网络安全是指用于保护网络、网络流量和网络可访问资产免受网络攻击、未经授权的访问和数据丢失的技术、流程和策略。各种组织需要网络安全来保护关键资产和基础设施。现代网络安全采用分层方法来保护网络边缘和网络周界，人们需要了解和探索网络安全的基础知识和风险。

2023年五大网络安全风险来自于：

1、勒索软件：勒索软件是一种恶意软件，旨在锁定目标计算机上的数据并显示勒索通知。

2、API攻击：API攻击是对应用程序编程接口的恶意使用或破坏。

3、社交工程攻击：社交工程攻击利用各种心理操纵技术，使目标做某种动作。

4、供应链攻击：供应链攻击利用企业和外部各方之间的关系。5、MitM攻击：MitM攻击是一种网络攻击，攻击者拦截双方之间的数据传输或对话。

尽管开放的无线网络并不安全，但企业和个人还是高度依赖这种网络模式。因此，企业安全团队必须尽力保障无线网络的安全性，以保护使用它们的用户、设备和服务系统。

从攻击形态上看，无线网络攻击主要可以分为三个大类：被动型攻击、主动型攻击以及针对网络组件的攻击。

1、被动攻击一般发生在攻击者处于无线网络范围内并可以监视无线通信内容时，最常见的被动攻击是数据包嗅探。由于被动攻击者只是监听网络数据，而不是传输数据，因此被动攻击通常检测不到。

2、主动攻击是指攻击者部署非法无线接入点，诱骗人们错误连接上去。由于主动攻击可以拦截、监视和改变通信内容，它们常常用于执行中间人（MitM）攻击等活动。

3、针对网络组件的攻击指攻击者通过攻击无线网络的某个组件，比如利用接入点未打补丁的固件或使用接入点的默认密码，非法获得无线网络的管理访问权限。

容器，作为一种经济高效简单虚拟机替代方案，彻底改变了应用程序交付方法，减少了管理应用程序基础设施的 IT 劳动力和资源。我们通常鼓吹容器提供更好的安全性，将应用程序与主机系统以及彼此隔离开来。但与任何软件非常相似，容器化应用程序可能会成为安全漏洞的牺牲品，包括错误、身份验证和授权不充分以及配置错误。它主要面临一下三大挑战：

一、容器镜像的问题。配置不当的容器镜像是引入漏洞的原因。当旋转图像或从云端下载并直接开始使用时，在云上引入新的漏洞。

二、注意编排安全。在解决安全问题时，像 Kubernetes 这样的编排工具是不可或缺的，已成为主要攻击面。

三、防止“docker逃逸”。流行的容器运行时，随着时间的推移强化了安全策略，但仍然有可能包含错误，可能允许恶意代码在“容器逃逸”中运行到主机上。

勒索软件不会自动消失。正确的情报可以帮助企业大幅降低围绕网络勒索事件的风险。勒索软件是机会主义的，通过勒索软件即服务(RaaS)模型，支持这些网络攻击的工具、基础设施在各种在线非法社区中激增。勒索软件分支机构可以租用恶意软件，并从受害者的勒索费中收取佣金。

行业专家介绍过关于在勒索软件攻击事件中检测、隔离、缓解和协商的作用。阻止勒索软件攻击最有效的方法是在一开始就拒绝他们访问。没有访问，就没有攻击。网络攻击者只需要一条访问路径即可侵入，防御者必须知道并封闭进入网络的所有入口。

各种类型的情报可以揭示网络攻击之前的情报链的风险，并帮助企业在成为攻击者的目标之前监控和防御他们的攻击面。对勒索软件团伙运营的非法网络社区有深入和积极的了解，也有助于提供更多应对方法，并防止勒索软件攻击。企业必须能够在被盗登录凭证到达犯罪分子手中之前监控并收到警报。这种情报可以减轻账户接管，并打破导致暴力破解或凭据填充攻击的链条。

在企业网络安全建设中，部署防火墙系统仍然是最基础的防护手段之一。随着企业组织数字化业务转型的加快，企业面临的网络攻击风险越来越大，企业需要尽快将传统的内部防火墙，进行现代化的升级改造，部署更加先进的网络版防火墙系统。

新一代网络防火墙系统三个关键要素：

1、虚拟化能力，融合虚拟化技术带来的灵活性。虚拟化技术消除了传统硬件部署的复杂性、高成本和架构风险，帮助企业简化网络架构。

2、自动化能力。自动化会大大简化防火墙的工作流程，并改善一致性和准确性。更简单、集中式、更轻松地管理各种安全任务和操作，更快速地提供新服务和新功能，动态快速地改变网络防火墙容量。

3、智能编排能力。在没有人工干预情况下顺畅运转，启动合适的工作流程，便于呈现和控制网络防火墙更有效的运行工作。

网络攻击的威胁急剧增加，网络安全领域的深度学习正取得进展，可能是解决网络安全问题的关键。

深度学习在网络安全中的应用：

1、行为分析。基于深度学习的安全策略都是跟踪和检查用户活动和习惯。由于超越了安全机制，不会触发任何信号或警报，针对这些攻击的一种有效防御是用户和实体行为分析(UEBA)。如学习员工的行为模式，并识别可能是内部攻击的可疑活动，发出警报。

2、入侵检测。入侵检测和防御系统(IDS/IPS)能够识别可疑的网络活动，阻止黑客获得访问权限，并通知用户。防范数据泄露等风险。通过更准确地分析流量，减少错误警报数量，协助安全团队区分恶意和合法的网络活动，深度学习、卷积神经网络和循环神经网络(RNN)可用于开发更智能的ID/IP系统。

3、处理恶意软件。传统的恶意软件解决方案，使用基于签名的检测技术来查找恶意软件。深度学习算法可以识别更复杂的威胁，不依赖于已知签名和典型攻击技术记忆。

网络攻击的威胁急剧增加，网络安全领域的深度学习正取得进展，可能是解决网络安全问题的关键。

深度学习在网络安全中的应用：

1、行为分析。基于深度学习的安全策略都是跟踪和检查用户活动和习惯。由于超越了安全机制，不会触发任何信号或警报，针对这些攻击的一种有效防御是用户和实体行为分析(UEBA)。如学习员工的行为模式，并识别可能是内部攻击的可疑活动，发出警报。

2、入侵检测。入侵检测和防御系统(IDS/IPS)能够识别可疑的网络活动，阻止黑客获得访问权限，并通知用户。防范数据泄露等风险。通过更准确地分析流量，减少错误警报数量，协助安全团队区分恶意和合法的网络活动，深度学习、卷积神经网络和循环神经网络(RNN)可用于开发更智能的ID/IP系统。

3、处理恶意软件。传统的恶意软件解决方案，使用基于签名的检测技术来查找恶意软件。深度学习算法可以识别更复杂的威胁，不依赖于已知签名和典型攻击技术记忆。

数字说明了一切:在2022年上半年，全球共记录了540万次DDoS攻击。DDoS攻击并不依赖于病毒;它包括同时向一个目标(一个数据中心，一个网站，一个应用程序，一个互联网盒子等)发送大量的请求，连接到互联网的机器网络(pc，服务器，链接对象等)，由于大量的数据发送(高达几GB)，公司的IT基础设施已经饱和，无法响应合法的请求。

DDoS攻击主要有三类:

1、基于容量的攻击:也被称为“泛滥”，这些DDoS攻击依赖于到达目标的大量流量。

2、协议攻击:这些DDoS攻击专门针对一个协议(ping、TCP)，目的是使其饱和，使服务器、路由器或防火墙不可用。

3、应用程序攻击:也被称为“第七层攻击”，通过利用一个应用程序(通常是web)的操作漏洞来重载它，从而使它处于故障状态。这些攻击需要相对较低的网络流量，因此更难以检测。