《网络安全技术与应用》随着大数据时代的到来,移动端等信息技术应用设备应用范围的不断扩大,与我们日常的生产生活也有着极为密切的联系,为此,发展信息网络安全技术具有十分重要的现实价值,不仅能够为人们的日常生活营造安全的网络信息环境,还能够提升信息网络技术。本文以美国信息网络安全作为研究切入点,从美国大数据计划的应用内涵出发,论述了美国大数据计划战略的实施情况以及具体的内容,希望能够全面的分析美国信息网络安全战略的同时,为我国信息网络安全战略的设计优化提供新的参考思路,推动我国信息网络产业的可持续发展。随着信息与通信技术的发展,网络空间安全的重要性已逐渐被人们认知。网络空间安全在信息交流、数据共享及其所涉及的军事、文化、政治、经济领域有着重大影响。对网络空间安全的深度理解与认知有助于提高人们的网络空间安全意识,做好信息通信过程中的安全防范措施,同时也为培养专业素质人才提供了思维方法。本文从网络空间安全的对象、目标、风险和实施方法等角度深度解析网络空间安全的概念与内涵。随着经济的飞速发展,现代化信息技术不断创新,计算机在当今社会被应用的越来越广泛,计算机网络技术的不断改进,为人们的日常生活提供了便利,也推动了各个领域的发展,但是事物的发展都有两面性,计算机网络在飞速发展过程中,带给人们生活便利的同时,也存在着很多安全隐患,这些安全隐患会给人们的生活带来不良的影响,所以必须要重视计算机网络安全。本文主要分析了计算机网络安全技术在网络安全维护中的运用。电子信息工程是信息时代下的重要产物,在现代经济社会发展进程中电子信息工程发挥着重要作用,计算机网络技术作为电子信息工程建设中的重要支撑力量,是促进电子信息工程可持续性发展的关键。为了促进电子信息工程的作用发挥,当前我们需要立足经济社会建设需求,分析如何科学应用计算机网络技术以提升电子信息工程建设和应用的实际价值,这也是本研究探讨的主要课题内容,希望文中的观点可供相关读者参考。当前在计算机信息管理技术中的网络安全方面还存在着一定的风险,严重影响了这种管理技术的长久发展。为了顺应时代的发展,要提升自身的网络安全意识。本文首先浅析了网络安全的重要性,然后通过分析现阶段信息管理技术的发展现状,对其中的问题制定针对性的应用策略,希望对读者有借鉴意义。网络信息化技术的推广,带来了不少的安全问题,如在网络当中,任何个人、组织、单位的信息都存在着被窃取、盗用的危险,联网的机械、设备也可能被他人操作控制等,面对这样的情况,我们就必须要在合理、高效利用网络信息化技术的同时,做好网络安全方面的防护工作,尤其是应当将人工智能技术应用到网络安全防护中来,以保障人们的网络安全。本文基于作者自身的实际工作经验与学习认识,首先简单分析了当前的网络安全基本现状,介绍了人工智能的概念,然后主要阐述和探讨了人工智能在网络安全防护中的应用价值及部分技术,以期能为相关的工作实践提供参考。网络安全是互联网发展过程中必然要面对的一个问题,相对于广域网而言,局域网作为各类公司、学校等单位的内部网,具有封闭性,从而保护内部信息的安全,但来自互联网和内部管理的安全威胁无时无刻不存在,局域网面临的安全风险逐渐增大。通过对主要威胁进行分析研究,结合当前人工智能的发展,提出加强局域网网络安全的智能防护策略。
随着互联网应用的快速发展,大多数校园网采用了多出口的冗余网络来提高网络的稳定性。这些对于传统的DNS架构,不能构建一个高效的校园网DNS服务器成为多出口校园网高效运行的瓶颈。针对实际运行过程中的弊端,本文提出了基于Linux、bind9的策略和防火墙映射相结合的DNS解决方案,从而提高了网络的数据转发效率和速度。为实现Nginx服务器生成的海量日志数据的分析,本文构建了一个基于ELK框架的日志实时分析平台。基于该平台实现对历史与实时的日志进行数据挖掘,从运维的多角度建立分析模型对海量日志进行可视化分析,实现对业务的可视化分析及服务质量的评价体系的建立。本文对NTLM认证协议的认证过程进行了研究,介绍了在不安全的网络环境中利用NTLM中继攻击获取服务器权限的可能方式,并通过搭建环境模拟实现了利用NTLM中继攻击得到服务器最高权限的过程。最后,本文总结了针对于此类攻击的防御办法。近年来,Web应用得到了飞速发展,但绝大部分Web应用存在安全漏洞。攻击者出于经济、政治等目的,利用SQL注入、Webshell、跨站脚本XSS、弱口令等漏洞对Web站点实施篡改、挂马、攻击、数据窃取等恶意行为,得到了国家和全社会的高度重视。在安装专业安全设备的基础上,还应通过参数化查询、过滤用户输入、使用输入验证与输出编码、加强服务器权限管理、过滤可执行函数入口、限制连接数与请求数等方法从源头上加以防护。互联网由于其具有覆盖面广,兼容程度高等特性,现已广泛地运用到了各类信息系统的访问监测中,为信息安全保驾护航。如何将网络监测技术的优势发挥到极致,创造安全、稳定的网络信息环境是当下热议的话题。而Web管理下的网络检测技术正是通过Linux架构设计,完成系统管理和信息收集捕捉的技术,实现了网络用户的行为监测。本文从监测技术的系统设想出发,阐述了Web页面管理下的系统结构,最终阐述了数据库以及网络监测功能。通信网络技术的发展,为人们的生活提供了便利,SDN框架的应用,可以对传统的通信网络进行变革,提高网络性能和通信质量。本文首先介绍了SDN框架及其特点,然后指出SDN框架的实行依据,最后阐述了SDN在通信网络中的具体应用,以供参考。随着企业内部信息化程度的不断提高,多数企业会部署若干信息化系统。每个应用系统都有一个自己的身份认证功能模块,如使用传统认证方式既不安全又须记忆大量密码。那么,基于整合多种应用系统相对独立的身份认证和授权机制来单独形成一套新认证系统的思想便应运而生。目前,采用的较成熟系统为统一用户管理系统,实现各应用系统间跨域的单点登录的身份认证。本文对统一身份认证系统进行深入探讨,并以档案管理系统为例详细讲述统一身份认证的实现。互联网在提供便利服务的同时也面临各种形式的网络信息安全威胁,比如蠕虫病毒、盗窃木马等,可能为用户带来不可估量的损失,因此为了能够保证用户使用网络的安全性,本文提出构建一个多层次的网络安全主动防御系统,该系统包括四个层次,分别是网络数据采集层、威胁识别分析层、安全工具启动层、效果评估层,系统引入模式识别技术,以提高网络安全防御性能。电力网络是一个庞大而复杂的网络,要保证抵御所有APT攻击是难度非常大的任务,因此更务实的做法是接收APT风险始终存在的事实,然后快速追踪、识别并予以纠正,也就是采取APT攻击的缓解方案。因此,面对正在进行的APT攻击,有必要构建积极的"弹性网络",从而阻止攻击并减少影响。该类"弹性网络"包含"主动技术"和"联动技术"。"主动技术"主要是利用欺骗技术还原、构建之前的攻击,分析出攻击的必要信息和特征,为之后的应急响应提供支撑;"联动技术"则是一系列调用应急响应流程的机制,两种技术相辅相成共同构建起"网络弹性"(Cyber Resilience)。
作为二十一世纪的新兴产业技术,互联网技术的发展也是突飞猛进。使得网络的信息化得到了广泛普及,但是与此同时网络上也开始出现了一些安全性能的漏洞和问题。类似计算机数据被破坏、被偷盗、被篡改等一系列的计算机网络安全问题层出不穷,引起了相关部门的高度重视,所以说,要做好计算机的数据加密技术对计算机网络安全有着至关重要的作用。本文主要简单叙述了网络安全加密技术在计算机互联网各个区域中进行的应用,同时也对计算机网络安全中数据的加密技术应用进行了简单分析探讨。在Web安全通信中,安全问题经常发生,Web应用漏洞数量仅少于应用程序漏洞,Web中附带的数据价值越来越高,数据的范围从个人生活数据到企业数据,甚至包括一些私密信息,大量黑客瞄准了这一个巨大的黑色市场,一些企业为了节省时间开销,往往会降低安全需求,导致一些Web安全问题发生。自密码学技术诞生以来,加密后的数据能够有效防止被窃取和爆破,本文结合密码学的方案与二叉树协议树形结构的方案,设计了一个基于树形结构的混合加密的方案,该方案经过两次加密,主要针对对给服务器响应的请求所发送的内容进行解析。本文针对数据加密技术在计算机网络安全中的应用进行了探讨,简要地介绍了数据加密技术,阐述了现实生活中影响计算机网络安全的因素,并对数据加密技术在计算机网络安全中的应用进行了详细地说明,同时提出了合理的建议。为了提高全同态加密方案的效率,基于无偏移近似最大公约数问题和稀疏子集和问题,提出了一个改进的基于整数的全同态加密方案。在DGHV方案的原始框架基础上,通过将模数由模2转换为模2k,使得单次数据处理能力由1比特增长到k比特。通过压缩公钥技术的应用把公钥的尺寸降到O（λ4）,在保证较高的数据处理能力的同时具有较小的公钥尺寸,从而更适合实际的在云环境下进行应用。最小编辑距离以其良好的抗噪性成为机器学习算法特征比对的重要手段。但是最小编辑距离经典算法时空复杂度均为O（n×m）,较高的时空复杂度限制了最小编辑距离在大规模数据集及复杂特征计算中的运用。为了降低经典算法的时空复杂度,重点分析了经典算法的数学特性,论证了经典算法矩阵中相邻元素间的相互限制,说明了经典算法具有一定的自动纠错性,并以此为基础优化了经典算法,得到对任意序列时空复杂度都比经典算法（n/2）+1)2 （其中n为序列中较短者长度）的优化算法,并在实验部分的数据集中验证了本文算法的有效性。针对近邻传播聚类(AP)中偏向参数和阻尼因子对聚类效果的影响,将偏向参数和阻尼因子作为萤火虫算法中的亮度和吸引度,通过群体智能算法在搜索空间中寻找偏向参数和阻尼因子,从而提高AP算法的聚类质量。实验表明,该算法能提高聚类质量。随着智能机器和人工智能的快速发展,让机器人能够理解人类语义变得越来越迫切,目前机器翻译已经达到了很高的水平,与此同时,只有让机器人理解人类情感,才能够更好理解人类语义,实现无障碍沟通。本文基于深度学习,在树莓派上实现人脸识别和表情识别。首先人脸识别是让机器人能够确定交流的主体是谁,这里本文采用了深度神经网络,在Linux上安装TensorFlow、Keras、OpenCV等套件,采用HOG进行特征提取,进行试验后,确定了2层卷积层,2次pooling等参数。对于表情识别,本文使用深度卷积神经网络DCNN来提取表情特征,具有良好的面部表情特征的分类性能。
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