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TUhjnbcbe - 2024/5/3 17:44:00
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有很多人在说网络管理与网络安全管理应该是同一个岗位的职责,因为如今的网络管理与网络安全管理有很多工作都有高度的一致性,但是为什么在很多企业中都是拆分成两个不同的岗位呢?

其实这是因为历史原因导致的,在网络普及之前的很长一段时间内,交换机与防火墙几乎没有交集,所以网络管理与网络安全管理实际上是两个不同岗位的职责。但是随着网络技术的发展,交换机上开始跑起了三层路由,防火墙开始变成网关的路由器,两者都在瓜分对方的业务范围,在交换机上可以设置设策略封端口等等,在这样的环境下造就了如今两个岗位很多职责重叠的局面。

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随着网络设备管理能力的提升,正在将更多的网络安全功能融入其中。但是网络与网络安全之间,目前为止还依然存在着一条难以跨越的鸿沟,那就是网络管理始终管理的是连接,关心的是网络连接从哪里开始,经过多少路由,转发的延时是多少。而网络安全则注重传输内容,判断是否为攻击流量、攻击类型以及如何进行处理。也就是说,网络管理更偏向于全局管理,而网络安全更倾向内容分析。

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移动互联技术的飞速发展,导致网络应用数量激增,也由此引发出更加广泛的网络安全问题。传统DDoS攻击没有被遏制,勒索病毒、恶意刷单等新的网络威胁形式又不断出现,给人们正常网络应用造成极大困扰。这些网络威胁有些是属于网络安全范围的恶意攻击,有些是属于网络管理范畴的应用流量,二者往往会相互裹挟,难以统一进行防御,对网络正常应用造成极大威胁。

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如今可以通过人工智能技术来提升网络管理与网络安全管理的效率。传统的防火墙需要依靠网络管理员为其设置安全规则来准许什么数据包可以通过、什么数据包应被拒绝。这里面更多的是依靠管理员来保障数据包的安全性,单就防火墙本身是无法判断一个正常的数据包和一个恶意的数据包有什么不同。而智能防火墙引用的识别技术,可以很好地自行分析和处理相应的数据,同时又能巧妙地融合代理技术和过滤技术,不但可以降低计算机对数据的运算量,还能拓宽监控范围,有效地拦截对网络有害的数据流,从而更好地保障网络环境的安全。

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在网络安全威胁日益严重的今天,入侵检测技术的重要性不言而喻。传统的入侵检测技术在检测速度、检测范围和体系结构等方面均存在短板。为了弥补这些短板,智能入侵检测系统借助人工智能中的模糊信息识别、规则产生式专家系统、数据挖掘和人工神经网络等技术,提升入侵检测效率,并且可以最大程度地抵御来自于各方病毒入侵所带来的潜在威胁。

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当前网络结构复杂、网络服务多样,巨大的数据流量中存在大量过程、管理和监控数据,传统的数据处理方式无法有效管理和使用这些数据。以大数据、云计算为基础的人工智能可以通过数据挖掘进行机器学习,掌握运营管理和维护网络的专家经验。

人工智能技术能有效处理网络中的模糊信息。网络环境复杂多变,有时候信息不准确或不确定,使用机器学习就能对这种模糊信息进行处理,对网络资源进行有效管控。此外,为传统的控制理论加入智能化技术,人工智能技术还能进行非线性处理,弥补传统控制理论无法有效管理拓扑结构网络的缺陷。

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