宏观网络安全

A. 中国网络安全现状

2021年7月20日，新浪科技发文称iPhone手机存在安全隐患，Pegasus恶意软件可能会入侵用户的iPhone手机，窃取用户的信息和邮件，甚至可以控制手机的麦克风和摄像头，大数据时代用户或无隐私可言。

实际上，我国对打击大数据泄露安全事件有着强大的决心和执行力，在滴滴事件之后，国家网信办依据《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规修订了《网络安全审查好办法》，向社会公开征求意见，拟规定掌握超百万用户信息国外上市须审查。

由此可见，在我国互联网高速发展的时代，用户数据的监管变得越来越困难，此次网信办修订《网络安全审查办法》凸显了我国对收集隐私数据行为严厉打击的决心。

网络安全行业主要企业：目前国内网络安全行业的主要企业有深信服(300454)、安恒信息(688023)、绿盟科技(300369)、启明星辰(002439)、北信源(300352)等。

1、iPhone存在漏洞对用户数据安全造成威胁

2021年7月20日，新浪科技发文称iPhone存在漏洞，Pegasus恶意软件在用户不点击链接的情况下也可以入侵用户的手机，窃取信息和邮件，甚至可以操控用户的摄像头，此消息一出，网友大呼大数据时代无隐私可言，网络安全问题堪忧，实际上，在我国对网络安全问题有着强大的决心，滴滴事件之后，国家网信办依据《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规修订了《网络安全审查好办法》，向社会公开征求意见，拟规定掌握超百万用户信息国外上市须审查。

由此可见，在我国互联网高速发展的时代，用户数据的监管变得越来越困难，此次网信办修订《网络安全审查办法》凸显了我国对收集隐私数据行为严厉打击的决心。

综合来看，滴滴事件对国家数据安全层面敲起了警钟，而iPhone此次网络安全漏洞问题针对个人数据安全问题敲响了警铃，相信未来随着我国网络安全相关法案的不断完善，我国个人网络安全问题将得到有效的保护。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

B. 请从宏观社会网络安全,中观大学生消费观念,微观自身行为意识等方面,分析校园贷出现的原因和存在的问题

中国经济的高速发展使得当代大学生在物质生活上远高于以前，而贫富差距的加大导致同学间相互攀比，而网络上又大肆宣传“人生应享受当下、我们要对自己好一点、你值得最好的”等等言论，这就造成学生跟风不理性消费、超前消费。
当家庭不能满足其要求时，自身又不想通过兼职等方式获取资金，便转去借贷，单纯以为下个月就换上就没问题，可是尝到甜头后消费更加降不下来，以贷还贷，容落入套路贷的圈套。
学生社会经验少也就是好忽悠又有庞大的市场，校园贷应运而生。
存在问题：误导学生不良消费观，从而影响价值观。

C. 我国网络安全保护的基本法是什么

《中华人民共和国网络安全法》。

作为我国网络安全治理的基本法，《网络安全法》在战略层面提出国家要不断完善网络安全战略、人才战略、可信身份战略，全方位提升网络安全治理水平的宏观要求。在制度层面综合、全面、针对性的提出，加强关键信息基础设施保护力度，增加惩治网络诈骗等新型网络违法犯罪活动的规定。

(3)宏观网络安全扩展阅读：

网络安全保护注意事项：

《网络安全法》是我国第一部全面规范网络空间安全管理方面问题的基础性法律，是我国网络空间法治建设的重要里程碑，是依法治网、化解网络风险的法律重器，是让互联网在法治轨道上健康运行的重要保障。

《网络安全法》将近年来一些成熟的好做法制度化，并为将来可能的制度创新做了原则性规定，为网络安全工作提供切实法律保障。

D. 什么是网络安全网络安全应包括几方面内容

网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。

网络安全应包括：企业安全制度、数据安全、传输安全、服务器安全、防火墙安全（硬件或软件实现、背靠背、DMZ等）、防病毒安全；

在网络上传输的个人信息(如银行账号和上网登录口令等)不被他人发现，这就是用户对网络上传输的信息具有保密性的要求。 在网络上传输的信息没有被他人篡改，这就是用户对网络上传输的信息具有完整性的要求。

(4)宏观网络安全扩展阅读：

网络传输的安全与传输的信息内容有密切的关系。信息内容的安全即信息安全，包括信息的保密性、真实性和完整性。

其中的信息安全需求，是指通信网络给人们提供信息查询、网络服务时，保证服务对象的信息不受监听、窃取和篡改等威胁，以满足人们最基本的安全需要(如隐秘性、可用性等)的特性。

网络安全侧重于网络传输的安全，信息安全侧重于信息自身的安全，可见，这与其所保护的对象有关。

E. 网络安全攻击的形式主要有哪些

• 网络信息系统所面临而对威胁来自很多方面，而且会随着时间的变化而变化。从宏观上看，这些威胁可分为人为威胁和自然威胁。

• 自然威胁来自与各种自然灾害、恶劣的场地环境、电磁干扰、网络设备的自然老化等。这些威胁是无目的的，但会对网络通信系统造成损害，危及通信安全。而人为威胁是对网络信息系统的人为攻击，通过寻找系统的弱点，以非授权方式达到破坏、欺骗和窃取数据信息等目的。两者相比，精心设计的人为攻击威胁难防备、种类多、数量大。从对信息的破坏性上看，攻击类型可以分为被动攻击和主动攻击。

  
  

主动攻击

• 主动攻击会导致某些数据流的篡改和虚假数据流的产生。这类攻击可分为篡改、伪造消息数据和终端（拒绝服务）。

  （1） 篡改消息

• 篡改消息是指一个合法消息的某些部分被改变、删除，消息被延迟或改变顺序，通常用以产生一个未授权的效果。如修改传输消息中的数据，将“允许甲执行操作”改为“允许乙执行操作”。

  （2）伪造

  伪造指的是某个实体（人或系统）发出含有其他实体身份信息的数据信息，假扮成其他实体，从而以欺骗方式获取一些合法用户的权利和特权。

  （3）拒绝服务

  拒绝服务即常说的DoS（Deny of Service），会导致对通讯设备正常使用或管理被无条件地终端。通常是对整个网络实施破坏，以达到降低性能、终端服务的目的。这种攻击也可能有一个特定的目标，如到某一特定目的地（如安全审计服务）的所有数据包都被组织。

  
  

  被动攻击

  被动攻击中攻击者不对数据信息做任何修改，截取/窃听是指在未经用户同一和认可的情况下攻击者获得了信息或相关数据。通常包括窃听、流量分析、破解弱加密的数据流等攻击方式。

  （1）流量分析

• 流量分析攻击方式适用于一些特殊场合，例如敏感信息都是保密的，攻击者虽然从截获的消息中无法的到消息的真实内容，但攻击者还能通过观察这些数据报的模式，分析确定出通信双方的位置、通信的次数及消息的长度，获知相关的敏感信息，这种攻击方式称为流量分析。

  （2）窃听

• 窃听是最常用的首段。目前应用最广泛的局域网上的数据传送是基于广播方式进行的，这就使一台主机有可能受到本子网上传送的所有信息。而计算机的网卡工作在杂收模式时，它就可以将网络上传送的所有信息传送到上层，以供进一步分析。如果没有采取加密措施，通过协议分析，可以完全掌握通信的全部内容，窃听还可以用无限截获方式得到信息，通过高灵敏接受装置接收网络站点辐射的电磁波或网络连接设备辐射的电磁波，通过对电磁信号的分析恢复原数据信号从而获得网络信息。尽管有时数据信息不能通过电磁信号全部恢复，但肯得到极有价值的情报。

• 由于被动攻击不会对被攻击的信息做任何修改，留下痕迹很好，或者根本不留下痕迹，因而非常难以检测，所以抗击这类攻击的重点在于预防，具体措施包括虚拟专用网VPN，采用加密技术保护信息以及使用交换式网络设备等。被动攻击不易被发现，因而常常是主动攻击的前奏。

• 被动攻击虽然难以检测，但可采取措施有效地预防，而要有效地防止攻击是十分困难的，开销太大，抗击主动攻击的主要技术手段是检测，以及从攻击造成的破坏中及时地恢复。检测同时还具有某种威慑效应，在一定程度上也能起到防止攻击的作用。具体措施包括自动审计、入侵检测和完整性恢复等。

F. “宏观网络流量”的定义是什么有哪些异常检测方法

一种互联网宏观流量异常检测方法(2007-11-7 10:37) 摘要：网络流量异常指网络中流量不规则地显着变化。网络短暂拥塞、分布式拒绝服务攻击、大范围扫描等本地事件或者网络路由异常等全局事件都能够引起网络的异常。网络异常的检测和分析对于网络安全应急响应部门非常重要，但是宏观流量异常检测需要从大量高维的富含噪声的数据中提取和解释异常模式，因此变得很困难。文章提出一种分析网络异常的通用方法，该方法运用主成分分析手段将高维空间划分为对应正常和异常网络行为的子空间，并将流量向量影射在正常子空间中，使用基于距离的度量来检测宏观网络流量异常事件。公共互联网正在社会生活的各个领域发挥着越来越重要的作用，与此同时，由互联网的开放性和应用系统的复杂性所带来的安全风险也随之增多。2006年，国家计算机网络应急技术处理协调中心(CNCERT/CC)共接收26 476件非扫描类网络安全事件报告，与2005年相比增加2倍，超过2003—2005年3年的总和。2006年，CNCERT/CC利用部署的863-917网络安全监测平台，抽样监测发现中国大陆地区约4.5万个IP地址的主机被植入木马，与2005年同期相比增加1倍；约有1千多万个IP地址的主机被植入僵尸程序，被境外约1.6万个主机进行控制。黑客利用木马、僵尸网络等技术操纵数万甚至上百万台被入侵的计算机，释放恶意代码、发送垃圾邮件，并实施分布式拒绝服务攻击，这对包括骨干网在内的整个互联网网络带来严重的威胁。由数万台机器同时发起的分布式拒绝服务攻击能够在短时间内耗尽城域网甚至骨干网的带宽，从而造成局部的互联网崩溃。由于政府、金融、证券、能源、海关等重要信息系统的诸多业务依赖互联网开展，互联网骨干网络的崩溃不仅会带来巨额的商业损失，还会严重威胁国家安全。据不完全统计，2001年7月19日爆发的红色代码蠕虫病毒造成的损失估计超过20亿美元；2001年9月18日爆发的Nimda蠕虫病毒造成的经济损失超过26亿美元；2003年1月爆发的SQL Slammer蠕虫病毒造成经济损失超过12亿美元。针对目前互联网宏观网络安全需求，本文研究并提出一种宏观网络流量异常检测方法，能够在骨干网络层面对流量异常进行分析，在大规模安全事件爆发时进行快速有效的监测，从而为网络防御赢得时间。1 网络流量异常检测研究现状在骨干网络层面进行宏观网络流量异常检测时，巨大流量的实时处理和未知攻击的检测给传统入侵检测技术带来了很大的挑战。在流量异常检测方面，国内外的学术机构和企业不断探讨并提出了多种检测方法[1]。经典的流量监测方法是基于阈值基线的检测方法，这种方法通过对历史数据的分析建立正常的参考基线范围，一旦超出此范围就判断为异常，它的特点是简单、计算复杂度小，适用于实时检测，然而它作为一种实用的检测手段时，需要结合网络流量的特点进行修正和改进。另一种常用的方法是基于统计的检测，如一般似然比(GLR)检测方法[2]，它考虑两个相邻的时间窗口以及由这两个窗口构成的合并窗口，每个窗口都用自回归模型拟合，并计算各窗口序列残差的联合似然比，然后与某个预先设定的阈值T 进行比较，当超过阈值T 时，则窗口边界被认定为异常点。这种检测方法对于流量的突变检测比较有效，但是由于它的阈值不是自动选取，并且当异常持续长度超过窗口长度时，该方法将出现部分失效。统计学模型在流量异常检测中具有广阔的研究前景，不同的统计学建模方式能够产生不同的检测方法。最近有许多学者研究了基于变换域进行流量异常检测的方法[3]，基于变换域的方法通常将时域的流量信号变换到频域或者小波域，然后依据变换后的空间特征进行异常监测。P. Barford等人[4]将小波分析理论运用于流量异常检测，并给出了基于其理论的4类异常结果，但该方法的计算过于复杂，不适于在高速骨干网上进行实时检测。Lakhina等人[5-6]利用主成分分析方法(PCA)，将源和目标之间的数据流高维结构空间进行PCA分解，归结到3个主成分上，以3个新的复合变量来重构网络流的特征，并以此发展出一套检测方法。此外还有一些其他的监测方法[7]，例如基于Markov模型的网络状态转换概率检测方法，将每种类型的事件定义为系统状态，通过过程转换模型来描述所预测的正常的网络特征，当到来的流量特征与期望特征产生偏差时进行报警。又如LERAD检测[8]，它是基于网络安全特征的检测，这种方法通过学习得到流量属性之间的正常的关联规则，然后建立正常的规则集，在实际检测中对流量进行规则匹配，对违反规则的流量进行告警。这种方法能够对发生异常的地址进行定位，并对异常的程度进行量化。但学习需要大量正常模式下的纯净数据，这在实际的网络中并不容易实现。随着宏观网络异常流量检测成为网络安全的技术热点，一些厂商纷纷推出了电信级的异常流量检测产品，如Arbor公司的Peakflow、GenieNRM公司的GenieNTG 2100、NetScout公司的nGenius等。国外一些研究机构在政府资助下，开始部署宏观网络异常监测的项目，并取得了较好的成绩，如美国研究机构CERT建立了SiLK和AirCERT项目，澳大利亚启动了NMAC流量监测系统等项目。针对宏观网络异常流量监测的需要，CNCERT/CC部署运行863-917网络安全监测平台，采用分布式的架构，能够通过多点对骨干网络实现流量监测，通过分析协议、地址、端口、包长、流量、时序等信息，达到对中国互联网宏观运行状态的监测。本文基于863-917网络安全监测平台获取流量信息，构成监测矩阵，矩阵的行向量由源地址数量、目的地址数量、传输控制协议(TCP)字节数、TCP报文数、数据报协议(UDP)字节数、UDP报文数、其他流量字节数、其他流量报文书、WEB流量字节数、WEB流量报文数、TOP10个源IP占总字节比例、TOP10个源IP占总报文数比例、TOP10个目的IP占总字节数比例、TOP10个目的IP占总报文数比例14个部分组成，系统每5分钟产生一个行向量，观测窗口为6小时，从而形成了一个72×14的数量矩阵。由于在这14个观测向量之间存在着一定的相关性，这使得利用较少的变量反映原来变量的信息成为可能。本项目采用了主成份分析法对观测数据进行数据降维和特征提取，下面对该算法的工作原理进行介绍。 2 主成分分析技术主成分分析是一种坐标变换的方法，将给定数据集的点映射到一个新轴上面，这些新轴称为主成分。主成分在代数学上是p 个随机变量X 1, X 2……X p 的一系列的线性组合，在几何学中这些现线性组合代表选取一个新的坐标系，它是以X 1,X 2……X p 为坐标轴的原来坐标系旋转得到。新坐标轴代表数据变异性最大的方向，并且提供对于协方差结果的一个较为简单但更精练的刻画。主成分只是依赖于X 1,X 2……X p 的协方差矩阵，它是通过一组变量的几个线性组合来解释这些变量的协方差结构，通常用于高维数据的解释和数据的压缩。通常p 个成分能够完全地再现全系统的变异性，但是大部分的变异性常常能够只用少量k 个主成分就能够说明，在这种情况下，这k 个主成分中所包含的信息和那p 个原变量做包含的几乎一样多，于是可以使用k 个主成分来代替原来p 个初始的变量，并且由对p 个变量的n 次测量结果所组成的原始数据集合，能够被压缩成为对于k 个主成分的n 次测量结果进行分析。运用主成分分析的方法常常能够揭示出一些先前不曾预料的关系，因而能够对于数据给出一些不同寻常的解释。当使用零均值的数据进行处理时，每一个主成分指向了变化最大的方向。主轴以变化量的大小为序，一个主成分捕捉到在一个轴向上最大变化的方向，另一个主成分捕捉到在正交方向上的另一个变化。设随机向量X '=[X 1,X 1……X p ]有协方差矩阵∑,其特征值λ1≥λ2……λp≥0。考虑线性组合：Y1 =a 1 'X =a 11X 1+a 12X 2……a 1pX pY2 =a 2 'X =a 21X 1+a 22X 2……a 2pX p……Yp =a p'X =a p 1X 1+a p 2X 2……a p pX p从而得到：Var (Yi )=a i' ∑a i ,(i =1,2……p )Cov (Yi ,Yk )=a i '∑a k ,(i ,k =1,2……p )主成分就是那些不相关的Y 的线性组合，它们能够使得方差尽可能大。第一主成分是有最大方差的线性组合，也即它能够使得Var (Yi )=a i' ∑a i 最大化。我们只是关注有单位长度的系数向量，因此我们定义：第1主成分＝线性组合a 1'X，在a1'a 1=1时，它能够使得Var (a1 'X )最大；第2主成分＝线性组合a 2 'X，在a2'a 2=1和Cov(a 1 'X,a 2 'X )=0时，它能够使得Var (a 2 'X )最大；第i 个主成分＝线性组合a i'X，在a1'a 1=1和Cov(a i'X,a k'X )=0(k<i )时，它能够使得Var (a i'X )最大。由此可知主成分都是不相关的，它们的方差等于协方差矩阵的特征值。总方差中属于第k个主成分(被第k个主成分所解释)的比例为：如果总方差相当大的部分归属于第1个、第2个或者前几个成分，而p较大的时候，那么前几个主成分就能够取代原来的p个变量来对于原有的数据矩阵进行解释，而且信息损失不多。在本项目中，对于一个包含14个特征的矩阵进行主成分分析可知，特征的最大变化基本上能够被2到3个主成分捕捉到，这种主成分变化曲线的陡降特性构成了划分正常子空间和异常子空间的基础。3 异常检测算法本项目的异常流量检测过程分为3个阶段：建模阶段、检测阶段和评估阶段。下面对每个阶段的算法进行详细的介绍。3.1 建模阶段本项目采用滑动时间窗口建模，将当前时刻前的72个样本作为建模空间，这72个样本的数据构成了一个数据矩阵X。在试验中，矩阵的行向量由14个元素构成。主成份分为正常主成分和异常主成份，它们分别代表了网络中的正常流量和异常流量，二者的区别主要体现在变化趋势上。正常主成份随时间的变化较为平缓，呈现出明显的周期性；异常主成份随时间的变化幅度较大，呈现出较强的突发性。根据采样数据，判断正常主成分的算法是：依据主成分和采样数据计算出第一主成分变量，求第一主成分变量这72个数值的均值μ1和方差σ1，找出第一主成分变量中偏离均值最大的元素，判断其偏离均值的程度是否超过了3σ1。如果第一主成分变量的最大偏离超过了阈值，取第一主成份为正常主成分，其他主成份均为异常主成分，取主成份转换矩阵U =[L 1]；如果最大偏离未超过阈值，转入判断第下一主成分，最后取得U =[L 1……L i -1]。第一主成份具有较强的周期性，随后的主成份的周期性渐弱，突发性渐强，这也体现了网络中正常流量和异常流量的差别。在得到主成份转换矩阵U后，针对每一个采样数据Sk =xk 1,xk 2……xk p )，将其主成份投影到p维空间进行重建，重建后的向量为：Tk =UU T (Sk -X )T计算该采样数据重建前与重建后向量之间的欧氏距离，称之为残差：dk =||Sk -Tk ||根据采样数据，我们分别计算72次采样数据的残差，然后求其均值μd 和标准差σd 。转换矩阵U、残差均值μd 、残差标准差σd 是我们构造的网络流量模型，也是进行流量异常检测的前提条件。 3.2 检测阶段在通过建模得到网络流量模型后，对于新的观测向量N,(n 1,n 2……np )，采用与建模阶段类似的分析方法，将其中心化：Nd =N -X然后将中心化后的向量投影到p维空间重建，并计算残差：Td =UUTNdTd =||Nd -Td ||如果该观测值正常，则重建前与重建后向量应该非常相似，计算出的残差d 应该很小；如果观测值代表的流量与建模时发生了明显变化，则计算出的残差值会较大。本项目利用如下算法对残差进行量化：3.3 评估阶段评估阶段的任务是根据当前观测向量的量化值q (d )，判断网络流量是否正常。根据经验，如果|q (d )|<5，网络基本正常；如果5≤|q (d )|<10，网络轻度异常；如果10≤|q (d )|，网络重度异常。4 实验结果分析利用863-917网络安全监测平台，对北京电信骨干网流量进行持续监测，我们提取6小时的观测数据，由于篇幅所限，我们给出图1—4的时间序列曲线。由图1—4可知单独利用任何一个曲线都难以判定异常，而利用本算法可以容易地标定异常发生的时间。本算法计算结果如图5所示，异常发生时间在图5中标出。我们利用863-917平台的回溯功能对于异常发生时间进行进一步的分析，发现在标出的异常时刻，一个大规模的僵尸网络对网外的3个IP地址发起了大规模的拒绝服务攻击。 5 结束语本文提出一种基于主成分分析的方法来划分子空间，分析和发现网络中的异常事件。本方法能够准确快速地标定异常发生的时间点，从而帮助网络安全应急响应部门及时发现宏观网络的流量异常状况，为迅速解决网络异常赢得时间。试验表明，我们采用的14个特征构成的分析矩阵具有较好的识别准确率和分析效率，我们接下来将会继续寻找更具有代表性的特征来构成数据矩阵，并研究更好的特征矩阵构造方法来进一步提高此方法的识别率，并将本方法推广到短时分析中。6 参考文献[1] XU K, ZHANG Z L, BHATTACHARYYA S. Profiling Internet backbone traffic: Behavior models and applications [C]// Proceedings of ACM SIGCOMM, Aug 22- 25, 2005, Philadelphia, PA, USA. New York, NY,USA:ACM,2005:169-180.[2] HAWKINS D M, QQUI P, KANG C W. The change point model for statistical process control [J]. Journal of Quality Technology,2003, 35(4).[3] THOTTAN M, JI C. Anomaly detection in IP networks [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2003, 51 )8):2191-2204.[4] BARFORD P, KLINE J, PLONKA D, et al. A signal analysis of network traffic anomalies [C]//Proceedings of ACM SIGCOMM Intemet Measurement Workshop (IMW 2002), Nov 6-8, 2002, Marseilles, France. New York, NY,USA:ACM, 2002:71-82.[5] LAKHINA A, CROVELLA M, DIOT C. Mining anomalies using traffic feature distributions [C]// Proceedings of SIGCOMM, Aug 22-25, 2005, Philadelphia, PA, USA. New York, NY,USA: ACM, 2005: 217-228.[6] LAKHINA A, CROVELLA M, DIOT C. Diagnosing network-wide traffic anomalies [C]// Proceedings of ACM SIGCOMM, Aug 30 - Sep 3, 2004, Portland, OR, USA. New York, NY,USA: ACM, 2004: 219-230.[7] SCHWELLER R, GUPTA A, PARSONS E, et al. Reversible sketches for efficient and accurate change detection over network data streams [C]//Proceedings of ACM SIGCOMM Internet Measurement Conference (IMC’04), Oct 25-27, 2004, Taormina, Sicily, Italy. New York, NY,USA: ACM, 2004:207-212.[8] MAHONEY M V, CHAN P K. Learning rules for anomaly detection of hostile network traffic [C]// Proceedings of International Conference on Data Mining (ICDM’03), Nov 19-22, Melbourne, FL, USA . Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society, 2003:601-604.

G. 全国人大表决通过《网络安全法》 网络安全法解决哪些重要问题

《网络安全法》共计七十多条，对网络安全各方面事项行了规定。从宏观来看，本法的出台将解决长期困扰网络安全工作的一些基础性问题。

(一)明确了网络安全工作的内涵

(二)明确了网络安全的工作体制

(三)明确了网络安全工作的重点

上述规定体现了网络安全工作整体动态的理念，反映了网络安全为人民、网络安全靠人民的思想，也体现了技术、产业、人才等在网络安全工作中的重要地位。

另外弥补了我国参与国际网络安全治理的短板。我国的网络安全法制化水平和西方发达国家相比还较为落后，限制了我国与其他国家的网络安全合作和参与国际网络空间安全治理。很多国家的政府和行业组织在评估网络安全状况时，都明确指出中国缺乏明确的法律规定和保护能力，因此都不愿意和中国政策对等合作交流，限制中国代表参与相关的规则制定。

H. 网络安全包括几方面的内容

网络安全是一个关系国家安全和主权、社会的稳定、民族文化的继承和发扬的重要问题。其重要性，正随着全球信息化步伐的加快而变到越来越重要。“家门就是国门”，安全问题刻不容缓。

网络安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。

网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。

网络安全从其本质上来讲就是网络上的信息安全。从广义来说，凡是涉及到网络上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研究领域。

网络安全的具体含义会随着“角度”的变化而变化。比如：从用户（个人、企业等）的角度来说，他们希望涉及个人隐私或商业利益的信息在网络上传输时受到机密性、完整性和真实性的保护，避免其他人或对手利用窃听、冒充、篡改、抵赖等手段侵犯用户的利益和隐，? 问和破坏。

从网络运行和管理者角度说，他们希望对本地网络信息的访问、读写等操作受到保护和控制，避免出现“陷门”、病毒、非法存取、拒绝服务和网络资源非法占用和非法控制等威胁，制止和防御网络黑客的攻击。

对安全保密部门来说，他们希望对非法的、有害的或涉及国家机密的信息进行过滤和防堵，避免机要信息泄露，避免对社会产生危害，对国家造成巨大损失。

从社会教育和意识形态角度来讲，网络上不健康的内容，会对社会的稳定和人类的发展造成阻碍，必须对其进行控制。

2、增强网络安全意识刻不容缓

随着计算机技术的飞速发展，信息网络已经成为社会发展的重要保证。信息网络涉及到国家的政府、军事、文教等诸多领域。其中存贮、传输和处理的信息有许多是重要的政府宏观调控决策、商业经济信息、银行资金转帐、股票证券、能源资源数据、科研数据等重要信息。有很多是敏感信息，甚至是国家机密。所以难免会吸引来自世界各地的各种人为攻击（例如信息泄漏、信息窃取、数据篡改、数据删添、计算机病毒等）。同时，网络实体还要经受诸如水灾、火灾、地震、电磁辐射等方面的考验。

近年来，计算机犯罪案件也急剧上升，计算机犯罪已经成为普遍的国际性问题。据美国联邦调查局的报告，计算机犯罪是商业犯罪中最大的犯罪类型之一，每笔犯罪的平均金额为45000美元，每年计算机犯罪造成的经济损失高达50亿美元。

计算机犯罪大都具有瞬时性、广域性、专业性、时空分离性等特点。通常计算机罪犯很难留下犯罪证据，这大大刺激了计算机高技术犯罪案件的发生。

计算机犯罪案率的迅速增加，使各国的计算机系统特别是网络系统面临着很大的威胁，并成为严重的社会问题之一。

3、网络安全案例

96年初，据美国旧金山的计算机安全协会与联邦调查局的一次联合调查统计，有53％的企业受到过计算机病毒的侵害，42％的企业的计算机系统在过去的12个月被非法使用过。而五角大楼的一个研究小组称美国一年中遭受的攻击就达25万次之多。

94年末，俄罗斯黑客弗拉基米尔?利文与其伙伴从圣彼得堡的一家小软件公司的联网计算机上，向美国CITYBANK银行发动了一连串攻击，通过电子转帐方式，从CITYBANK银行在纽约的计算机主机里窃取1100万美元。

96年8月17日，美国司法部的网络服务器遭到黑客入侵，并将“ 美国司法部” 的主页改为“ 美国不公正部” ，将司法部部长的照片换成了阿道夫?希特勒，将司法部徽章换成了纳粹党徽，并加上一幅色情女郎的图片作为所谓司法部部长的助手。此外还留下了很多攻击美国司法政策的文字。

96年9月18日，黑客又光顾美国中央情报局的网络服务器，将其主页由“中央情报局” 改为“ 中央愚蠢局” 。

96年12月29日，黑客侵入美国空军的全球网网址并将其主页肆意改动，其中有关空军介绍、新闻发布等内容被替换成一段简短的黄色录象，且声称美国政府所说的一切都是谎言。迫使美国国防部一度关闭了其他80多个军方网址。

4、我国计算机互连网出现的安全问题案例

96年2月，刚开通不久的Chinanet受到攻击，且攻击得逞。

97年初，北京某ISP被黑客成功侵入，并在清华大学“ 水木清华” BBS站的“ 黑客与解密” 讨论区张贴有关如何免费通过该ISP进入Internet的文章。

97年4月23日，美国德克萨斯州内乍得逊地区西南贝尔互联网络公司的某个PPP用户侵入中国互联网络信息中心的服务器，破译该系统的shutdown帐户，把中国互联网信息中心的主页换成了一个笑嘻嘻的骷髅头。

96年初CHINANET受到某高校的一个研究生的攻击；96年秋，北京某ISP和它的用户发生了一些矛盾，此用户便攻击该ISP的服务器，致使服务中断了数小时。

5、不同环境和应用中的网络安全

运行系统安全，即保证信息处理和传输系统的安全。它侧重于保证系统正常运行，避免因为系统的崩溃和损坏而对系统存贮、处理和传输的信息造成破坏和损失，避免由于电磁泄漏，产生信息泄露，干扰他人，受他人干扰。

网络上系统信息的安全。包括用户口令鉴别，用户存取权限控制，数据存取权限、方式控制，安全审计，安全问题跟踪，计算机病毒防治，数据加密。

网络上信息传播安全，即信息传播后果的安全。包括信息过滤等。它侧重于防止和控制非法、有害的信息进行传播后的后果。避免公用网络上大量自由传输的信息失控。

网络上信息内容的安全。它侧重于保护信息的保密性、真实性和完整性。避免攻击者利用系统的安全漏洞进行窃听、冒充、诈骗等有损于合法用户的行为。本质上是保护用户的利益和隐私。

I. 近年来国家网信办出台了哪些，就是为了保障网络安全

国家网信办出台政策如下：

1. 8月25日，国家网信办重磅发布“论坛社区”“跟贴评论”两大新规。

2. 9月7日，出台《互联网用户公众账号信息服务管理规定》和《互联网群组信息服务管理规定》。

J. 我国网络安全保护的基本法

《中华人民共和国网络安全法》。

作为我国网络安全治理的基本法，《网络安全法》在战略层面提出国家要不断完善网络安全战略、人才战略、可信身份战略，全方位提升网络安全治理水平的宏观要求。

在制度层面综合、全面、针对性的提出：加强关键信息基础设施保护力度；增加惩治网络诈骗等新型网络违法犯罪活动的规定；加强网络安全人才培养、保护未成年人上网，加强个人信息保护，建立信息等级保护制度等，构建起系统、全面、兼顾“监测、预警、免责”的全面事态感知立法新模式。

(10)宏观网络安全扩展阅读：

作为我国网络安全领域的基本法，《网络安全法》遵循网络运行和网络社会自身的发展规律、特点，从维护网络安全、国家安全、社会公共利益、促进经济社会信息化发展的客观需求出发，以国家总体安全观为现阶段互联网治理的指导思想，将保障网络安全、维护网络空间主权和国家安全；

社会公共利益、保护公民、法人和其他组织的合法权益，促进经济社会信息化健康发展作为根本目标。该法的颁布与实施对于提高我国网络安全保障能力意义重大，是我国在互联网治理的重要组成部分；

为在中国社会现代化治理和全球互联网治理作出重大贡献，也为中国参与全球网络空间治理、提升网络空间国际话语权的奠定基础，这一重大的历史时刻将在网络社会治理历程中具有里程碑式意义。