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绝对隔离+底层限制,成就猎鹰蜜罐“牢不可破”的立体化安全

自网络诞生以来,攻击威胁事件层出不穷,网络攻防对抗已成为信息时代背景下的无硝烟战争。然而,传统的网络防御技术如防火墙、入侵检测技术等都是一种敌暗我明的被动防御,难以有效应对攻击者随时随地发起的无处不在的攻击和威胁。蜜罐技术的出现改变了这种被动态势,它通过吸引、诱骗攻击者,研究学习攻击者的攻击目的和攻击手段,从而延缓乃至阻止攻击破坏行为的发生,有效保护真实服务资源。 国际蜜罐技术研究组织Honeynet Project的创始人Lance Spitzner给出了蜜罐的权威定义:蜜罐是一种安全资源,其价值在于被扫描、攻击和攻陷。蜜罐并不向外界用户提供任何服务,所有进出蜜罐的网络流量都是非法的,都可能预示着一次扫描和攻击,蜜罐的核心价值在于对这些非法活动进行监视、检测和分析。

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网络入侵检测的机器学习算法评估与比较

本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取与处理模块、检测算法模块、检测结果处理模块、性能评价模块和系统应用模块。数据获取与处理模块主要对网络流量数据进行捕获、过滤、分析和存储,为后续检测算法模块提供有效的数据来源。检测算法模块主要采用基于行为的检测方法,包括基于签名、基于统计和基于行为模型的方法。检测结果处理模块主要对检测到的入侵行为进行相应的处理,包括报警、隔离、恢复等措施。性能评价模块主要对网络入侵检测系统的性能进行评价,包括检测率、误报率、响应时间等指标。系统应用模块主要介绍了网络入侵检测系统在金融、电信、政府等领域的实际应用情况。

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