風險溢出網路怎麼畫

1. win10網路顯示溢出無法打開

win10網路顯示溢出無法打開原因是函數調用層次過深，每調用一次，函數的參數、局部變數等信息就壓一次棧。局部靜態變數體積太大。
win10網路顯示溢出無法打開可以按win加r打開運行窗口，輸入cmd，在命令提示符中，將regsvr32shdocvwdll代碼復制到窗口中，回車執行即可。
溢出是黑客利用操作系統的漏洞，專門開發了一種程序，加相應的參數運行後，就可以得到你電腦具有管理員資格的控制權，你在你自己電腦上能夠運行的東西他可以全部做到，等於你的電腦就是他的了。溢出是程序設計者設計時的不足所帶來的錯誤。

2. 什麼是互聯網金融風險的溢出效應

所謂溢出效應(Spillover Effect)，是指一個組織在進行某項活動時，不僅會產生活動所預期的效果，而且會對組織之外的人或社會產生的影響。簡而言之，就是某項活動要有外部收益，而且是活動的主體得不到的收益。溢出效應分為知識溢出效應、技術溢出效應和經濟溢出效應等。

效應理論

1、事物一個方面的發展帶動了該事物其它方面的發展。

2、一國總需求與國民收入增加對別國的影響。

3、溢出效應，有技術溢出效應，跨國公司是世界先進技術的主要發明者，是世界先進技術的主要供應來源，跨國公司通過對外直接投資內部化實現其技術轉移。這種技術轉讓行為對東道國會帶來外部經濟，即技術溢出。一項技術溢出是一個正的外在性的特定情況，它既不是在經濟活動本身內部

獲得的利益，也不是由該項活動的產品的使用者獲得利益。換句話說，這種利益對於經濟活動本身是外在的，對社會產生了外部經濟。 例如，一家跨國公司發明了一項新技術，隨之該技術被競爭企業復制或學習，表現為競爭企業通過搜集跨國公司新技術的基礎知識，加上自身研究開發組合成與跨國公司相近的研究成果，一段時間以後，相關市場中所有的產品和服務都會體現這類技術，那麼這些產品或服務使用者的利益將是外在的，由於是實現或產生利益的企業與產生技術的企業展開競爭，即技術產生了溢出效應。

3. 什麼是風險溢出效應

所謂溢出效應(Spillover Effect)，是指一個組織在進行某項活動時，不僅會發生活動所預期的作用，而且會對組織之外的人或社會發生的影響。簡而言之，就是某項活動要有外部收益，而且是活動的主體得不到的收益。溢出效應分為常識溢出效應、技能溢出效應和經濟溢出效應等。

溢出效應經濟分析表現…溢出效應是指當一個組織開展一項活動時，它不僅會產生預期的活動效果，還會對組織外的人或社會產生影響。簡而言之，一項活動應該有外部利益，而這是活動的主體所不能得到的。溢出效應分為經濟溢出效應、技術溢出效應和知識溢出效應。

1、一個方面的事物發展帶動了事物其他方面的發展。

2、一個國家的總需求和國民收入增長對其他國家的影響。

3、溢出效應包括技術溢出效應。世界先進技術的主要發明者和主要供應來源是跨國公司，跨國公司通過外國直接投資的內部化實現技術轉移。

這種技術是技術溢出，轉移會給東道國帶來外部經濟。技術溢出是正外部性的一個具體例子，它既不是經濟活動本身獲得的利益，也不是活動產品的使用者獲得的利益。換句話說，這種利益是在經濟活動本身之外的，並為社會產生外部經濟。

例如，一家跨國公司發明了一項新技術，然後該技術被競爭企業復制或學習，這表明競爭企業將自己的研究和開發結合成類似於跨國公司的研究成果，並收集了跨國公司新技術的基本知識。

由於這些產品或服務的用戶的利益將是外部的，所以一段時間後，相關市場中的所有產品和服務都將反映這種技術。因為實現或產生效益的企業與產生技術的企業競爭，即技術具有溢出效應。

4. 網路中什麼是溢出啊

溢出
目錄·【簡介】
·【內存溢出】
·為什麼會出現內存溢出問題
·如何解決溢出內存問題
·【緩沖區溢出】
·緩沖區溢出分類
·為什麼緩沖區溢出如此常見
·防止緩沖區溢出的新技術

【簡介】
溢出是黑客利用操作系統的漏洞，專門開發了一種程序，加相應的參數運行後，就可以得到你電腦具有管理員資格的控制權，你在你自己電腦上能夠運行的東西他可以全部做到，等於你的電腦就是他的了。在黑客頻頻攻擊、在系統漏洞層出不窮的今天，作為網路管理員、系統管理員的我們雖然在伺服器的安全上都下了不少功夫:諸如，及時的打上系統安全補丁、進行一些常規的安全配置,但是仍然不太可能每台伺服器都會在第一時間內給系統打上全新補丁。因此我們必需要在還未被入侵之前，通過一些系列安全設置，來將入侵者們擋在「安全門」之外。

【內存溢出】

內存溢出已經是軟體開發歷史上存在了近40年的「老大難」問題，象在「紅色代碼」病毒事件中表現的那樣，它已經成為黑客攻擊企業網路的「罪魁禍首」。

如在一個域中輸入的數據超過了它的要求就會引發數據溢出問題，多餘的數據就可以作為指令在計算機上運行。據有關安全小組稱，操作系統中超過50%的安全漏洞都是由內存溢出引起的，其中大多數與微軟的技術有關。
微軟的軟體是針對台式機開發的，內存溢出不會帶來嚴重的問題。但現在台式機一般都連上了互聯網，內存溢出就為黑客的入侵提供了便利條件。

為什麼會出現內存溢出問題

導致內存溢出問題的原因有很多，比如：
(1) 使用非類型安全(non-type-safe)的語言如 C/C++ 等。
(2) 以不可靠的方式存取或者復制內存緩沖區。
(3) 編譯器設置的內存緩沖區太靠近關鍵數據結構。
下面來分析這些因素：
1. 內存溢出問題是 C 語言或者 C++ 語言所固有的缺陷，它們既不檢查數組邊界，又不檢查類型可靠性(type-safety)。眾所周知，用 C/C++ 語言開發的程序由於目標代碼非常接近機器內核，因而能夠直接訪問內存和寄存器，這種特性大大提升了 C/C++ 語言代碼的性能。只要合理編碼，C/C++ 應用程序在執行效率上必然優於其它高級語言。然而，C/C++ 語言導致內存溢出問題的可能性也要大許多。其他語言也存在內容溢出問題，但它往往不是程序員的失誤，而是應用程序的運行時環境出錯所致。
2. 當應用程序讀取用戶(也可能是惡意攻擊者)數據，試圖復制到應用程序開辟的內存緩沖區中，卻無法保證緩沖區的空間足夠時(換言之，假設代碼申請了 N 位元組大小的內存緩沖區，隨後又向其中復制超過 N 位元組的數據)。內存緩沖區就可能會溢出。想一想，如果你向 12 盎司的玻璃杯中倒入 16 盎司水，那麼多出來的 4 盎司水怎麼辦？當然會滿到玻璃杯外面了！
3. 最重要的是，C/C++ 編譯器開辟的內存緩沖區常常鄰近重要的數據結構。現在假設某個函數的堆棧緊接在在內存緩沖區後面時，其中保存的函數返回地址就會與內存緩沖區相鄰。此時，惡意攻擊者就可以向內存緩沖區復制大量數據，從而使得內存緩沖區溢出並覆蓋原先保存於堆棧中的函數返回地址。這樣，函數的返回地址就被攻擊者換成了他指定的數值；一旦函數調用完畢，就會繼續執行「函數返回地址」處的代碼。非但如此，C++ 的某些其它數據結構，比如 v-table 、例外事件處理程序、函數指針等，也可能受到類似的攻擊。
好，閑話少說，現在來看一個具體的例子。
請思考：以下代碼有何不妥之處？
void CopyData(char *szData) {
char cDest[32];
strcpy(cDest,szData);
// 處理 cDest
...
}
奇怪，這段代碼好像沒什麼不對勁啊！確實，只有調用上述 CopyData() 才會出問題。例如：這樣使用 CopyData() 是安全的：
char *szNames[] = {"Michael","Cheryl","Blake"};
CopyData(szName[1]);
為什麼呢？因為數組中的姓名("Michael"、"Cheryl"、"Blake")都是字元串常量，而且長度都不超過 32 個字元，用它們做 strcpy() 的參數總是安全的。再假設 CopyData 的唯一參數 szData 來自 socket 套接字或者文件等不可靠的數據源。由於 strcpy 並不在乎數據來源，只要沒遇上空字元，它就會一個字元一個字元地復制 szData 的內容。此時，復制到 cDest 的字元串就可能超過 32 字元，進而導致內存緩沖區 cDest 的溢出；溢出的字元就會取代內存緩沖區後面的數據。不幸的是，CopyData 函數的返回地址也在其中！於是，當 CopyData 函數調用完畢以後，程序就會轉入攻擊者給出的「返回地址」，從而落入攻擊者的圈套！授人以柄，慘！
前面提到的其它數據結構也可能受到類似的攻擊。假設有人利用內存溢出漏洞覆蓋了下列 C++ 類中的 v-table ：
void CopyData(char *szData) {
char cDest[32];
CFoo foo;
strcpy(cDest,szData);
foo.Init();
}
與其它 C++ 類一樣，這里的 CFoo 類也對應一個所謂的 v-table，即用於保存一個類的全部方法地址的列表。若攻擊者利用內存溢出漏洞偷換了 v-table 的內容，則 CFoo 類中的所有方法，包括上述 Init() 方法，都會指向攻擊者給出的地址，而不是原先 v-table 中的方法地址。順便說一句，即使你在某個 C++ 類的源代碼中沒有調用任何方法，也不能認為這個類是安全的，因為它在運行時至少需要調用一個內部方法——析構器(destructor)！當然，如果真有一個類沒有調用任何方法，那麼它的存在意義也就值得懷疑了。

如何解決溢出內存問題

下面討論內存溢出問題的解決和預防措施。

1、改用受控代碼
2002 年 2 月和 3 月，微軟公司展開了 Microsoft Windows Security Push 活動。在此期間，我所在的小組一共培訓了超過 8500 人，教授他們如何在設計、測試和文檔編制過程中解決安全問題。在我們向所有程序設計人員提出的建議中，有一條就是：緊跟微軟公司軟體開發策略的步伐，將某些應用程序和工具軟體由原先基於本地 Win32 的 C++ 代碼改造成基於 .NET 的受控代碼。我們的理由很多，但其中最根本的一條，就是為了解決內存溢出問題。基於受控代碼的軟體發生內存溢出問題的機率要小得多，因為受控代碼無法直接存取系統指針、寄存器或者內存。作為開發人員，你應該考慮(至少是打算)用受控代碼改寫某些應用程序或工具軟體。例如：企業管理工具就是很好的改寫對象之一。當然，你也應該很清楚，不可能在一夜之間把所有用 C++ 開發的軟體用 C# 之類的受控代碼語言改寫。

2、遵守黃金規則
當你用 C/C++ 書寫代碼時，應該處處留意如何處理來自用戶的數據。如果一個函數的數據來源不可靠，又用到內存緩沖區，那麼它就必須嚴格遵守下列規則：
必須知道內存緩沖區的總長度。

檢驗內存緩沖區。

提高警惕。

讓我們來具體看看這些「黃金規則」：
（1）必須知道內存緩沖區的總長度。
類似這樣的代碼就有可能導致 bug ：
void Function(char *szName) {
char szBuff[MAX_NAME];
// 復制並使用 szName
strcpy(szBuff,szName);
}
它的問題出在函數並不知道 szName 的長度是多少，此時復制數據是不安全的。正確的做法是，在復制數據前首先獲取 szName 的長度：
void Function(char *szName, DWORD cbName) {
char szBuff[MAX_NAME];
// 復制並使用 szName
if (cbName < MAX_NAME)
strcpy(szBuff,szName);
}
這樣雖然有所改進，可它似乎又過於信任 cbName 了。攻擊者仍然有機會偽造 czName 和 szName 兩個參數以謊報數據長度和內存緩沖區長度。因此，你還得檢檢這兩個參數！
（2）檢驗內存緩沖區
如何知道由參數傳來的內存緩沖區長度是否真實呢？你會完全信任來自用戶的數據嗎？通常，答案是否定的。其實，有一種簡單的辦法可以檢驗內存緩沖區是否溢出。請看如下代碼片斷：
void Function(char *szName, DWORD cbName) {
char szBuff[MAX_NAME];
// 檢測內存
szBuff[cbName] = 0x42;
// 復制並使用 szName
if (cbName < MAX_NAME)
strcpy(szBuff,szName);
}
這段代碼試圖向欲檢測的內存緩沖區末尾寫入數據 0x42 。你也許會想：真是多此一舉，何不直接復制內存緩沖區呢？事實上，當內存緩沖區已經溢出時，一旦再向其中寫入常量值，就會導致程序代碼出錯並中止運行。這樣在開發早期就能及時發現代碼中的 bug 。試想，與其讓攻擊者得手，不如及時中止程序；你大概也不願看到攻擊者隨心所欲地向內存緩沖區復制數據吧。
（3）提高警惕
雖然檢驗內存緩沖區能夠有效地減小內存溢出問題的危害，卻不能從根本上避免內存溢出攻擊。只有從源代碼開始提高警惕，才能真正免除內存溢出攻擊的危脅。不錯，上一段代碼已經很對用戶數據相當警惕了。它能確保復制到內存緩沖區的數據總長度不會超過 szBuff 的長度。然而，某些函數在使用或復制不可靠的數據時也可能潛伏著內存溢出漏洞。為了檢查你的代碼是否存在內存溢出漏洞，你必須盡量追蹤傳入數據的流向，向代碼中的每一個假設提出質疑。一旦這么做了，你將會意識到其中某些假設是錯誤的；然後你還會驚訝地叫道：好多 bug 呀！
在調用 strcpy、strcat、gets 等經典函數時當然要保持警惕；可對於那些所謂的第 n 版 (n-versions) strcpy 或 strcat 函數 —— 比如 strncpy 或 strncat (其中 n = 1，2，3 ……) —— 也不可輕信。的確，這些改良版本的函數是安全一些、可靠一些，因為它們限制了進入內存緩沖區的數據長度；然而，它們也可能導致內存溢出問題！請看下列代碼，你能指出其中的錯誤嗎？
#define SIZE(b) (sizeof(b))
char buff[128];
strncpy(buff,szSomeData,SIZE(buff));
strncat(buff,szMoreData,SIZE(buff));
strncat(buff,szEvenMoreData,SIZE(buff));
給點提示：請注意這些字元串函數的最後一個參數。怎麼，棄權？我說啊，如果你是執意要放棄那些「不安全」的經典字元串函數，並且一律改用「相對安全」的第 n 版函數的話，恐怕你這下半輩子都要為了修復這些新函數帶來的新 bug 而疲於奔命了。呵呵，開個玩笑而已。為何這么說？首先，它們的最後一個參數並不代表內存緩沖區的總長度，它們只是其剩餘空間的長度；不難看出，每執行完一個 strn... 函數，內存緩沖區 buff 的長度就減少一些。其次，傳遞給函數的內存緩沖區長度難免存在「大小差一」(off-by-one)的誤差。你認為在計算 buff 的長度時包括了字元串末尾的空字元嗎？當我向聽眾提出這個問題時，得到的肯定答復和否定答復通常是 50 比 50 ，對半開。也就是說，大約一半人認為計算了末尾的空字元，而另一半人認為忽略了該字元。最後，那些第 n 版函數所返回的字元串不見得以空字元結束，所以在使用前務必要仔細閱讀它們的說明文檔。

3、編譯選項 /GS
「/GS」是 Visual C++ .NET 新引入的一個編譯選項。它指示編譯器在某些函數的堆棧幀(stack-frames) 中插入特定數據，以幫助消除針對堆棧的內存溢出問題隱患。切記，使用該選項並不能替你清除代碼中的內存溢出漏洞，也不可能消滅任何 bug 。它只是亡羊補牢，讓某些內存溢出問題隱患無法演變成真正的內存溢出問題；也就是說，它能防止攻擊者在發生內存溢出時向進程中插入和運行惡意代碼。無論如何，這也算是小小的安全保障吧。請注意，在新版的本地 Win32 C++ 中使用 Win32 應用程序向導創建新項目時，默認設置已經打開了此選項。同樣，Windows .NET Server 環境也默認打開了此選項。關於 /GS 選項的更多信息，請參考 Brandon Bray 的《Compiler Security Checks In Depth》一書。

所謂定點數溢出是指定點數的運算結果的絕對值大於計算機能表示的最大數的絕對值。浮點數的溢出又可分為「上溢出」和「下溢出」兩種，「上溢出」與整數、定點數的含義相同，「下溢出」是指浮點數的運算結果的絕對值小於機器所能表示的最小數絕對值，此時將該運算結果處理成機器零。若發現溢出(上溢出)，運算器將產生溢出標志或發出中斷請求，當溢出中斷未被屏蔽時，溢出中斷信號的出現可中止程序的執行而轉入溢出中斷處理程序。<BR><BR>
例如：有兩個數0.1001111和0.1101011相加，其結果應為1.0111010。由於定點數計算機只能表示小於1的數，如果字長只有8位，那麼小數點前面的1，會因沒有觸發器存放而丟失。這樣，上述兩個數在計算機中相加，其結果變為0.0111010。又如，有兩個數0.0001001和0.00001111相乘，其結果應為0.00000000111111，若字長只有8位，則結果顯示為0.0000000，後面的1個0和6個1全部丟失，顯然這個結果有誤差。計算機的任何運算都不允許溢出，除非專門利用溢出做判斷，而不使用所得的結果。所以，當發生和不允許出現的溢出時，就要停機或轉入檢查程序，以找出產生溢出的原因，做出相應的處理。

【緩沖區溢出】

緩沖區是用戶為程序運行時在計算機中申請的一段連續的內存，它保存了給定類型的數據。緩沖區溢出指的是一種常見且危害很大的系統攻擊手段，通過向程序的緩沖區寫入超出其長度的內容，造成緩沖區的溢出，從而破壞程序的堆棧，使程序轉而執行其他的指令，以達到攻擊的目的。更為嚴重的是，緩沖區溢出攻擊佔了遠程網路攻擊的絕大多數，這種攻擊可以使得一個匿名的Internet用戶有機會獲得一台主機的部分或全部的控制權！由於這類攻擊使任何人都有可能取得主機的控制權，所以它代表了一類極其嚴重的安全威脅。

緩沖區溢出攻擊的目的在於擾亂具有某些特權運行的程序的功能，這樣可以使得攻擊者取得程序的控制權，如果該程序具有足夠的許可權，那麼整個主機就被控制了。一般而言，攻擊者攻擊root程序，然後執行類似「exec(sh)」的執行代碼來獲得root的shell。為了達到這個目的，攻擊者必須達到如下的兩個目標：在程序的地址空間里安排適當的代碼；通過適當地初始化寄存器和存儲器，讓程序跳轉到事先安排的地址空間執行。根據這兩個目標，可以將緩沖區溢出攻擊分為以下3類。

5. 風險溢出有哪些熱點話題

金融風險。
每年的熱點話題是金融風險、經濟學考研同學關心的熱點話題。基本每年經濟金融考試都會有聯系熱點進行分析的題目。金融產品創新帶來金融風險，資本市場信息不透明特性導致金融風險，中國金融市場制度的不規范性引發金融風險。
銀保監會副主席21日在國新辦新聞發布會上表示，當前銀行業保險業保持穩健運行良好態勢，金融風險由發散狀態轉為收斂。金融服務有效性、普惠性增強，銀行業保險業改革開放取得新進展。近年來，中國金融體系呈現快速擴張的態勢，伴隨著實體經濟增速的不斷下行，資金脫實向虛及金融空轉的現象嚴重，風險在金融體系內部及實體經濟運行的各個方面逐漸積累。

6. 網路安全攻擊方法分為

1、跨站腳本-XSS
相關研究表明，跨站腳本攻擊大約占據了所有攻擊的40%，是最為常見的一類網路攻擊。但盡管最為常見，大部分跨站腳本攻擊卻不是特別高端，多為業余網路罪犯使用別人編寫的腳本發起的。
跨站腳本針對的是網站的用戶，而不是Web應用本身。惡意黑客在有漏洞的網站里注入一段代碼，然後網站訪客執行這段代碼。此類代碼可以入侵用戶賬戶，激活木馬程序，或者修改網站內容，誘騙用戶給出私人信息。
防禦方法：設置Web應用防火牆可以保護網站不受跨站腳本攻擊危害。WAF就像個過濾器，能夠識別並阻止對網站的惡意請求。購買網站託管服務的時候，Web託管公司通常已經為你的網站部署了WAF，但你自己仍然可以再設一個。
2、注入攻擊
開放Web應用安全項目新出爐的十大應用安全風險研究中，注入漏洞被列為網站最高風險因素。SQL注入方法是網路罪犯最常見的注入方法。
注入攻擊方法直接針對網站和伺服器的資料庫。執行時，攻擊者注入一段能夠揭示隱藏數據和用戶輸入的代碼，獲得數據修改許可權，全面俘獲應用。
防禦方法：保護網站不受注入攻擊危害，主要落實到代碼庫構建上。比如說：緩解SQL注入風險的首選方法就是始終盡量採用參數化語句。更進一步，可以考慮使用第三方身份驗證工作流來外包你的資料庫防護。
3、模糊測試
開發人員使用模糊測試來查找軟體、操作系統或網路中的編程錯誤和安全漏洞。然而，攻擊者可以使用同樣的技術來尋找你網站或伺服器上的漏洞。
採用模糊測試方法，攻擊者首先向應用輸入大量隨機數據讓應用崩潰。下一步就是用模糊測試工具發現應用的弱點，如果目標應用中存在漏洞，攻擊者即可展開進一步漏洞利用。
防禦方法：對抗模糊攻擊的最佳方法就是保持更新安全設置和其他應用，尤其是在安全補丁發布後不更新就會遭遇惡意黑客利用漏洞的情況下。
4、零日攻擊
零日攻擊是模糊攻擊的擴展，但不要求識別漏洞本身。此類攻擊最近的案例是谷歌發現的，在Windows和chrome軟體中發現了潛在的零日攻擊。
在兩種情況下，惡意黑客能夠從零日攻擊中獲利。第一種情況是：如果能夠獲得關於即將到來的安全更新的信息，攻擊者就可以在更新上線前分析出漏洞的位置。第二種情況是：網路罪犯獲取補丁信息，然後攻擊尚未更新系統的用戶。這兩種情況，系統安全都會遭到破壞，至於後續影響程度，就取決於黑客的技術了。
防禦方法：保護自己和自身網站不受零日攻擊影響最簡便的方法，就是在新版本發布後及時更新你的軟體。
5、路徑(目錄)遍歷
路徑遍歷攻擊針對Web
root文件夾，訪問目標文件夾外部的未授權文件或目錄。攻擊者試圖將移動模式注入伺服器目錄，以便向上爬升。成功的路徑遍歷攻擊能夠獲得網站訪問權，染指配置文件、資料庫和同一實體伺服器上的其他網站和文件。
防禦方法：網站能否抵禦路徑遍歷攻擊取決於你的輸入凈化程度。這意味著保證用戶輸入安全，並且不能從你的伺服器恢復出用戶輸入內容。最直觀的建議就是打造你的代碼庫，這樣用戶的任何信息都不會傳輸到文件系統API。即使這條路走不通，也有其他技術解決方案可用。
6、分布式拒絕服務-DDOS
DDoS攻擊本身不能使惡意黑客突破安全措施，但會令網站暫時或永久掉線。相關數據顯示：單次DDOS攻擊可令小企業平均損失12.3萬美元，大型企業的損失水平在230萬美元左右。
DDoS旨在用請求洪水壓垮目標Web伺服器，讓其他訪客無法訪問網站。僵屍網路通常能夠利用之前感染的計算機從全球各地協同發送大量請求。而且，DDoS攻擊常與其他攻擊方法搭配使用;攻擊者利用DDOS攻擊吸引安全系統火力，從而暗中利用漏洞入侵系統。
防禦方法：保護網站免遭DDOS攻擊侵害一般要從幾個方面著手：首先，需通過內容分發網路、負載均衡器和可擴展資源緩解高峰流量。其次，需部署Web應用防火牆，防止DDOS攻擊隱蔽注入攻擊或跨站腳本等其他網路攻擊方法。
7、中間人攻擊
中間人攻擊常見於用戶與伺服器間傳輸數據不加密的網站。作為用戶，只要看看網站的URL是不是以https開頭就能發現這一潛在風險了，因為HTTPS中的s指的就是數據是加密的，缺了S就是未加密。
攻擊者利用中間人類型的攻擊收集信息，通常是敏感信息。數據在雙方之間傳輸時可能遭到惡意黑客攔截，如果數據未加密，攻擊者就能輕易讀取個人信息、登錄信息或其他敏感信息。
防禦方法：在網站上安裝安全套接字層就能緩解中間人攻擊風險。SSL證書加密各方間傳輸的信息，攻擊者即使攔截到了也無法輕易破解。現代託管提供商通常已經在託管服務包中配置了SSL證書。
8、暴力破解攻擊
暴力破解攻擊是獲取Web應用登錄信息相當直接的一種方式。但同時也是非常容易緩解的攻擊方式之一，尤其是從用戶側加以緩解最為方便。
暴力破解攻擊中，攻擊者試圖猜解用戶名和密碼對，以便登錄用戶賬戶。當然，即使採用多台計算機，除非密碼相當簡單且明顯，否則破解過程可能需耗費幾年時間。
防禦方法：保護登錄信息的最佳辦法，是創建強密碼，或者使用雙因子身份驗證。作為網站擁有者，你可以要求用戶同時設置強密碼和2FA，以便緩解網路罪犯猜出密碼的風險。
9、使用未知代碼或第三方代碼
盡管不是對網站的直接攻擊，使用由第三方創建的未經驗證代碼，也可能導致嚴重的安全漏洞。
代碼或應用的原始創建者可能會在代碼中隱藏惡意字元串，或者無意中留下後門。一旦將受感染的代碼引入網站，那就會面臨惡意字元串執行或後門遭利用的風險。其後果可以從單純的數據傳輸直到網站管理許可權陷落。
防禦方法：想要避免圍繞潛在數據泄露的風險，讓你的開發人員分析並審計代碼的有效性。
10、網路釣魚
網路釣魚是另一種沒有直接針對網站的攻擊方法，但我們不能將它除在名單之外，因為網路釣魚也會破壞你系統的完整性。
網路釣魚攻擊用到的標准工具就是電子郵件。攻擊者通常會偽裝成其他人，誘騙受害者給出敏感信息或者執行銀行轉賬。此類攻擊可以是古怪的419騙局，或者涉及假冒電子郵件地址、貌似真實的網站和極具說服力用語的高端攻擊。
防禦方法：緩解網路釣魚騙局風險最有效的方法，是培訓員工和自身，增強對此類欺詐的辨識能力。保持警惕，總是檢查發送者電子郵件地址是否合法，郵件內容是否古怪，請求是否不合常理。

7. 國際石油市場風險度量及其溢出效應檢驗方法

4.4.1.1 基於GED分布的GARCH-VaR模型

在對油價收益率序列建模時，往往發現收益率的波動具有集聚性。為了刻畫時間序列的波動集聚性，Engle（1982）提出了ARCH 模型。而在ARCH 模型的階數很高時，Bollerslev（1986）提出採用廣義的ARCH 模型即GARCH 模型來描述波動集聚性。

GARCH模型的形式為

國外油氣與礦產資源利用風險評價與決策支持技術

式中：Y_t為油價收益率；X_t為由解釋變數構成的列向量；β為系數列向量。

國外油氣與礦產資源利用風險評價與決策支持技術

事實上，GARCH（p,q）模型等價於ARCH（p）模型趨於無窮大時的情況，但待估參數卻大為減少，因此使用起來更加方便而有效。

同時，由於油價收益率序列的波動通常存在杠桿效應，即收益率上漲和下跌導致的序列波動程度不對稱，為此本節引入TGARCH模型來描述這種現象。TGARCH模型最先由Zakoian（1994）提出，其條件方差為

國外油氣與礦產資源利用風險評價與決策支持技術

式中：d_t-1為名義變數：ε_t-1﹤0,d_t-1=1；否則，d_t-1=0，其他參數的約束與GARCH模型相同。

由於引入了d_t-1，因此油價收益率上漲信息（ε_t-1﹥0）和下跌信息（ε_t-1﹤0）對條件方差的作用效果出現了差異。上漲時，

其影響程度可用系數

表示；而下跌時的影響程度為

。簡言之，若Ψ≠0，則表示信息作用是非對稱的。

在關注石油市場的波動集聚性及杠桿效應的基礎之上，進一步計算和監控石油市場的極端風險同樣是非常重要的。而監控極端市場風險及其溢出效應的關鍵在於如何度量風險，為此，本節將引入簡便而有效的VaR 方法。VaR（Value-at-Risk）經常稱為風險值或在險值，表示在一定的持有期內，一定的置信度下可能的最大損失。VaR 要回答這樣的問題：在給定時期內，有x%的可能性，最大的損失是多少？

從統計意義上講，VaR表示序列分布函數的分位數。本節採用國際油價收益率的分布函數的左分位數來度量油價下跌的風險，表示由於油價大幅度下跌而導致的石油生產者銷售收入的減少；而採用分布函數的右分位數來度量油價上漲的風險，表示油價大幅度上漲而導致的石油采購者的額外支出。這種思路，一方面推進了一般金融市場僅僅分析價格下跌風險的做法；另一方面，也針對石油市場的特殊情況，更加全面地度量了市場風險，從而為從整體上認識石油市場，判斷市場收益率的未來走向奠定了基礎。

VaR風險值的計算方法很多，能夠適用於不同的市場條件、數據水平和精度要求。概括而言，可以歸結為3種：方差－協方差方法、歷史模擬方法和蒙特卡羅方法。本節採用方差－協方差方法計算國際石油市場的VaR 風險。在採用方差－協方差方法的過程中，估計VaR模型的參數是至關重要的。常用的參數估計方法包括GARCH 模型和J.P.摩根的Risk Metrics方法。由於後者假設價格序列服從獨立異方差的正態分布，而且不能細致描述價格波動的某些特徵（如杠桿效應），因此相對而言，前者更受青睞。但是，使用GARCH模型估計VaR時，選擇殘差項的分布是一個非常重要的問題。考慮到油價收益率序列具有尖峰厚尾和非正態分布的特徵，因此直接採用正態分布的假設往往會低估風險。為此，本節引入Nelson（1990）提出的廣義誤差分布（GED）來估計GARCH模型的殘差項。其概率密度函數為

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式中：

Г（·）為gamma函數；k為GED分布參數，也稱作自由度，它控制著分布尾部的薄厚程度，k=2表示GED分布退化為標准正態分布；k﹥2表示尾部比正態分布更薄；而k﹤2表示尾部比正態分布更厚。可見GED分布是一種復雜而綜合的分布。實際上，也正是由於GED分布在描述油價收益率分布的厚尾方面具有獨特的優勢，因此本節引入基於GED分布的GARCH模型來估計國際石油市場收益率上漲和下跌時的VaR。

計算出石油市場的VaR風險值之後，為了給有關方面提供准確可靠的決策支持，有必要對計算結果進行檢驗，以判斷所建立的VaR模型是否充分估計了市場的實際風險。為此，本節將採用Kupiec提出的檢驗方法來檢驗VaR模型的充分性和可靠性。該方法的核心思想是：假設計算VaR的置信度為1－α，樣本容量為T，而失效天數為Ⅳ，則失效頻率f＝Ⅳ/T。這樣對VaR 模型准確性的評估就轉化為檢驗失效頻率f是否顯著不同於α。基於這種思想，Kupiec提出了對原假設f＝а的最合適的似然比率檢驗：在原假設下，統計量LR服從自由度為1的X²分布，95%和99%置信度下的臨界值分別為3.84和6.64。根據x²分布的定義，如果估計值LR大於臨界值，就拒絕原假設，即認為估計的VaR模型是不充分的。

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4.4.1.2 基於核權函數的風險溢出效應檢驗方法

本節將採用Hong（2003）提出的風險－Granger因果關系檢驗方法檢驗WTI和Brent原油市場的風險溢出效應。該方法的核心思想是通過VaR 建模來刻畫隨著時間變化的極端風險，然後運用Granger因果檢驗的思想來檢驗一個市場的大風險歷史信息是否有助於預測另一個市場的大風險的發生。

首先，定義基於VaR的風險指標函數。以下跌風險為例：

Z_m,t=I（Y_m,t﹤－VaR_m,t）（m=1,2） （4.11）

式中：I（·）為指標函數。當實際損失超過VaR時，風險指標函數取值為1，否則為0。

如果檢驗市場2是否對市場1產生了單向的風險溢出，則原假設為H₀:E（Z_1,t∣I_1,t-1）＝E（Z_1,t∣I_t-1），而備擇假設為H_A:E（Z_1,t∣I_1,t-1）≠E（Z_1,t∣I_t-1），其中I_t-1={Y_m,t-1,Y_m,t-2，…），表示t-1時刻可以獲得的信息集。通過這種轉換，｛ Y_1,t｝和｛Y_2,t｝之間的風險－Granger因果關系就可以看成是｛Z_1,t｝和｛Z_2,t｝之間的均值－Granger因果關系，即計量經濟學模型中廣泛使用的Granger因果關系。

如果H_o成立，即市場2 對市場1不存在單向的風險－Granger因果關系，則表示Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）＝0,

j﹥0。如果對某一階j﹥0，有Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）≠0，則表明存在風險－G ranger因果關系。換言之，當一個市場發生大的風險時，我們能用這個信息去預測另一個市場未來可能發生同樣風險的可能性。

現在設VaR_m,t=VaR_m（I_m,t-1，α），m=1,2是市場m在風險水平（即顯著性水平）α下得到的VaR序列，本節引入基於GED分布的GARCH 模型，並利用方差－協方差方法得到該序列。設有T個隨機樣本

並令Z_m,t=I（Y_m,t﹤－VaR_m,t），m=1,2，則定義Z_1,t和Z_2,t之間的樣本互協方差函數（CCF）為

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式中：

。而Z_1,t和Z_2,t的樣本互相關函數為

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式中：

是Z_m,t的樣本方差；j=0，±1，…，±（T-1）。

然後，Hong（2003）提出了基於核權函數的單向風險－Granger因果關系檢驗統計量：

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式中：中心因子和尺度因子分別為

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式中k（·）為核權函數，而且H ong（2003）證明了Daniell核權函數k（z）＝sin（π）z/π ,z∈（－∞，＋∞）是最優的核權函數，能夠最大化檢驗效力。該核權函數的定義域是無界的，此時可把M 看作是有效滯後截尾階數；而且當M 較大時，Q₁（M）能夠更加有效地檢測出風險溢出效應的時滯現象。

Hong（2003）同時給出了檢驗雙向風險－Granger因果關系的統計量，其原假設為兩個市場之間任何一個市場均不G ranger－引起另一個市場的極端風險，並且兩個市場之間不存在任何即時風險溢出效應。這表示對於任意階j=0，±1，±2，…，均有Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）＝0。為了檢驗該原假設，Hong（2003）提出了如下的統計量：

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式中：中心因子和尺度因子分別為

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原假設成立時，Q₁（M）和Q₂（M）在大樣本條件下均服從漸近的標准正態分布。而且，Hong（2003）指出，運用這兩個統計量時，應該使用標准正態分布的右側臨界值。

8. 風險溢出率怎麼計算

摘要 你好親☺️

9. 什麼叫做 extreme risk spillover就是極端風險溢出，有沒有同志知道啊

風險溢出就是一種資產所含的風險，對其它資產風險的影響。極端風險溢出，就是極端風險對其它資產風險的影響。這個是可以根據不同資產之間的相關度定量計算的。