XieJava的博客

常见的网络信息安全基本属性主要有机密性、完整性、可用性、不可抵赖性和可控性等，其中**机密性（Confidentiality）、完整性（Integrity）、可用性（Availability）被称为网络信息系统核心的CIA安全属性**，此外还有其他的安全属性包括：真实性、时效性、合规性、隐私性等。 ![网络信息安全基本属性](https://xiejava1018.github.io/xiej

随着网络技术发展，网络威胁无孔不入，网络攻击手段呈现复杂性及多变性的趋势。要建立防御体系应从通信网络、网络边界、局域网络内部、各种业务应用平台等各个层次落实各种安全措施，形成纵深防御体系。单靠一种或几种安全设备就想保护整个网络是不可能的事情。因此，为了满足不同防护需求的安全设备应运而生。有的设备是为了严防非授权访问。有的设备是为了实时检测，拦截攻击行为。有的设备是为了自查自审，发现自身存在的问题

恶意代码是一种有害的计算机代码或 web 脚本，其设计目的是创建系统漏洞，并借以造成后门、安全隐患、信息和数据盗窃、以及其他对文件和计算机系统的潜在破坏。恶意代码不仅使企业和用户蒙受了巨大的经济损失，而且使国家的安全面临着严重威胁。1991年的海湾战争是美国第一次公开在实战中使用恶意代码攻击技术取得重大军事利益，从此恶意代码攻击成为信息战、网络战最重要的入侵手段之一。恶意代码问题无论从政治上、经

**暴露面** 暴露在攻击者视线范围内，可以被利用进行入侵的系统、设备、信息等，都属于暴露面。虽然大多数企业都认识到暴露面的风险所在，并想方设法来减少暴露面；但不幸的是，并非所有暴露面都是显而易见的，大量的暴露面都潜藏在不容易被发现的暗处，很容易因为资产排查不彻底、人员疏漏等问题被忽略。互联网暴露面资产直接面向外部攻击者的威胁。相对于企业内部资产，所面临的安全风险更高。 **攻击面** 攻击面

恶意URL检测的方法很多，这里介绍通过机器学习分析URL文本分词词频来检测恶意URL。训练的数据集为开源数据集，通过机器学习训练检测模型，然后做了部分工程化的应用，将模型持久化，在应用的时候加载进来直接应用，不用重新进行训练。通过接口调用实现恶意URL检测预测判断。 恶意URL检测，对应与机器学习是个分类问题，这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。 具体实现过程包括**数

域名和IP地址信息是非常基础的情报信息，目前网上有很多网站都提供了域名信息的查询、IP地址及归属地的查询。本文通过Python Flask实现域名及IP情报信息的聚合网站。 因为域名和IP地址信息会有变化，为了减少接口压力，做了本地数据库的存储，新鲜度保存一周，每次查询先从本地数据库获取信息，如果本地库信息有并且没有超过一个星期就从本地库取，没有就从其他网站获取，并更新到本地库。 # 一、

IP地址信息是非常重要的情报信息，通过IP可以定位到该IP所在的国家、城市、经纬度等。 获取IP信息的方式有很多，很多服务商都提供了相应的地址库或API接口服务。 如国内的ipip.net，国外的ip-api.com、maxmind.com等。 很多公司都是使用Maxmind网站的IP信息库，里面包含着IP的详细信息，有付费的也有免费的，收费与免费的区别就是精准度和覆盖率。 本文介绍下载及定时

SOAR是最近几年安全市场上最火热的词汇之一。SOAR究竟是什么，发展历程是什么，能够起什么作用，带着这些问题我们来认识一下SOAR。 # 一、SOAR是什么 SOAR 一词来自分析机构 Gartner，SOAR-Security Orchestration, Automation and Response 安全编排和自动化响应。在Gartner的报告里，SOAR平台的核心组件为，编排与自动化、

安全运维与安全运营是安全人员经常听到的两个名词。到底什么是安全运维，什么是安全运营，两者之间有什么区别和联系呢？ 我们先来看一下运维与运营的概念区别。 **运维**一般来说指的是运行维护，通过一定的技术和管理手段保障平台或系统的正常运行。本质上是对平台、系统或产品所涉及的网络、服务器、服务的生命周期各个阶段的运营与维护，在成本、稳定性、效率上达成一致可接受的状态。 **运营**从字面上理解更

​ **网络信息安全管理**是指对网络资产采取合适的安全措施，以确保网络资产的可用性、完整性、可控制性和抗抵赖性，不致因网络设备、网络通信协议、网络服务、网络管理受到人为和自然因素的危害，而导致网络中断、信息泄露或破坏。网络信息管理对象主要包括网络设备、网络通信协议、网络操作系统、网络服务、安全网络管理等在内的所有支持网络系统运行的软、硬件总和。网络信息安全管理的目标就是通过适当的安全防范措施，