在信息化的現代，網路安全產業成為保障「新基建」安全的重要基石，我國網路安全行業市場規模一直呈現高速增長態勢。未來，隨著5G網路、人工智慧、大數據等新型網路技術在各個領域的深入開展，其將為網路安全企業的發展提供新的機遇。
隨著科技的進步和社會的發展，網路安全的概念和內涵不斷演進。其發展歷程可分為起源期、萌芽期、成長期和加速期四個時期，分別對應通信加密時代、計算機安全時代、信息安全時代以及網路空間安全時代。
目前網路安全正處於網路空間安全時代的加速期：2014年中央網路安全和信息化領導小組成立後，網路安全法、等保2.0等政策不斷出台，網路安全上升為國家戰略。
與信息安全時代的區別在於網路邊界逐漸模糊或消失，僅憑傳統的邊界安全已不能做到有效防護，防護理念和技術發生深刻改變，主動安全逐漸興起。安全解決方案和安全服務也越來越被重視。
2. 影響網路安全的因素有哪些
影響網路安全的主要因素
由於企業網路由內部網路、外部網路和企業廣域網組成，網路結構復雜，威脅主要來自：病毒的侵襲、黑客的非法闖入、數據"竊聽"和攔截、拒絕服務、內部網路安全、電子商務攻擊、惡意掃描、密碼破解、數據篡改、垃圾郵件、地址欺騙和基礎設施破壞等。
下面來分析幾個典型的網路攻擊方式：
1.病毒的侵襲
幾乎有計算機的地方，就有出現計算機病毒的可能性。計算機病毒通常隱藏在文件或程序代碼內，伺機進行自我復制，並能夠通過網路、磁碟、光碟等諸多手段進行傳播。正因為計算機病毒傳播速度相當快、影響面大，所以它的危害最能引起人們的關注。
病毒的"毒性"不同，輕者只會玩笑性地在受害機器上顯示幾個警告信息，重則有可能破壞或危及個人計算機乃至整個企業網路的安全。
有些黑客會有意釋放病毒來破壞數據，而大部分病毒是在不經意之間被擴散出去的。員工在不知情的情況下打開了已感染病毒的電子郵件附件或下載了帶有病毒的文件，這導致了病毒的傳播。這些病毒會從一台個人計算機傳播到另一台，因而很難從某一中心點對其進行檢測。
任何類型的網路免受病毒攻擊最保險和最有效的方法是對網路中的每一台計算機安裝防病毒軟體，並定期對軟體中的病毒定義進行更新。值得用戶信賴的防病毒軟體包括Symantec、Norton和McAfee等。然而，如果沒有"憂患意識"，很容易陷入"盲從殺毒軟體"的誤區。
因此，光有工具不行，還必須在意識上加強防範，並且注重操作的正確性；重要的是在企業培養集體防毒意識，部署統一的防毒策略，高效、及時地應對病毒的入侵。
2.黑客的非法闖入
隨著越來越多黑客案件的報道，企業不得不意識到黑客的存在。黑客的非法闖入是指黑客利用企業網路的安全漏洞，不經允許非法訪問企業內部網路或數據資源，從事刪除、復制甚至毀壞數據的活動。一般來說，黑客常用的入侵動機和形式可以分為兩種。
黑客通過尋找未設防的路徑進入網路或個人計算機，一旦進入，他們便能夠竊取數據、毀壞文件和應用、阻礙合法用戶使用網路，所有這些都會對企業造成危害。黑客非法闖入將具備企業殺手的潛力，企業不得不加以謹慎預防。
防火牆是防禦黑客攻擊的最好手段。位於企業內部網與外部之間的防火牆產品能夠對所有企圖進入內部網路的流量進行監控。不論是基於硬體還是軟體的防火牆都能識別、記錄並阻塞任何有非法入侵企圖的可疑的網路活動。硬體防火牆產品應該具備以下先進功能：
●包狀態檢查:在數據包通過防火牆時對數據進行檢查，以確定是否允許進入區域網絡。
●流量控制:根據數據的重要性管理流入的數據。
●虛擬專用網(VPN)技術:使遠程用戶能夠安全地連接區域網。
●Java、ActiveX以及Cookie屏蔽:只允許來自可靠Web站點上的應用程序運行。
●代理伺服器屏蔽(Proxyblocking):防止區域網用戶繞過互聯網過濾系統。
●電子郵件發信監控(Outgoinge-mailscreening):能夠阻塞帶有特定詞句電子郵件的發送，以避免企業員工故意或無意的泄露某些特定信息。
3.數據"竊聽"和攔截
這種方式是直接或間接截獲網路上的特定數據包並進行分析來獲取所需信息。一些企業在與第三方網路進行傳輸時，需要採取有效措施來防止重要數據被中途截獲，如用戶信用卡號碼等。加密技術是保護傳輸數據免受外部竊聽的最好辦法，其可以將數據變成只有授權接收者才能還原並閱讀的編碼。
進行加密的最好辦法是採用虛擬專用網(VPN)技術。一條VPN鏈路是一條採用加密隧道(tunnel)構成的遠程安全鏈路，它能夠將數據從企業網路中安全地輸送出去。兩家企業可以通過Internet建立起VPN隧道。一個遠程用戶也可以通過建立一條連接企業區域網的VPN鏈路來安全地訪問企業內部數據。
4、拒絕服務
這類攻擊一般能使單個計算機或整個網路癱瘓，黑客使用這種攻擊方式的意圖很明顯，就是要阻礙合法網路用戶使用該服務或破壞正常的商務活動。例如，通過破壞兩台計算機之間的連接而阻止用戶訪問服務；通過向企業的網路發送大量信息而堵塞合法的網路通信，最後不僅摧毀網路架構本身，也破壞整個企業運作。
5.內部網路安全
為特定文件或應用設定密碼保護能夠將訪問限制在授權用戶范圍內。例如，銷售人員不能夠瀏覽企業人事信息等。但是，大多數小型企業無法按照這一安全要求操作，企業規模越小，越要求每一個人承擔更多的工作。如果一家企業在近期內會迅速成長，內部網路的安全性將是需要認真考慮的問題。
6.電子商務攻擊
從技術層次分析，試圖非法入侵的黑客，或者通過猜測程序對截獲的用戶賬號和口令進行破譯，以便進入系統後做更進一步的操作；或者利用伺服器對外提供的某些服務進程的漏洞，獲取有用信息從而進入系統；或者利用網路和系統本身存在的或設置錯誤引起的薄弱環節和安全漏洞實施電子引誘，以獲取進一步的有用信息；或者通過系統應用程序的漏洞獲得用戶口令，侵入系統。
除上述威脅企業網路安全的主要因素外，還有如下網路安全隱患：
惡意掃描：這種方式是利用掃描工具(軟體)對特定機器進行掃描，發現漏洞進而發起相應攻擊。
密碼破解：這種方式是先設法獲取對方機器上的密碼文件，然後再設法運用密碼破解工具獲得密碼。除了密碼破解攻擊，攻擊者也有可能通過猜測或網路竊聽等方式獲取密碼。
數據篡改：這種方式是截獲並修改網路上特定的數據包來破壞目標數據的完整性。
地址欺騙：這種方式是攻擊者將自身IP偽裝成目標機器信任機器的IP 地址，以此來獲得對方的信任。
垃圾郵件 主要表現為黑客利用自己在網路上所控制的計算機向企業的郵件伺服器發送大量的垃圾郵件，或者利用企業的郵件伺服器把垃圾郵件發送到網路上其他的伺服器上。
基礎設施破壞：這種方式是破壞DNS或路由器等基礎設施，使得目標機器無法正常使用網路。
由上述諸多入侵方式可見，企業可以做的是如何盡可能降低危害程度。除了採用防火牆、數據加密以及藉助公鑰密碼體制等手段以外，對安全系數要求高的企業還可以充分利用網路上專門機構公布的常見入侵行為特徵數據-通過分析這些數據，企業可以形成適合自身的安全性策略，努力使風險降低到企業可以接受且可以管理的程度。
企業網路安全的防範
技術與管理相結合：技術與管理不是孤立的，對於一個信息化的企業來說，網路信息安全不僅僅是一個技術問題，也是一個管理問題。在很多病毒或安全漏洞出現不久，網上通常就會有相應的殺毒程序或者軟體補丁出現，但為什麼還會讓病毒肆虐全球呢？為什麼微軟主頁上面及時發布的補丁以及各種各樣查殺的工具都無法阻止這些病毒蔓延呢？歸根結底還是因為很多用戶(包括企業級用戶)沒有養成主動維護系統安全的習慣，同時也缺乏安全方面良好的管理機制。
要保證系統安全的關鍵，首先要做到重視安全管理，不要"坐以待斃"，可以說，企業的信息安全，是一個整體的問題，需要從管理與技術相結合的高度，制定與時俱進的整體管理策略，並切實認真地實施這些策略，才能達到提高企業信息系統安全性的目的。
風險評估：要求企業清楚自身有哪些系統已經聯網、企業網路有哪些弱點、這些弱點對企業運作都有哪些具體風險，以及這些風險對於公司整體會有怎樣的影響。
安全計劃：包括建立企業的安全政策，掌握保障安全性所需的基礎技術，並規劃好發生特定安全事故時企業應該採取的解決方案。企業網路安全的防範策略目的就是決定一個組織機構怎樣來保護自己。
一般來說，安全策略包括兩個部分：一個總體的安全策略和具體的規則。總體安全策略制定一個組織機構的戰略性安全指導方針，並為實現這個方針分配必要的人力物力。
計劃實施：所有的安全政策，必須由一套完善的管理控制架構所支持，其中最重要的要素是要建立完整的安全性解決方案。
物理隔離：即在網路建設的時候單獨建立兩套相互獨立的網路，一套用於部門內部辦公自動化，另一套用於連接到Internet，在同一時候，始終只有一塊硬碟處於工作狀態，這樣就達到了真正意義上的物理安全隔離。
遠程訪問控制：主要是針對於企業遠程撥號用戶，在內部網路中配置用戶身份認證伺服器。在技術上通過對接入的用戶進行身份和密碼驗證，並對所有的用戶機器的MAC地址進行注冊，採用IP地址與MAC地址的動態綁定，以保證非授權用戶不能進入。
病毒的防護：培養企業的集體防毒意識，部署統一的防毒策略，高效、及時地應對病毒的入侵。
防火牆：目前技術最為復雜而且安全級別最高的防火牆是隱蔽智能網關, 它將網關隱藏在公共系統之後使其免遭直接攻擊。隱蔽智能網關提供了對互聯網服務進行幾乎透明的訪問, 同時阻止了外部未授權訪問對專用網路的非法訪問。一般來說, 這種防火牆的安全性能很高，是最不容易被破壞和入侵的。
網路安全問題簡單化
大多數企業家缺乏對IT技術的深入了解，他們通常會被網路的安全需求所困擾、嚇倒或征服。許多企業領導，不了解一部網關與一台路由器之間的區別，卻不願去學習，或因為太忙而沒時間去學。
他們只希望能夠確保財務紀錄沒被竊取，伺服器不會受到一次"拒絕服務攻擊"。他們希望實現這些目標，但不希望為超出他們需求范圍的技術或服務付出更高的成本，就像銷售計算機設備的零售店不願意提供額外服務一樣。
企業網路安全是一個永遠說不完的話題，今天企業網路安全已被提到重要的議事日程。一個安全的網路系統的保護不僅和系統管理員的系統安全知識有關，而且和領導的決策、工作環境中每個員工的安全操作等都有關系。
網路安全是動態的，新的Internet黑客站點、病毒與安全技術每日劇增。要永遠保持在知識曲線的最高點，把握住企業網路安全的大門，從而確保證企業的順利成長
3. 金盾洞察 | 智慧高速行業網路安全標准解讀及分析
11.18日—11.20日的「2020北京國際交通、智能交通技術與設施展覽會」在北京國際展覽中心如期舉行，與前幾屆相似，公路，尤其是高速公路的信息化、智能化建設依舊是本屆會議的主要議題。
我國公路有多種劃分形式，我們所說的高速公路是根據公路通車量屬性進行劃分的要求全部控制出入的干線公路，其年平均晝夜通車量在25000輛以上。不同於鐵路行業，我國高速公路建設起步相對比較晚，直至1989年的高等級公路建設現場會上，時任國務院副總理的鄒家華同志指出「高速公路不是要不要發展的問題，而是必須發展」，我國高速公路才正式拉開序幕。
雖然起步較晚，但是我國高速公路的發展走過了許多發達國家一般需要40多年才能完成的發展進程，到2019年底，我國高速公路通車里程已達到14.96萬公里。可以說僅僅15年高速公路的速度和便利已經走進了平常百姓的生活，改變了人們的時空觀念，改善了人們的生活方式。
高速公路拉近城市間距離的同時，高通車量、高時速的交通特點也帶來了運營、事故、應急管理等方面的困難，為了提升高速公路管理、運營水平，各地多年來均已開展各種形式的「智慧高速」建設，視頻監控設備則在多個系統作為主要前端設備部署於高速公路沿線。
根據日前的演講資料，目前全國高速公路共有各類視頻設備約18.6萬個，基本實現了每公里都設一對攝像頭的配置情況，而這數量龐大的視頻監控設備主要由三方建設、應用。首先就是 高速交警 ，主要是用於交通安全執法，包括卡口、測速、應急車道佔用抓拍等，在匝道有導流線壓線抓拍、逆行抓拍、違法上下客抓拍等，同時具備緝查布控系統的車牌實時識別功能、流量統計功能等；各地 高速公路運營管理公司 ，則主要是用於收費稽查、追繳、交通流量統計，以及交通狀態監測，尤其是事故多發路段、易擁堵路段等；為實時了解道路受損情況，有效進行高速公路道路養護工作，提高道路使用效率， 路政部門 也在大量使用視頻監控設備。
隨著ETC、車聯網的建設，原本平均造價 1億 元人民幣/公里的高速公路，已在浙江杭紹甬「超級公路」的建設中升至約 4億 元人民幣/公里，AI攝像頭則在多出的費用中占據了相當比例。
因其行業屬性，高速公路的網路安全一直頗受關注，近年來，隨著國際形勢的變化及網路安全需求的不斷提升，國家針對高速公路的網路安全密集出台多項政策：
l 《推進綜合交通運輸大數據發展行動綱要（2020—2025年）》 ：完善數據安全保障措施、保障國家關鍵數據安全，推進交通運輸領域數據分類分級管理，推進重要信息系統密碼技術應用和重要軟硬體設備自主可控；
l 《全國高速公路視頻聯雲網技術要求》： 應 接入 高速公路 全部監控攝像機 （收費站車道、收費亭監控設施除外），並進行數字化改造，應向部級雲平台提供本省全部公路沿線攝像機的 設備信息、點位信息、在線狀態等信息 ，並自動更新同步；
l 《數字交通發展規劃綱要》： 健全網路和數據安全體系，加強網路安全與信息系統同步建設，提高交通運輸關鍵信息基礎設施和重要信息系統的網路安全防護能力。完善適應新技術發展的行業網路安全標准；
l 《關於交通運輸領域新型基礎設施建設的指導意見》 ：推動部署靈活、功能自適、雲網端協同的新型基礎設施內生安全體系建設。加快新技術交通運輸場景應用的安全設施配置部署，強化統一認證和數據傳輸保護。加強關鍵信息基礎設施保護。建設集態勢感知、風險預警、應急處置和聯動指揮為一體的網路安全支撐平台，加強信息共享、協同聯動，形成多層級的縱深防禦、主動防護、綜合防範體系，加強威脅風險預警研判，建立風險評估體系；
「後撤站」時代5G、車路協同、北斗、AI等進一步應用，風險和挑戰伴隨而來，尤其是高清視頻監控的覆蓋范圍，高速視頻網、視頻雲也將面臨越來越多的安全問題：
l 通信系統
安全意識不足，認為專網是封閉安全；通信過程中數據的完整性和保密性保護措施較弱；非授權網路連接控制措施較弱；白名單運行和精細化管理工作尚未開展。
l 監控系統
重視程度不足，安全管理意識薄弱；缺乏基本的技術和管理保障措施，多數系統處於「裸奔」狀態，系統漏洞多、病毒多、外聯多。
l 收費系統
安全基礎配置和設備管理亟待加強；存在高風險漏洞未進行及時有效處理的情況， 「永恆之藍」、弱口令等高風險問題需持續關注；收費站及路段中心的安全管理水平，全網范圍內參差不齊，聯網後脆弱性倍數增加。
針對高速公路視頻監控安全，金盾軟體在等級保護基礎上，針對視頻網、視頻雲著重加強以下方面的安全防護：
l 資產梳理
對多種標准網路協議的深度解析，獲得網路內設備的信息，鑒別設備的合法性，對接入設備進行標定，對非法接入的設備系統自動告警、阻斷。
l 准入控制
不改變高速公路視頻網網路拓撲架構的前提下，實現對視頻網前端、終端的入網管理，阻止非法移動終端任意接入網路，對入侵、偽冒終端進行阻斷，提升網路准入工作效率，保障接入網路安全性。
l 運行監測
對全網前端相機、網路鏈路、後端系統設備進行一體化運行監測：對攝像機在線率、完好率、碼流延時、圖像質量等內容、對網路鏈路及網路設備進行狀態及運行參數監測、對後端系統平台、伺服器等軟硬體系統的運行參數、埠狀態進行實時監測；對運維人員行為進行記錄，實現對查看行為、參數修改行為、雲台控制， 歷史 回放等行為的記錄與告警，防止非法訪問視頻資源造成信息泄露。
l 數據防泄密
通過終端准入控制、視頻數據隔離存儲、視頻數據外發使用許可權管控、視頻水印防護等技術手段，保障視頻數據在終端應用和存儲的安全性，杜絕對視頻的偷拍偷錄，防止視頻數據在流轉過程中被非法泄露。
l 一體化運維管理
實現全網資源統管、理清資源台賬、感知運行情況、量化運維質量，實現對全網設備「全天候、全過程、全方位」的集中監控、集中展現、集中維護、集中考核統計，保證高速公路各使用方視頻監控系統發揮最大效益。
金盾軟體作為全球視頻網防護領域領導者，經過十餘年的行業聚焦和技術積累，獲得行業客戶和權威部門的高度認可。未來，金盾軟體將持續加大研創投入，不斷創新，不斷突破，為提升城市管理水平，推動市域 社會 治理現代化建設提供安全保障。
4. 人工智慧和網路安全選哪個好
我個人認為二者各有各的特點，主要看自己內心的想法，人工智慧與網路安全的結合目前還是一個新興產業,但具有發展前途,特別是計算安全領域還有很多尚未解決且具有挑戰性的問題需要人們不斷去探索和追尋答案。以下是我的個人看法，希望能夠對大家有幫助。
生活中就比如說給自己的用戶名設置足夠長度的密碼,最好使用大小寫混合和特殊符號,不要為了貪圖好記而使用純數字密碼，不要使用與自己相關的資料作為個人密碼,如自己或男(女)朋友的生日,電話號碼,身份證號碼等等，這些對於網路安全都是至關重要的。在我們的日常生活中,難免會遇到大大小小的安全問題,安全知識大全可以幫助我們解決安全的一些小問題。所以，積極學習網路安全也是非常有必要的一件事情。
以上就是我的個人見解，希望能夠對大家有用。
5. 全數字化時代，如何讓你的網路更智慧更安全
【PConline 資訊】隨著全數字化業務飛速發展，網路正面臨著前所未有的挑戰。一方面，網路規模空前增長，當前全球正在使用的設備數量為84億台，很快這一數字將達到數千億；另一方面，規模的上升帶來了網路配置趨向復雜繁瑣。更值得關注的是，網路安全隱患正不斷增加，勒索軟體在2016年為攻擊者賺取了超過10億美元的收入。面對無處不在的安全威脅，如何實現真正有效的安全防護已經成為重塑網路必須解決的重要課題。
思科一直在探索這一問題的最佳答案。今年6-7月，思科發布全智慧的網路，推出基於意圖的全智慧的網路解決方案，這是企業網路領域具有顛覆性的創新成果，是一個能夠預測行動、阻止安全威脅路徑、持續自我演進和自我學習的全智慧的系統，它能夠助力企業在全數字化轉型中立於不敗之地。這一「基於意圖的網路」能夠幫助用戶「心想事成」。通過機器學習、人工智慧，網路能夠把所有環境的信息收集起來，從而在相應情境中打造最優化的網路環境。通過這一創新成果，思科真正為全數字化業務提供了安全、智能的平台。基於這一平台，思科將重新打造網路，賦能多雲世界，釋放數據價值，豐富員工和客戶體驗，並且使安全無處不在，從而提供持續的客戶價值。
以領先的安全戰略為指導，實現出色單點產品間的聯防與協作，思科安全已斬獲諸多榮譽，獲得業界廣泛認可：思科新一代防火牆在2017 NSS Labs下一代防火牆（NGFW）測試的安全價值圖中居於領先地位，在2016 NSS Labs威脅檢測中遙遙領先；思科網路防火牆榮膺2017年Frost&Sullivan最高榮譽，引領全球市場；在2017 Gartner企業防火牆魔力象限中，思科新一代防火牆的執行能力排名第一；在2017 Gartner入侵檢測與防禦魔力象限評選中，思科連續第二年處於「領導者象限」；2016 ESG Research Survey統計顯示，思科在提供最佳網路安全情報的廠商中排名第一，並且大幅領先其他廠商；2017 IDC Marketscape報告將思科排在終端防禦的領導者象限??
為幫助客戶解決無處不在的安全威脅，重新獲得攻守雙方間的平衡，思科通過全智慧的網路為全數字化業務提供了安全、智能的平台，利用思科獨特的集成化威脅防禦架構和全球領先的威脅情報，助力客戶實現真正有效的安全，從而推動網路安全領域的全新變革與發展。[返回頻道首頁]
6. 人工智慧在網路安全領域的應用有哪些
近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術。一般來說，AI主要應用於網路安全入侵檢測、惡意軟體檢測、態勢分析等領域。
1、人工智慧在網路安全領域的應用——在網路入侵檢測中。
入侵檢測技術利用各種手段收集、過濾、處理網路異常流量等數據，並為用戶自動生成安全報告，如DDoS檢測、僵屍網路檢測等。目前，神經網路、分布式代理系統和專家系統都是重要的人工智慧入侵檢測技術。2016年4月，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)與人工智慧初創企業PatternEx聯合開發了基於人工智慧的網路安全平台AI2。通過分析挖掘360億條安全相關數據，AI2能夠准確預測、檢測和防範85%的網路攻擊。其他專注於該領域的初創企業包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智慧在網路安全領域的應用——預測惡意軟體防禦。
預測惡意軟體防禦使用機器學習和統計模型來發現惡意軟體家族的特徵，預測進化方向，並提前防禦。目前，隨著惡意病毒的增多和勒索軟體的突然出現，企業對惡意軟體的保護需求日益迫切，市場上出現了大量應用人工智慧技術的產品和系統。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，這是一款由人工智慧驅動的“Cognition”殺毒系統，可以准確地檢測和刪除惡意文件，保護網路免受未知的網路安全威脅。在2017年2月舉行的RSA2017大會上，國內外專家就人工智慧在下一代防病毒領域的應用進行了熱烈討論。預測惡意軟體防禦的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智慧在網路安全領域的應用——在動態感知網路安全方面。
網路安全態勢感知技術利用數據融合、數據挖掘、智能分析和可視化技術，直觀地顯示和預測網路安全態勢，為網路安全預警和防護提供保障，在不斷自我學習的過程中提高系統的防禦水平。美國公司Invincea開發了基於人工智慧的旗艦產品X，以檢測未知的威脅，而英國公司Darktrace開發了一種企業安全免疫系統。國內偉達安防展示了自主研發的“智能動態防禦”技術，以及“人工智慧”與“動態防禦”六大“魔法”系列產品的整合。其他參與此類研究的初創企業包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智慧應用場景被廣泛應用於網路安全運行管理、網路系統安全風險自評估、物聯網安全問題等方面。一些公司正在使用人工智慧技術來應對物聯網安全挑戰，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
以上就是《人工智慧在網路安全領域的應用是什麼?這個領域才是最關鍵的》，近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術，如果你想知道更多的人工智慧安全的發展，可以點擊本站其他文章進行學習。
7. 網路安全技術主要是什麼
網路安全技術指致力於解決諸多如何有效進行介入控制，以及如何保證數據傳輸的安全性的技術手段，主要包括物理安全分析技術，網路結構安全分析技術，系統安全分析技術，管理安全分析技術，及其它的安全服務和安全機制策略等。
網路安全技術是一種特殊的伴生技術，為其所服務的底層應用而開發，隨著底層應用進一步的互聯、普及和智能化，安全技術變得越來越重要。近幾年來，雲計算、邊緣計算、物聯網、人工智慧、工業4.0、大數據以及區塊鏈技術等新興領域尖端計算和信息技術不斷普及，影響深遠，但也帶來了嚴峻的安全挑戰。
網路安全技術是一種特殊的伴生技術，它為其所服務的底層應用而開發。隨著這些底層應用變得越來越互聯、普及和智能化，安全技術在當今社會也變得越來越重要。
網路安全一直是一個受到持續關注的熱點領域。不斷發展的安全技術本質上是由新生技術的成功推動的，如雲、物聯網、人工智慧等新技術的不斷出現。隨著這些嶄新應用所面對的不斷變化的安全威脅的出現，網路安全技術的前沿也不斷拓展。新的網路安全技術需要將網路、計算系統、安全理論以及工程基礎作為多學科課題進行整體研究與實踐。通過調查實際應用的系統功能和安全需求，我們最終可以解決不斷出現的具有高度挑戰性的全新安全問題並共同構建真正安全的網路空間。
8. 態勢感知，懂的人不用解釋，現在對於態勢感知更多的是信息網路的安全態勢感知，
大數據時代，除在信息網路的安全方面外，在無人機、無人駕駛、氣象分析、軍事、交通軌道等等方面，態勢感知的應用研究日益廣泛和必要！
一般來說，態勢感知在大規模系統環境中，對能夠引起系統狀態發生變化的安全要素進行獲取、理解、顯示以及預測未來的發展趨勢。聯合作戰、網路中心戰的提出,推動了態勢感知的產生和不斷發展,作為實現態勢感知的重要平台和物質基礎,態勢圖對數據和信息復雜的需求和特性構成了突出的大數據問題.從大數據的高度思考,解決態勢感知面臨的信息處理難題,是研究聯合作戰態勢感知的重要方法.通過分析聯合作戰態勢感知的數據類型、結構和特點,得出態勢感知面臨著大數據挑戰的結論.初步探討了可能需要解決的問題和前沿信息技術的應用需求,最後對關鍵數據和信息處理技術進行了研究.該研究對於「大數據」在軍事信息處理和數據化決策等領域的研究具有重要探索價值。
相關參考（摘錄網上）：
1 引言
隨著計算機和通信技術的迅速發展， 計算機網路的應用越來越廣泛， 其規模越來越龐大， 多層面的網路安全威脅和安全風險也在不斷增加， 網路病毒、 Dos/DDos攻擊等構成的威脅和損失越來越大， 網路攻擊行為向著分布化、 規模化、 復雜化等趨勢發展， 僅僅依靠防火牆、 入侵檢測、 防病毒、 訪問控制等單一的網路安全防護技術， 已不能滿足網路安全的需求， 迫切需要新的技術， 及時發現網路中的異常事件， 實時掌握網路安全狀況， 將之前很多時候亡羊補牢的事中、 事後處理，轉向事前自動評估預測， 降低網路安全風險， 提高網路安全防護能力。
網路安全態勢感知技術能夠綜合各方面的安全因素， 從整體上動態反映網路安全狀況， 並對網路安全的發展趨勢進行預測和預警。 大數據技術特有的海量存儲、 並行計算、 高效查詢等特點， 為大規模網路安全態勢感知技術的突破創造了機遇， 藉助大數據分析， 對成千上萬的網路日誌等信息進行自動分析處理與深度挖掘， 對網路的安全狀態進行分析評價， 感知網路中的異常事件與整體安全態勢。
2 網路安全態勢相關概念
2.1 網路態勢感知
態勢感知（Situation Awareness， SA） 的概念是1988年Endsley提出的， 態勢感知是在一定時間和空間內對環境因素的獲取， 理解和對未來短期的預測。 整個態勢感知過程可由圖1所示的三級模型直觀地表示出來。
所謂網路態勢是指由各種網路設備運行狀況、 網路行為以及用戶行為等因素所構成的整個網路當前狀態和變化趨勢。
網路態勢感知（Cyberspace Situation Awareness，CSA） 是1999年Tim Bass首次提出的， 網路態勢感知是在大規模網路環境中， 對能夠引起網路態勢發生變化的安全要素進行獲取、 理解、 顯示以及預測最近的發展趨勢。
態勢是一種狀態、 一種趨勢， 是整體和全局的概念， 任何單一的情況或狀態都不能稱之為態勢。 因此對態勢的理解特別強調環境性、 動態性和整體性， 環境性是指態勢感知的應用環境是在一個較大的范圍內具有一定規模的網路； 動態性是態勢隨時間不斷變化， 態勢信息不僅包括過去和當前的狀態， 還要對未來的趨勢做出預測； 整體性是態勢各實體間相互關系的體現，某些網路實體狀態發生變化， 會影響到其他網路實體的狀態， 進而影響整個網路的態勢。
2.2 網路安全態勢感知
網路安全態勢感知就是利用數據融合、 數據挖掘、智能分析和可視化等技術， 直觀顯示網路環境的實時安全狀況， 為網路安全提供保障。 藉助網路安全態勢感知， 網路監管人員可以及時了解網路的狀態、 受攻擊情況、 攻擊來源以及哪些服務易受到攻擊等情況， 對發起攻擊的網路採取措施； 網路用戶可以清楚地掌握所在網路的安全狀態和趨勢， 做好相應的防範准備， 避免和減少網路中病毒和惡意攻擊帶來的損失； 應急響應組織也可以從網 絡安全態勢中了解所服務網 絡的安全狀況和發展趨勢， 為 制定有預見性的應急預案提供基礎。
3 網路安全態勢感知相關技術
對於大規模網路而言， 一方面網路節點眾多、 分支復雜、 數據流量大， 存在多種異構網路環境和應用平台； 另一方面網路攻擊技術和手段呈平台化、 集成化和自 動化的發展趨勢， 網路攻擊具有更強的隱蔽性和更長的潛伏時間， 網路威脅不斷增多且造成的損失不斷增大。 為了實時、 准確地顯示整個網路安全態勢狀況， 檢測出潛在、 惡意的攻擊行為， 網路安全態勢感知要在對網路資源進行要素採集的基礎上， 通過數據預處理、 網路安全態勢特徵提取、 態勢評估、 態勢預測和態勢展示等過程來完成， 這其中涉及許多相關的技術問題， 主要包括數據融合技術、 數據挖掘技術、 特徵提取技術、 態勢預測技術和可視化技術等。
3.1 數據融合技術
由於網路空間態勢感知的數據來自眾多的網路設備， 其數據格式、 數據內容、 數據質量千差萬別， 存儲形式各異， 表達的語義也不盡相同。 如果能夠將這些使用不同途徑、 來源於不同網路位置、 具有不同格式的數據進行預處理， 並在此基礎上進行歸一化融合操作，就可以為網路安全態勢感知提供更為全面、 精準的數據源， 從而得到更為准確的網路態勢。 數據融合技術是一個多級、 多層面的數據處理過程， 主要完成對來自網路中具有相似或不同特徵模式的多源信息進行互補集成， 完成對數據的自動監測、 關聯、 相關、 估計及組合等處理， 從而得到更為准確、 可靠的結論。 數據融合按信息抽象程度可分為從低到高的三個層次： 數據級融合、 特徵級融合和決策級融合， 其中特徵級融合和決策級融合在態勢感知中具有較為廣泛的應用。
3.2 數據挖掘技術
網路安全態勢感知將採集的大量網路設備的數據經過數據融合處理後， 轉化為格式統一的數據單元。這些數據單元數量龐大， 攜帶的信息眾多， 有用信息與無用信息魚龍混雜， 難以辨識。 要掌握相對准確、 實時的網路安全態勢， 必須剔除干擾信息。 數據挖掘就是指從大量的數據中挖掘出有用的信息， 即從大量的、 不完全的、 有雜訊的、 模糊的、 隨機的實際應用數據中發現隱含的、 規律的、 事先未知的， 但又有潛在用處的並且最終可理解的信息和知識的非平凡過程（ NontrivialProcess） [1 ]。 數據挖掘可分為描述性挖掘和預測性挖掘， 描述性挖掘用於刻畫資料庫中數據的一般特性； 預測性挖掘在當前數據上進行推斷， 並加以預測。 數據挖掘方法主要有： 關聯分析法、 序列模式分析法、 分類分析法和聚類分析法。 關聯分析法用於挖掘數據之間的聯系； 序列模式分析法側重於分析數據間的因果關系；分類分析法通過對預先定義好的類建立分析模型， 對數據進行分類， 常用的模型有決策樹模型、 貝葉斯分類模型、 神經網路模型等； 聚類分析不依賴預先定義好的類， 它的劃分是未知的， 常用的方法有模糊聚類法、 動態聚類法、 基於密度的方法等。
3.3 特徵提取技術
網路安全態勢特徵提取技術是通過一系列數學方法處理， 將大規模網路安全信息歸並融合成一組或者幾組在一定值域范圍內的數值， 這些數值具有表現網路實時運行狀況的一系列特徵， 用以反映網路安全狀況和受威脅程度等情況。 網路安全態勢特徵提取是網路安全態勢評估和預測的基礎， 對整個態勢評估和預測有著重要的影響， 網路安全態勢特徵提取方法主要有層次分析法、 模糊層次分析法、 德爾菲法和綜合分析法。
3.4 態勢預測技術
網路安全態勢預測就是根據網路運行狀況發展變化的實際數據和歷史資料， 運用科學的理論、 方法和各種經驗、 判斷、 知識去推測、 估計、 分析其在未來一定時期內可能的變化情況， 是網路安全態勢感知的一個重要組成部分。 網路在不同時刻的安全態勢彼此相關， 安全態勢的變化有一定的內部規律， 這種規律可以預測網路在將來時刻的安全態勢， 從而可以有預見性地進行安全策略的配置， 實現動態的網路安全管理， 預防大規模網路安全事件的發生。 網路安全態勢預測方法主要有神經網路預測法、 時間序列預測法、 基於灰色理論預測法。
3.5 可視化技術
網路安全態勢生成是依據大量數據的分析結果來顯示當前狀態和未來趨勢， 而通過傳統的文本或簡單圖形表示， 使得尋找有用、 關鍵的信息非常困難。 可視化技術是利用計算機圖形學和圖像處理技術， 將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來， 並進行交互處理的理論、 方法和技術。 它涉及計算機圖形學、 圖像處理、 計算機視覺、 計算機輔助設計等多個領域。 目前已有很多研究將可視化技術和可視化工具應用於態勢感知領域， 在網路安全態勢感知的每一個階段都充分利用可視化方法， 將網路安全態勢合並為連貫的網路安全態勢圖， 快速發現網路安全威脅， 直觀把握網路安全狀況。
4 基於多源日誌的網路安全態勢感知
隨著網 絡規模的 擴大以及網 絡攻擊復雜度的增加， 入侵檢測、 防火牆、 防病毒、 安全審計等眾多的安全設備在網路中得到廣泛的應用， 雖然這些安全設備對網路安全發揮了一定的作用， 但存在著很大的局限，主要表現在： 一是各安全設備的海量報警和日誌， 語義級別低， 冗餘度高， 佔用存儲空間大， 且存在大量的誤報， 導致真實報警信息被淹沒。 二是各安全設備大多功能單一， 產生的報警信息格式各不相同， 難以進行綜合分析整理， 無法實現信息共享和數據交互， 致使各安全設備的總體防護效能無法得以充分的發揮。 三是各安全設備的處理結果僅能單一體現網路某方面的運行狀況， 難以提供全面直觀的網路整體安全狀況和趨勢信息。 為了有效克服這些網路安全管理的局限， 我們提出了基於多源日誌的網路安全態勢感知。
4.1 基於多源日誌的網路安全態勢感知要素獲取
基於多源日誌的網路安全態勢感知是對部署在網路中的多種安全設備提供的日誌信息進行提取、 分析和處理， 實現對網路態勢狀況進行實時監控， 對潛在的、惡意的網路攻擊行為進行識別和預警， 充分發揮各安全設備的整體效能， 提高網路安全管理能力。
基於多源日誌的網路安全態勢感知主要採集網路入口處防火牆日誌、 入侵檢測日誌， 網路中關鍵主機日誌以及主機漏洞信息， 通過融合分析這些來自不同設備的日誌信息， 全面深刻地挖掘出真實有效的網路安全態勢相關信息， 與僅基於單一日誌源分析網路的安全態
勢相比， 可以提高網路安全態勢的全面性和准確性。
4.2 利用大數據進行多源日誌分析處理
基於多源日誌的網路安全態勢感知採集了多種安全設備上以多樣的檢測方式和事件報告機制生成的海量數據， 而這些原始的日 志信息存在海量、 冗餘和錯誤等缺陷， 不能作為態勢感知的直接信息來源， 必須進行關聯分析和數據融合等處理。 採用什麼樣的技術才能快速分析處理這些海量且格式多樣的數據？
大數據的出現， 擴展了計算和存儲資源， 大數據自身擁有的Variety支持多類型數據格式、 Volume大數據量存儲、Velocity快速處理三大特徵， 恰巧是基於多源日誌的網路安全態勢感知分析處理所需要的。 大數據的多類型數據格式， 可以使網路安全態勢感知獲取更多類型的日誌數據， 包括網路與安全設備的日誌、 網路運行情況信息、 業務與應用的日誌記錄等； 大數據的大數據量存儲正是海量日誌存儲與處理所需要的； 大數據的快速處理為高速網路流量的深度安全分析提供了技術支持， 為高智能模型演算法提供計算資源。 因此， 我們利用大數據所提供的基礎平台和大數據量處理的技術支撐， 進行網路安全態勢的分析處理。
關聯分析。 網路中的防火牆日誌和入侵檢測日誌都是對進入網路的安全事件的流量的刻畫， 針對某一個可能的攻擊事件， 會產生大量的日誌和相關報警記錄，這些記錄存在著很多的冗餘和關聯， 因此首先要對得到的原始日誌進行單源上的關聯分析， 把海量的原始日誌轉換為直觀的、 能夠為人所理解的、 可能對網路造成危害的安全事件。 基於多源日誌的網路安全態勢感知採用基於相似度的報警關聯， 可以較好地控制關聯後的報警數量， 有利於減少復雜度。 其處理過程是： 首先提取報警日誌中的主要屬性， 形成原始報警； 再通過重復報警聚合， 生成聚合報警； 對聚合報警的各個屬性定義相似度的計算方法， 並分配權重； 計算兩個聚合報警的相似度， 通過與相似度閥值的比較， 來決定是否對聚合報警進行超報警； 最終輸出屬於同一類報警的地址范圍和報警信息， 生成安全事件。
融合分析。 多源日誌存在冗餘性、 互補性等特點，態勢感知藉助數據融合技術， 能夠使得多個數據源之間取長補短， 從而為感知過程提供保障， 以便更准確地生成安全態勢。 經過單源日誌報警關聯過程， 分別得到各自的安全事件。 而對於來自防火牆和入侵檢測日誌的的多源安全事件， 採用D-S證據理論（由Dempster於1967年提出， 後由Shafer於1976年加以推廣和發展而得名） 方法進行融合判別， 對安全事件的可信度進行評估， 進一步提高准確率， 減少誤報。 D-S證據理論應用到安全事件融合的基本思路： 首先研究一種切實可行的初始信任分配方法， 對防火牆和入侵檢測分配信息度函數； 然後通過D-S的合成規則， 得到融合之後的安全事件的可信度。
態勢要素分析。 通過對網路入口處安全設備日 志的安全分析， 得到的只是進入目 標網路的可能的攻擊信息， 而真正對網路安全狀況產生決定性影響的安全事件， 則需要通過綜合分析攻擊知識庫和具體的網路環境進行最終確認。 主要分為三個步驟： 一是通過對大量網路攻擊實例的研究， 得到可用的攻擊知識庫， 主要包括各種網路攻擊的原理、 特點， 以及它們的作用環境等； 二是分析關鍵主機上存在的系統漏洞和承載的服務的可能漏洞， 建立當前網路環境的漏洞知識庫， 分析當前網路環境的拓撲結構、 性能指標等， 得到網路環境知識庫； 三是通過漏洞知識庫來確認安全事件的有效性， 也即對當前網路產生影響的網路攻擊事件。 在網路安全事件生成和攻擊事件確認的過程中， 提取出用於對整個網路安全態勢進行評估的態勢要素， 主要包括整個網路面臨的安全威脅、 分支網路面臨的安全威脅、 主機受到的安全威脅以及這些威脅的程度等。
5 結語
為了解決日益嚴重的網路安全威脅和挑戰， 將態勢感知技術應用於網路安全中， 不僅能夠全面掌握當前網路安全狀態， 還可以預測未來網路安全趨勢。 本文在介紹網路安全態勢相關概念和技術的基礎上， 對基於多源日誌的網路安全態勢感知進行了探討， 著重對基於多源日誌的網路安全態勢感知要素獲取， 以及利用大數據進行多源日誌的關聯分析、 融合分析和態勢要素分析等內容進行了研究， 對於態勢評估、 態勢預測和態勢展示等相關內容， 還有待於進一步探討和研究。
9. 信息與網路安全需要大數據安全分析
信息與網路安全需要大數據安全分析
毫無疑問，我們已經進入了大數據（Big Data）時代。人類的生產生活每天都在產生大量的數據，並且產生的速度越來越快。根據IDC和EMC的聯合調查，到2020年全球數據總量將達到40ZB。2013年，Gartner將大數據列為未來信息架構發展的10大趨勢之首。Gartner預測將在2011年到2016年間累計創造2320億美元的產值。
大數據早就存在，只是一直沒有足夠的基礎實施和技術來對這些數據進行有價值的挖據。隨著存儲成本的不斷下降、以及分析技術的不斷進步，尤其是雲計算的出現，不少公司已經發現了大數據的巨大價值：它們能揭示其他手段所看不到的新變化趨勢，包括需求、供給和顧客習慣等等。比如，銀行可以以此對自己的客戶有更深入的了解，提供更有個性的定製化服務；銀行和保險公司可以發現詐騙和騙保；零售企業更精確探知顧客需求變化，為不同的細分客戶群體提供更有針對性的選擇；制葯企業可以以此為依據開發新葯，詳細追蹤葯物療效，並監測潛在的副作用；安全公司則可以識別更具隱蔽性的攻擊、入侵和違規。
當前網路與信息安全領域，正在面臨著多種挑戰。一方面，企業和組織安全體系架構的日趨復雜，各種類型的安全數據越來越多，傳統的分析能力明顯力不從心；另一方面，新型威脅的興起，內控與合規的深入，傳統的分析方法存在諸多缺陷，越來越需要分析更多的安全信息、並且要更加快速的做出判定和響應。信息安全也面臨大數據帶來的挑戰。安全數據的大數據化
安全數據的大數據化主要體現在以下三個方面：
1） 數據量越來越大：網路已經從千兆邁向了萬兆，網路安全設備要分析的數據包數據量急劇上升。同時，隨著NGFW的出現，安全網關要進行應用層協議的分析，分析的數據量更是大增。與此同時，隨著安全防禦的縱深化，安全監測的內容不斷細化，除了傳統的攻擊監測，還出現了合規監測、應用監測、用戶行為監測、性能檢測、事務監測，等等，這些都意味著要監測和分析比以往更多的數據。此外，隨著APT等新型威脅的興起，全包捕獲技術逐步應用，海量數據處理問題也日益凸顯。
2） 速度越來越快：對於網路設備而言，包處理和轉發的速度需要更快；對於安管平台、事件分析平台而言，數據源的事件發送速率（EPS，Event per Second，事件數每秒）越來越快。
3） 種類越來越多：除了數據包、日誌、資產數據，安全要素信息還加入了漏洞信息、配置信息、身份與訪問信息、用戶行為信息、應用信息、業務信息、外部情報信息等。
安全數據的大數據化，自然引發人們思考如何將大數據技術應用於安全領域。
傳統的安全分析面臨挑戰
安全數據的數量、速度、種類的迅速膨脹，不僅帶來了海量異構數據的融合、存儲和管理的問題，甚至動搖了傳統的安全分析方法。
當前絕大多數安全分析工具和方法都是針對小數據量設計的，在面對大數據量時難以為繼。新的攻擊手段層出不窮，需要檢測的數據越來越多，現有的分析技術不堪重負。面對天量的安全要素信息，我們如何才能更加迅捷地感知網路安全態勢？
傳統的分析方法大都採用基於規則和特徵的分析引擎，必須要有規則庫和特徵庫才能工作，而規則和特徵只能對已知的攻擊和威脅進行描述，無法識別未知的攻擊，或者是尚未被描述成規則的攻擊和威脅。面對未知攻擊和復雜攻擊如APT等，需要更有效的分析方法和技術！如何做到知所未知？
面對天量安全數據，傳統的集中化安全分析平台（譬如SIEM，安全管理平台等）也遭遇到了諸多瓶頸，主要表現在以下幾方面：
——高速海量安全數據的採集和存儲變得困難
——異構數據的存儲和管理變得困難
——威脅數據源較小，導致系統判斷能力有限
——對歷史數據的檢測能力很弱
——安全事件的調查效率太低
——安全系統相互獨立，無有效手段協同工作
——分析的方法較少
——對於趨勢性的東西預測較難，對早期預警的能力比較差
——系統交互能力有限，數據展示效果有待提高
從上世紀80年代入侵檢測技術的誕生和確立以來，安全分析已經發展了很長的時間。當前，信息與網路安全分析存在兩個基本的發展趨勢：情境感知的安全分析與智能化的安全分析。
Gartner在2010年的一份報告中指出，「未來的信息安全將是情境感知的和自適應的」。所謂情境感知，就是利用更多的相關性要素信息的綜合研判來提升安全決策的能力，包括資產感知、位置感知、拓撲感知、應用感知、身份感知、內容感知，等等。情境感知極大地擴展了安全分析的縱深，納入了更多的安全要素信息，拉升了分析的空間和時間范圍，也必然對傳統的安全分析方法提出了挑戰。
同樣是在2010年，Gartner的另一份報告指出，要「為企業安全智能的興起做好准備」。在這份報告中，Gartner提出了安全智能的概念，強調必須將過去分散的安全信息進行集成與關聯，獨立的分析方法和工具進行整合形成交互，從而實現智能化的安全分析與決策。而信息的集成、技術的整合必然導致安全要素信息的迅猛增長，智能的分析必然要求將機器學習、數據挖據等技術應用於安全分析，並且要更快更好地的進行安全決策。
信息與網路安全需要大數據安全分析
安全數據的大數據化，以及傳統安全分析所面臨的挑戰和發展趨勢，都指向了同一個技術——大數據分析。正如Gartner在2011年明確指出，「信息安全正在變成一個大數據分析問題」。
於是，業界出現了將大數據分析技術應用於信息安全的技術——大數據安全分析（Big Data Security Analysis，簡稱BDSA），也有人稱做針對安全的大數據分析（Big Data Analysis for Security）。
藉助大數據安全分析技術，能夠更好地解決天量安全要素信息的採集、存儲的問題，藉助基於大數據分析技術的機器學習和數據挖據演算法，能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢，更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。
10. 360網路防火牆的測評報告
360網路防火牆提供了防護狀態、連接監控、入侵檢測、程序規則、網路規則和防護日誌六大功能模塊。其中，主界面默認顯示的是「防護狀態」，該模塊界面上用左側主體部位直觀顯示了四大防護體系，分別是「網路訪問雲監控」、「上網信息保護」、「入侵檢測」以及「ARP防火牆」，而右側界面上顯示的是防護報告和網路狀態。整個界面設計非常清新淡雅，運用的是和360殺毒比較類似的具有金屬質感的藍色作為背景基調，很時尚，如圖所示為360網路防火牆的連接監控模塊，用戶在此可以查看到當前系統內已經連接或者嘗試連接網路的程序進程，如圖360網路防火牆的連接監控模塊清晰的顯示了當前系統內正在運行的各個進程的運行連接，對於非法或惡意進程，用戶可以在此進行手動的結束進程操作，操作很簡單，用戶只需單擊對應進程後面的小鉗子按鈕即可進行操作。
圖片所示為360網路防火牆的入侵檢測模塊，可以幫助用戶智能攔截各類木馬、攻擊工具的攻擊和入侵，保證上網安全。該模塊提供了三個保護等級，分別是智能防護、嚴格防護和最少防護，其中，程序默認啟用的是智能防護，該防護模式下啟用了26項防護措施。
用戶可以根據自己的上網環境靈活選擇防護模式。其中，系統默認執行的是智能防護模式可以智能檢測上網環節自動配置防禦項目，適合家庭小區寬頻用戶；除了智能保護模式，360網路防火牆還提供有一個嚴格防護模式和一個最少防護模式。嚴格防護模式將開啟所有防護，提醒的頻率會增加，適合對網路安全要求嚴格的用戶；最少防護模式將保留最小限度的防護，保護能力較弱，適合網路環節相對較好的公司或企業用戶。
圖片所示為360網路防火牆的程序規則模塊，360網路防火牆通過雲安全引擎，智能分析程序上網行為，對可疑網路行為進行攔截，提高用戶上網安全性，如圖360網路防火牆允許用戶對系統中制定的進程設定活動規則，方便用戶掌控該程序的行為，如圖：
圖片所示為360網路防火牆的網路規則模塊， 該模塊內置上網信息保護和自定義網路規則兩個選項卡，其中，上網信息保護模塊可以封堵系統中存在的網路漏洞，保護共享圖片或者文件的信息安全，如圖：
此外還有
1.360網路防火牆的網路規則模塊， 該模塊內置上網信息保護和自定義網路規則兩個選項卡，其中，上網信息保護模塊可以封堵系統中存在的網路漏洞，保護共享圖片或者文件的信息安全。
2.網路規則模塊下的自定義網路規則，360網路防火牆提供了非常詳細的網路規則設置選項，喜歡自定義規則的朋友可以在此盡情的設置。
3.360網路防火牆的防護日誌模塊提供了包括雲監控日誌、入侵檢測日誌和ARP防護日誌在內的整套日誌體系，可以全面而自動記錄了檢測到的各種可疑網路行為
360網路防火牆解決了傳統防火牆頻繁攔截，識別能力弱的問題，可以輕巧快速地保護上網安全。360網路防火牆的智能雲監控功能，可以攔截不安全的上網程序，保護隱私、帳號安全；上網信息保護功能，可以對不安全的共享資源、埠等網路漏洞進行封堵；入侵檢測功能可以解決常見的網路攻擊，讓電腦不受黑客侵害；ARP防火牆功能可以解決區域網互相使用攻擊工具限速的問題。360防火牆的防禦能力還是挺強的，尤其是智能雲防禦，比較適合初級用戶。 通過簡單試用，這款防火牆還是相當不錯的，最吸引人的就是相當的智能，對於普通用戶來說，基本上無需擔心常規防火牆產品的規則設置問題，360網路防火牆的應用程序雲端驗證功能能夠識別大部分的應用程序並自動創建規則，這一點應該是很顯著的優點了。當然，熟悉安全程序的朋友仍然可以自行創建、修改規則。另外，這款防火牆還集成了ARP防火牆、入侵檢測、上網信息保護等實用功能，總體而言從易用性和安全性上來說，都是值得推薦的。期待360網路防火牆的正式發布，相信屆時一定會更加出色！