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映射分布式网络的网络安全

2020-07-22 17:56:11 | 来源:中培企业IT培训网

随着互联网时代的兴起,越来越多的人使用映射分布式网络来收集、传输和处理信息,起形式种类多种多样,既包括数据服务器仓库,手持移动设备,还有其他连接的设备等。由于网络安全问题,很多人面临的网络攻击、数据库漏洞和硬件防御等问题。今天我们就通过映射分布式网络的网络安全来为大家详细介绍一下如何保持自己的网络安全。

传统上,系统维护人员会在网络外围使用静态网络防火墙来修补所有发现的漏洞。这种方法并非没有缺点,在过去的几十年中目睹了大量的黑客攻击,数据泄漏和侵犯隐私的行为。在本文中,我们将回顾依赖于了解构成Web3.0一部分的分散和分布式网络中的网络地形的新方法。

我们将深入研究分布式数据结构,并涵盖分布式网络的各种安全方面,这些方面对于有效实施网络安全标准至关重要。其中包括(i)加密密钥管理,(ii)隐私保护机制,(iii)关键基础设施安全性和(iv)预测性网络保护。

  密码密钥管理

现代网络安全的理想体系结构是在“可信计算”和“零信任”的基础上构建的,旨在提供高质量的数据安全性。在此模型中,将应用算法控制并执行验证,以确保数据隐私和机密性,从而使用户更易于操作。这些架构组件包括:

·密钥管理:这是分布式或分散网络中密码访问控制系统的重要组成部分。它以仅授权用户可以访问特定资源的方式管理分配给网络实体的密钥。

在具有多个节点的网络中,密钥管理的重要目标是将机密数据的访问限制到使用每个节点密钥验证的授权用户。密码算法不断得到改进,以完善功能,例如授予/撤销访问权限,在用户/节点撤销或删除的情况下进行数据重组。

·关键篡改:在确保共识算法能够抵御现实世界攻击方面已取得了长足进步,但协议架构师需要不断设计新的加密方案实现模型,以捕获潜在的攻击,例如在检测和阻止篡改攻击中部署加密。

例如,部署了一个安全加密框架,该框架旨在全面保护网络核心密码基础结构的各个方面和节点端点,密钥管理,安全数据存储等。

整合了这些架构功能的网络包括比特币,IPFS和其他主要的区块链网络。

  隐私保护机制

尽管我们简要介绍了密钥管理及其增强隐私的质量,但是像上述这样的网络开发了更多框架,例如证书颁发机构,渠道和私人数据收集,以改善隐私保护机制。

进一步探索,上述网络的隐私保护框架包括以下方面:

·非对称加密将交易数据与链上记录分开;

·数字证书管理服务;

·多通道,将不同通道之间的信息分开;

·隐私数据收集进一步满足了在同一渠道内不同组织之间隔离隐私数据的需求。

在所有分布式网络中,这些框架产生的数据都是防篡改,可追溯和可信赖的。该技术的这种性质有望成为Web3.0的基石。尽管具有这些基本功能,但必须在链接到分布式网络的其他技术基础架构中遵循网络安全标准和控制措施,以保护它们免受外部攻击。

  关键基础设施安全

近年来,无服务器基础架构的采用率一直在增长,迄今为止,已经有并将继续投资数十亿美元用于这些基础架构的开发和支持。鉴于无服务器计算是一种相对较新的技术,其独特的安全风险一直是理解和管理的挑战。

·软件漏洞:自从这项技术开始在全球数百万个设备中投放以来,已经建立了标准,并且正在出现解决方案,以解决针对关键的消费者和企业物理系统的网络攻击。与易受DoS和DDos攻击的集中式网络不同,分布式网络容易受到可伸缩性和代码漏洞的攻击,从而导致大量的财务负担。

·硬件漏洞:尽管软件攻击日益复杂,但像比特币这样的分布式网络仍必须通过不安全的硬件体系结构应对不断发展的硬件漏洞,这些体系结构可用于提取私钥或复杂的生产过程,从而可能导致不满或恶意的芯片设计者植入恶意逻辑或电路而不会被注意到。

网络维护人员可以采取的一些缓解风险的措施,包括与数据库更改,代码修改和云存储事件相关的风险,包括执行常规代码审核以解决可利用的安全漏洞,使用CI/CD缓解错误或代码漏洞以及利用工具增加攻击指标的可见性和效率。

  预测性网络保护

分布式网络上网络攻击的不断发展的复杂性质要求开发预测性网络防御,而不是直接将抵御黑客攻击的能力引入硬件。在各种网络上实施的几种解决方案可自动生成,部署和管理在这些网络中使用的组件和子协议的安全配置。

机器学习解决方案和AI工具还用于开发集成系统,将数据转换为与预测网络攻击有关的信号。尽管尚不清楚哪种解决方案将在该行业中脱颖而出,但可以说,在任何分布式网络上仔细实施其他网络安全组件,可以最大程度地减少系统漏洞。

诸如分散式DNS系统或分布式节点之类的TrustedComputing标准的集成来指导用户,流程或技术,已经产生了系统中立的解决方案,以应对分布式安全性的挑战。这些是为分布式或分散式Web开发有效的网络安全策略时要考虑的关键点。更多关于网络安全的信息,请继续关注中培教育。

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