網絡安全是指用于保護網絡、網絡流量和網絡可訪問資產免受網絡攻擊、未經授權的訪問和數據丟失的技術、流程和策略。各種組織需要網絡安全來保護關鍵資產和基礎設施?，F代網絡安全采用分層方法來保護網絡邊緣和網絡周界，人們需要了解和探索網絡安全的基礎知識和風險。

2023年五大網絡安全風險來自于：

1、勒索軟件：勒索軟件是一種惡意軟件，旨在鎖定目標計算機上的數據并顯示勒索通知。

2、API攻擊：API攻擊是對應用程序編程接口的惡意使用或破壞。

3、社交工程攻擊：社交工程攻擊利用各種心理操縱技術，使目標做某種動作。

4、供應鏈攻擊：供應鏈攻擊利用企業和外部各方之間的關系。5、MitM攻擊：MitM攻擊是一種網絡攻擊，攻擊者攔截雙方之間的數據傳輸或對話。

盡管開放的無線網絡并不安全，但企業和個人還是高度依賴這種網絡模式。因此，企業安全團隊必須盡力保障無線網絡的安全性，以保護使用它們的用戶、設備和服務系統。

從攻擊形態上看，無線網絡攻擊主要可以分為三個大類：被動型攻擊、主動型攻擊以及針對網絡組件的攻擊。

1、被動攻擊一般發生在攻擊者處于無線網絡范圍內并可以監視無線通信內容時，最常見的被動攻擊是數據包嗅探。由于被動攻擊者只是監聽網絡數據，而不是傳輸數據，因此被動攻擊通常檢測不到。

2、主動攻擊是指攻擊者部署非法無線接入點，誘騙人們錯誤連接上去。由于主動攻擊可以攔截、監視和改變通信內容，它們常常用于執行中間人（MitM）攻擊等活動。

3、針對網絡組件的攻擊指攻擊者通過攻擊無線網絡的某個組件，比如利用接入點未打補丁的固件或使用接入點的默認密碼，非法獲得無線網絡的管理訪問權限。

容器，作為一種經濟高效簡單虛擬機替代方案，徹底改變了應用程序交付方法，減少了管理應用程序基礎設施的 IT 勞動力和資源。我們通常鼓吹容器提供更好的安全性，將應用程序與主機系統以及彼此隔離開來。但與任何軟件非常相似，容器化應用程序可能會成為安全漏洞的犧牲品，包括錯誤、身份驗證和授權不充分以及配置錯誤。它主要面臨一下三大挑戰：

一、容器鏡像的問題。配置不當的容器鏡像是引入漏洞的原因。當旋轉圖像或從云端下載并直接開始使用時，在云上引入新的漏洞。

二、注意編排安全。在解決安全問題時，像 Kubernetes 這樣的編排工具是不可或缺的，已成為主要攻擊面。

三、防止“docker逃逸”。流行的容器運行時，隨著時間的推移強化了安全策略，但仍然有可能包含錯誤，可能允許惡意代碼在“容器逃逸”中運行到主機上。

勒索軟件不會自動消失。正確的情報可以幫助企業大幅降低圍繞網絡勒索事件的風險。勒索軟件是機會主義的，通過勒索軟件即服務(RaaS)模型，支持這些網絡攻擊的工具、基礎設施在各種在線非法社區中激增。勒索軟件分支機構可以租用惡意軟件，并從受害者的勒索費中收取傭金。

行業專家介紹過關于在勒索軟件攻擊事件中檢測、隔離、緩解和協商的作用。阻止勒索軟件攻擊最有效的方法是在一開始就拒絕他們訪問。沒有訪問，就沒有攻擊。網絡攻擊者只需要一條訪問路徑即可侵入，防御者必須知道并封閉進入網絡的所有入口。

各種類型的情報可以揭示網絡攻擊之前的情報鏈的風險，并幫助企業在成為攻擊者的目標之前監控和防御他們的攻擊面。對勒索軟件團伙運營的非法網絡社區有深入和積極的了解，也有助于提供更多應對方法，并防止勒索軟件攻擊。企業必須能夠在被盜登錄憑證到達犯罪分子手中之前監控并收到警報。這種情報可以減輕賬戶接管，并打破導致暴力破解或憑據填充攻擊的鏈條。

在企業網絡安全建設中，部署防火墻系統仍然是最基礎的防護手段之一。隨著企業組織數字化業務轉型的加快，企業面臨的網絡攻擊風險越來越大，企業需要盡快將傳統的內部防火墻，進行現代化的升級改造，部署更加先進的網絡版防火墻系統。

新一代網絡防火墻系統三個關鍵要素：

1、虛擬化能力，融合虛擬化技術帶來的靈活性。虛擬化技術消除了傳統硬件部署的復雜性、高成本和架構風險，幫助企業簡化網絡架構。

2、自動化能力。自動化會大大簡化防火墻的工作流程，并改善一致性和準確性。更簡單、集中式、更輕松地管理各種安全任務和操作，更快速地提供新服務和新功能，動態快速地改變網絡防火墻容量。

3、智能編排能力。在沒有人工干預情況下順暢運轉，啟動合適的工作流程，便于呈現和控制網絡防火墻更有效的運行工作。

網絡攻擊的威脅急劇增加，網絡安全領域的深度學習正取得進展，可能是解決網絡安全問題的關鍵。

深度學習在網絡安全中的應用：

1、行為分析?；谏疃葘W習的安全策略都是跟蹤和檢查用戶活動和習慣。由于超越了安全機制，不會觸發任何信號或警報，針對這些攻擊的一種有效防御是用戶和實體行為分析(UEBA)。如學習員工的行為模式，并識別可能是內部攻擊的可疑活動，發出警報。

2、入侵檢測。入侵檢測和防御系統(IDS/IPS)能夠識別可疑的網絡活動，阻止黑客獲得訪問權限，并通知用戶。防范數據泄露等風險。通過更準確地分析流量，減少錯誤警報數量，協助安全團隊區分惡意和合法的網絡活動，深度學習、卷積神經網絡和循環神經網絡(RNN)可用于開發更智能的ID/IP系統。

3、處理惡意軟件。傳統的惡意軟件解決方案，使用基于簽名的檢測技術來查找惡意軟件。深度學習算法可以識別更復雜的威脅，不依賴于已知簽名和典型攻擊技術記憶。

網絡攻擊的威脅急劇增加，網絡安全領域的深度學習正取得進展，可能是解決網絡安全問題的關鍵。

深度學習在網絡安全中的應用：

1、行為分析?；谏疃葘W習的安全策略都是跟蹤和檢查用戶活動和習慣。由于超越了安全機制，不會觸發任何信號或警報，針對這些攻擊的一種有效防御是用戶和實體行為分析(UEBA)。如學習員工的行為模式，并識別可能是內部攻擊的可疑活動，發出警報。

2、入侵檢測。入侵檢測和防御系統(IDS/IPS)能夠識別可疑的網絡活動，阻止黑客獲得訪問權限，并通知用戶。防范數據泄露等風險。通過更準確地分析流量，減少錯誤警報數量，協助安全團隊區分惡意和合法的網絡活動，深度學習、卷積神經網絡和循環神經網絡(RNN)可用于開發更智能的ID/IP系統。

3、處理惡意軟件。傳統的惡意軟件解決方案，使用基于簽名的檢測技術來查找惡意軟件。深度學習算法可以識別更復雜的威脅，不依賴于已知簽名和典型攻擊技術記憶。

數字說明了一切:在2022年上半年，全球共記錄了540萬次DDoS攻擊。DDoS攻擊并不依賴于病毒;它包括同時向一個目標(一個數據中心，一個網站，一個應用程序，一個互聯網盒子等)發送大量的請求，連接到互聯網的機器網絡(pc，服務器，鏈接對象等)，由于大量的數據發送(高達幾GB)，公司的IT基礎設施已經飽和，無法響應合法的請求。

DDoS攻擊主要有三類:

1、基于容量的攻擊:也被稱為“泛濫”，這些DDoS攻擊依賴于到達目標的大量流量。

2、協議攻擊:這些DDoS攻擊專門針對一個協議(ping、TCP)，目的是使其飽和，使服務器、路由器或防火墻不可用。

3、應用程序攻擊:也被稱為“第七層攻擊”，通過利用一個應用程序(通常是web)的操作漏洞來重載它，從而使它處于故障狀態。這些攻擊需要相對較低的網絡流量，因此更難以檢測。