来自 DDOS 2021-02-19 23:04 的文章

域名被攻击_如何解决_云防护平台和网站怎么接入

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Reuven Harrison,首席技术官Joe Schreiber,ddos防御教程,业务开发技术总监欢迎回到我们分为两部分的系列文章,探讨将在2018年影响网络安全的技术趋势。在本系列的第一部分中,我们讨论了自动化临界点及其主要驱动因素,以及我们对云应用的预测。让我们从集装箱运输开始本系列的第二部分。2017年,集装箱运输无疑是一个技术术语。随着集装箱化的兴起,网络分割的概念从网络转移到集装箱领域。容器提供了更大的灵活性;然而,由于容器可以存在于任何地方,因此不可能用基于IP子网的传统网络分段将它们隔离开来。我们的预测是,2018年,网络细分将进入服务层面。将容器的话题再深入一步,我们预测不变的基础设施将得到更多的关注,因为它利用了集装箱化的兴起。软件更新和修补非常耗时,而且并不总是万无一失。取而代之的是,删除它,重新创建它,并将它作为新的来恢复,不是更容易和更安全吗?这就是不变基础设施背后的理念。从理论上讲,这种方法提供了更高的一致性和可靠性,而集装箱化具有利用这一新范式的内在手段,应用程序与基础设施的不断分离赋予了新的自由。2018年人们会更加注意到这一点,并开始投资;作为长期预测,不变的基础设施将在2019-2020年左右起飞。正如我们在本系列文章的第一部分中所提到的,2017年似乎是一场层出不穷的网络攻击。明年也会有同样的结果吗?2018年,我们预测直接导致人身伤害或极度拥堵的袭击会增加。WannaCry就是这种情况的一个很好的例子,因为袭击摧毁了机场,我们将在2018年看到更多这样的情况。其他可能的情况:人们将利用日常的、现实世界的技术,防御cc代码,这些技术依赖于建立在非常静态的环境中的机器学习算法。例如,自动驾驶汽车希望停车标志看起来像某种方式。他们很容易混淆,坏人会利用这一点,扭曲交通标志来迷惑自动驾驶汽车,造成严重的交通和街道混乱,甚至更糟的是,交通事故。在极端情况下,研究DDOS防御的外国学者,SCADA攻击可能会切断电源和水,使无数人失去日常生活和安全所必需的这些基本系统。这就引出了我们最后的安全预测:安全猫捉老鼠的游戏将扩展到机器学习。机器学习并不能免疫网络攻击者;它不是万无一失的,仍然可能被混淆或"模糊化"。机器学习可能会被欺骗,谍盾高防服务器怎么cdn管理,认为某些事情是正常的,允许访问,甚至通过提供错误信息来制造DOS攻击。此外,机器学习引擎通常与应用程序分离(例如,作为一种服务),因此它可以用作另一个攻击点或另一种使对手失明的方法。此外,机器学习允许攻击者研究并更好地理解其目标的行为和身份。例如:攻击者可以学习目标的密码习惯,以更集中的方式发起暴力攻击,或者学习目标的写作风格并在鱼叉式网络钓鱼攻击中模仿。机器学习使这些技术更加集中和高效。组织可以做些什么来克服这些挑战,开发和维护一个灵活、安全的网络?我们建议分两步走:首先,从建立基本的网络安全策略开始。编写、理解和正确管理安全策略对于堵塞网络中的任何漏洞、管理请求的更改和消除人为错误的风险至关重要。如果您没有一个充分理解和文档化的安全策略,您可能没有很好的安全性–您很可能有盲点,并且更容易因人为错误而出错。接下来,组织应该考虑零信任模型。如果没有这样的模型,许多组织会发现自己处于被动模式——在必要时做出响应。零信任模型与适当的安全策略相结合,谍盾高防服务器怎么cdn管理,可确保只向需要和允许访问的人授予访问权限,从而使组织能够对安全采取积极主动的态度。进一步了解Tufin如何帮助您应对2018年及以后的网络安全挑战。