您现在所在位置:主页 > DDOS防御 >

防cc攻击_阿里云盾叶敏_零误杀

更新时间:2021-05-04

防cc攻击_阿里云盾叶敏_零误杀

这无疑又是一个漫长的网络安全周。首先,get攻击怎么防御cc,专业防御ddos,有消息称,第三方入侵了一个据称与美国国家安全局有关联的组织,并携带秘密"黑客工具"逃走的消息震动了整个行业。随后不久,又有消息称,以智能电子邮件"炸弹"形式的网络攻击如雨点般落在.gov员工的邮箱上,其方式与DDoS攻击非常相似(但更具个性化)。新的勒索软件即服务平台的消息更让人头疼,还有两起大型PoS黑客攻击事件,零售商、酒店和餐厅的信用卡信息可能被盗。随着夏季的结束和劳动节的临近,人们也很难忘记民主党全国委员会(Democratic National Committee)服务器遭到黑客攻击的事件。回到水里安全吗?嗯,可能不会。然而,更糟糕的消息可能是我们面临的一个难题,即在美国,技术熟练的网络安全人员持续短缺。最近的一项研究揭示了一些相当可怕的统计数据:82%的受访者表示,他们所在公司存在技能短缺问题;71%的受访者表示,网络短缺通过网络攻击造成直接和可测量的损害,并且22%的公司因技能短缺而声誉受损。随着云计算的日益广泛使用,加上物联网(这两件事可能会增加网络安全的复杂性),据报道,到2020年,网络人力资源技能型就业岗位的短缺只会变得更严重。对于一个严重依赖数字经济(到2020年,数字可能达到每年4210亿美元)并依赖数字信息来保护其免受恐怖主义和国家物理和网络攻击的国家来说,上述事实都不是一个健康的迹象,表明这个国家的网络安全正朝着正确的方向发展。我们如何将我们的网络安全形象从许多情况下的"低挂果实"转变为网络安全的"美国队长"?答案是利用现有的技术,如机器学习、深度学习和认知计算,采用人工智能机器。他们今天在这里,并留在这里。尽管我们不能保证任何特定的产品都能给你100%的安全性(没有人能保证这一点),c语言ddos防御,但我们需要人工智能及其三个近亲:机器学习、深度学习和认知计算。1我们的数字经济需要大量的数据集。因此,需要不同、更快、更强大的网络安全解决方案人工智能和机器/深度学习需要成为网络安全的新"常态"的第一个原因很简单:我们的国家非常需要它们。随着我们将经济的每一部分数字化,并将客户解决方案从台式机到笔记本电脑再到iPad和iPhone,我们正在创造一个巨大的高度互联的经济体。当我还是个孩子的时候,我们的经济基础是去购物中心或超市买我家人需要的东西。我父母付现金或支票。事情还很简单,但在某些方面非常简单,ddos攻击防御专用硬件,而且不受保护的个人身份信息的数量最多也很小。今天,我们的经济是以智能手机为基础的,并根据每个买家自己的购买习惯对其进行高度个性化。销售商品的公司(如亚马逊)分析,这些习惯与他们的信用卡信息和其他个人数据一起保存在云端的大量数据集中。我们今天的购物体验始于我们的智能手机或平板电脑。我们的医疗信息、病史、患者账单、健康数据和报销(以及我们的医疗记录)都存储在本地或云环境中。我们几乎所有的银行业务都是通过智能手机完成的,很少需要进入实体银行机构。方便才是最重要的。总之,我们做的几乎每件事都是在线的。它存储在大数据集中,每天由机器学习计算机进行处理,以进一步个性化我们的购物和银行体验,为供应商和零售商(甚至我们的电力和天然气公司)创造广泛、高效的效率。这让我们相信,过去几年依赖的传统网络安全设备将不再足以应对即将到来的新威胁(特别是本周,我们看到了这一点)。如果据称我们的国家安全局(或其代理机构)不安全(当然,我们也不知道发生了什么),那么什么是安全的?我们的思维方式需要转向机器学习和深度学习,以保护我们的公司、医疗保健提供商和医疗机构,以及他们每天使用、存储和创建的个人信息。随着我们的数字经济像火箭一样起飞,创造出越来越多的网络流量供分析和分析,更快地检测恶意软件将变得更加重要和困难。由于一次性的个性化恶意软件、未知的零日和APT漏洞攻击、未修补的系统、勒索软件和今天的其他威胁,我们无法承受每天跟踪数十万个警报,我们根本无法容忍许多公司平均需要146天的时间来检测其网络上的恶意软件。这就是所谓的"驻留时间"。停留时间越长,黑客所能造成的伤害就越大。一位关于机器学习和深度学习网络安全产品的安全专家说:"它比大多数(如果不是全部)大数据工具都要快得多,因为它可以在几秒到几分钟的时间内实时工作,而且不需要等待批处理数据集。组织需要的能力能够让他们面对威胁,在威胁造成危害之前发现并消灭它们……"我们承认机器学习和深度学习是一种思维方式的转变。我们习惯了手放在方向盘上,脚放在油门上。作为一个国家,我们必须认识到,我们每天都在流通着超人数量的数据。对一些公司来说,他们收到的警报数量与"打鼹鼠"嘉年华游戏差不多。打了一个头,又有两个弹了出来。机器学习和深度学习可以帮助处理这些巨大的数据集和大量的网络端点流量,通过更快速、更有效地检测网络速度(在云端和本地)的网络异常、趋势和模式。现在有些系统宣称发现恶意软件的成功率超过95%。几分钟后。我不会强迫你失业或提前退休。机器也需要人。2机器和深度学习不会迫使你失业。坦白说,这可能会让你的工作更令人满意。是的,我能在你的脑子里听到。这是关于机器学习和深度学习的博洛尼亚,而不是取代我们人类。在过去的六个月里,我读过许多值得尊敬的文章,其中一篇文章提出了以下三点:我们在美国有一批技术过硬的网络安全工作者(今天美国有超过209000个职位空缺);我们不能训练工人或学生足够快的速度来赶上,而且我们今天的技术娴熟的网络安全工作者每周都会追踪上千个警报,其中许多都是误报,因此,从实际警报中抽出宝贵的时间。许多学校和大学现在都在以惊人的比例提供计算机科学和网络安全课程。但根本没有办法赶上和消除短缺。我们必须做一些不同的事情。而且不止一个原因。数据存储的方式和位置正在迅速变化(注意,在过去12个月里,大量的数据存储转移到了云端),并且变得越来越复杂。我们不仅需要更多的网络安全工作者,还需要更熟练的网络安全工作者,既能处理存储问题,ddos防御技术,又能处理漏洞检测问题。在我们训练他们之前,我们必须考虑一些不同的东西。三。由于物联网扰乱了我们的经济,我们必须考虑通过减少"停留时间"来保护我们的数据和经济的替代方法正如FireEye M-Trends 2016年的报告所指出的,网络防御者的关键问题是驻留时间,这意味着攻击者在被发现之前在特定网络上停留的时间。今天的平均停留时间是146天。差不多5个月了。攻击者在5个月内可以在您的网络上做什么?答案是:无法言说的可怕的事情会让你在数周后才了解到对你的网络造成的破坏总量和攻击者过滤的信息总量。虽然146天比前几年减少了一个数字,但造成大破坏的时间仍然很长。现在想想2020年的潜在驻留时间,那时终端设备和连接设备的数量预计会增长。事实上,思科预计到2020年,设备和连接将从2015年的160亿增加到260亿。你认为2020年停留点的日子会朝哪个方向发展?上还是下?我们是一个伟大的科学家和专业人士的国家。我们不断证明,我们的创新潜力似乎是无限的。但正如我们在上面广泛展示的那样,我们的数字世界已经发生了变化,而且很可能永远不会改变方向。没关系。但是,这也是一个事实,过去8个月告诉我们的是,我们的世界比以往任何时候都更加危险,民族国家和网络犯罪分子都在难以置信的范围内活动。对于一些攻击者来说,网络战是不对称的。对其他人来说,这更可怕。机器学习、深度学习和认知计算网络安全硬件可能是我们反击黑客、保护我们的数据和关键基础设施、保护我们国家的唯一途径。现在是时候给这项技术一次机会了。在我们看来,除了不尽快采用这项技术,没有什么好怕的。