在信息化的现代，网络安全产业成为保障“新基建”安全的重要基石，我国网络安全行业市场规模一直呈现高速增长态势。未来，随着5G网络、人工智能、大数据等新型网络技术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。
随着科技的进步和社会的发展，网络安全的概念和内涵不断演进。其发展历程可分为起源期、萌芽期、成长期和加速期四个时期，分别对应通信加密时代、计算机安全时代、信息安全时代以及网络空间安全时代。
目前网络安全正处于网络空间安全时代的加速期：2014年中央网络安全和信息化领导小组成立后，网络安全法、等保2.0等政策不断出台，网络安全上升为国家战略。
与信息安全时代的区别在于网络边界逐渐模糊或消失，仅凭传统的边界安全已不能做到有效防护，防护理念和技术发生深刻改变，主动安全逐渐兴起。安全解决方案和安全服务也越来越被重视。
2. 影响网络安全的因素有哪些
影响网络安全的主要因素
由于企业网络由内部网络、外部网络和企业广域网组成，网络结构复杂，威胁主要来自：病毒的侵袭、黑客的非法闯入、数据"窃听"和拦截、拒绝服务、内部网络安全、电子商务攻击、恶意扫描、密码破解、数据篡改、垃圾邮件、地址欺骗和基础设施破坏等。
下面来分析几个典型的网络攻击方式：
1.病毒的侵袭
几乎有计算机的地方，就有出现计算机病毒的可能性。计算机病毒通常隐藏在文件或程序代码内，伺机进行自我复制，并能够通过网络、磁盘、光盘等诸多手段进行传播。正因为计算机病毒传播速度相当快、影响面大，所以它的危害最能引起人们的关注。
病毒的"毒性"不同，轻者只会玩笑性地在受害机器上显示几个警告信息，重则有可能破坏或危及个人计算机乃至整个企业网络的安全。
有些黑客会有意释放病毒来破坏数据，而大部分病毒是在不经意之间被扩散出去的。员工在不知情的情况下打开了已感染病毒的电子邮件附件或下载了带有病毒的文件，这导致了病毒的传播。这些病毒会从一台个人计算机传播到另一台，因而很难从某一中心点对其进行检测。
任何类型的网络免受病毒攻击最保险和最有效的方法是对网络中的每一台计算机安装防病毒软件，并定期对软件中的病毒定义进行更新。值得用户信赖的防病毒软件包括Symantec、Norton和McAfee等。然而，如果没有"忧患意识"，很容易陷入"盲从杀毒软件"的误区。
因此，光有工具不行，还必须在意识上加强防范，并且注重操作的正确性；重要的是在企业培养集体防毒意识，部署统一的防毒策略，高效、及时地应对病毒的入侵。
2.黑客的非法闯入
随着越来越多黑客案件的报道，企业不得不意识到黑客的存在。黑客的非法闯入是指黑客利用企业网络的安全漏洞，不经允许非法访问企业内部网络或数据资源，从事删除、复制甚至毁坏数据的活动。一般来说，黑客常用的入侵动机和形式可以分为两种。
黑客通过寻找未设防的路径进入网络或个人计算机，一旦进入，他们便能够窃取数据、毁坏文件和应用、阻碍合法用户使用网络，所有这些都会对企业造成危害。黑客非法闯入将具备企业杀手的潜力，企业不得不加以谨慎预防。
防火墙是防御黑客攻击的最好手段。位于企业内部网与外部之间的防火墙产品能够对所有企图进入内部网络的流量进行监控。不论是基于硬件还是软件的防火墙都能识别、记录并阻塞任何有非法入侵企图的可疑的网络活动。硬件防火墙产品应该具备以下先进功能：
●包状态检查:在数据包通过防火墙时对数据进行检查，以确定是否允许进入局域网络。
●流量控制:根据数据的重要性管理流入的数据。
●虚拟专用网(VPN)技术:使远程用户能够安全地连接局域网。
●Java、ActiveX以及Cookie屏蔽:只允许来自可靠Web站点上的应用程序运行。
●代理服务器屏蔽(Proxyblocking):防止局域网用户绕过互联网过滤系统。
●电子邮件发信监控(Outgoinge-mailscreening):能够阻塞带有特定词句电子邮件的发送，以避免企业员工故意或无意的泄露某些特定信息。
3.数据"窃听"和拦截
这种方式是直接或间接截获网络上的特定数据包并进行分析来获取所需信息。一些企业在与第三方网络进行传输时，需要采取有效措施来防止重要数据被中途截获，如用户信用卡号码等。加密技术是保护传输数据免受外部窃听的最好办法，其可以将数据变成只有授权接收者才能还原并阅读的编码。
进行加密的最好办法是采用虚拟专用网(VPN)技术。一条VPN链路是一条采用加密隧道(tunnel)构成的远程安全链路，它能够将数据从企业网络中安全地输送出去。两家企业可以通过Internet建立起VPN隧道。一个远程用户也可以通过建立一条连接企业局域网的VPN链路来安全地访问企业内部数据。
4、拒绝服务
这类攻击一般能使单个计算机或整个网络瘫痪，黑客使用这种攻击方式的意图很明显，就是要阻碍合法网络用户使用该服务或破坏正常的商务活动。例如，通过破坏两台计算机之间的连接而阻止用户访问服务；通过向企业的网络发送大量信息而堵塞合法的网络通信，最后不仅摧毁网络架构本身，也破坏整个企业运作。
5.内部网络安全
为特定文件或应用设定密码保护能够将访问限制在授权用户范围内。例如，销售人员不能够浏览企业人事信息等。但是，大多数小型企业无法按照这一安全要求操作，企业规模越小，越要求每一个人承担更多的工作。如果一家企业在近期内会迅速成长，内部网络的安全性将是需要认真考虑的问题。
6.电子商务攻击
从技术层次分析，试图非法入侵的黑客，或者通过猜测程序对截获的用户账号和口令进行破译，以便进入系统后做更进一步的操作；或者利用服务器对外提供的某些服务进程的漏洞，获取有用信息从而进入系统；或者利用网络和系统本身存在的或设置错误引起的薄弱环节和安全漏洞实施电子引诱，以获取进一步的有用信息；或者通过系统应用程序的漏洞获得用户口令，侵入系统。
除上述威胁企业网络安全的主要因素外，还有如下网络安全隐患：
恶意扫描：这种方式是利用扫描工具(软件)对特定机器进行扫描，发现漏洞进而发起相应攻击。
密码破解：这种方式是先设法获取对方机器上的密码文件，然后再设法运用密码破解工具获得密码。除了密码破解攻击，攻击者也有可能通过猜测或网络窃听等方式获取密码。
数据篡改：这种方式是截获并修改网络上特定的数据包来破坏目标数据的完整性。
地址欺骗：这种方式是攻击者将自身IP伪装成目标机器信任机器的IP 地址，以此来获得对方的信任。
垃圾邮件 主要表现为黑客利用自己在网络上所控制的计算机向企业的邮件服务器发送大量的垃圾邮件，或者利用企业的邮件服务器把垃圾邮件发送到网络上其他的服务器上。
基础设施破坏：这种方式是破坏DNS或路由器等基础设施，使得目标机器无法正常使用网络。
由上述诸多入侵方式可见，企业可以做的是如何尽可能降低危害程度。除了采用防火墙、数据加密以及借助公钥密码体制等手段以外，对安全系数要求高的企业还可以充分利用网络上专门机构公布的常见入侵行为特征数据-通过分析这些数据，企业可以形成适合自身的安全性策略，努力使风险降低到企业可以接受且可以管理的程度。
企业网络安全的防范
技术与管理相结合：技术与管理不是孤立的，对于一个信息化的企业来说，网络信息安全不仅仅是一个技术问题，也是一个管理问题。在很多病毒或安全漏洞出现不久，网上通常就会有相应的杀毒程序或者软件补丁出现，但为什么还会让病毒肆虐全球呢？为什么微软主页上面及时发布的补丁以及各种各样查杀的工具都无法阻止这些病毒蔓延呢？归根结底还是因为很多用户(包括企业级用户)没有养成主动维护系统安全的习惯，同时也缺乏安全方面良好的管理机制。
要保证系统安全的关键，首先要做到重视安全管理，不要"坐以待毙"，可以说，企业的信息安全，是一个整体的问题，需要从管理与技术相结合的高度，制定与时俱进的整体管理策略，并切实认真地实施这些策略，才能达到提高企业信息系统安全性的目的。
风险评估：要求企业清楚自身有哪些系统已经联网、企业网络有哪些弱点、这些弱点对企业运作都有哪些具体风险，以及这些风险对于公司整体会有怎样的影响。
安全计划：包括建立企业的安全政策，掌握保障安全性所需的基础技术，并规划好发生特定安全事故时企业应该采取的解决方案。企业网络安全的防范策略目的就是决定一个组织机构怎样来保护自己。
一般来说，安全策略包括两个部分：一个总体的安全策略和具体的规则。总体安全策略制定一个组织机构的战略性安全指导方针，并为实现这个方针分配必要的人力物力。
计划实施：所有的安全政策，必须由一套完善的管理控制架构所支持，其中最重要的要素是要建立完整的安全性解决方案。
物理隔离：即在网络建设的时候单独建立两套相互独立的网络，一套用于部门内部办公自动化，另一套用于连接到Internet，在同一时候，始终只有一块硬盘处于工作状态，这样就达到了真正意义上的物理安全隔离。
远程访问控制：主要是针对于企业远程拨号用户，在内部网络中配置用户身份认证服务器。在技术上通过对接入的用户进行身份和密码验证，并对所有的用户机器的MAC地址进行注册，采用IP地址与MAC地址的动态绑定，以保证非授权用户不能进入。
病毒的防护：培养企业的集体防毒意识，部署统一的防毒策略，高效、及时地应对病毒的入侵。
防火墙：目前技术最为复杂而且安全级别最高的防火墙是隐蔽智能网关, 它将网关隐藏在公共系统之后使其免遭直接攻击。隐蔽智能网关提供了对互联网服务进行几乎透明的访问, 同时阻止了外部未授权访问对专用网络的非法访问。一般来说, 这种防火墙的安全性能很高，是最不容易被破坏和入侵的。
网络安全问题简单化
大多数企业家缺乏对IT技术的深入了解，他们通常会被网络的安全需求所困扰、吓倒或征服。许多企业领导，不了解一部网关与一台路由器之间的区别，却不愿去学习，或因为太忙而没时间去学。
他们只希望能够确保财务纪录没被窃取，服务器不会受到一次"拒绝服务攻击"。他们希望实现这些目标，但不希望为超出他们需求范围的技术或服务付出更高的成本，就像销售计算机设备的零售店不愿意提供额外服务一样。
企业网络安全是一个永远说不完的话题，今天企业网络安全已被提到重要的议事日程。一个安全的网络系统的保护不仅和系统管理员的系统安全知识有关，而且和领导的决策、工作环境中每个员工的安全操作等都有关系。
网络安全是动态的，新的Internet黑客站点、病毒与安全技术每日剧增。要永远保持在知识曲线的最高点，把握住企业网络安全的大门，从而确保证企业的顺利成长
3. 金盾洞察 | 智慧高速行业网络安全标准解读及分析
11.18日—11.20日的“2020北京国际交通、智能交通技术与设施展览会”在北京国际展览中心如期举行，与前几届相似，公路，尤其是高速公路的信息化、智能化建设依旧是本届会议的主要议题。
我国公路有多种划分形式，我们所说的高速公路是根据公路通车量属性进行划分的要求全部控制出入的干线公路，其年平均昼夜通车量在25000辆以上。不同于铁路行业，我国高速公路建设起步相对比较晚，直至1989年的高等级公路建设现场会上，时任国务院副总理的邹家华同志指出“高速公路不是要不要发展的问题，而是必须发展”，我国高速公路才正式拉开序幕。
虽然起步较晚，但是我国高速公路的发展走过了许多发达国家一般需要40多年才能完成的发展进程，到2019年底，我国高速公路通车里程已达到14.96万公里。可以说仅仅15年高速公路的速度和便利已经走进了平常百姓的生活，改变了人们的时空观念，改善了人们的生活方式。
高速公路拉近城市间距离的同时，高通车量、高时速的交通特点也带来了运营、事故、应急管理等方面的困难，为了提升高速公路管理、运营水平，各地多年来均已开展各种形式的“智慧高速”建设，视频监控设备则在多个系统作为主要前端设备部署于高速公路沿线。
根据日前的演讲资料，目前全国高速公路共有各类视频设备约18.6万个，基本实现了每公里都设一对摄像头的配置情况，而这数量庞大的视频监控设备主要由三方建设、应用。首先就是 高速交警 ，主要是用于交通安全执法，包括卡口、测速、应急车道占用抓拍等，在匝道有导流线压线抓拍、逆行抓拍、违法上下客抓拍等，同时具备缉查布控系统的车牌实时识别功能、流量统计功能等；各地 高速公路运营管理公司 ，则主要是用于收费稽查、追缴、交通流量统计，以及交通状态监测，尤其是事故多发路段、易拥堵路段等；为实时了解道路受损情况，有效进行高速公路道路养护工作，提高道路使用效率， 路政部门 也在大量使用视频监控设备。
随着ETC、车联网的建设，原本平均造价 1亿 元人民币/公里的高速公路，已在浙江杭绍甬“超级公路”的建设中升至约 4亿 元人民币/公里，AI摄像头则在多出的费用中占据了相当比例。
因其行业属性，高速公路的网络安全一直颇受关注，近年来，随着国际形势的变化及网络安全需求的不断提升，国家针对高速公路的网络安全密集出台多项政策：
l 《推进综合交通运输大数据发展行动纲要（2020—2025年）》 ：完善数据安全保障措施、保障国家关键数据安全，推进交通运输领域数据分类分级管理，推进重要信息系统密码技术应用和重要软硬件设备自主可控；
l 《全国高速公路视频联云网技术要求》： 应 接入 高速公路 全部监控摄像机 （收费站车道、收费亭监控设施除外），并进行数字化改造，应向部级云平台提供本省全部公路沿线摄像机的 设备信息、点位信息、在线状态等信息 ，并自动更新同步；
l 《数字交通发展规划纲要》： 健全网络和数据安全体系，加强网络安全与信息系统同步建设，提高交通运输关键信息基础设施和重要信息系统的网络安全防护能力。完善适应新技术发展的行业网络安全标准；
l 《关于交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》 ：推动部署灵活、功能自适、云网端协同的新型基础设施内生安全体系建设。加快新技术交通运输场景应用的安全设施配置部署，强化统一认证和数据传输保护。加强关键信息基础设施保护。建设集态势感知、风险预警、应急处置和联动指挥为一体的网络安全支撑平台，加强信息共享、协同联动，形成多层级的纵深防御、主动防护、综合防范体系，加强威胁风险预警研判，建立风险评估体系；
“后撤站”时代5G、车路协同、北斗、AI等进一步应用，风险和挑战伴随而来，尤其是高清视频监控的覆盖范围，高速视频网、视频云也将面临越来越多的安全问题：
l 通信系统
安全意识不足，认为专网是封闭安全；通信过程中数据的完整性和保密性保护措施较弱；非授权网络连接控制措施较弱；白名单运行和精细化管理工作尚未开展。
l 监控系统
重视程度不足，安全管理意识薄弱；缺乏基本的技术和管理保障措施，多数系统处于“裸奔”状态，系统漏洞多、病毒多、外联多。
l 收费系统
安全基础配置和设备管理亟待加强；存在高风险漏洞未进行及时有效处理的情况， “永恒之蓝”、弱口令等高风险问题需持续关注；收费站及路段中心的安全管理水平，全网范围内参差不齐，联网后脆弱性倍数增加。
针对高速公路视频监控安全，金盾软件在等级保护基础上，针对视频网、视频云着重加强以下方面的安全防护：
l 资产梳理
对多种标准网络协议的深度解析，获得网络内设备的信息，鉴别设备的合法性，对接入设备进行标定，对非法接入的设备系统自动告警、阻断。
l 准入控制
不改变高速公路视频网网络拓扑架构的前提下，实现对视频网前端、终端的入网管理，阻止非法移动终端任意接入网络，对入侵、伪冒终端进行阻断，提升网络准入工作效率，保障接入网络安全性。
l 运行监测
对全网前端相机、网络链路、后端系统设备进行一体化运行监测：对摄像机在线率、完好率、码流延时、图像质量等内容、对网络链路及网络设备进行状态及运行参数监测、对后端系统平台、服务器等软硬件系统的运行参数、端口状态进行实时监测；对运维人员行为进行记录，实现对查看行为、参数修改行为、云台控制， 历史 回放等行为的记录与告警，防止非法访问视频资源造成信息泄露。
l 数据防泄密
通过终端准入控制、视频数据隔离存储、视频数据外发使用权限管控、视频水印防护等技术手段，保障视频数据在终端应用和存储的安全性，杜绝对视频的偷拍偷录，防止视频数据在流转过程中被非法泄露。
l 一体化运维管理
实现全网资源统管、理清资源台账、感知运行情况、量化运维质量，实现对全网设备“全天候、全过程、全方位”的集中监控、集中展现、集中维护、集中考核统计，保证高速公路各使用方视频监控系统发挥最大效益。
金盾软件作为全球视频网防护领域领导者，经过十余年的行业聚焦和技术积累，获得行业客户和权威部门的高度认可。未来，金盾软件将持续加大研创投入，不断创新，不断突破，为提升城市管理水平，推动市域 社会 治理现代化建设提供安全保障。
4. 人工智能和网络安全选哪个好
我个人认为二者各有各的特点，主要看自己内心的想法，人工智能与网络安全的结合目前还是一个新兴产业,但具有发展前途,特别是计算安全领域还有很多尚未解决且具有挑战性的问题需要人们不断去探索和追寻答案。以下是我的个人看法，希望能够对大家有帮助。
生活中就比如说给自己的用户名设置足够长度的密码,最好使用大小写混合和特殊符号,不要为了贪图好记而使用纯数字密码，不要使用与自己相关的资料作为个人密码,如自己或男(女)朋友的生日,电话号码,身份证号码等等，这些对于网络安全都是至关重要的。在我们的日常生活中,难免会遇到大大小小的安全问题,安全知识大全可以帮助我们解决安全的一些小问题。所以，积极学习网络安全也是非常有必要的一件事情。
以上就是我的个人见解，希望能够对大家有用。
5. 全数字化时代，如何让你的网络更智慧更安全
【PConline 资讯】随着全数字化业务飞速发展，网络正面临着前所未有的挑战。一方面，网络规模空前增长，当前全球正在使用的设备数量为84亿台，很快这一数字将达到数千亿；另一方面，规模的上升带来了网络配置趋向复杂繁琐。更值得关注的是，网络安全隐患正不断增加，勒索软件在2016年为攻击者赚取了超过10亿美元的收入。面对无处不在的安全威胁，如何实现真正有效的安全防护已经成为重塑网络必须解决的重要课题。
思科一直在探索这一问题的最佳答案。今年6-7月，思科发布全智慧的网络，推出基于意图的全智慧的网络解决方案，这是企业网络领域具有颠覆性的创新成果，是一个能够预测行动、阻止安全威胁路径、持续自我演进和自我学习的全智慧的系统，它能够助力企业在全数字化转型中立于不败之地。这一“基于意图的网络”能够帮助用户“心想事成”。通过机器学习、人工智能，网络能够把所有环境的信息收集起来，从而在相应情境中打造最优化的网络环境。通过这一创新成果，思科真正为全数字化业务提供了安全、智能的平台。基于这一平台，思科将重新打造网络，赋能多云世界，释放数据价值，丰富员工和客户体验，并且使安全无处不在，从而提供持续的客户价值。
以领先的安全战略为指导，实现出色单点产品间的联防与协作，思科安全已斩获诸多荣誉，获得业界广泛认可：思科新一代防火墙在2017 NSS Labs下一代防火墙（NGFW）测试的安全价值图中居于领先地位，在2016 NSS Labs威胁检测中遥遥领先；思科网络防火墙荣膺2017年Frost&Sullivan最高荣誉，引领全球市场；在2017 Gartner企业防火墙魔力象限中，思科新一代防火墙的执行能力排名第一；在2017 Gartner入侵检测与防御魔力象限评选中，思科连续第二年处于“领导者象限”；2016 ESG Research Survey统计显示，思科在提供最佳网络安全情报的厂商中排名第一，并且大幅领先其他厂商；2017 IDC Marketscape报告将思科排在终端防御的领导者象限??
为帮助客户解决无处不在的安全威胁，重新获得攻守双方间的平衡，思科通过全智慧的网络为全数字化业务提供了安全、智能的平台，利用思科独特的集成化威胁防御架构和全球领先的威胁情报，助力客户实现真正有效的安全，从而推动网络安全领域的全新变革与发展。[返回频道首页]
6. 人工智能在网络安全领域的应用有哪些
近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。
1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。
入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前，神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。
预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。
网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测网络安全态势，为网络安全预警和防护提供保障，在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。
7. 网络安全技术主要是什么
网络安全技术指致力于解决诸多如何有效进行介入控制，以及如何保证数据传输的安全性的技术手段，主要包括物理安全分析技术，网络结构安全分析技术，系统安全分析技术，管理安全分析技术，及其它的安全服务和安全机制策略等。
网络安全技术是一种特殊的伴生技术，为其所服务的底层应用而开发，随着底层应用进一步的互联、普及和智能化，安全技术变得越来越重要。近几年来，云计算、边缘计算、物联网、人工智能、工业4.0、大数据以及区块链技术等新兴领域尖端计算和信息技术不断普及，影响深远，但也带来了严峻的安全挑战。
网络安全技术是一种特殊的伴生技术，它为其所服务的底层应用而开发。随着这些底层应用变得越来越互联、普及和智能化，安全技术在当今社会也变得越来越重要。
网络安全一直是一个受到持续关注的热点领域。不断发展的安全技术本质上是由新生技术的成功推动的，如云、物联网、人工智能等新技术的不断出现。随着这些崭新应用所面对的不断变化的安全威胁的出现，网络安全技术的前沿也不断拓展。新的网络安全技术需要将网络、计算系统、安全理论以及工程基础作为多学科课题进行整体研究与实践。通过调查实际应用的系统功能和安全需求，我们最终可以解决不断出现的具有高度挑战性的全新安全问题并共同构建真正安全的网络空间。
8. 态势感知，懂的人不用解释，现在对于态势感知更多的是信息网络的安全态势感知，
大数据时代，除在信息网络的安全方面外，在无人机、无人驾驶、气象分析、军事、交通轨道等等方面，态势感知的应用研究日益广泛和必要！
一般来说，态势感知在大规模系统环境中，对能够引起系统状态发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发展趋势。联合作战、网络中心战的提出,推动了态势感知的产生和不断发展,作为实现态势感知的重要平台和物质基础,态势图对数据和信息复杂的需求和特性构成了突出的大数据问题.从大数据的高度思考,解决态势感知面临的信息处理难题,是研究联合作战态势感知的重要方法.通过分析联合作战态势感知的数据类型、结构和特点,得出态势感知面临着大数据挑战的结论.初步探讨了可能需要解决的问题和前沿信息技术的应用需求,最后对关键数据和信息处理技术进行了研究.该研究对于“大数据”在军事信息处理和数据化决策等领域的研究具有重要探索价值。
相关参考（摘录网上）：
1 引言
随着计算机和通信技术的迅速发展， 计算机网络的应用越来越广泛， 其规模越来越庞大， 多层面的网络安全威胁和安全风险也在不断增加， 网络病毒、 Dos/DDos攻击等构成的威胁和损失越来越大， 网络攻击行为向着分布化、 规模化、 复杂化等趋势发展， 仅仅依靠防火墙、 入侵检测、 防病毒、 访问控制等单一的网络安全防护技术， 已不能满足网络安全的需求， 迫切需要新的技术， 及时发现网络中的异常事件， 实时掌握网络安全状况， 将之前很多时候亡羊补牢的事中、 事后处理，转向事前自动评估预测， 降低网络安全风险， 提高网络安全防护能力。
网络安全态势感知技术能够综合各方面的安全因素， 从整体上动态反映网络安全状况， 并对网络安全的发展趋势进行预测和预警。 大数据技术特有的海量存储、 并行计算、 高效查询等特点， 为大规模网络安全态势感知技术的突破创造了机遇， 借助大数据分析， 对成千上万的网络日志等信息进行自动分析处理与深度挖掘， 对网络的安全状态进行分析评价， 感知网络中的异常事件与整体安全态势。
2 网络安全态势相关概念
2.1 网络态势感知
态势感知（Situation Awareness， SA） 的概念是1988年Endsley提出的， 态势感知是在一定时间和空间内对环境因素的获取， 理解和对未来短期的预测。 整个态势感知过程可由图1所示的三级模型直观地表示出来。
所谓网络态势是指由各种网络设备运行状况、 网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络当前状态和变化趋势。
网络态势感知（Cyberspace Situation Awareness，CSA） 是1999年Tim Bass首次提出的， 网络态势感知是在大规模网络环境中， 对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、 理解、 显示以及预测最近的发展趋势。
态势是一种状态、 一种趋势， 是整体和全局的概念， 任何单一的情况或状态都不能称之为态势。 因此对态势的理解特别强调环境性、 动态性和整体性， 环境性是指态势感知的应用环境是在一个较大的范围内具有一定规模的网络； 动态性是态势随时间不断变化， 态势信息不仅包括过去和当前的状态， 还要对未来的趋势做出预测； 整体性是态势各实体间相互关系的体现，某些网络实体状态发生变化， 会影响到其他网络实体的状态， 进而影响整个网络的态势。
2.2 网络安全态势感知
网络安全态势感知就是利用数据融合、 数据挖掘、智能分析和可视化等技术， 直观显示网络环境的实时安全状况， 为网络安全提供保障。 借助网络安全态势感知， 网络监管人员可以及时了解网络的状态、 受攻击情况、 攻击来源以及哪些服务易受到攻击等情况， 对发起攻击的网络采取措施； 网络用户可以清楚地掌握所在网络的安全状态和趋势， 做好相应的防范准备， 避免和减少网络中病毒和恶意攻击带来的损失； 应急响应组织也可以从网 络安全态势中了解所服务网 络的安全状况和发展趋势， 为 制定有预见性的应急预案提供基础。
3 网络安全态势感知相关技术
对于大规模网络而言， 一方面网络节点众多、 分支复杂、 数据流量大， 存在多种异构网络环境和应用平台； 另一方面网络攻击技术和手段呈平台化、 集成化和自 动化的发展趋势， 网络攻击具有更强的隐蔽性和更长的潜伏时间， 网络威胁不断增多且造成的损失不断增大。 为了实时、 准确地显示整个网络安全态势状况， 检测出潜在、 恶意的攻击行为， 网络安全态势感知要在对网络资源进行要素采集的基础上， 通过数据预处理、 网络安全态势特征提取、 态势评估、 态势预测和态势展示等过程来完成， 这其中涉及许多相关的技术问题， 主要包括数据融合技术、 数据挖掘技术、 特征提取技术、 态势预测技术和可视化技术等。
3.1 数据融合技术
由于网络空间态势感知的数据来自众多的网络设备， 其数据格式、 数据内容、 数据质量千差万别， 存储形式各异， 表达的语义也不尽相同。 如果能够将这些使用不同途径、 来源于不同网络位置、 具有不同格式的数据进行预处理， 并在此基础上进行归一化融合操作，就可以为网络安全态势感知提供更为全面、 精准的数据源， 从而得到更为准确的网络态势。 数据融合技术是一个多级、 多层面的数据处理过程， 主要完成对来自网络中具有相似或不同特征模式的多源信息进行互补集成， 完成对数据的自动监测、 关联、 相关、 估计及组合等处理， 从而得到更为准确、 可靠的结论。 数据融合按信息抽象程度可分为从低到高的三个层次： 数据级融合、 特征级融合和决策级融合， 其中特征级融合和决策级融合在态势感知中具有较为广泛的应用。
3.2 数据挖掘技术
网络安全态势感知将采集的大量网络设备的数据经过数据融合处理后， 转化为格式统一的数据单元。这些数据单元数量庞大， 携带的信息众多， 有用信息与无用信息鱼龙混杂， 难以辨识。 要掌握相对准确、 实时的网络安全态势， 必须剔除干扰信息。 数据挖掘就是指从大量的数据中挖掘出有用的信息， 即从大量的、 不完全的、 有噪声的、 模糊的、 随机的实际应用数据中发现隐含的、 规律的、 事先未知的， 但又有潜在用处的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程（ NontrivialProcess） [1 ]。 数据挖掘可分为描述性挖掘和预测性挖掘， 描述性挖掘用于刻画数据库中数据的一般特性； 预测性挖掘在当前数据上进行推断， 并加以预测。 数据挖掘方法主要有： 关联分析法、 序列模式分析法、 分类分析法和聚类分析法。 关联分析法用于挖掘数据之间的联系； 序列模式分析法侧重于分析数据间的因果关系；分类分析法通过对预先定义好的类建立分析模型， 对数据进行分类， 常用的模型有决策树模型、 贝叶斯分类模型、 神经网络模型等； 聚类分析不依赖预先定义好的类， 它的划分是未知的， 常用的方法有模糊聚类法、 动态聚类法、 基于密度的方法等。
3.3 特征提取技术
网络安全态势特征提取技术是通过一系列数学方法处理， 将大规模网络安全信息归并融合成一组或者几组在一定值域范围内的数值， 这些数值具有表现网络实时运行状况的一系列特征， 用以反映网络安全状况和受威胁程度等情况。 网络安全态势特征提取是网络安全态势评估和预测的基础， 对整个态势评估和预测有着重要的影响， 网络安全态势特征提取方法主要有层次分析法、 模糊层次分析法、 德尔菲法和综合分析法。
3.4 态势预测技术
网络安全态势预测就是根据网络运行状况发展变化的实际数据和历史资料， 运用科学的理论、 方法和各种经验、 判断、 知识去推测、 估计、 分析其在未来一定时期内可能的变化情况， 是网络安全态势感知的一个重要组成部分。 网络在不同时刻的安全态势彼此相关， 安全态势的变化有一定的内部规律， 这种规律可以预测网络在将来时刻的安全态势， 从而可以有预见性地进行安全策略的配置， 实现动态的网络安全管理， 预防大规模网络安全事件的发生。 网络安全态势预测方法主要有神经网络预测法、 时间序列预测法、 基于灰色理论预测法。
3.5 可视化技术
网络安全态势生成是依据大量数据的分析结果来显示当前状态和未来趋势， 而通过传统的文本或简单图形表示， 使得寻找有用、 关键的信息非常困难。 可视化技术是利用计算机图形学和图像处理技术， 将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来， 并进行交互处理的理论、 方法和技术。 它涉及计算机图形学、 图像处理、 计算机视觉、 计算机辅助设计等多个领域。 目前已有很多研究将可视化技术和可视化工具应用于态势感知领域， 在网络安全态势感知的每一个阶段都充分利用可视化方法， 将网络安全态势合并为连贯的网络安全态势图， 快速发现网络安全威胁， 直观把握网络安全状况。
4 基于多源日志的网络安全态势感知
随着网 络规模的 扩大以及网 络攻击复杂度的增加， 入侵检测、 防火墙、 防病毒、 安全审计等众多的安全设备在网络中得到广泛的应用， 虽然这些安全设备对网络安全发挥了一定的作用， 但存在着很大的局限，主要表现在： 一是各安全设备的海量报警和日志， 语义级别低， 冗余度高， 占用存储空间大， 且存在大量的误报， 导致真实报警信息被淹没。 二是各安全设备大多功能单一， 产生的报警信息格式各不相同， 难以进行综合分析整理， 无法实现信息共享和数据交互， 致使各安全设备的总体防护效能无法得以充分的发挥。 三是各安全设备的处理结果仅能单一体现网络某方面的运行状况， 难以提供全面直观的网络整体安全状况和趋势信息。 为了有效克服这些网络安全管理的局限， 我们提出了基于多源日志的网络安全态势感知。
4.1 基于多源日志的网络安全态势感知要素获取
基于多源日志的网络安全态势感知是对部署在网络中的多种安全设备提供的日志信息进行提取、 分析和处理， 实现对网络态势状况进行实时监控， 对潜在的、恶意的网络攻击行为进行识别和预警， 充分发挥各安全设备的整体效能， 提高网络安全管理能力。
基于多源日志的网络安全态势感知主要采集网络入口处防火墙日志、 入侵检测日志， 网络中关键主机日志以及主机漏洞信息， 通过融合分析这些来自不同设备的日志信息， 全面深刻地挖掘出真实有效的网络安全态势相关信息， 与仅基于单一日志源分析网络的安全态
势相比， 可以提高网络安全态势的全面性和准确性。
4.2 利用大数据进行多源日志分析处理
基于多源日志的网络安全态势感知采集了多种安全设备上以多样的检测方式和事件报告机制生成的海量数据， 而这些原始的日 志信息存在海量、 冗余和错误等缺陷， 不能作为态势感知的直接信息来源， 必须进行关联分析和数据融合等处理。 采用什么样的技术才能快速分析处理这些海量且格式多样的数据？
大数据的出现， 扩展了计算和存储资源， 大数据自身拥有的Variety支持多类型数据格式、 Volume大数据量存储、Velocity快速处理三大特征， 恰巧是基于多源日志的网络安全态势感知分析处理所需要的。 大数据的多类型数据格式， 可以使网络安全态势感知获取更多类型的日志数据， 包括网络与安全设备的日志、 网络运行情况信息、 业务与应用的日志记录等； 大数据的大数据量存储正是海量日志存储与处理所需要的； 大数据的快速处理为高速网络流量的深度安全分析提供了技术支持， 为高智能模型算法提供计算资源。 因此， 我们利用大数据所提供的基础平台和大数据量处理的技术支撑， 进行网络安全态势的分析处理。
关联分析。 网络中的防火墙日志和入侵检测日志都是对进入网络的安全事件的流量的刻画， 针对某一个可能的攻击事件， 会产生大量的日志和相关报警记录，这些记录存在着很多的冗余和关联， 因此首先要对得到的原始日志进行单源上的关联分析， 把海量的原始日志转换为直观的、 能够为人所理解的、 可能对网络造成危害的安全事件。 基于多源日志的网络安全态势感知采用基于相似度的报警关联， 可以较好地控制关联后的报警数量， 有利于减少复杂度。 其处理过程是： 首先提取报警日志中的主要属性， 形成原始报警； 再通过重复报警聚合， 生成聚合报警； 对聚合报警的各个属性定义相似度的计算方法， 并分配权重； 计算两个聚合报警的相似度， 通过与相似度阀值的比较， 来决定是否对聚合报警进行超报警； 最终输出属于同一类报警的地址范围和报警信息， 生成安全事件。
融合分析。 多源日志存在冗余性、 互补性等特点，态势感知借助数据融合技术， 能够使得多个数据源之间取长补短， 从而为感知过程提供保障， 以便更准确地生成安全态势。 经过单源日志报警关联过程， 分别得到各自的安全事件。 而对于来自防火墙和入侵检测日志的的多源安全事件， 采用D-S证据理论（由Dempster于1967年提出， 后由Shafer于1976年加以推广和发展而得名） 方法进行融合判别， 对安全事件的可信度进行评估， 进一步提高准确率， 减少误报。 D-S证据理论应用到安全事件融合的基本思路： 首先研究一种切实可行的初始信任分配方法， 对防火墙和入侵检测分配信息度函数； 然后通过D-S的合成规则， 得到融合之后的安全事件的可信度。
态势要素分析。 通过对网络入口处安全设备日 志的安全分析， 得到的只是进入目 标网络的可能的攻击信息， 而真正对网络安全状况产生决定性影响的安全事件， 则需要通过综合分析攻击知识库和具体的网络环境进行最终确认。 主要分为三个步骤： 一是通过对大量网络攻击实例的研究， 得到可用的攻击知识库， 主要包括各种网络攻击的原理、 特点， 以及它们的作用环境等； 二是分析关键主机上存在的系统漏洞和承载的服务的可能漏洞， 建立当前网络环境的漏洞知识库， 分析当前网络环境的拓扑结构、 性能指标等， 得到网络环境知识库； 三是通过漏洞知识库来确认安全事件的有效性， 也即对当前网络产生影响的网络攻击事件。 在网络安全事件生成和攻击事件确认的过程中， 提取出用于对整个网络安全态势进行评估的态势要素， 主要包括整个网络面临的安全威胁、 分支网络面临的安全威胁、 主机受到的安全威胁以及这些威胁的程度等。
5 结语
为了解决日益严重的网络安全威胁和挑战， 将态势感知技术应用于网络安全中， 不仅能够全面掌握当前网络安全状态， 还可以预测未来网络安全趋势。 本文在介绍网络安全态势相关概念和技术的基础上， 对基于多源日志的网络安全态势感知进行了探讨， 着重对基于多源日志的网络安全态势感知要素获取， 以及利用大数据进行多源日志的关联分析、 融合分析和态势要素分析等内容进行了研究， 对于态势评估、 态势预测和态势展示等相关内容， 还有待于进一步探讨和研究。
9. 信息与网络安全需要大数据安全分析
信息与网络安全需要大数据安全分析
毫无疑问，我们已经进入了大数据（Big Data）时代。人类的生产生活每天都在产生大量的数据，并且产生的速度越来越快。根据IDC和EMC的联合调查，到2020年全球数据总量将达到40ZB。2013年，Gartner将大数据列为未来信息架构发展的10大趋势之首。Gartner预测将在2011年到2016年间累计创造2320亿美元的产值。
大数据早就存在，只是一直没有足够的基础实施和技术来对这些数据进行有价值的挖据。随着存储成本的不断下降、以及分析技术的不断进步，尤其是云计算的出现，不少公司已经发现了大数据的巨大价值：它们能揭示其他手段所看不到的新变化趋势，包括需求、供给和顾客习惯等等。比如，银行可以以此对自己的客户有更深入的了解，提供更有个性的定制化服务；银行和保险公司可以发现诈骗和骗保；零售企业更精确探知顾客需求变化，为不同的细分客户群体提供更有针对性的选择；制药企业可以以此为依据开发新药，详细追踪药物疗效，并监测潜在的副作用；安全公司则可以识别更具隐蔽性的攻击、入侵和违规。
当前网络与信息安全领域，正在面临着多种挑战。一方面，企业和组织安全体系架构的日趋复杂，各种类型的安全数据越来越多，传统的分析能力明显力不从心；另一方面，新型威胁的兴起，内控与合规的深入，传统的分析方法存在诸多缺陷，越来越需要分析更多的安全信息、并且要更加快速的做出判定和响应。信息安全也面临大数据带来的挑战。安全数据的大数据化
安全数据的大数据化主要体现在以下三个方面：
1） 数据量越来越大：网络已经从千兆迈向了万兆，网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。同时，随着NGFW的出现，安全网关要进行应用层协议的分析，分析的数据量更是大增。与此同时，随着安全防御的纵深化，安全监测的内容不断细化，除了传统的攻击监测，还出现了合规监测、应用监测、用户行为监测、性能检测、事务监测，等等，这些都意味着要监测和分析比以往更多的数据。此外，随着APT等新型威胁的兴起，全包捕获技术逐步应用，海量数据处理问题也日益凸显。
2） 速度越来越快：对于网络设备而言，包处理和转发的速度需要更快；对于安管平台、事件分析平台而言，数据源的事件发送速率（EPS，Event per Second，事件数每秒）越来越快。
3） 种类越来越多：除了数据包、日志、资产数据，安全要素信息还加入了漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等。
安全数据的大数据化，自然引发人们思考如何将大数据技术应用于安全领域。
传统的安全分析面临挑战
安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题，甚至动摇了传统的安全分析方法。
当前绝大多数安全分析工具和方法都是针对小数据量设计的，在面对大数据量时难以为继。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，现有的分析技术不堪重负。面对天量的安全要素信息，我们如何才能更加迅捷地感知网络安全态势？
传统的分析方法大都采用基于规则和特征的分析引擎，必须要有规则库和特征库才能工作，而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述，无法识别未知的攻击，或者是尚未被描述成规则的攻击和威胁。面对未知攻击和复杂攻击如APT等，需要更有效的分析方法和技术！如何做到知所未知？
面对天量安全数据，传统的集中化安全分析平台（譬如SIEM，安全管理平台等）也遭遇到了诸多瓶颈，主要表现在以下几方面：
——高速海量安全数据的采集和存储变得困难
——异构数据的存储和管理变得困难
——威胁数据源较小，导致系统判断能力有限
——对历史数据的检测能力很弱
——安全事件的调查效率太低
——安全系统相互独立，无有效手段协同工作
——分析的方法较少
——对于趋势性的东西预测较难，对早期预警的能力比较差
——系统交互能力有限，数据展示效果有待提高
从上世纪80年代入侵检测技术的诞生和确立以来，安全分析已经发展了很长的时间。当前，信息与网络安全分析存在两个基本的发展趋势：情境感知的安全分析与智能化的安全分析。
Gartner在2010年的一份报告中指出，“未来的信息安全将是情境感知的和自适应的”。所谓情境感知，就是利用更多的相关性要素信息的综合研判来提升安全决策的能力，包括资产感知、位置感知、拓扑感知、应用感知、身份感知、内容感知，等等。情境感知极大地扩展了安全分析的纵深，纳入了更多的安全要素信息，拉升了分析的空间和时间范围，也必然对传统的安全分析方法提出了挑战。
同样是在2010年，Gartner的另一份报告指出，要“为企业安全智能的兴起做好准备”。在这份报告中，Gartner提出了安全智能的概念，强调必须将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，从而实现智能化的安全分析与决策。而信息的集成、技术的整合必然导致安全要素信息的迅猛增长，智能的分析必然要求将机器学习、数据挖据等技术应用于安全分析，并且要更快更好地的进行安全决策。
信息与网络安全需要大数据安全分析
安全数据的大数据化，以及传统安全分析所面临的挑战和发展趋势，都指向了同一个技术——大数据分析。正如Gartner在2011年明确指出，“信息安全正在变成一个大数据分析问题”。
于是，业界出现了将大数据分析技术应用于信息安全的技术——大数据安全分析（Big Data Security Analysis，简称BDSA），也有人称做针对安全的大数据分析（Big Data Analysis for Security）。
借助大数据安全分析技术，能够更好地解决天量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。
10. 360网络防火墙的测评报告
360网络防火墙提供了防护状态、连接监控、入侵检测、程序规则、网络规则和防护日志六大功能模块。其中，主界面默认显示的是“防护状态”，该模块界面上用左侧主体部位直观显示了四大防护体系，分别是“网络访问云监控”、“上网信息保护”、“入侵检测”以及“ARP防火墙”，而右侧界面上显示的是防护报告和网络状态。整个界面设计非常清新淡雅，运用的是和360杀毒比较类似的具有金属质感的蓝色作为背景基调，很时尚，如图所示为360网络防火墙的连接监控模块，用户在此可以查看到当前系统内已经连接或者尝试连接网络的程序进程，如图360网络防火墙的连接监控模块清晰的显示了当前系统内正在运行的各个进程的运行连接，对于非法或恶意进程，用户可以在此进行手动的结束进程操作，操作很简单，用户只需单击对应进程后面的小钳子按钮即可进行操作。
图片所示为360网络防火墙的入侵检测模块，可以帮助用户智能拦截各类木马、攻击工具的攻击和入侵，保证上网安全。该模块提供了三个保护等级，分别是智能防护、严格防护和最少防护，其中，程序默认启用的是智能防护，该防护模式下启用了26项防护措施。
用户可以根据自己的上网环境灵活选择防护模式。其中，系统默认执行的是智能防护模式可以智能检测上网环节自动配置防御项目，适合家庭小区宽带用户；除了智能保护模式，360网络防火墙还提供有一个严格防护模式和一个最少防护模式。严格防护模式将开启所有防护，提醒的频率会增加，适合对网络安全要求严格的用户；最少防护模式将保留最小限度的防护，保护能力较弱，适合网络环节相对较好的公司或企业用户。
图片所示为360网络防火墙的程序规则模块，360网络防火墙通过云安全引擎，智能分析程序上网行为，对可疑网络行为进行拦截，提高用户上网安全性，如图360网络防火墙允许用户对系统中制定的进程设定活动规则，方便用户掌控该程序的行为，如图：
图片所示为360网络防火墙的网络规则模块， 该模块内置上网信息保护和自定义网络规则两个选项卡，其中，上网信息保护模块可以封堵系统中存在的网络漏洞，保护共享图片或者文件的信息安全，如图：
此外还有
1.360网络防火墙的网络规则模块， 该模块内置上网信息保护和自定义网络规则两个选项卡，其中，上网信息保护模块可以封堵系统中存在的网络漏洞，保护共享图片或者文件的信息安全。
2.网络规则模块下的自定义网络规则，360网络防火墙提供了非常详细的网络规则设置选项，喜欢自定义规则的朋友可以在此尽情的设置。
3.360网络防火墙的防护日志模块提供了包括云监控日志、入侵检测日志和ARP防护日志在内的整套日志体系，可以全面而自动记录了检测到的各种可疑网络行为
360网络防火墙解决了传统防火墙频繁拦截，识别能力弱的问题，可以轻巧快速地保护上网安全。360网络防火墙的智能云监控功能，可以拦截不安全的上网程序，保护隐私、帐号安全；上网信息保护功能，可以对不安全的共享资源、端口等网络漏洞进行封堵；入侵检测功能可以解决常见的网络攻击，让电脑不受黑客侵害；ARP防火墙功能可以解决局域网互相使用攻击工具限速的问题。360防火墙的防御能力还是挺强的，尤其是智能云防御，比较适合初级用户。 通过简单试用，这款防火墙还是相当不错的，最吸引人的就是相当的智能，对于普通用户来说，基本上无需担心常规防火墙产品的规则设置问题，360网络防火墙的应用程序云端验证功能能够识别大部分的应用程序并自动创建规则，这一点应该是很显着的优点了。当然，熟悉安全程序的朋友仍然可以自行创建、修改规则。另外，这款防火墙还集成了ARP防火墙、入侵检测、上网信息保护等实用功能，总体而言从易用性和安全性上来说，都是值得推荐的。期待360网络防火墙的正式发布，相信届时一定会更加出色！