隨著網(wǎng)絡(luò)安全威脅的復(fù)雜性不斷增加，以及遠(yuǎn)程和混合工作模式的興起，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子可以利用的漏洞顯著增加。由于可能存在的網(wǎng)絡(luò)威脅的范圍如此之廣，因此只靠單一的一種解決方案無法應(yīng)對所有的威脅。

基于以下原因，企業(yè)必須整合多層次的安全解決方案來塑造和維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全。

1有太多具有不同特征的似是而非的威脅

任何一種安全解決方案都不可能抵御所有的攻擊。例如，防火墻可以監(jiān)控和驗(yàn)證對網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用程序的訪問，但它又無法阻止魚叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。

2即使是一次遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊也可能包含多種威脅

這些威脅共同構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)殺傷鏈。在大多數(shù)情況下，不同的安全工具只能檢測到一部分攻擊；為了扭轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)安全頹勢，多個(gè)安全層需要協(xié)調(diào)一致地發(fā)揮作用。

3即使一個(gè)安全層失效下一個(gè)安全層也可以阻止網(wǎng)絡(luò)攻擊

從而在很大程度上減少影響并遏制數(shù)據(jù)泄露。此外，理想的網(wǎng)絡(luò)安全策略應(yīng)該包括多層面的安全應(yīng)對手段。以下是其中的一些安全層示例：

1、防火墻

防火墻通過保護(hù)網(wǎng)絡(luò)免受未經(jīng)授權(quán)的訪問而充當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的看門人。它本質(zhì)上是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)，使用一組預(yù)定義的規(guī)則來分析網(wǎng)絡(luò)流量。當(dāng)訪問數(shù)據(jù)或應(yīng)用程序的請求產(chǎn)生時(shí)，都必須通過防火墻驗(yàn)證。防火墻分析請求并根據(jù)提供的規(guī)則授予或拒絕訪問權(quán)限。如果任何傳入流量被防火墻標(biāo)記，訪問請求將被拒絕和阻止。應(yīng)用程序、網(wǎng)絡(luò)和資源都受到防火墻保護(hù)。

2、VPN

VPN是一種安全設(shè)備，它通過將用戶設(shè)備連接到安全服務(wù)器來虛擬地建立專用通信通道。當(dāng)用戶通過VPN訪問任何網(wǎng)絡(luò)時(shí)，數(shù)據(jù)都會通過安全路由進(jìn)行加密和共享。這會隱藏用戶的私人信息，例如他們的IP地址和位置。VPN 是一種有效的解決方案，不僅可以保護(hù)數(shù)據(jù)免受網(wǎng)絡(luò)犯罪分子的侵害，還可以保護(hù)用戶免受跟蹤和收集用戶數(shù)據(jù)的網(wǎng)站和搜索引擎的侵害。

3、電子郵件安全

由于電子郵件已成為企業(yè)中的主要通信方式，因此保護(hù)電子郵件帳戶和共享的數(shù)據(jù)免受可能的網(wǎng)絡(luò)威脅至關(guān)重要。電子郵件容易受到多種威脅，包括網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊、垃圾郵件和惡意軟件攻擊。投資基于云的電子郵件網(wǎng)關(guān)，通過監(jiān)控電子郵件流量來阻止網(wǎng)絡(luò)釣魚鏈接和垃圾郵件等惡意附件，從而保護(hù)電子郵件服務(wù)器。

4、MFA和密碼安全

多因素身份驗(yàn)證或MFA是一種安全實(shí)踐，其中部署了多種身份驗(yàn)證方法（如用戶憑據(jù)、物理令牌和訪問代碼）當(dāng)用戶在訪問應(yīng)用程序、帳戶或設(shè)備之前驗(yàn)證用戶身份。MFA是身份和訪問管理過程的核心，是第一級安全措施。

5、特權(quán)訪問管理

特權(quán)訪問管理(PAM)基于最小特權(quán)原則，企業(yè)僅授予員工履行其工作職責(zé)所需的最低訪問級別。最小特權(quán)的思想是只提供對高價(jià)值數(shù)據(jù)和資源的有限訪問。這有助于通過不惜一切代價(jià)保護(hù)最有價(jià)值的數(shù)據(jù)來降低可能由內(nèi)部威脅。使用PAM，特權(quán)用戶執(zhí)行的每項(xiàng)操作都會受到監(jiān)控、記錄和報(bào)告，以創(chuàng)建這些活動的防篡改審計(jì)跟蹤。

6、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是數(shù)據(jù)驅(qū)動的核心技術(shù)，可用于檢測和預(yù)防網(wǎng)絡(luò)犯罪。憑借其模仿人類智能而不會在操作層面出錯的能力，人工智能可用于自動執(zhí)行日常安全任務(wù)、檢測任何可疑活動并阻止全面的網(wǎng)絡(luò)攻擊。

可以部署ML來分析歷史數(shù)據(jù)，并使用調(diào)查結(jié)果來識別可能的網(wǎng)絡(luò)犯罪，并采取積極措施提前預(yù)防。例如，身份分析工具采用用戶行為分析來檢測異常用戶行為。行為生物識別技術(shù)是AI和ML的實(shí)時(shí)應(yīng)用，可以通過檢測用戶行為的異常變化來區(qū)分合法用戶和可能的詐騙者。

除了這些安全措施外，組織還傾向于部署零信任——一種基于默認(rèn)情況下不應(yīng)信任任何網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備或用戶的原則的網(wǎng)絡(luò)安全框架，即使在防火墻范圍內(nèi)也是如此。

雖然每項(xiàng)安全措施都可以保護(hù)個(gè)人潛在目標(biāo)免受網(wǎng)絡(luò)攻擊，但零信任作為一個(gè)整體來保護(hù)整個(gè)攻擊面，無論其位置或網(wǎng)絡(luò)如何，都可以查看用戶活動。當(dāng)默認(rèn)情況下沒有網(wǎng)絡(luò)或位置被認(rèn)為是安全的并且需要持續(xù)進(jìn)行身份驗(yàn)證才能訪問時(shí)，網(wǎng)絡(luò)攻擊的可能性就會大大降低。即使確實(shí)發(fā)生了攻擊，零信任也會限制其表面?zhèn)鞑ゲ⒈Ｗo(hù)整個(gè)安全系統(tǒng)免于立即失效。

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