网络安全异常行为监测

⑴ “宏观网络流量”的定义是什么有哪些异常检测方法

一种互联网宏观流量异常检测方法(2007-11-7 10:37) 摘要：网络流量异常指网络中流量不规则地显着变化。网络短暂拥塞、分布式拒绝服务攻击、大范围扫描等本地事件或者网络路由异常等全局事件都能够引起网络的异常。网络异常的检测和分析对于网络安全应急响应部门非常重要，但是宏观流量异常检测需要从大量高维的富含噪声的数据中提取和解释异常模式，因此变得很困难。文章提出一种分析网络异常的通用方法，该方法运用主成分分析手段将高维空间划分为对应正常和异常网络行为的子空间，并将流量向量影射在正常子空间中，使用基于距离的度量来检测宏观网络流量异常事件。公共互联网正在社会生活的各个领域发挥着越来越重要的作用，与此同时，由互联网的开放性和应用系统的复杂性所带来的安全风险也随之增多。2006年，国家计算机网络应急技术处理协调中心(CNCERT/CC)共接收26 476件非扫描类网络安全事件报告，与2005年相比增加2倍，超过2003—2005年3年的总和。2006年，CNCERT/CC利用部署的863-917网络安全监测平台，抽样监测发现中国大陆地区约4.5万个IP地址的主机被植入木马，与2005年同期相比增加1倍；约有1千多万个IP地址的主机被植入僵尸程序，被境外约1.6万个主机进行控制。黑客利用木马、僵尸网络等技术操纵数万甚至上百万台被入侵的计算机，释放恶意代码、发送垃圾邮件，并实施分布式拒绝服务攻击，这对包括骨干网在内的整个互联网网络带来严重的威胁。由数万台机器同时发起的分布式拒绝服务攻击能够在短时间内耗尽城域网甚至骨干网的带宽，从而造成局部的互联网崩溃。由于政府、金融、证券、能源、海关等重要信息系统的诸多业务依赖互联网开展，互联网骨干网络的崩溃不仅会带来巨额的商业损失，还会严重威胁国家安全。据不完全统计，2001年7月19日爆发的红色代码蠕虫病毒造成的损失估计超过20亿美元；2001年9月18日爆发的Nimda蠕虫病毒造成的经济损失超过26亿美元；2003年1月爆发的SQL Slammer蠕虫病毒造成经济损失超过12亿美元。针对目前互联网宏观网络安全需求，本文研究并提出一种宏观网络流量异常检测方法，能够在骨干网络层面对流量异常进行分析，在大规模安全事件爆发时进行快速有效的监测，从而为网络防御赢得时间。1 网络流量异常检测研究现状在骨干网络层面进行宏观网络流量异常检测时，巨大流量的实时处理和未知攻击的检测给传统入侵检测技术带来了很大的挑战。在流量异常检测方面，国内外的学术机构和企业不断探讨并提出了多种检测方法[1]。经典的流量监测方法是基于阈值基线的检测方法，这种方法通过对历史数据的分析建立正常的参考基线范围，一旦超出此范围就判断为异常，它的特点是简单、计算复杂度小，适用于实时检测，然而它作为一种实用的检测手段时，需要结合网络流量的特点进行修正和改进。另一种常用的方法是基于统计的检测，如一般似然比(GLR)检测方法[2]，它考虑两个相邻的时间窗口以及由这两个窗口构成的合并窗口，每个窗口都用自回归模型拟合，并计算各窗口序列残差的联合似然比，然后与某个预先设定的阈值T 进行比较，当超过阈值T 时，则窗口边界被认定为异常点。这种检测方法对于流量的突变检测比较有效，但是由于它的阈值不是自动选取，并且当异常持续长度超过窗口长度时，该方法将出现部分失效。统计学模型在流量异常检测中具有广阔的研究前景，不同的统计学建模方式能够产生不同的检测方法。最近有许多学者研究了基于变换域进行流量异常检测的方法[3]，基于变换域的方法通常将时域的流量信号变换到频域或者小波域，然后依据变换后的空间特征进行异常监测。P. Barford等人[4]将小波分析理论运用于流量异常检测，并给出了基于其理论的4类异常结果，但该方法的计算过于复杂，不适于在高速骨干网上进行实时检测。Lakhina等人[5-6]利用主成分分析方法(PCA)，将源和目标之间的数据流高维结构空间进行PCA分解，归结到3个主成分上，以3个新的复合变量来重构网络流的特征，并以此发展出一套检测方法。此外还有一些其他的监测方法[7]，例如基于Markov模型的网络状态转换概率检测方法，将每种类型的事件定义为系统状态，通过过程转换模型来描述所预测的正常的网络特征，当到来的流量特征与期望特征产生偏差时进行报警。又如LERAD检测[8]，它是基于网络安全特征的检测，这种方法通过学习得到流量属性之间的正常的关联规则，然后建立正常的规则集，在实际检测中对流量进行规则匹配，对违反规则的流量进行告警。这种方法能够对发生异常的地址进行定位，并对异常的程度进行量化。但学习需要大量正常模式下的纯净数据，这在实际的网络中并不容易实现。随着宏观网络异常流量检测成为网络安全的技术热点，一些厂商纷纷推出了电信级的异常流量检测产品，如Arbor公司的Peakflow、GenieNRM公司的GenieNTG 2100、NetScout公司的nGenius等。国外一些研究机构在政府资助下，开始部署宏观网络异常监测的项目，并取得了较好的成绩，如美国研究机构CERT建立了SiLK和AirCERT项目，澳大利亚启动了NMAC流量监测系统等项目。针对宏观网络异常流量监测的需要，CNCERT/CC部署运行863-917网络安全监测平台，采用分布式的架构，能够通过多点对骨干网络实现流量监测，通过分析协议、地址、端口、包长、流量、时序等信息，达到对中国互联网宏观运行状态的监测。本文基于863-917网络安全监测平台获取流量信息，构成监测矩阵，矩阵的行向量由源地址数量、目的地址数量、传输控制协议(TCP)字节数、TCP报文数、数据报协议(UDP)字节数、UDP报文数、其他流量字节数、其他流量报文书、WEB流量字节数、WEB流量报文数、TOP10个源IP占总字节比例、TOP10个源IP占总报文数比例、TOP10个目的IP占总字节数比例、TOP10个目的IP占总报文数比例14个部分组成，系统每5分钟产生一个行向量，观测窗口为6小时，从而形成了一个72×14的数量矩阵。由于在这14个观测向量之间存在着一定的相关性，这使得利用较少的变量反映原来变量的信息成为可能。本项目采用了主成份分析法对观测数据进行数据降维和特征提取，下面对该算法的工作原理进行介绍。 2 主成分分析技术主成分分析是一种坐标变换的方法，将给定数据集的点映射到一个新轴上面，这些新轴称为主成分。主成分在代数学上是p 个随机变量X 1, X 2……X p 的一系列的线性组合，在几何学中这些现线性组合代表选取一个新的坐标系，它是以X 1,X 2……X p 为坐标轴的原来坐标系旋转得到。新坐标轴代表数据变异性最大的方向，并且提供对于协方差结果的一个较为简单但更精练的刻画。主成分只是依赖于X 1,X 2……X p 的协方差矩阵，它是通过一组变量的几个线性组合来解释这些变量的协方差结构，通常用于高维数据的解释和数据的压缩。通常p 个成分能够完全地再现全系统的变异性，但是大部分的变异性常常能够只用少量k 个主成分就能够说明，在这种情况下，这k 个主成分中所包含的信息和那p 个原变量做包含的几乎一样多，于是可以使用k 个主成分来代替原来p 个初始的变量，并且由对p 个变量的n 次测量结果所组成的原始数据集合，能够被压缩成为对于k 个主成分的n 次测量结果进行分析。运用主成分分析的方法常常能够揭示出一些先前不曾预料的关系，因而能够对于数据给出一些不同寻常的解释。当使用零均值的数据进行处理时，每一个主成分指向了变化最大的方向。主轴以变化量的大小为序，一个主成分捕捉到在一个轴向上最大变化的方向，另一个主成分捕捉到在正交方向上的另一个变化。设随机向量X '=[X 1,X 1……X p ]有协方差矩阵∑,其特征值λ1≥λ2……λp≥0。考虑线性组合：Y1 =a 1 'X =a 11X 1+a 12X 2……a 1pX pY2 =a 2 'X =a 21X 1+a 22X 2……a 2pX p……Yp =a p'X =a p 1X 1+a p 2X 2……a p pX p从而得到：Var (Yi )=a i' ∑a i ,(i =1,2……p )Cov (Yi ,Yk )=a i '∑a k ,(i ,k =1,2……p )主成分就是那些不相关的Y 的线性组合，它们能够使得方差尽可能大。第一主成分是有最大方差的线性组合，也即它能够使得Var (Yi )=a i' ∑a i 最大化。我们只是关注有单位长度的系数向量，因此我们定义：第1主成分＝线性组合a 1'X，在a1'a 1=1时，它能够使得Var (a1 'X )最大；第2主成分＝线性组合a 2 'X，在a2'a 2=1和Cov(a 1 'X,a 2 'X )=0时，它能够使得Var (a 2 'X )最大；第i 个主成分＝线性组合a i'X，在a1'a 1=1和Cov(a i'X,a k'X )=0(k<i )时，它能够使得Var (a i'X )最大。由此可知主成分都是不相关的，它们的方差等于协方差矩阵的特征值。总方差中属于第k个主成分(被第k个主成分所解释)的比例为：如果总方差相当大的部分归属于第1个、第2个或者前几个成分，而p较大的时候，那么前几个主成分就能够取代原来的p个变量来对于原有的数据矩阵进行解释，而且信息损失不多。在本项目中，对于一个包含14个特征的矩阵进行主成分分析可知，特征的最大变化基本上能够被2到3个主成分捕捉到，这种主成分变化曲线的陡降特性构成了划分正常子空间和异常子空间的基础。3 异常检测算法本项目的异常流量检测过程分为3个阶段：建模阶段、检测阶段和评估阶段。下面对每个阶段的算法进行详细的介绍。3.1 建模阶段本项目采用滑动时间窗口建模，将当前时刻前的72个样本作为建模空间，这72个样本的数据构成了一个数据矩阵X。在试验中，矩阵的行向量由14个元素构成。主成份分为正常主成分和异常主成份，它们分别代表了网络中的正常流量和异常流量，二者的区别主要体现在变化趋势上。正常主成份随时间的变化较为平缓，呈现出明显的周期性；异常主成份随时间的变化幅度较大，呈现出较强的突发性。根据采样数据，判断正常主成分的算法是：依据主成分和采样数据计算出第一主成分变量，求第一主成分变量这72个数值的均值μ1和方差σ1，找出第一主成分变量中偏离均值最大的元素，判断其偏离均值的程度是否超过了3σ1。如果第一主成分变量的最大偏离超过了阈值，取第一主成份为正常主成分，其他主成份均为异常主成分，取主成份转换矩阵U =[L 1]；如果最大偏离未超过阈值，转入判断第下一主成分，最后取得U =[L 1……L i -1]。第一主成份具有较强的周期性，随后的主成份的周期性渐弱，突发性渐强，这也体现了网络中正常流量和异常流量的差别。在得到主成份转换矩阵U后，针对每一个采样数据Sk =xk 1,xk 2……xk p )，将其主成份投影到p维空间进行重建，重建后的向量为：Tk =UU T (Sk -X )T计算该采样数据重建前与重建后向量之间的欧氏距离，称之为残差：dk =||Sk -Tk ||根据采样数据，我们分别计算72次采样数据的残差，然后求其均值μd 和标准差σd 。转换矩阵U、残差均值μd 、残差标准差σd 是我们构造的网络流量模型，也是进行流量异常检测的前提条件。 3.2 检测阶段在通过建模得到网络流量模型后，对于新的观测向量N,(n 1,n 2……np )，采用与建模阶段类似的分析方法，将其中心化：Nd =N -X然后将中心化后的向量投影到p维空间重建，并计算残差：Td =UUTNdTd =||Nd -Td ||如果该观测值正常，则重建前与重建后向量应该非常相似，计算出的残差d 应该很小；如果观测值代表的流量与建模时发生了明显变化，则计算出的残差值会较大。本项目利用如下算法对残差进行量化：3.3 评估阶段评估阶段的任务是根据当前观测向量的量化值q (d )，判断网络流量是否正常。根据经验，如果|q (d )|<5，网络基本正常；如果5≤|q (d )|<10，网络轻度异常；如果10≤|q (d )|，网络重度异常。4 实验结果分析利用863-917网络安全监测平台，对北京电信骨干网流量进行持续监测，我们提取6小时的观测数据，由于篇幅所限，我们给出图1—4的时间序列曲线。由图1—4可知单独利用任何一个曲线都难以判定异常，而利用本算法可以容易地标定异常发生的时间。本算法计算结果如图5所示，异常发生时间在图5中标出。我们利用863-917平台的回溯功能对于异常发生时间进行进一步的分析，发现在标出的异常时刻，一个大规模的僵尸网络对网外的3个IP地址发起了大规模的拒绝服务攻击。 5 结束语本文提出一种基于主成分分析的方法来划分子空间，分析和发现网络中的异常事件。本方法能够准确快速地标定异常发生的时间点，从而帮助网络安全应急响应部门及时发现宏观网络的流量异常状况，为迅速解决网络异常赢得时间。试验表明，我们采用的14个特征构成的分析矩阵具有较好的识别准确率和分析效率，我们接下来将会继续寻找更具有代表性的特征来构成数据矩阵，并研究更好的特征矩阵构造方法来进一步提高此方法的识别率，并将本方法推广到短时分析中。6 参考文献[1] XU K, ZHANG Z L, BHATTACHARYYA S. Profiling Internet backbone traffic: Behavior models and applications [C]// Proceedings of ACM SIGCOMM, Aug 22- 25, 2005, Philadelphia, PA, USA. New York, NY,USA:ACM,2005:169-180.[2] HAWKINS D M, QQUI P, KANG C W. The change point model for statistical process control [J]. Journal of Quality Technology,2003, 35(4).[3] THOTTAN M, JI C. Anomaly detection in IP networks [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2003, 51 )8):2191-2204.[4] BARFORD P, KLINE J, PLONKA D, et al. A signal analysis of network traffic anomalies [C]//Proceedings of ACM SIGCOMM Intemet Measurement Workshop (IMW 2002), Nov 6-8, 2002, Marseilles, France. New York, NY,USA:ACM, 2002:71-82.[5] LAKHINA A, CROVELLA M, DIOT C. Mining anomalies using traffic feature distributions [C]// Proceedings of SIGCOMM, Aug 22-25, 2005, Philadelphia, PA, USA. New York, NY,USA: ACM, 2005: 217-228.[6] LAKHINA A, CROVELLA M, DIOT C. Diagnosing network-wide traffic anomalies [C]// Proceedings of ACM SIGCOMM, Aug 30 - Sep 3, 2004, Portland, OR, USA. New York, NY,USA: ACM, 2004: 219-230.[7] SCHWELLER R, GUPTA A, PARSONS E, et al. Reversible sketches for efficient and accurate change detection over network data streams [C]//Proceedings of ACM SIGCOMM Internet Measurement Conference (IMC’04), Oct 25-27, 2004, Taormina, Sicily, Italy. New York, NY,USA: ACM, 2004:207-212.[8] MAHONEY M V, CHAN P K. Learning rules for anomaly detection of hostile network traffic [C]// Proceedings of International Conference on Data Mining (ICDM’03), Nov 19-22, Melbourne, FL, USA . Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society, 2003:601-604.

⑵ 如何进行网络安全巡查

1、检查安全设备状态

查看安全设备的运行状态、设备负载等是否正常；检查设备存放环境是否符合标准；对设备的版本进行检查，看是否有升级的必要；梳理分析设备的策略，清理过期无效策略，给出优化建议；此外还需查看安全设备是否过维保期等一系列的安全检查操作。根据网络安全等级保护的要求，对安全策略和配置做好调整和优化。

2、安全漏洞扫描

对网络设备、主机、数据库、应用系统进行漏洞扫描，并根据扫描结果进行综合分析，评估漏洞的危害大小，最终提供可行的漏洞解决方案。

3、安全日志分析

定期为用户信息系统内安全设备产生的海量日志进行深度挖掘和分析，对用户信息系统内安全设备产生的日志进行梳理，发现潜在的风险点。通过提供日志分析，及时掌握网络运行状态和安全隐患。

4、补丁管理

在前期安全扫描的基础上，对存在严重系统漏洞的主机进行补丁更新，从而及时消除因为系统漏洞而产生的安全风险。

定期的安全巡检能及时发现设备的异常情况，避免网络安全事故及安全事故的的发生，发现企业安全设备的异常情况，并能及时处理，其目的是为了保障企业安全设备的稳定运行。

安全巡检，顾名思义，巡与检，不仅要巡回，更要检查。巡检不是简单地在机房来回走几遍，其重点在于检查设备是否存在安全隐患。

不管是日常维护的设备，还是不常使用的设备，要面面俱到，梳理排查信息基础设施的运行环境、服务范围及数据存储等所面临的网络安全风险状况。设备的定期安全巡检，是防范网络攻击的其中一方式，做好日常安全维护，才能有效减少攻击频率。

⑶ 入侵检测系统异常检测方法有什么

入侵检测技术基础 1. IDS（入侵检测系统）存在与发展的必然性 （1）网络安全本身的复杂性，被动式的防御方式显得力不从心。（2）有关供触垛吠艹杜讹森番缉防火墙：网络边界的设备；自身可以被攻破；对某些攻击保护很弱；并非所有威胁均来自防火墙外部。（3）入侵很容易：入侵教程随处可见；各种工具唾手可得 2. 入侵检测（Intrusion Detection） ●定义：通过从计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析，从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象的一种安全技术。入侵检测的分类（1）按照分析方法/检测原理分类 ●异常检测（Anomaly Detection）：基于统计分析原理。首先总结正常操作应该具有的特征（用户轮廓），试图用定量的方式加以描述，当用户活动与正常行为有重大偏离时即被认为是入侵。前提：入侵是异常活动的子集。指标：漏报率低，误报率高。用户轮廓(Profile)：通常定义为各种行为参数及其阀值的集合，用于描述正常行为范围。特点：异常检测系统的效率取决于用户轮廓的完备性和监控的频率；不需要对每种入侵行为进行定义，因此能有效检测未知的入侵；系统能针对用户行为的改变进行自我调整和优化，但随着检测模型的逐步精确，异常检测会消耗更多的系统资源 ●误用检测（Misuse Detection）：基于模式匹配原理。收集非正常操作的行为特征，建立相关的特征库，当监测的用户或系统行为与库中的记录相匹配时，系统就认为这种行为是入侵。前提：所有的入侵行为都有可被检测到的特征。指标：误报低、漏报高。攻击特征库：当监测的用户或系统行为与库中的记录相匹配时，系统就认为这种行为是入侵。特点：采用模式匹配，误用模式能明显降低误报率，但漏报率随之增加。攻击特征的细微变化，会使得误用检测无能为力。

⑷ 什么是网络安全监测预警

诺安全监测预警，就是指当网络上发生特大事件时，网络安全监测系统会提前预警或提出预警，让相关执法人员可以及时处理。

⑸ 如何监测网络环境是否安全呢

在腾讯电脑管家的工具箱里有网络连接的功能，

⑹ 如何理解异常入侵检测技术

入侵检测是用于检测任何损害或企图损害系统的机密性、完整性或可用性等行为的一种网络安全技术。它通过监视受保护系统的状态和活动，采用异常检测或误用检测的方式，发现非授权的或恶意的系统及网络行为，为防范入侵行为提供有效的手段。入侵检测系统（IDS）是由硬件和软件组成，用来检测系统或网络以发现可能的入侵或攻击的系统。IDS通过实时的检测，检查特定的攻击模式、系统配置、系统漏洞、存在缺陷的程序版本以及系统或用户的行为模式，监控与安全有关的活动。

入侵检测提供了用于发现入侵攻击与合法用户滥用特权的一种方法，它所基于的重要的前提是：非法行为和合法行为是可区分的，也就是说，可以通过提取行为的模式特征来分析判断该行为的性质。一个基本的入侵检测系统需要解决两个问题：
一是如何充分并可靠地提取描述行为特征的数据；
二是如何根据特征数据，高效并准确地判断行为的性质。
入侵检测系统主要包括三个基本模块：数据采集与预处理、数据分析检测和事件响应。系统体系结构如下图所示。

数据采集与预处理。该模块主要负责从网络或系统环境中采集数据，并作简单的预处理，使其便于检测模块分析，然后直接传送给检测模块。入侵检测系统的好坏很大程度上依赖于收集信息的可靠性和正确性。数据源的选择取决于所要检测的内容。
数据分析检测。该模块主要负责对采集的数据进行数据分析，确定是否有入侵行为发生。主要有误用检测和异常检测两种方法。
事件响应。该模块主要负责针对分析结果实施响应操作，采取必要和适当的措施，以阻止进一步的入侵行为或恢复受损害的系统。

异常入侵检测的主要前提条件是入侵性活动作为异常活动的子集。理想状况是异常活动集同入侵性活动集相等。在这种情况下，若能检测所有的异常活动，就能检测所有的入侵性活动。可是，入侵性活动集并不总是与异常活动集相符合。活动存在四种可能性：

• 入侵性而非异常；
• 非入侵性且异常；
• 非入侵性且非异常；
• 入侵且异常。

异常入侵检测要解决的问题就是构造异常活动集并从中发现入侵性活动子集。异常入侵检测方法依赖于异常模型的建立，不同模型就构成不同的检测方法。异常入侵检测通过观测到的一组测量值偏离度来预测用户行为的变化，并作出决策判断。异常入侵检测技术的特点是对于未知的入侵行为的检测非常有效，但是由于系统需要实时地建立和更新正常行为特征轮廓，因而会消耗更多的系统资源。

⑺ 我国对公共互联网网络安全威胁监测做了什么处置

北京9月14日从工信部获悉，工信部制定印发《公共互联网网络安全威胁监测与处置办法》，对公共互联网上存在或传播的、可能或已经对公众造成危害的网络资源、恶意程序、安全隐患或安全事件监测处置，并建立网络安全威胁信息共享平台，集成合力维护网络安全。

工信部提出建立网络安全威胁信息共享平台，统一汇集、存储、分析、通报、发布网络安全威胁信息，制定相关接口规范，与相关单位网络安全监测平台实现对接。

工信部网络安全管理局局长赵志国表示，工信部将完善危险监测处置、数据保护、新技术、新业务安全评估等政策，最大限度消除安全隐患，制止攻击行为，避免危害发生。《公共互联网网络安全威胁监测与处置办法》自2018年1月1日起实施。

绿色平台构建和谐网络。

⑻ 如何检测和预防网络攻击

1. 首先，介绍基础知识

确保防火墙处于活动状态，配置正确，并且最好是下一代防火墙; 这是一个共同的责任。此外，请确保对您的IoT设备进行细分，并将它们放在自己的网络上，以免它们感染个人或商业设备。

安装防病毒软件(有许多备受推崇的免费选项，包括Avast，BitDefender，Malwarebytes和Microsoft Windows Defender等)

保持软件更新。更新包含重要更改，以提高计算机上运行的应用程序的性能，稳定性和安全性。安装它们可确保您的软件继续安全有效地运行。

不要仅仅依靠预防技术。确保您拥有准确的检测工具，以便快速通知您任何绕过外围防御的攻击。欺骗技术是推荐用于大中型企业的技术。不确定如何添加检测?看看托管服务提供商，他们可以提供帮助。

2. 密码不会消失：确保你的坚强

由于密码不太可能很快消失，因此个人应该采取一些措施来强化密码。例如，密码短语已经被证明更容易跟踪并且更难以破解。密码管理器(如LastPass，KeePass，1password和其他服务)也可用于跟踪密码并确保密码安全。还可以考虑激活双因素身份验证(如果可用于银行，电子邮件和其他提供该身份验证的在线帐户)。有多种选择，其中许多是免费的或便宜的。

3. 确保您在安全的网站上

输入个人信息以完成金融交易时，请留意地址栏中的“https：//”。HTTPS中的“S”代表“安全”，表示浏览器和网站之间的通信是加密的。当网站得到适当保护时，大多数浏览器都会显示锁定图标或绿色地址栏。如果您使用的是不安全的网站，最好避免输入任何敏感信息。

采用安全的浏览实践。今天的大多数主要网络浏览器(如Chrome，Firefox)都包含一些合理的安全功能和有用的工具，但还有其他方法可以使您的浏览更加安全。经常清除缓存，避免在网站上存储密码，不要安装可疑的第三方浏览器扩展，定期更新浏览器以修补已知漏洞，并尽可能限制对个人信息的访问。

4. 加密敏感数据

无论是商业记录还是个人纳税申报表，加密最敏感的数据都是个好主意。加密可确保只有您或您提供密码的人才能访问您的文件。

5. 避免将未加密的个人或机密数据上传到在线文件共享服务

Google云端硬盘，Dropbox和其他文件共享服务非常方便，但它们代表威胁演员的另一个潜在攻击面。将数据上载到这些文件共享服务提供程序时，请在上载数据之前加密数据。很多云服务提供商都提供了安全措施，但威胁参与者可能不需要入侵您的云存储以造成伤害。威胁参与者可能会通过弱密码，糟糕的访问管理，不安全的移动设备或其他方式访问您的文件。

6. 注意访问权限

了解谁可以访问哪些信息非常重要。例如，不在企业财务部门工作的员工不应该访问财务信息。对于人力资源部门以外的人事数据也是如此。强烈建议不要使用通用密码进行帐户共享，并且系统和服务的访问权限应仅限于需要它们的用户，尤其是管理员级别的访问权限。例如，应该注意不要将公司计算机借给公司外的任何人。如果没有适当的访问控制，您和您公司的信息都很容易受到威胁。

7. 了解Wi-Fi的漏洞

不安全的Wi-Fi网络本身就很脆弱。确保您的家庭和办公室网络受密码保护并使用最佳可用协议进行加密。此外，请确保更改默认密码。最好不要使用公共或不安全的Wi-Fi网络来开展任何金融业务。如果你想要格外小心，如果笔记本电脑上有任何敏感材料，最好不要连接它们。使用公共Wi-Fi时，请使用VPN客户端，例如您的企业或VPN服务提供商提供的VPN客户端。将物联网设备风险添加到您的家庭环境时，请注意这些风险。建议在自己的网络上进行细分。

8. 了解电子邮件的漏洞

小心通过电子邮件分享个人或财务信息。这包括信用卡号码(或CVV号码)，社会安全号码以及其他机密或个人信息。注意电子邮件诈骗。常见的策略包括拼写错误，创建虚假的电子邮件链，模仿公司高管等。这些电子邮件通常在仔细检查之前有效。除非您能够验证来源的有效性，否则永远不要相信要求您汇款或从事其他异常行为的电子邮件。如果您要求同事进行购物，汇款或通过电子邮件付款，请提供密码密码。强烈建议使用电话或文本确认。

9. 避免在网站上存储您的信用卡详细信息

每次您想要购买时，可能更容易在网站或计算机上存储信用卡信息，但这是信用卡信息受损的最常见方式之一。养成查看信用卡对帐单的习惯。在线存储您的信用卡详细信息是您的信息受到损害的一种方式。

10. 让IT快速拨号

如果发生违规行为，您应该了解您公司或您自己的个人事件响应计划。如果您认为自己的信息遭到入侵，并且可能包含公共关系团队的通知，这将包括了解您的IT或财务部门的联系人。如果您怀疑自己是犯罪或骗局的受害者，那么了解哪些执法部门可以对您有所帮助也是一个好主意。许多网络保险公司也需要立即通知。

在违规期间有很多事情需要处理。在违规期间了解您的事件响应计划并不是您最好的选择。建议熟悉该计划并进行实践，以便在事件发生时能够快速，自信地采取行动。这也包括个人响应计划。如果受到损害，您知道如何立即关闭信用卡或银行卡吗?

即使是世界上最好的网络安全也会得到知情和准备好的个人的支持。了解任何网络中存在的漏洞并采取必要的预防措施是保护自己免受网络攻击的重要的第一步，遵循这些简单的规则将改善您的网络卫生，并使您成为更准备，更好保护的互联网用户。

⑼ 采取监测、记录网络运行状态、网络安全事件的技术措施情况 该怎么做

一般这样来做：

1. 接入一台防火墙设备，防护外网攻击、病毒入侵。
   

2. 防火墙后串接一台上网行为管理设备，记录日志、记录网络事件、制定上网秩序。

⑽ 如何检测未知异常行为

漏洞扫描有以下四种检测技术：
1.基于应用的检测技术。它采用被动的、非破坏性的办法检查应用软件包的设置，发现安全漏洞。
2.基于主机的检测技术。它采用被动的、非破坏性的办法对系统进行检测。通常，它涉及到系统的内核、文件的属性、操作系统的补丁等。这种技术还包括口令解密、把一些简单的口令剔除。因此，这种技术可以非常准确地定位系统的问题，发现系统的漏洞。它的缺点是与平台相关，升级复杂。
3.基于目标的漏洞检测技术。它采用被动的、非破坏性的办法检查系统属性和文件属性，如数据库、注册号等。通过消息文摘算法，对文件的加密数进行检验。这种技术的实现是运行在一个闭环上，不断地处理文件、系统目标、系统目标属性，然后产生检验数，把这些检验数同原来的检验数相比较。一旦发现改变就通知管理员。
4.基于网络的检测技术。它采用积极的、非破坏性的办法来检验系统是否有可能被攻击崩溃。它利用了一系列的脚本模拟对系统进行攻击的行为，然后对结果进行分析。它还针对已知的网络漏洞进行检验。网络检测技术常被用来进行穿透实验和安全审记。这种技术可以发现一系列平台的漏洞，也容易安装。但是，它可能会影响网络的性能。
网络漏洞扫描
在上述四种方式当中，网络漏洞扫描最为适合我们的Web信息系统的风险评估工作，其扫描原理和工作原理为：通过远程检测目标主机TCP/IP不同端口的服务，记录目标的回答。通过这种方法，可以搜集到很多目标主机的各种信息（例如：是否能用匿名登录，是否有可写的FTP目录，是否能用Telnet，httpd是否是用root在运行）。
在获得目标主机TCP/IP端口和其对应的网络访问服务的相关信息后，与网络漏洞扫描系统提供的漏洞库进行匹配，如果满足匹配条件，则视为漏洞存在。此外，通过模拟黑客的进攻手法，对目标主机系统进行攻击性的安全漏洞扫描，如测试弱势口令等，也是扫描模块的实现方法之一。如果模拟攻击成功，则视为漏洞存在。
在匹配原理上，网络漏洞扫描器采用的是基于规则的匹配技术，即根据安全专家对网络系统安全漏洞、黑客攻击案例的分析和系统管理员关于网络系统安全配置的实际经验，形成一套标准的系统漏洞库，然后再在此基础之上构成相应的匹配规则，由程序自动进行系统漏洞扫描的分析工作。
所谓基于规则是基于一套由专家经验事先定义的规则的匹配系统。例如，在对TCP80端口的扫描中，如果发现/cgi-bin/phf/cgi-bin/Count.cgi，根据专家经验以及CGI程序的共享性和标准化，可以推知该WWW服务存在两个CGI漏洞。同时应当说明的是，基于规则的匹配系统有其局限性，因为作为这类系统的基础的推理规则一般都是根据已知的安全漏洞进行安排和策划的，而对网络系统的很多危险的威胁是来自未知的安全漏洞，这一点和PC杀毒很相似。
这种漏洞扫描器是基于浏览器/服务器（B/S）结构。它的工作原理是：当用户通过控制平台发出了扫描命令之后，控制平台即向扫描模块发出相应的扫描请求，扫描模块在接到请求之后立即启动相应的子功能模块，对被扫描主机进行扫描。通过分析被扫描主机返回的信息进行判断，扫描模块将扫描结果返回给控制平台，再由控制平台最终呈现给用户。
另一种结构的扫描器是采用插件程序结构。可以针对某一具体漏洞，编写对应的外部测试脚本。通过调用服务检测插件，检测目标主机TCP/IP不同端口的服务，并将结果保存在信息库中，然后调用相应的插件程序，向远程主机发送构造好的数据，检测结果同样保存于信息库，以给其他的脚本运行提供所需的信息，这样可提高检测效率。如，在针对某FTP服务的攻击中，可以首先查看服务检测插件的返回结果，只有在确认目标主机服务器开启FTP服务时，对应的针对某FTP服务的攻击脚本才能被执行。采用这种插件结构的扫描器，可以让任何人构造自己的攻击测试脚本，而不用去了解太多扫描器的原理。这种扫描器也可以用做模拟黑客攻击的平台。采用这种结构的扫描器具有很强的生命力，如着名的Nessus就是采用这种结构。这种网络漏洞扫描器的结构如图2所示，它是基于客户端/服务器（C/S）结构，其中客户端主要设置服务器端的扫描参数及收集扫描信息。具体扫描工作由服务器来完成。