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網(wǎng)絡(luò)安全基本注意事項

     計算機網(wǎng)絡(luò)本身存在一些固有的弱點(脆弱性)，非授權(quán)用戶利用這些脆弱性可對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行非i法訪問焰情，這種非i法訪問會使系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)的完整性受到威脅陌凳。也可能使信息遭到破壞而不能繼續(xù)使用，更為嚴(yán)重的是有價值的信息被竊i取而不留任何痕跡對計算機信息構(gòu)成不安全的因素很多烙样，其中包括人為的因素冯遂、自然的因素和偶發(fā)的因素。其中谒获，人為因素是指蛤肌，一些不法之徒利用計算機網(wǎng)絡(luò)存在的漏洞，或者潛入計算機房批狱，盜用計算機系統(tǒng)資源裸准，非i法獲取重要數(shù)據(jù)、篡改系統(tǒng)數(shù)據(jù)赔硫、破壞硬件設(shè)備炒俱、編制計算機病毒。人為因素是對計算機信息網(wǎng)絡(luò)安全威脅zui大的因素估浴。計算機網(wǎng)絡(luò)不安全因素主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

保密性：信息不泄露給非授權(quán)用戶没靖、實體或過程，或供其利用的特性酒管。完整性：數(shù)據(jù)未經(jīng)授權(quán)不能進(jìn)行改變的特性驱宴。即信息在存儲或傳輸過程中保持不被修改、不被破壞和丟失的特性拌艳。

可用性：可被授權(quán)實體訪問并按需求使用的特性歧衡。即當(dāng)需要時能否存取所需的信息。例如網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下拒絕服務(wù)橙樟、破壞網(wǎng)絡(luò)和有關(guān)系統(tǒng)的正常運行等都屬于對可用性的攻擊庸颂。

可控性：對信息的傳播及內(nèi)容具有控制能力。可審查性：出現(xiàn)的安全問題時提供依據(jù)與手段扁钥。

網(wǎng)絡(luò)安全管理原則：

    結(jié)合實際俐粪，合理規(guī)劃。每個系統(tǒng)都有它薄弱的環(huán)節(jié)鹃壤，無線網(wǎng)絡(luò)安全惫谤，這是這些薄弱的環(huán)節(jié)是資源閑置浪費，發(fā)揮不了應(yīng)用珠洗。單個系統(tǒng)考慮安全問題并不能真正有效的保證安全溜歪。需要從整體網(wǎng)絡(luò)體系層次建立安全架構(gòu)。全i面規(guī)劃许蓖，合理防護(hù)蝴猪。是系統(tǒng)每個薄弱的環(huán)節(jié)起到應(yīng)有的作用。

    集中管理膊爪，重點防護(hù)自阱。為了應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)中存在的多元化、多層次的安全威脅米酬。首先必須建立一個完備的安全模型沛豌，在模型架構(gòu)下層層防護(hù)、步步為營赃额，才能將安全問題各個擊破加派，實現(xiàn)全網(wǎng)安全。設(shè)計安全總體架構(gòu)跳芳，建立規(guī)范有序的管理流程叁渣。避免安全存在的“短板”。

   強化企業(yè)員工上網(wǎng)行為的管理谍潮，網(wǎng)絡(luò)安全溯侦，確保互聯(lián)網(wǎng)資源的合理使用慷啊。并不是強制性的管理模式况魔，而是根據(jù)企業(yè)實際需求，員工的具體要求結(jié)合來實施的行為管理某扑。只有指i定完整的規(guī)章制度询烤、行為準(zhǔn)則并和安全技術(shù)手段相結(jié)合，網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)公司尽舱，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全才能得到保障。

    避免人為的網(wǎng)絡(luò)安全隱患揉罗，信息網(wǎng)絡(luò)安全元炭，提升互聯(lián)網(wǎng)使用率，已經(jīng)不僅僅局限于網(wǎng)絡(luò)安全管理，它已經(jīng)觸及企業(yè)的發(fā)展范疇了软吐。

人工智能給網(wǎng)絡(luò)安全帶來的意義：

      人工智能帶來的所有安全技術(shù)進(jìn)步都?xì)w功于其自我學(xué)習(xí)和自我增強能力瘩将。人工智能能夠挖掘和學(xué)習(xí)各種類型的數(shù)據(jù)，如垃圾郵件凹耙、語音消息以及視頻姿现，然后更新自動檢測/防御系統(tǒng)。持續(xù)的自我培訓(xùn)將繼續(xù)增強以人工智能為核l心的安全系統(tǒng)的性能肖抱，包括其穩(wěn)定性备典、準(zhǔn)確性、效率和可擴展性意述。因此提佣，人工智能具有巨大的潛力來改變未來的安全態(tài)勢。

    人工智能也在拓展黑i客能力的界限荤崇。由人工智能驅(qū)動的自主黑i客攻擊機可以制作敏感信息并發(fā)現(xiàn)計算機系統(tǒng)中的漏洞拌屏，從而使與黑i客對抗變得更加困難。更糟糕的是术荤，人工智能能夠從大量如個人偏好一類的看似不敏感的數(shù)據(jù)中推導(dǎo)學(xué)習(xí)敏感信息倚喂。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(jìn)行更復(fù)雜也更隱蔽的自動配對攻擊瓣戚，這將需要我們進(jìn)一步開發(fā)更為有效的檢測和應(yīng)對技術(shù)笛吱。

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