风险溢出网络怎么画

1. win10网络显示溢出无法打开

win10网络显示溢出无法打开原因是函数调用层次过深，每调用一次，函数的参数、局部变量等信息就压一次栈。局部静态变量体积太大。
win10网络显示溢出无法打开可以按win加r打开运行窗口，输入cmd，在命令提示符中，将regsvr32shdocvwdll代码复制到窗口中，回车执行即可。
溢出是黑客利用操作系统的漏洞，专门开发了一种程序，加相应的参数运行后，就可以得到你电脑具有管理员资格的控制权，你在你自己电脑上能够运行的东西他可以全部做到，等于你的电脑就是他的了。溢出是程序设计者设计时的不足所带来的错误。

2. 什么是互联网金融风险的溢出效应

所谓溢出效应(Spillover Effect)，是指一个组织在进行某项活动时，不仅会产生活动所预期的效果，而且会对组织之外的人或社会产生的影响。简而言之，就是某项活动要有外部收益，而且是活动的主体得不到的收益。溢出效应分为知识溢出效应、技术溢出效应和经济溢出效应等。

效应理论

1、事物一个方面的发展带动了该事物其它方面的发展。

2、一国总需求与国民收入增加对别国的影响。

3、溢出效应，有技术溢出效应，跨国公司是世界先进技术的主要发明者，是世界先进技术的主要供应来源，跨国公司通过对外直接投资内部化实现其技术转移。这种技术转让行为对东道国会带来外部经济，即技术溢出。一项技术溢出是一个正的外在性的特定情况，它既不是在经济活动本身内部

获得的利益，也不是由该项活动的产品的使用者获得利益。换句话说，这种利益对于经济活动本身是外在的，对社会产生了外部经济。 例如，一家跨国公司发明了一项新技术，随之该技术被竞争企业复制或学习，表现为竞争企业通过搜集跨国公司新技术的基础知识，加上自身研究开发组合成与跨国公司相近的研究成果，一段时间以后，相关市场中所有的产品和服务都会体现这类技术，那么这些产品或服务使用者的利益将是外在的，由于是实现或产生利益的企业与产生技术的企业展开竞争，即技术产生了溢出效应。

3. 什么是风险溢出效应

所谓溢出效应(Spillover Effect)，是指一个组织在进行某项活动时，不仅会发生活动所预期的作用，而且会对组织之外的人或社会发生的影响。简而言之，就是某项活动要有外部收益，而且是活动的主体得不到的收益。溢出效应分为常识溢出效应、技能溢出效应和经济溢出效应等。

溢出效应经济分析表现…溢出效应是指当一个组织开展一项活动时，它不仅会产生预期的活动效果，还会对组织外的人或社会产生影响。简而言之，一项活动应该有外部利益，而这是活动的主体所不能得到的。溢出效应分为经济溢出效应、技术溢出效应和知识溢出效应。

1、一个方面的事物发展带动了事物其他方面的发展。

2、一个国家的总需求和国民收入增长对其他国家的影响。

3、溢出效应包括技术溢出效应。世界先进技术的主要发明者和主要供应来源是跨国公司，跨国公司通过外国直接投资的内部化实现技术转移。

这种技术是技术溢出，转移会给东道国带来外部经济。技术溢出是正外部性的一个具体例子，它既不是经济活动本身获得的利益，也不是活动产品的使用者获得的利益。换句话说，这种利益是在经济活动本身之外的，并为社会产生外部经济。

例如，一家跨国公司发明了一项新技术，然后该技术被竞争企业复制或学习，这表明竞争企业将自己的研究和开发结合成类似于跨国公司的研究成果，并收集了跨国公司新技术的基本知识。

由于这些产品或服务的用户的利益将是外部的，所以一段时间后，相关市场中的所有产品和服务都将反映这种技术。因为实现或产生效益的企业与产生技术的企业竞争，即技术具有溢出效应。

4. 网络中什么是溢出啊

溢出
目录·【简介】
·【内存溢出】
·为什么会出现内存溢出问题
·如何解决溢出内存问题
·【缓冲区溢出】
·缓冲区溢出分类
·为什么缓冲区溢出如此常见
·防止缓冲区溢出的新技术

【简介】
溢出是黑客利用操作系统的漏洞，专门开发了一种程序，加相应的参数运行后，就可以得到你电脑具有管理员资格的控制权，你在你自己电脑上能够运行的东西他可以全部做到，等于你的电脑就是他的了。在黑客频频攻击、在系统漏洞层出不穷的今天，作为网络管理员、系统管理员的我们虽然在服务器的安全上都下了不少功夫:诸如，及时的打上系统安全补丁、进行一些常规的安全配置,但是仍然不太可能每台服务器都会在第一时间内给系统打上全新补丁。因此我们必需要在还未被入侵之前，通过一些系列安全设置，来将入侵者们挡在“安全门”之外。

【内存溢出】

内存溢出已经是软件开发历史上存在了近40年的“老大难”问题，象在“红色代码”病毒事件中表现的那样，它已经成为黑客攻击企业网络的“罪魁祸首”。

如在一个域中输入的数据超过了它的要求就会引发数据溢出问题，多余的数据就可以作为指令在计算机上运行。据有关安全小组称，操作系统中超过50%的安全漏洞都是由内存溢出引起的，其中大多数与微软的技术有关。
微软的软件是针对台式机开发的，内存溢出不会带来严重的问题。但现在台式机一般都连上了互联网，内存溢出就为黑客的入侵提供了便利条件。

为什么会出现内存溢出问题

导致内存溢出问题的原因有很多，比如：
(1) 使用非类型安全(non-type-safe)的语言如 C/C++ 等。
(2) 以不可靠的方式存取或者复制内存缓冲区。
(3) 编译器设置的内存缓冲区太靠近关键数据结构。
下面来分析这些因素：
1. 内存溢出问题是 C 语言或者 C++ 语言所固有的缺陷，它们既不检查数组边界，又不检查类型可靠性(type-safety)。众所周知，用 C/C++ 语言开发的程序由于目标代码非常接近机器内核，因而能够直接访问内存和寄存器，这种特性大大提升了 C/C++ 语言代码的性能。只要合理编码，C/C++ 应用程序在执行效率上必然优于其它高级语言。然而，C/C++ 语言导致内存溢出问题的可能性也要大许多。其他语言也存在内容溢出问题，但它往往不是程序员的失误，而是应用程序的运行时环境出错所致。
2. 当应用程序读取用户(也可能是恶意攻击者)数据，试图复制到应用程序开辟的内存缓冲区中，却无法保证缓冲区的空间足够时(换言之，假设代码申请了 N 字节大小的内存缓冲区，随后又向其中复制超过 N 字节的数据)。内存缓冲区就可能会溢出。想一想，如果你向 12 盎司的玻璃杯中倒入 16 盎司水，那么多出来的 4 盎司水怎么办？当然会满到玻璃杯外面了！
3. 最重要的是，C/C++ 编译器开辟的内存缓冲区常常邻近重要的数据结构。现在假设某个函数的堆栈紧接在在内存缓冲区后面时，其中保存的函数返回地址就会与内存缓冲区相邻。此时，恶意攻击者就可以向内存缓冲区复制大量数据，从而使得内存缓冲区溢出并覆盖原先保存于堆栈中的函数返回地址。这样，函数的返回地址就被攻击者换成了他指定的数值；一旦函数调用完毕，就会继续执行“函数返回地址”处的代码。非但如此，C++ 的某些其它数据结构，比如 v-table 、例外事件处理程序、函数指针等，也可能受到类似的攻击。
好，闲话少说，现在来看一个具体的例子。
请思考：以下代码有何不妥之处？
void CopyData(char *szData) {
char cDest[32];
strcpy(cDest,szData);
// 处理 cDest
...
}
奇怪，这段代码好像没什么不对劲啊！确实，只有调用上述 CopyData() 才会出问题。例如：这样使用 CopyData() 是安全的：
char *szNames[] = {"Michael","Cheryl","Blake"};
CopyData(szName[1]);
为什么呢？因为数组中的姓名("Michael"、"Cheryl"、"Blake")都是字符串常量，而且长度都不超过 32 个字符，用它们做 strcpy() 的参数总是安全的。再假设 CopyData 的唯一参数 szData 来自 socket 套接字或者文件等不可靠的数据源。由于 strcpy 并不在乎数据来源，只要没遇上空字符，它就会一个字符一个字符地复制 szData 的内容。此时，复制到 cDest 的字符串就可能超过 32 字符，进而导致内存缓冲区 cDest 的溢出；溢出的字符就会取代内存缓冲区后面的数据。不幸的是，CopyData 函数的返回地址也在其中！于是，当 CopyData 函数调用完毕以后，程序就会转入攻击者给出的“返回地址”，从而落入攻击者的圈套！授人以柄，惨！
前面提到的其它数据结构也可能受到类似的攻击。假设有人利用内存溢出漏洞覆盖了下列 C++ 类中的 v-table ：
void CopyData(char *szData) {
char cDest[32];
CFoo foo;
strcpy(cDest,szData);
foo.Init();
}
与其它 C++ 类一样，这里的 CFoo 类也对应一个所谓的 v-table，即用于保存一个类的全部方法地址的列表。若攻击者利用内存溢出漏洞偷换了 v-table 的内容，则 CFoo 类中的所有方法，包括上述 Init() 方法，都会指向攻击者给出的地址，而不是原先 v-table 中的方法地址。顺便说一句，即使你在某个 C++ 类的源代码中没有调用任何方法，也不能认为这个类是安全的，因为它在运行时至少需要调用一个内部方法——析构器(destructor)！当然，如果真有一个类没有调用任何方法，那么它的存在意义也就值得怀疑了。

如何解决溢出内存问题

下面讨论内存溢出问题的解决和预防措施。

1、改用受控代码
2002 年 2 月和 3 月，微软公司展开了 Microsoft Windows Security Push 活动。在此期间，我所在的小组一共培训了超过 8500 人，教授他们如何在设计、测试和文档编制过程中解决安全问题。在我们向所有程序设计人员提出的建议中，有一条就是：紧跟微软公司软件开发策略的步伐，将某些应用程序和工具软件由原先基于本地 Win32 的 C++ 代码改造成基于 .NET 的受控代码。我们的理由很多，但其中最根本的一条，就是为了解决内存溢出问题。基于受控代码的软件发生内存溢出问题的机率要小得多，因为受控代码无法直接存取系统指针、寄存器或者内存。作为开发人员，你应该考虑(至少是打算)用受控代码改写某些应用程序或工具软件。例如：企业管理工具就是很好的改写对象之一。当然，你也应该很清楚，不可能在一夜之间把所有用 C++ 开发的软件用 C# 之类的受控代码语言改写。

2、遵守黄金规则
当你用 C/C++ 书写代码时，应该处处留意如何处理来自用户的数据。如果一个函数的数据来源不可靠，又用到内存缓冲区，那么它就必须严格遵守下列规则：
必须知道内存缓冲区的总长度。

检验内存缓冲区。

提高警惕。

让我们来具体看看这些“黄金规则”：
（1）必须知道内存缓冲区的总长度。
类似这样的代码就有可能导致 bug ：
void Function(char *szName) {
char szBuff[MAX_NAME];
// 复制并使用 szName
strcpy(szBuff,szName);
}
它的问题出在函数并不知道 szName 的长度是多少，此时复制数据是不安全的。正确的做法是，在复制数据前首先获取 szName 的长度：
void Function(char *szName, DWORD cbName) {
char szBuff[MAX_NAME];
// 复制并使用 szName
if (cbName < MAX_NAME)
strcpy(szBuff,szName);
}
这样虽然有所改进，可它似乎又过于信任 cbName 了。攻击者仍然有机会伪造 czName 和 szName 两个参数以谎报数据长度和内存缓冲区长度。因此，你还得检检这两个参数！
（2）检验内存缓冲区
如何知道由参数传来的内存缓冲区长度是否真实呢？你会完全信任来自用户的数据吗？通常，答案是否定的。其实，有一种简单的办法可以检验内存缓冲区是否溢出。请看如下代码片断：
void Function(char *szName, DWORD cbName) {
char szBuff[MAX_NAME];
// 检测内存
szBuff[cbName] = 0x42;
// 复制并使用 szName
if (cbName < MAX_NAME)
strcpy(szBuff,szName);
}
这段代码试图向欲检测的内存缓冲区末尾写入数据 0x42 。你也许会想：真是多此一举，何不直接复制内存缓冲区呢？事实上，当内存缓冲区已经溢出时，一旦再向其中写入常量值，就会导致程序代码出错并中止运行。这样在开发早期就能及时发现代码中的 bug 。试想，与其让攻击者得手，不如及时中止程序；你大概也不愿看到攻击者随心所欲地向内存缓冲区复制数据吧。
（3）提高警惕
虽然检验内存缓冲区能够有效地减小内存溢出问题的危害，却不能从根本上避免内存溢出攻击。只有从源代码开始提高警惕，才能真正免除内存溢出攻击的危胁。不错，上一段代码已经很对用户数据相当警惕了。它能确保复制到内存缓冲区的数据总长度不会超过 szBuff 的长度。然而，某些函数在使用或复制不可靠的数据时也可能潜伏着内存溢出漏洞。为了检查你的代码是否存在内存溢出漏洞，你必须尽量追踪传入数据的流向，向代码中的每一个假设提出质疑。一旦这么做了，你将会意识到其中某些假设是错误的；然后你还会惊讶地叫道：好多 bug 呀！
在调用 strcpy、strcat、gets 等经典函数时当然要保持警惕；可对于那些所谓的第 n 版 (n-versions) strcpy 或 strcat 函数 —— 比如 strncpy 或 strncat (其中 n = 1，2，3 ……) —— 也不可轻信。的确，这些改良版本的函数是安全一些、可靠一些，因为它们限制了进入内存缓冲区的数据长度；然而，它们也可能导致内存溢出问题！请看下列代码，你能指出其中的错误吗？
#define SIZE(b) (sizeof(b))
char buff[128];
strncpy(buff,szSomeData,SIZE(buff));
strncat(buff,szMoreData,SIZE(buff));
strncat(buff,szEvenMoreData,SIZE(buff));
给点提示：请注意这些字符串函数的最后一个参数。怎么，弃权？我说啊，如果你是执意要放弃那些“不安全”的经典字符串函数，并且一律改用“相对安全”的第 n 版函数的话，恐怕你这下半辈子都要为了修复这些新函数带来的新 bug 而疲于奔命了。呵呵，开个玩笑而已。为何这么说？首先，它们的最后一个参数并不代表内存缓冲区的总长度，它们只是其剩余空间的长度；不难看出，每执行完一个 strn... 函数，内存缓冲区 buff 的长度就减少一些。其次，传递给函数的内存缓冲区长度难免存在“大小差一”(off-by-one)的误差。你认为在计算 buff 的长度时包括了字符串末尾的空字符吗？当我向听众提出这个问题时，得到的肯定答复和否定答复通常是 50 比 50 ，对半开。也就是说，大约一半人认为计算了末尾的空字符，而另一半人认为忽略了该字符。最后，那些第 n 版函数所返回的字符串不见得以空字符结束，所以在使用前务必要仔细阅读它们的说明文档。

3、编译选项 /GS
“/GS”是 Visual C++ .NET 新引入的一个编译选项。它指示编译器在某些函数的堆栈帧(stack-frames) 中插入特定数据，以帮助消除针对堆栈的内存溢出问题隐患。切记，使用该选项并不能替你清除代码中的内存溢出漏洞，也不可能消灭任何 bug 。它只是亡羊补牢，让某些内存溢出问题隐患无法演变成真正的内存溢出问题；也就是说，它能防止攻击者在发生内存溢出时向进程中插入和运行恶意代码。无论如何，这也算是小小的安全保障吧。请注意，在新版的本地 Win32 C++ 中使用 Win32 应用程序向导创建新项目时，默认设置已经打开了此选项。同样，Windows .NET Server 环境也默认打开了此选项。关于 /GS 选项的更多信息，请参考 Brandon Bray 的《Compiler Security Checks In Depth》一书。

所谓定点数溢出是指定点数的运算结果的绝对值大于计算机能表示的最大数的绝对值。浮点数的溢出又可分为“上溢出”和“下溢出”两种，“上溢出”与整数、定点数的含义相同，“下溢出”是指浮点数的运算结果的绝对值小于机器所能表示的最小数绝对值，此时将该运算结果处理成机器零。若发现溢出(上溢出)，运算器将产生溢出标志或发出中断请求，当溢出中断未被屏蔽时，溢出中断信号的出现可中止程序的执行而转入溢出中断处理程序。<BR><BR>
例如：有两个数0.1001111和0.1101011相加，其结果应为1.0111010。由于定点数计算机只能表示小于1的数，如果字长只有8位，那么小数点前面的1，会因没有触发器存放而丢失。这样，上述两个数在计算机中相加，其结果变为0.0111010。又如，有两个数0.0001001和0.00001111相乘，其结果应为0.00000000111111，若字长只有8位，则结果显示为0.0000000，后面的1个0和6个1全部丢失，显然这个结果有误差。计算机的任何运算都不允许溢出，除非专门利用溢出做判断，而不使用所得的结果。所以，当发生和不允许出现的溢出时，就要停机或转入检查程序，以找出产生溢出的原因，做出相应的处理。

【缓冲区溢出】

缓冲区是用户为程序运行时在计算机中申请的一段连续的内存，它保存了给定类型的数据。缓冲区溢出指的是一种常见且危害很大的系统攻击手段，通过向程序的缓冲区写入超出其长度的内容，造成缓冲区的溢出，从而破坏程序的堆栈，使程序转而执行其他的指令，以达到攻击的目的。更为严重的是，缓冲区溢出攻击占了远程网络攻击的绝大多数，这种攻击可以使得一个匿名的Internet用户有机会获得一台主机的部分或全部的控制权！由于这类攻击使任何人都有可能取得主机的控制权，所以它代表了一类极其严重的安全威胁。

缓冲区溢出攻击的目的在于扰乱具有某些特权运行的程序的功能，这样可以使得攻击者取得程序的控制权，如果该程序具有足够的权限，那么整个主机就被控制了。一般而言，攻击者攻击root程序，然后执行类似“exec(sh)”的执行代码来获得root的shell。为了达到这个目的，攻击者必须达到如下的两个目标：在程序的地址空间里安排适当的代码；通过适当地初始化寄存器和存储器，让程序跳转到事先安排的地址空间执行。根据这两个目标，可以将缓冲区溢出攻击分为以下3类。

5. 风险溢出有哪些热点话题

金融风险。
每年的热点话题是金融风险、经济学考研同学关心的热点话题。基本每年经济金融考试都会有联系热点进行分析的题目。金融产品创新带来金融风险，资本市场信息不透明特性导致金融风险，中国金融市场制度的不规范性引发金融风险。
银保监会副主席21日在国新办新闻发布会上表示，当前银行业保险业保持稳健运行良好态势，金融风险由发散状态转为收敛。金融服务有效性、普惠性增强，银行业保险业改革开放取得新进展。近年来，中国金融体系呈现快速扩张的态势，伴随着实体经济增速的不断下行，资金脱实向虚及金融空转的现象严重，风险在金融体系内部及实体经济运行的各个方面逐渐积累。

6. 网络安全攻击方法分为

1、跨站脚本-XSS
相关研究表明，跨站脚本攻击大约占据了所有攻击的40%，是最为常见的一类网络攻击。但尽管最为常见，大部分跨站脚本攻击却不是特别高端，多为业余网络罪犯使用别人编写的脚本发起的。
跨站脚本针对的是网站的用户，而不是Web应用本身。恶意黑客在有漏洞的网站里注入一段代码，然后网站访客执行这段代码。此类代码可以入侵用户账户，激活木马程序，或者修改网站内容，诱骗用户给出私人信息。
防御方法：设置Web应用防火墙可以保护网站不受跨站脚本攻击危害。WAF就像个过滤器，能够识别并阻止对网站的恶意请求。购买网站托管服务的时候，Web托管公司通常已经为你的网站部署了WAF，但你自己仍然可以再设一个。
2、注入攻击
开放Web应用安全项目新出炉的十大应用安全风险研究中，注入漏洞被列为网站最高风险因素。SQL注入方法是网络罪犯最常见的注入方法。
注入攻击方法直接针对网站和服务器的数据库。执行时，攻击者注入一段能够揭示隐藏数据和用户输入的代码，获得数据修改权限，全面俘获应用。
防御方法：保护网站不受注入攻击危害，主要落实到代码库构建上。比如说：缓解SQL注入风险的首选方法就是始终尽量采用参数化语句。更进一步，可以考虑使用第三方身份验证工作流来外包你的数据库防护。
3、模糊测试
开发人员使用模糊测试来查找软件、操作系统或网络中的编程错误和安全漏洞。然而，攻击者可以使用同样的技术来寻找你网站或服务器上的漏洞。
采用模糊测试方法，攻击者首先向应用输入大量随机数据让应用崩溃。下一步就是用模糊测试工具发现应用的弱点，如果目标应用中存在漏洞，攻击者即可展开进一步漏洞利用。
防御方法：对抗模糊攻击的最佳方法就是保持更新安全设置和其他应用，尤其是在安全补丁发布后不更新就会遭遇恶意黑客利用漏洞的情况下。
4、零日攻击
零日攻击是模糊攻击的扩展，但不要求识别漏洞本身。此类攻击最近的案例是谷歌发现的，在Windows和chrome软件中发现了潜在的零日攻击。
在两种情况下，恶意黑客能够从零日攻击中获利。第一种情况是：如果能够获得关于即将到来的安全更新的信息，攻击者就可以在更新上线前分析出漏洞的位置。第二种情况是：网络罪犯获取补丁信息，然后攻击尚未更新系统的用户。这两种情况，系统安全都会遭到破坏，至于后续影响程度，就取决于黑客的技术了。
防御方法：保护自己和自身网站不受零日攻击影响最简便的方法，就是在新版本发布后及时更新你的软件。
5、路径(目录)遍历
路径遍历攻击针对Web
root文件夹，访问目标文件夹外部的未授权文件或目录。攻击者试图将移动模式注入服务器目录，以便向上爬升。成功的路径遍历攻击能够获得网站访问权，染指配置文件、数据库和同一实体服务器上的其他网站和文件。
防御方法：网站能否抵御路径遍历攻击取决于你的输入净化程度。这意味着保证用户输入安全，并且不能从你的服务器恢复出用户输入内容。最直观的建议就是打造你的代码库，这样用户的任何信息都不会传输到文件系统API。即使这条路走不通，也有其他技术解决方案可用。
6、分布式拒绝服务-DDOS
DDoS攻击本身不能使恶意黑客突破安全措施，但会令网站暂时或永久掉线。相关数据显示：单次DDOS攻击可令小企业平均损失12.3万美元，大型企业的损失水平在230万美元左右。
DDoS旨在用请求洪水压垮目标Web服务器，让其他访客无法访问网站。僵尸网络通常能够利用之前感染的计算机从全球各地协同发送大量请求。而且，DDoS攻击常与其他攻击方法搭配使用;攻击者利用DDOS攻击吸引安全系统火力，从而暗中利用漏洞入侵系统。
防御方法：保护网站免遭DDOS攻击侵害一般要从几个方面着手：首先，需通过内容分发网络、负载均衡器和可扩展资源缓解高峰流量。其次，需部署Web应用防火墙，防止DDOS攻击隐蔽注入攻击或跨站脚本等其他网络攻击方法。
7、中间人攻击
中间人攻击常见于用户与服务器间传输数据不加密的网站。作为用户，只要看看网站的URL是不是以https开头就能发现这一潜在风险了，因为HTTPS中的s指的就是数据是加密的，缺了S就是未加密。
攻击者利用中间人类型的攻击收集信息，通常是敏感信息。数据在双方之间传输时可能遭到恶意黑客拦截，如果数据未加密，攻击者就能轻易读取个人信息、登录信息或其他敏感信息。
防御方法：在网站上安装安全套接字层就能缓解中间人攻击风险。SSL证书加密各方间传输的信息，攻击者即使拦截到了也无法轻易破解。现代托管提供商通常已经在托管服务包中配置了SSL证书。
8、暴力破解攻击
暴力破解攻击是获取Web应用登录信息相当直接的一种方式。但同时也是非常容易缓解的攻击方式之一，尤其是从用户侧加以缓解最为方便。
暴力破解攻击中，攻击者试图猜解用户名和密码对，以便登录用户账户。当然，即使采用多台计算机，除非密码相当简单且明显，否则破解过程可能需耗费几年时间。
防御方法：保护登录信息的最佳办法，是创建强密码，或者使用双因子身份验证。作为网站拥有者，你可以要求用户同时设置强密码和2FA，以便缓解网络罪犯猜出密码的风险。
9、使用未知代码或第三方代码
尽管不是对网站的直接攻击，使用由第三方创建的未经验证代码，也可能导致严重的安全漏洞。
代码或应用的原始创建者可能会在代码中隐藏恶意字符串，或者无意中留下后门。一旦将受感染的代码引入网站，那就会面临恶意字符串执行或后门遭利用的风险。其后果可以从单纯的数据传输直到网站管理权限陷落。
防御方法：想要避免围绕潜在数据泄露的风险，让你的开发人员分析并审计代码的有效性。
10、网络钓鱼
网络钓鱼是另一种没有直接针对网站的攻击方法，但我们不能将它除在名单之外，因为网络钓鱼也会破坏你系统的完整性。
网络钓鱼攻击用到的标准工具就是电子邮件。攻击者通常会伪装成其他人，诱骗受害者给出敏感信息或者执行银行转账。此类攻击可以是古怪的419骗局，或者涉及假冒电子邮件地址、貌似真实的网站和极具说服力用语的高端攻击。
防御方法：缓解网络钓鱼骗局风险最有效的方法，是培训员工和自身，增强对此类欺诈的辨识能力。保持警惕，总是检查发送者电子邮件地址是否合法，邮件内容是否古怪，请求是否不合常理。

7. 国际石油市场风险度量及其溢出效应检验方法

4.4.1.1 基于GED分布的GARCH-VaR模型

在对油价收益率序列建模时，往往发现收益率的波动具有集聚性。为了刻画时间序列的波动集聚性，Engle（1982）提出了ARCH 模型。而在ARCH 模型的阶数很高时，Bollerslev（1986）提出采用广义的ARCH 模型即GARCH 模型来描述波动集聚性。

GARCH模型的形式为

国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术

式中：Y_t为油价收益率；X_t为由解释变量构成的列向量；β为系数列向量。

国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术

事实上，GARCH（p,q）模型等价于ARCH（p）模型趋于无穷大时的情况，但待估参数却大为减少，因此使用起来更加方便而有效。

同时，由于油价收益率序列的波动通常存在杠杆效应，即收益率上涨和下跌导致的序列波动程度不对称，为此本节引入TGARCH模型来描述这种现象。TGARCH模型最先由Zakoian（1994）提出，其条件方差为

国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术

式中：d_t-1为名义变量：ε_t-1﹤0,d_t-1=1；否则，d_t-1=0，其他参数的约束与GARCH模型相同。

由于引入了d_t-1，因此油价收益率上涨信息（ε_t-1﹥0）和下跌信息（ε_t-1﹤0）对条件方差的作用效果出现了差异。上涨时，

其影响程度可用系数

表示；而下跌时的影响程度为

。简言之，若Ψ≠0，则表示信息作用是非对称的。

在关注石油市场的波动集聚性及杠杆效应的基础之上，进一步计算和监控石油市场的极端风险同样是非常重要的。而监控极端市场风险及其溢出效应的关键在于如何度量风险，为此，本节将引入简便而有效的VaR 方法。VaR（Value-at-Risk）经常称为风险值或在险值，表示在一定的持有期内，一定的置信度下可能的最大损失。VaR 要回答这样的问题：在给定时期内，有x%的可能性，最大的损失是多少？

从统计意义上讲，VaR表示序列分布函数的分位数。本节采用国际油价收益率的分布函数的左分位数来度量油价下跌的风险，表示由于油价大幅度下跌而导致的石油生产者销售收入的减少；而采用分布函数的右分位数来度量油价上涨的风险，表示油价大幅度上涨而导致的石油采购者的额外支出。这种思路，一方面推进了一般金融市场仅仅分析价格下跌风险的做法；另一方面，也针对石油市场的特殊情况，更加全面地度量了市场风险，从而为从整体上认识石油市场，判断市场收益率的未来走向奠定了基础。

VaR风险值的计算方法很多，能够适用于不同的市场条件、数据水平和精度要求。概括而言，可以归结为3种：方差－协方差方法、历史模拟方法和蒙特卡罗方法。本节采用方差－协方差方法计算国际石油市场的VaR 风险。在采用方差－协方差方法的过程中，估计VaR模型的参数是至关重要的。常用的参数估计方法包括GARCH 模型和J.P.摩根的Risk Metrics方法。由于后者假设价格序列服从独立异方差的正态分布，而且不能细致描述价格波动的某些特征（如杠杆效应），因此相对而言，前者更受青睐。但是，使用GARCH模型估计VaR时，选择残差项的分布是一个非常重要的问题。考虑到油价收益率序列具有尖峰厚尾和非正态分布的特征，因此直接采用正态分布的假设往往会低估风险。为此，本节引入Nelson（1990）提出的广义误差分布（GED）来估计GARCH模型的残差项。其概率密度函数为

国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术

式中：

Г（·）为gamma函数；k为GED分布参数，也称作自由度，它控制着分布尾部的薄厚程度，k=2表示GED分布退化为标准正态分布；k﹥2表示尾部比正态分布更薄；而k﹤2表示尾部比正态分布更厚。可见GED分布是一种复杂而综合的分布。实际上，也正是由于GED分布在描述油价收益率分布的厚尾方面具有独特的优势，因此本节引入基于GED分布的GARCH模型来估计国际石油市场收益率上涨和下跌时的VaR。

计算出石油市场的VaR风险值之后，为了给有关方面提供准确可靠的决策支持，有必要对计算结果进行检验，以判断所建立的VaR模型是否充分估计了市场的实际风险。为此，本节将采用Kupiec提出的检验方法来检验VaR模型的充分性和可靠性。该方法的核心思想是：假设计算VaR的置信度为1－α，样本容量为T，而失效天数为Ⅳ，则失效频率f＝Ⅳ/T。这样对VaR 模型准确性的评估就转化为检验失效频率f是否显着不同于α。基于这种思想，Kupiec提出了对原假设f＝а的最合适的似然比率检验：在原假设下，统计量LR服从自由度为1的X²分布，95%和99%置信度下的临界值分别为3.84和6.64。根据x²分布的定义，如果估计值LR大于临界值，就拒绝原假设，即认为估计的VaR模型是不充分的。

国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术

4.4.1.2 基于核权函数的风险溢出效应检验方法

本节将采用Hong（2003）提出的风险－Granger因果关系检验方法检验WTI和Brent原油市场的风险溢出效应。该方法的核心思想是通过VaR 建模来刻画随着时间变化的极端风险，然后运用Granger因果检验的思想来检验一个市场的大风险历史信息是否有助于预测另一个市场的大风险的发生。

首先，定义基于VaR的风险指标函数。以下跌风险为例：

Z_m,t=I（Y_m,t﹤－VaR_m,t）（m=1,2） （4.11）

式中：I（·）为指标函数。当实际损失超过VaR时，风险指标函数取值为1，否则为0。

如果检验市场2是否对市场1产生了单向的风险溢出，则原假设为H₀:E（Z_1,t∣I_1,t-1）＝E（Z_1,t∣I_t-1），而备择假设为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时刻可以获得的信息集。通过这种转换，｛ Y_1,t｝和｛Y_2,t｝之间的风险－Granger因果关系就可以看成是｛Z_1,t｝和｛Z_2,t｝之间的均值－Granger因果关系，即计量经济学模型中广泛使用的Granger因果关系。

如果H_o成立，即市场2 对市场1不存在单向的风险－Granger因果关系，则表示Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）＝0,

j﹥0。如果对某一阶j﹥0，有Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）≠0，则表明存在风险－G ranger因果关系。换言之，当一个市场发生大的风险时，我们能用这个信息去预测另一个市场未来可能发生同样风险的可能性。

现在设VaR_m,t=VaR_m（I_m,t-1，α），m=1,2是市场m在风险水平（即显着性水平）α下得到的VaR序列，本节引入基于GED分布的GARCH 模型，并利用方差－协方差方法得到该序列。设有T个随机样本

并令Z_m,t=I（Y_m,t﹤－VaR_m,t），m=1,2，则定义Z_1,t和Z_2,t之间的样本互协方差函数（CCF）为

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式中：

。而Z_1,t和Z_2,t的样本互相关函数为

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式中：

是Z_m,t的样本方差；j=0，±1，…，±（T-1）。

然后，Hong（2003）提出了基于核权函数的单向风险－Granger因果关系检验统计量：

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式中：中心因子和尺度因子分别为

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式中k（·）为核权函数，而且H ong（2003）证明了Daniell核权函数k（z）＝sin（π）z/π ,z∈（－∞，＋∞）是最优的核权函数，能够最大化检验效力。该核权函数的定义域是无界的，此时可把M 看作是有效滞后截尾阶数；而且当M 较大时，Q₁（M）能够更加有效地检测出风险溢出效应的时滞现象。

Hong（2003）同时给出了检验双向风险－Granger因果关系的统计量，其原假设为两个市场之间任何一个市场均不G ranger－引起另一个市场的极端风险，并且两个市场之间不存在任何即时风险溢出效应。这表示对于任意阶j=0，±1，±2，…，均有Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）＝0。为了检验该原假设，Hong（2003）提出了如下的统计量：

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式中：中心因子和尺度因子分别为

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原假设成立时，Q₁（M）和Q₂（M）在大样本条件下均服从渐近的标准正态分布。而且，Hong（2003）指出，运用这两个统计量时，应该使用标准正态分布的右侧临界值。

8. 风险溢出率怎么计算

摘要 你好亲☺️

9. 什么叫做 extreme risk spillover就是极端风险溢出，有没有同志知道啊

风险溢出就是一种资产所含的风险，对其它资产风险的影响。极端风险溢出，就是极端风险对其它资产风险的影响。这个是可以根据不同资产之间的相关度定量计算的。