En parlant de ce "Dé d 'par-réseau", c'est-à-dire le concept de détection d'intrusion du réseau fongique, consiste en fait à utiliser certaines caractéristiques potentielles du réseau fongique pour détecter et déterminer la situation d'intrusion du système. Nous devons savoir que dans l'environnement de sécurité du réseau d'aujourd'hui, diverses méthodes d'intrusion émergent les unes après les autres. Nous devons vraiment faire de notre mieux pour assurer la sécurité du réseau et un fonctionnement stable.

Pour dire que c'est la clé

1. Tout d'abord, le principe sous-jacent

Comme les réseaux fongiques, ils ont des moyens uniques de transmission du signal et d'échange de matériaux. En simulant ce mécanisme, un système qui peut capturer des signaux d'intrusion potentiels peut être construit. Par exemple, comment les mycorhizes peuvent-ils communiquer et communiquer entre eux dans les réseaux fongiques? Ceci est similaire à la définition d'échanges uniques sur les règles d'échange d'informations entre les nœuds et les machines dans le réseau, afin que vous puissiez ressentir vivement des communications anormales – n'est-ce pas simplement pour détecter les interactions de réseau non autorisées, et déterminer en outre si une intrusion s'est produite.

2. Parlons immédiatement du traitement des données

Lors de la détection d'invasion basée sur la théorie du réseau fongique, vous devez faire face à une grande quantité de mégadonnées pendant le fonctionnement de divers réseaux. Ce n'est pas une question triviale. Vous devez établir un modèle spécial pour analyser et traiter ces données. C'est comme découvrir quelles lignes sont liées et enveloppées dans les mauvaises lignes à partir d'un tas de lignes extrêmement désordonnées. Ces données peuvent distinguer les signaux conventionnels quotidiens et identifier et examiner soigneusement les signes anormaux au-delà de la gamme. Peut-être doivent-ils compter sur des méthodes mathématiques raisonnables telles que Bayes pour analyser et calculer les données possibles. La chasse à l'analyse des conclusions de données est ce que les caractéristiques des tendances d'invasion existent. Ensuite, dans la construction du modèle, nous devons constamment expérimenter, collecter de nouvelles données et l'ajuster avec précision pour nous assurer que ses performances de prédiction précises sont applicables à différents scénarios.

3. Pas encore terminé, parlons de la stratégie de réponse

Une fois les signes d'invasion détectés, ne vous inquiétez pas, mais vous devez saisir avec précision le temps, l'intensité et d'autres conditions des mesures d'urgence correspondantes. Certaines petites fluctuations ne sont pas garanties pour modifier la situation d'adaptation à court terme du réseau. Ne jouez pas avec de si petits mouvements et ne faites pas que toutes les plantes et les arbres se battent. Si vous êtes vraiment sûr qu'il y a une invasion dangereuse, vous pouvez isoler rapidement et de manière décisive la plage de contrôle et réparer le problème des dégâts.

Quelqu'un a demandé si ces champignons étaient plus puissants que les méthodes de détection couramment utilisées pour la détection des intrusions dans l'Internet des objets (i) par rapport aux technologies traditionnelles, telles que la détection d'intrusion de signature. Les styles conventionnels nécessitent souvent de prévoir des modèles de fonctionnalités spécifiques à l'avance pour les identifier comme des balises de la bibliothèque pour rechercher; C'est comme avoir vu des voleurs qui ont attrapé un voleur et connaissaient leur apparence et leur apparence pour les attraper. Si une nouvelle invasion ne peut pas définir les modèles de fonctionnalités, c'est comme rencontrer un voleur sans précédent, qui est difficile à identifier et à capturer. Mais le réseau fongique est basé sur l'apprentissage et la perception de l'ensemble des règles de communication du réseau, ce qui touche un peu la routine du comportement du voleur. Lorsqu'une invasion se produit, elle peut être basée sur un comportement de déviation anormal. C'est un peu comme savoir comment le loup chasse et c'est anormal. Cela signifie qu'il est clair ce qui se passe. Cela a également une place plus forte pour l'identification pour de nouveaux défis pour un comportement malveillant inconnu.

Il y a encore des questions, si le réseau change considérablement, cette technologie fonctionnera-t-elle? Nous devons dire que bien que la théorie de l'adaptation du réseau d'algorithmes soit bonne, l'environnement a subi des changements drastiques, comme lorsque le réseau est élargi à grande échelle, il nécessite toujours beaucoup d'optimisation et d'ajustement ciblés! Après tout, cette étape s'ajoutera aux facteurs imprévisibles du chaos du réseau. Les paramètres de configuration précoce peuvent ne pas s'appliquer à la nouvelle situation d'énormes changements, nous devons donc travailler dur pour améliorer le développement itératif.

À mon avis, cette détection d'intrusion de réseau fongique est vraiment bonne. Bien qu'il ne soit pas aussi mature maintenant, il fonctionne parfaitement et a des problèmes tels que l'optimisation dans des scénarios spécifiques, il est digne d'applaudissements et de louanges. Tant qu'il continue d'améliorer les expériences théoriques dans le développement futur, puis combine les technologies de sécurité des réseaux existantes, il est possible de trouver le secret pour s'assurer que le territoire numérique n'est pas invavéré de manière malicieusement et stable. Je suis vraiment optimiste quant à cette technologie de réseau spéciale! Cela deviendra une option fiable pour les cyber-gardes!

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