网络安全研判

㈠ 网络安全综合分析题

安装卡巴安全套装和个人PC防火墙
关闭危险端口和服务，设置一些安全的组策略。
告诉用户一些安全知识。

㈡ 网络安全分析的目的是什么

计算机网络和互联网的发展,局域网安全越来越受到人们的和关注。是在局域网在广域网中，都着自然和人为等诸多因素的潜在威胁和网络的脆弱性。故此，局域网的安全措施应是能地不同的威胁和脆弱性，才能网络信息的保密性、完整性和可用性。信息的安全与畅通，局域网的安全防范措施已迫在眉睫。
1.当前局域网安全
1.1 计算机网络的定义
计算机网络,通信设备和线路将地理位置不同的、功能独立的多个计算机系统互连起来,以功能的网络软件(即网络通信协议、信息交换和网络操作系统等)网络中资源共享和信息传递的系统。[①]
计算机网络由通信子网和资源子网两构成。通信子网是计算机网络中数据通信的；资源子网是计算机网络中面向用户的，全网络面向应用的数据工作。就局域网而言，通信子网由网卡、线缆、集线器、中继器、网桥、路由器、交换机等设备和软件组成。资源子网由连网的服务器、工作站、共享的打印机和设备及软件所组成。
1.2 网络安全定义
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，不因偶然的或者恶意的原遭受到破坏、更改、泄露，系统连续地运行，网络服务不中断。网络安全从其本质讲网络上的信息安全。[②]
1.3 局域网安全
局域网的安全主要包括物理安全与逻辑安全。物理安全主要指网络硬件的、使用及管理等；逻辑安全是从软件的角度的，主要指数据的保密性、完整性、可用性等。
1.3.1 来自互联网的安全威胁
局域网是与Inernet互连的。Internet的开放性、国际性与自由性，局域网将面临严重的安全威胁。局域网与外部网络间的安全防护措施，很容易遭到来自Internet 黑客的攻击。可以嗅探程序来探测、扫描网络及操作系统的安全漏洞，如网络I P 地址、应用操作系统的类型、开放的T C P 端口号、系统用来保存用户名和口令等安全信息的关键文件等，并攻击程序攻击。还可以网络监听等手段内部网用户的用户名、口令等信息，进而假冒内部合法身份非法登录，窃取内部网络中信息。还能发送数据包对网络服务器攻击，使得服务器超负荷工作拒绝服务，甚至使系统瘫痪。
1.3.2 来自局域网内部的安全威胁
内部管理人员把内部网络结构、管理员口令系统的信息传播给外人带来信息泄漏；内部职工熟悉服务器、小程序、脚本和系统的弱点，网络开些小玩笑，甚至搞破坏。如，泄漏至关的信息、错误地数据库、删除数据等，都将给网络的安全威胁。

㈢ 大数据环境下的网络安全分析

大数据环境下的网络安全分析
“大数据”一词常被误解。事实上，使用频率太高反而使它几乎没有什么意义了。大数据确实存储并处理大量的数据集合，但其特性体现远不止于此。

在着手解决大数据问题时，将其看作是一种观念而不是特定的规模或技术非常有益。就其最简单的表现来说，大数据现象由三个大趋势的交集所推动：包含宝贵信息的大量数据、廉价的计算资源、几乎免费的分析工具。
大数据架构和平台算是新事物，而且还在以一种非凡的速度不断发展着。商业和开源的开发团队几乎每月都在发布其平台的新功能。当今的大数据集群将会与将来我们看到的数据集群有极大不同。适应这种新困难的安全工具也将发生变化。在采用大数据的生命周期中，业界仍处于早期阶段，但公司越早开始应对大数据的安全问题，任务就越容易。如果安全成为大数据集群发展过程中的一种重要需求，集群就不容易被黑客破坏。此外，公司也能够避免把不成熟的安全功能放在关键的生产环境中。
如今，有很多特别重视不同数据类型（例如，地理位置数据）的大数据管理系统。这些系统使用多种不同的查询模式、不同的数据存储模式、不同的任务管理和协调、不同的资源管理工具。虽然大数据常被描述为“反关系型”的，但这个概念还无法抓住大数据的本质。为了避免性能问题，大数据确实抛弃了许多关系型数据库的核心功能，却也没犯什么错误：有些大数据环境提供关系型结构、业务连续性和结构化查询处理。
由于传统的定义无法抓住大数据的本质，我们不妨根据组成大数据环境的关键要素思考一下大数据。这些关键要素使用了许多分布式的数据存储和管理节点。这些要素存储多个数据副本，在多个节点之间将数据变成“碎片”。这意味着在单一节点发生故障时，数据查询将会转向处理资源可用的数据。正是这种能够彼此协作的分布式数据节点集群，可以解决数据管理和数据查询问题，才使得大数据如此不同。
节点的松散联系带来了许多性能优势，但也带来了独特的安全挑战。大数据数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式（与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境），内部的数据库并不隐藏自己而使其它应用程序无法访问。在这儿没有“内部的”概念，而大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信。
规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务。
嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。
应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。虽然全面讨论大数据安全的这个问题超出了本文的范围，但基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。
数据安全：存储在大数据集群中的数据基本上都保存在文件中。每一个客户端应用都可以维持其自己的包含数据的设计，但这种数据是存储在大量节点上的。存储在集群中的数据易于遭受正常文件容易感染的所有威胁，因而需要对这些文件进行保护，避免遭受非法的查看和复制。

㈣ 网络安全案例分析

网络信息安全案例很多，不外乎。掉线，网络卡，网络账号被盗，ERP系统上不去等，不知道你要的信息安全分类是那种。像上面我说的那些也是信息安全，但是别人不觉得是。网络安全主要受外网和内网两个部分的攻击。外网现在大家做的都快饱和了。但是对于内网的安全，目前做的不是很完善，倒是有一个免疫网络和免疫墙概念的推广。对于外网就不多说很多硬件设备厂商都在生产，对于内网的不是很多。不过，你可以看看免疫墙路由器这个东西。主要是这些，楼主中秋节快乐哈。

㈤ 网络安全需求分析

说了这么多感觉挺高大尚的。网络安不安全还是需要看人。 最主要要的事web电脑的安全，这里破了，其他的基本都好破。可以骗内部人员密码，可以暴力破解。 现在的网络都是很安全的，哪里来的黑客攻击我倒。只要服务器抗ddos，根本不受影响。被人盗了，都是内部有后门，内部人员得问题。给员工好好发工资，稳住人心，管理最主要，管理不好，人心涣散，该走就走，该盗还是会被盗得。

㈥ 网络安全的发展趋势

过去，网络安全得不到用户的足够重视，行业发展缓慢。近几年，一方面，工信部和发改委对网络安全行业的政策支持越来越大;另一方面，互联网应用领域的发展越来越广泛和深入，致使网络安全的需求越来越大。如今，5G网络、人工智能、工业互联网、大数据中心等为代表的一系列新型基础设施逐渐成为了创新热点。网络安全产业成为保障“新基建”安全的重要基石，随着“新基建”在各个领域的深入开展，其将为网络安全企业的发展提供新的机遇。

网络安全行业政策密集出台

2013年11月，国家安全委员会正式成立;2014年2月，中央网络安全和信息化领导小组成立，充分展示了我国对网络安全行业的重视。近年来，我国政府一直出台多项政策推动网络信息安全行业的发展，以满足对政府、企业等网络信息安全的合规要求。国家层面的政策从两方面推动我国网络安全行业发展，一方面，加强对网络安全的重视，提高网络安全产品的应用规模;另一方面，从硬件设备等基础设施上杜绝网络安全隐患。

一系列法规政策提高了政府、企业对网络信息安全的合规要求，预计将带动政府、企业在网络信息安全方面的投入。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《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》。