新时代网络安全技术及应用方式研究.pdf
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1、432024年1月下 第02期 总第422期信息技术与应用China Science&Technology Overview0 引言网络安全技术是保障网络系统稳定运行、防止数据泄露和系统破坏的关键手段,可以有效防止黑客攻击,保护用户隐私,确保商业秘密和敏感信息的安全,避免恶意软件入侵,防止服务中断和数据损失,保障网络系统的可靠性和稳定性。随着物联网、云计算、大数据等新技术的广泛应用,人们面临的网络安全挑战也愈发复杂,而网络安全技术则是应对这些挑战的关键。因此,网络安全技术的应用对于建设安全、稳定的网络环境,保障信息社会正常运转具有至关重要的作用1。1 网络安全的基本理论和原理1.1 网络安全的
2、基本概念网络安全是指保护网络系统及其内部信息不受非法访问、破坏、更改、泄露等威胁的技术和管理措施,涵盖网络设备、网络服务、网络数据 3 个主要层面。在设备层面,网络安全要求硬件设备免受物理和逻辑攻击,保证设备的正常运行;在服务层面,网络安全主要是保护网络服务不受非法干扰和破坏,包括防止恶意软件侵入和阻止非法用户访问;在数据层面,网络安全主要关注数据完整性、可用性和保密性,防止数据被非法访问和更改。因此,网络安全是一种全方位的保护,需要在多个层面和环节进行防范,才能构建起安全可靠的网络环境。1.2 网络安全的基本原理网络安全的基本原理涵盖了许多领域,其中最基础的包括保密性、完整性和可用性 3 个
3、主要的安全属性,通常被称为网络安全的 CIA 三原则。首先,保密性要求阻止未授权的信息访问和披露,只有获得合法授权的用户才能访问特定的信息资源。对于保密性的破坏通常涉及数据窃取、信息泄露等行为。其次,完整性则是确保信息和系统防止未经授权的修改,确保数据的真实性和一致性。完整性的破坏可能导致信息被篡改,系统运行出错。最后,可用性则是确保信息和服务对合法用户的可访问性和及时性。如果一个系统不能及时响应用户的请求,或者无法正常提供服务,那么就破坏了可用性,如拒绝服务攻击就是对可用性的典型破坏2。2 新时代的网络安全技术新时代网络安全技术是针对日益增长的网络安全威胁进行防范和应对的高效手段,其中包括机
4、器学习、人工智能、区块链和量子密码等一系列最新的技术手段。首先,机器学习和人工智能在网络安全领域中的应用已经取得了显著成果。机器学习可以通过学习和分析网络行为模式,自动识别并响应网络安全威胁,如入侵检测、异常流量识别等。而人工智能则可以进一步提高自动化的效率和准确性,通过模拟人的思考和决策过程,对复杂的网络环境和变化进行有效的管理和控制。其次,区块链技术也在网络安全中发挥了重要的作用。区块链的去中心化和不可篡改的特性使它成为确保数据完整性和可追溯性的理想工具,可以有效防止数据篡改和伪造,保证数据的安全和信任。最后,量子密码是一种基于量子力学原理的密码学技术,它能提供无条件的安全性,即使是使用未
5、来的量子计算机,也无法破解量子密码。量子密码成为应对未来网络安全威胁的有效工具3。新时代的网络安全技术不仅提高了对网络安全威胁的预防和响应能力,也提供了理解、处理网络安全问题的新视角和新方法。例如,机器学习和人工智能使网络安全管理更加智能化,可以自动化地处理大量的安全事件,释放人力资源;区块链技术则提供了一种全新的信任机制,可以在互联网环境中建立安全的数据交换和协作;而量子密码则提供了一种无条件安全的密码学工具,为未来的网络安全防御提供强大保障。收稿日期:2023-06-16作者简介:李武帅(1986),男,山东莱西人,硕士研究生,工程师,研究方向:网络安全技术、网络生态建设与治理。新时代网络
6、安全技术及应用方式研究李武帅胡印科(山东省财政厅,山东济南 250002)摘要:随着互联网的迅猛发展和普及,人们的日常生活、工作和学习都已经离不开网络。通过网络可以进行在线购物、社交、银行业务等活动,也可以分享个人信息。可以说,整个经济社会的发展已经离不开网络,更离不开网络安全。因此,网络安全已经成为必须面对和解决的重要问题。在数字化时代,网络安全早已不再是技术层面的问题,而是一项涉及经济社会各层面的重要任务。要充分认识网络安全工作的重要性,时刻绷紧网络安全这根弦,牢固树立风险意识、底线思维,保障经济社会健康、稳定、可持续发展。关键词:新时代;网络安全技术;应用方式中图分类号:TP393.08
7、 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2024)02-0043-03442024年1月下 第02期 总第422期信息技术与应用China Science&Technology Overview3 新时代网络安全技术的应用研究3.1 典型的新时代网络安全技术实例分析以一种常见的机器学习技术在网络安全领域中的应用为例,使用支持向量机(SVM)进行网络入侵检测。网络入侵检测系统是一种用于监视网络活动,识别并报告潜在入侵行为的系统。支持向量机作为一种机器学习算法,常被用于分类和回归分析。在网络入侵检测中,可以利用向量机根据网络行为特征进行正常与异常流量的分类。首先,需要收集并处理数据。通常,
8、数据来源于真实的网络流量,包括正常流量和已知的攻击流量。数据处理主要包括特征提取和标签分配,特征可能包括流量大小、连接时间、数据包数量等,标签则标明每个数据点是正常流量还是异常流量。其次,用一部分数据训练 SVM 模型。在Python 中,可以使用 Sklearn 库的 SVM 模块实现4。假设特征数据存储在变量 X 中,标签存储在变量 y 中,代码如下。from sklearn import svm#创建 SVM 分类器clf=svm.SVC(gamma=scale)#使用数据训练分类器clf.fit(X,y)训练完成后,就可以用这个 SVM 模型对新的网络流量进行预测,判断其是否为异常流量
9、。代码如下。#假设新的网络流量特征存储在变量 X_new 中#使用 SVM 模型进行预测predictions=clf.predict(X_new)这是一个典型的使用机器学习进行网络入侵检测的例子。这种方法的优点是可以自动化处理大量的网络流量,减轻人工分析的负担。同时,机器学习模型可以学习网络行为的复杂模式,提高检测精度。3.2 网络安全技术在各领域的应用网络安全技术在各个领域都有广泛的应用,包括金融、医疗、教育等。在金融领域,网络安全技术主要用于保护用户的个人信息、银行账户、交易数据等不受网络攻击和欺诈的威胁。例如,银行通常会使用多因素认证技术保护用户账户的安全,需要用户同时提供密码和其他身
10、份验证信息才能访问账户。同时,金融机构也会使用加密技术保护交易数据的安全,防止数据在传输过程中被窃取或篡改。在医疗领域,网络安全技术主要用于保护电子病历、医疗数据、病人隐私等信息的安全。例如,医院使用数据加密技术保护电子病历的安全,只有得到授权的人员才能访问病人的病历信息。同时,医疗机构使用入侵检测系统监视网络活动,及时发现并阻止网络攻击。在教育领域,网络安全技术主要用于保护学生信息、教学资源、研究数据等不受网络攻击和破坏的威胁5。4 针对新时代网络安全技术的挑战4.1 技术挑战在新时代网络安全技术面前,快速演变的网络威胁无疑构成了一项重大的技术挑战。随着信息技术的发展,网络攻击手段变得更加复
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