用。最近的技术进步为网络安全开辟了新的可能性,但不幸的是,对手也从这些进步中受益。利用一些自动化技术,攻击者可以用很低的成本部署大规模攻击。此外,网络犯罪经济 使复杂的攻击易于部署,并可供各种有动机的对手使用。网络安全工具和技术应结合自动化、机器学习和共享威胁情报 ,来帮助组织领先并保持领先地位,以应对高级威胁。
常见的威胁如:
DNS 隧道:域名系统是一种将人类友好的 URL 转换为机器友好的 IP 地址的协议。网络犯罪分子知道 DNS 被广泛使用、受信任且通常不受监控。DNS 隧道利用该协议通过客户端-服务器模型传输恶意软件和其他数据。
恶意挖矿:当攻击者找到一种将 JavaScript 注入网站的方法,允许他们劫持网站访问者设备的处理能力来挖矿比特币等加密货币时,可能基于浏览器的挖矿攻击。在基于恶意软件的加密挖掘的情况下,用户的整个设备被接管,设备的 CPU 在更高级别上用于挖掘货币。
勒索软件: 勒索软件是在设备上安装恶意软件并持有有价值的文件、数据或信息赎金的犯罪商业模式的焦点。凭借其低门槛和高收入潜力,勒索软件是当今组织面临的最大威胁。

从历史上看,组织和政府往往采取一种被动的、单点产品方法来对抗网络威胁,将各个安全技术组合在一起来保护他们的网络和数据。然而,这种方法既昂贵又复杂,我们还是会经常看到网络安全事件占据头条新闻,这表明这种方法还是存在问题。
在这里,建议组织在安全架构中启用自动化、机器学习和共享威胁情报,将帮助组织跟上复杂网络攻击的发展步伐。
机器学习可以帮助准确识别已知威胁的变化,识别模式,预测攻击的下一步,并通知自动化工具在整个组织中创建和实施保护,以近乎实时的方式完成整个流程。借助共享威胁情报,一个用户看到、识别或阻止的任何事情都会使共享社区的所有其他成员受益。更全面的预防,更快地实现,将整体网络安全风险降低到更容易管理的程度。
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