人工智能在 *** 安全领域的应用有哪些？
近年来，在 *** 安全防御中出现了多智能体系统、神经 *** 、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于 *** 安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。
1、人工智能在 *** 安全领域的应用——在 *** 入侵检测中。
入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理 *** 异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸 *** 检测等。目前，神经 *** 、分布式 *** 系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的 *** 安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的 *** 攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智能在 *** 安全领域的应用——预测恶意软件防御。
预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护 *** 免受未知的 *** 安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智能在 *** 安全领域的应用——在动态感知 *** 安全方面。
*** 安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测 *** 安全态势，为 *** 安全预警和防护提供保障，在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智能应用场景被广泛应用于 *** 安全运行管理、 *** 系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
以上就是《人工智能在 *** 安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在 *** 安全防御中出现了多智能体系统、神经 *** 、专家系统、机器学习等人工智能技术，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。
VAT虚拟对抗训练
参考论文：Graph Adversarial Training: Dynamically Regularizing Based on Graph Structure
功能介绍： 虚拟对抗训练是一种正则化 *** ，正则化在深度学习中是防止过拟合的一种 *** 。
关于正则化我就不过多展开，此处可理解为提高泛化能力。
最常见的正则化是直接对模型的参数的大小进行限制。
对抗训练
对抗性训练可以作为一种正则化 *** 来 提高泛化性能 以及防止深度学习模型过度拟合。
机器学习 *** （包括深度学习）对对抗样本非常敏感，这些对抗样本和非对抗样本非常相似，但是模型（已经在非对抗样本中训练好的模型）却会错分这些样本。为了能更好的分类该类样本，提出了对抗训练的概念。
总结 为使得训练模型更好的分类对抗样本，对模型进行的训练。
这里不重点展开重点，详情就看我上一篇文章：
神经 *** 中的对抗攻击与对抗样本
由于本文章是对图对抗训练:基于图结构的动态规则化（GAT）的改进，此处就不详细推导。
GAT详情请看： 图对抗训练:基于图结构的动态正则化（GAT）
本篇是在 上一篇的基础上 进行的讨论，本篇将沿用上一篇的符号意义，并且不再说明，如有需要，则在上一篇手写推导标注中查找。
改进之处：
1.局部平滑度
改动： 将损失函数中对于真实标签的分布被替换为当前迭代下的标签预测分布，采用真实分布，具体参数可以进行动态的多次迭代，随着多次迭代，参数数量可以剧增，使得平滑性更好。
2.快速计算对抗方向
采用幂迭代法计算矩阵更大特征值对应的特征向量。
3.增加了额外的正则项
增加条件熵作为额外的正则项，让输出的概率分布更集中，更确定。达到更好的预测效果
数学推导;
神经 *** 中的对抗攻击与对抗样本
对抗攻击
对抗攻击论文参考：
《Intriguing properties of neural networks》
《神经 *** 有趣的特性》
《Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey》，以下简称『Survey』。
图片做适当修改后能欺骗深度学习模型的可能性
1.举例理解：
左边是一张能够被GoogLeNet正常分类为熊猫的图片，在添加一定的噪音后变成右图，在人的肉眼看来，它还是熊猫，但GoogLeNet会判定为长臂猿。这种被修改后人类无法明显察觉，却被机器识别错误的数据即为 对抗样本 ，而这整个过程就可以理解为 对抗攻击 。
2.数学理解：
神经 *** 中每层神经元的输入 a = g(Wx+b)，其中 g 为激活函数，W 为权重参数，x 为上一层的样本数据，b 为偏置参数，那么从拓扑学角度来看，在一个二维平面上，这个过程相当于哪几个步骤呢？
（1）一次使用权重参数矩阵 W 的线性变换
（2）一次使用偏执向量 b 的移动
（3）一次应用非线性激活函数 g 的变换
在 二维平面 ，其实是将整个平面进行了 旋转、移动和拉伸 三步。
分类问题
简单分类问题：通过较少几次变换将问题转换为一条直线可分割的空间。
既是一层神经 *** 就可以完成分类，通过变换空间布局，最终通过一条直线完成分类。
举例：
简单转换ing........
转换结果看下图
复杂分类问题：通过多几次的转换完成将问题转换为一条直线可分割的空间。
就是多层神经 *** 完成分类，通过变换空间布局，最终通过一条直线完成分类。
举例：
动态多步转换
以上是从低维度理解神经 *** 的训练，其中也有难以拉伸的例外，下图所示的圆套圆的情况，就是难以在二维空间将其拉伸到理想的位置的例子。
但，增加神经元，可以在 三维空间 中轻松将其分离。
看！
归纳 同样对于复杂问题可以通过，增加神经元在高维度通过更长且复杂的方式解决。
但是例如两个相互套起来的环，按照推测需要在四维空间中才能完全分开，然而我们难以想象四维空间，在现实世界的数据集中，这种死结或者缠绕问题可能会更复杂。
对于神经 *** 来，可以选择 将打成死结的数据尽可能拉伸开，而不是完全解开 ，如下图，对于分类问题来说，已经具有较高的准确率和召回率。
部分情况下，为了更精确地分类，较宽的神经 *** 可能相对深度来说更重要。
综上所述
1. 神经 *** 中包含语义信息的不在每个独立的神经单元，而是整个空间。 神经 *** 在最后一层能将样本中诸多变化的因子理清楚并理解其语义，并不是因为某个独立神经元中包含了什么特定的语义，而是 对整个空间进行变换后从最终的表征层中学到的 ，经过学习，神经 *** 会 放大某些相关因子，同时缩小某些无关因子 。
2. 神经 *** 学习到的输入到输出的映射在很大程度上是不连续的。 就像上面图中为了解开一个死结所做的拉伸结果一样， 在人看来，在拉伸距离较大的地方我们可以认为这种映射是连续的， 然而 对于仍然缠绕在一起的部分，之前可以用来划分界限的直线或者超平面已经无法连续 。
通过仔细观察可以区分出来，但是上文只是一个简单的例子，现实世界中的真实数据较为复杂，对于肉眼来说可能很难分清楚缠绕在一起的部分。对于神经 *** 来说， 对抗样本已经严重的跨过了用于分类的界限 ，而对于肉眼其实还 看不出来它有移动。
（）线性特性的攻击行为（）和（）高效制造对抗样本的 *** （）
参考论文：
《Explaining and harnessing adversarial examples》
《对抗性例子的解读和掌握》
深度神经 *** 在高纬空间中的线性特性已经足以产生这种攻击行为 ，并提出了一种 更高效生成对抗样本的 *** ，接下来我们就简单分析一下这一理论和 *** 。
目前神经 *** 为了提高训练效率所使用的激活函数在局部都过于线性。
例如：
类比先前举出的拓扑学例子，在 最后的表征层 都是 通过直线或超平面完成的分类 ，在线性的假设下，暂且不通过二维或三维空间来理解，先从一个简单的数学公式角度开始。
数学解释
公式内容解释：
w 是训练好的参数向量
x 表示真实样本数据向量
η 表示给图像加入的噪音向量
x ~表示加入噪音后新生成的样本
当加入足够小的 η 时，肉眼无法区分出 x 的变化，直观感觉上左边的式子可能也不会变化很大。
事实上 ，然而 η 当的方向与 w 完全一致的时候，即使很小，也会使整个激活值变化很大。
假设证明：
如果 w 是一个 n 维向量，而其权值的平均大小为 m，那么激活值将会增加 nm。可见，在一个肉眼几乎无法差觉的扰动干扰下，对神经 *** 最终激活层的计算会产生巨大的干扰，从而迷惑神经 *** 训练出来的模型。
寻找正确方向
当 η 与 w 的方向一致时会使激活值更大，那么，如何找到这个正确的方向呢？
结论，那就是损失函数在待构造样本上的梯度方向，即下面的式子。
ε 是一个调节系数
sign() 是一个符号函数，代表的意思也很简单，就是取一个值的符号
（当值大于 0 时取 1，当值等于 0 时取 0，当值小于 0 时取 -1）
▽ 表示求 x 的梯度，可以理解为偏导，
J 是训练模型的损失函数。
结论的由来
在正常的神经 *** 模型训练过程中，有一个过程叫反向传播，就是对参数求偏导，然后将参数更新，我们结合下面这张图看一下。
假设图中的函数即为 损失函数 ，为了使损失函数降到更低，我们会根据当前值的梯度去调整。
当梯度小于 0 的时候我们可以看出，当前值需要右移。
而当梯度大于 0 的时候，当前值需要左移。
这个过程实际上就是用 θ 减去 θ。扩展到损失函数 J(θ, x, y) 中，θ 即为 我们要调整的参数 ，因此在样本 x 和 y 不改变的情况下，我们会**不断去调整参数 θ **以寻求局部更优解，即 θ = θ - θ 。
生成对抗样本，也可以采用类似的 *** ，那就是 固定参数 θ，调整 x 同时使损失函数增大 ，而不是变小，此时就应该让 x 往相反的方向走，即 x = x + x ，这样是不是很容易可以理解上面 η 的定义呢？在实践中，我们还需要通过 ε 这个参数来 调节噪音的大小 ，这种 *** 相比之前提到的优化 *** 非常高效，基本只需要一次计算就可以找到对抗样本，因此作者将这种 *** 叫做 快速梯度符号法 （Fast Gradient Sign Method，FG *** ）。总结一下FG *** ，这种 *** 通过替换目标值 y 就可以 让攻击样本朝着指定的分类目标走 ，即，可以做任意目标的欺骗。
将线性假设简化到二维空间，我们要求的 η 其方向正好就接近于参数 w 的方向，不再展开说明，有兴趣的读者可以自行画一画。
建立在一个高维空间线性的假设或猜测前提下，需要 实验 支撑，根据下列图片分析展开。
图片解释
这张图是对数据集CIFAR-10的分类器的决策边界示意图。
其中每个小格子代表的是不同的CIFAR-10样本，
每个小格子中：
横向从左往右代表的是FG *** 算法中的梯度方向，
纵向代表的是FG *** 梯度方向的正交方向，
白色表示模型能分类正确的情况
彩色代表预测出错的情况
不同的颜色代表不同的错误预测分类。
可以看出，在出错的区域都程线性分布，另外，如果横轴的方向走的不够远，即便再往其他方向走都无法使模型出错，而一单进入这个区域，就会出现大量的对抗样本。而在随机找到的对抗样本中，这种分布也是很随机的，甚至很难找到，见下图。
从实验结果表明
高维空间中的线性假设也是合理的
举例
一匹叫做 Clever Hans 的马，刚出现的时候人们认为这匹马会做算术，但实际上它只是会阅读人的表情，当它点马蹄的次数接近正确答案时，人们的表情会更兴奋，它就知道该这个时候停止了。
隐喻神经 *** ，一个测试效果良好的分类器，其实并不像人类一样学习到了所分类样本的真正底层概念，只不过刚好构建了一个在训练数据上运行相当良好的模型，所以，你以为你以为的就是你以为的吗？
分类器能够在训练集的不同子集上训练时获得大致相同的分类权重，因为机器学习算法能够泛化， 基础分类权重的稳定性反过来又会导致对抗性样本的稳定性。因此， 对抗攻击可以认为是存在于任何神经 *** 模型。
以上是论文二的线性特性的攻击行为
高效制造对抗样本的 ***
目前来看还没有能够完全抵抗这种攻击的 *** ，其实结合攻击的原理也不难看出，即便分类器做得再好，总能使一个样本用最小的干扰走到错误的分类区域，我们能做的更多是如何构造鲁棒性更强的模型，同时也保持对这个领域的关注。『Survey』（注意之一篇论文的引用有注释）中总结的目前抵御攻击的办法可以分为三大类：
1.修改训练样本 ———— 通过添加更多的对抗样本到训练集中可以有效避免一部分攻击 ，但这更像是一种无奈的做法， 当扩大样本集的时候，其实分类边界有可能也在随之扩大 。
2.修改训练 *** ，这类 *** 会对训练 *** 做出一定调整，其中有一种方式是模拟生物学 在最后一层使用更加非线性的激活函数 ，但这种方式又会 导致训练效率和效果下降 。修改训练 *** 的 *** 分为 完全抵抗 和 仅检测 两种方式，完全抵抗其实就是让模型能将对抗样本识别为正确的分类，而仅检测是为了发现这种攻击样本，从而拒绝服务。
3.附加 *** ，这种方式是在 不改变原有模型的情况下使用额外的 *** 进行辅助 ，这样可以使原有 *** 保持不变，其中最有效的一种方式是生成式对抗 *** ——GAN。同样的，这种方式也分为 完全抵抗 和 仅检测 两种方式。
总结一下
定义：
对抗样本：是指在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本，会导致模型以高置信度给出一个错误的输出。
原因分析：
对抗样本出现的主要原因之一是过度线性， 神经 *** 主要是基于线性块构建的，实现的整体函数被证明是高度线性的，如果一个线性函数具有许多输入，那么它的值可以非常迅速地改变。
参考：
智能网联汽车新兴攻击方式有哪些？分别有哪些特点？
一、基于车辆通信模块信息泄露的远程控制劫持攻击
安全研究人员发现，国内自主品牌汽车大多使用专用apn，通过车内通信模块中的T-box连接与车辆控制相关的TSP后端服务器。通过ISP拉出一条专线，可以在一定程度上保护后端服务器的安全，但也会给后端服务器带来更多的安全隐患。由于专网apn的存在，Tsp不会暴露在公网，导致Tsp安全人员忽略了专网和Tsp本身的安全问题。专网内部没有严格的安全访问控制，T-box过于可信，允许T-box随意访问专网内部资产。同时，许多不必要的基础设施服务也暴露在APN专网中，这将导致更多的安全风险。
二、基于生成对抗 *** 的自动驾驶算法攻击
这种攻击是由于在深度学习模型的训练过程中缺乏特殊的训练数据，如对策样本。因此，一种常用的防御 *** 是增强神经 *** 本身的鲁棒性，将对抗样本放入训练数据中，重新训练 *** ，同时在使用过程中标记未识别的样本，并使用这些数据不断训练 *** ，以不断提高输入数据的识别精度。但是，无论在训练过程中加入多少对抗性样本，仍然有新的对抗性攻击样本可以再次欺骗 *** 。
三、基于V2V通信协议的伪造数字签名攻击
车对车(V2V)通信，即车辆之间的直接对话，以协调其运动并防止碰撞，有望在不久的将来成为智能互联交通基础设施的重要组成部分。V2V通信不需要视线，这使得V2V成为激光雷达或摄像头等传感器技术的补充。然而，在重大安全问题得到解决之前，V2V技术不能被视为足够安全。例如，如果从另一辆车接收的信息预测即将发生的碰撞，驾驶员需要迅速做出反应。因此，对传入消息进行身份验证非常重要；否则，可能会根据伪造的信息采取果断行动(如转弯)，导致碰撞、车道偏离或其他不安全的结果。对于这种攻击，区块链技术可以更有效地保证车辆身份认证的安全性。
AlphaGo的神奇全靠它，详解人工神经 *** !
01
Alphago在不被看好的情况下，以4比1击败了围棋世界冠军李世石，令其名震天下。随着AlphaGo知名度的不断提高，人们不禁好奇，究竟是什么使得AlphaGo得以战胜人类大脑？AlphaGo的核心依托——人工神经 *** 。
什么是神经 *** ?
人工神经 *** 是一种模仿生物神经 *** (动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型。神经 *** 由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经 *** 能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经 *** 是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。
神经 *** 是一种运算模型，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经 *** 的记忆。 *** 的输出则依 *** 的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而 *** 自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
例如，用于手写识别的一个神经 *** 是被可由一个输入图像的像素被激活的一组输入神经元所定义的。在通过函数（由 *** 的设计者确定）进行加权和变换之后，这些神经元被激活然后被传递到其他神经元。重复这一过程，直到最后一个输出神经元被激活。这样决定了被读取的字。
它的构筑理念是受到人或其他动物神经 *** 功能的运作启发而产生的。人工神经 *** 通常是通过一个基于数学统计学类型的学习 *** 得以优化，所以人工神经 *** 也是数学统计学 *** 的一种实际应用，通过统计学的标准数学 *** 我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的 *** ，人工神经 *** 能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种 *** 比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。
人工神经 *** 是一个能够学习，能够总结归纳的系统，也就是说它能够通过已知数据的实验运用来学习和归纳总结。人工神经 *** 通过对局部情况的对照比较（而这些比较是基于不同情况下的自动学习和要实际解决问题的复杂性所决定的），它能够推理产生一个可以自动识别的系统。与之不同的基于符号系统下的学习 *** ，它们也具有推理功能，只是它们是建立在逻辑算法的基础上，也就是说它们之所以能够推理，基础是需要有一个推理算法则的 *** 。
2AlphaGo的原理回顶部
AlphaGo的原理
首先，AlphaGo同优秀的选手进行了150000场比赛，通过人工神经 *** 找到这些比赛的模式。然后通过总结，它会预测选手在任何位置高概率进行的一切可能。AlphaGo的设计师通过让其反复的和早期版本的自己对战来提高神经 *** ，使其逐步提高获胜的机会。
从广义上讲，神经 *** 是一个非常复杂的数学模型，通过对其高达数百万参数的调整来改变的它的行为。神经 *** 学习的意思是，电脑一直持续对其参数进行微小的调整，来尝试使其不断进行微小的改进。在学习的之一阶段，神经 *** 提高模仿选手下棋的概率。在第二阶段，它增加自我发挥，赢得比赛的概率。反复对极其复杂的功能进行微小的调整，听起来十分疯狂，但是如果有足够长的时间，足够快的计算能力，非常好的 *** 实施起来并不苦难。并且这些调整都是自动进行的。
经过这两个阶段的训练，神经 *** 就可以同围棋业余爱好者下一盘不错的棋了。但对于职业来讲，它还有很长的路要走。在某种意义上，它并不思考每一手之后的几步棋，而是通过对未来结果的推算来决定下在哪里。为了达到职业级别，AlphaGp需要一种新的估算 *** 。
为了克服这一障碍，研究人员采取的办法是让它反复的和自己进行对战，以此来使其不断其对于胜利的估算能力。尽可能的提高每一步的获胜概率。（在实践中，AlphaGo对这个想法进行了稍微复杂的调整。）然后，AlphaGo再结合多线程来使用这一 *** 进行下棋。
我们可以看到，AlphaGo的评估系统并没有基于太多的围棋知识，通过分析现有的无数场比赛的棋谱，以及无数次的自我对战练习，AlphaGo的神经 *** 进行了数以十亿计的微小调整，即便每次只是一个很小的增量改进。这些调整帮助AlphaGp建立了一个估值系统，这和那些出色围棋选手的直觉相似，对于棋盘上的每一步棋都了如指掌。
此外AlphaGo也使用搜索和优化的思想，再加上神经 *** 的学习功能，这两者有助于找到棋盘上更好的位置。这也是目前AlphaGo能够高水平发挥的原因。
3神经 *** 的延伸和限制回顶部
神经 *** 的延伸和限制
神经 *** 的这种能力也可以被用在其他方面，比如让神经 *** 学习一种艺术风格，然后再将这种风格应用到其他图像上。这种想法很简单：首先让神经 *** 接触到大量的图像，然后来确认这些图像的风格，接着将新的图像带入这种风格。
这虽然不是伟大的艺术，但它仍然是一个显著的利用神经 *** 来捕捉直觉并且应用在其他地方的例子。
在过去的几年中，神经 *** 在许多领域被用来捕捉直觉和模式识别。许多项目使用神经这些 *** ，涉及的任务如识别艺术风格或好的视频游戏的发展战略。但也有非常不同的 *** 模拟的直觉惊人的例子，比如语音和自然语言。
由于这种多样性，我看到AlphaGo本身不是一个革命性的突破，而是作为一个极其重要的发展前沿：建立系统，可以捕捉的直觉和学会识别模式的能力。此前计算机科学家们已经做了几十年，没有取得长足的进展。但现在，神经 *** 的成功已经大大扩大，我们可以利用电脑攻击范围内的潜在问题。
事实上，目前现有的神经 *** 的理解能力是非常差的。神经 *** 很容易被愚弄。用神经 *** 识别图像是一个不错的手段。但是实验证明，通过对图像进行细微的改动，就可以愚弄图像。例如，下面的图像左边的图是原始图，研究人员对中间的图像进行了微小的调整后，神经 *** 就无法区分了，就将原图显示了出来。
另一个限制是，现有的系统往往需要许多模型来学习。例如，AlphaGo从150000场对战来学习。这是一个很庞大额度数字！很多情况下，显然无法提供如此庞大的模型案例。
计算机 *** 信息安全及防范措施有哪些
在当今 *** 化的世界中，计算机信息和资源很容易遭到各方面的攻击。一方面，来源于Internet，Internet给企业网带来成熟的应用技术的同时，也把固有的安全问题带给了企业网；另一方面，来源于企业内部，因为是企业内部的 *** ，主要针对企业内部的人员和企业内部的信息资源，因此，企业网同时又面临自身所特有的安全问题。 *** 的开放性和共享性在方便了人们使用的同时，也使得 *** 很容易遭受到攻击，而攻击的后果是严重的，诸如数据被人窃取、服务器不能提供服务等等。随着信息技术的高速发展， *** 安全技术也越来越受到重视，由此推动了防火墙、人侵检测、虚拟专用网、访问控制等各种 *** 安全技术的蓬勃发展。 企业 *** 安全是系统结构本身的安全，所以必须利用结构化的观点和 *** 来看待企业网安全系统。企业网安全保障体系分为4个层次，从高到低分别是企业安全策略层、企业用户层、企业 *** 与信息资源层、安全服务层。按这些层次建立一套多层次的安全技术防范系统，常见的企业网安全技术有如下一些。
VLAN(虚拟局域网)技术 选择VLAN技术可较好地从链路层实施 *** 安全保障。VLAN指通过交换设备在 *** 的物理拓扑结构基础上建立一个逻辑 *** ，它依*用户的逻辑设定将原来物理上互连的一个局域网划分为多个虚拟子网，划分的依据可以是设备所连端口、用户节点的MAC地址等。该技术能有效地控制 *** 流量、防止广播风暴，还可利用MAC层的数据包过滤技术，对安全性要求高的VLAN端口实施MAC帧过滤。而且，即使黑客攻破某一虚拟子网，也无法得到整个 *** 的信息。
*** 分段 企业网大多采用以广播为基础的以太网，任何两个节点之间的通信数据包，可以被处在同一以太网上的任何一个节点的网卡所截取。因此，黑客只要接人以太网上的任一节点进行侦听，就可以捕获发生在这个以太网上的所有数据包，对其进行解包分析，从而窃取关键信息。 *** 分段就是将非法用户与 *** 资源相互隔离，从而达到限制用户非法访问的目的。
硬件防火墙技术 任何企业安全策略的一个主要部分都是实现和维护防火墙，因此防火墙在 *** 安全的实现当中扮演着重要的角色。防火墙通常位于企业 *** 的边缘，这使得内部 *** 与Internet之间或者与其他外部 *** 互相隔离，并限制 *** 互访从而保护企业内部 *** 。设置防火墙的目的都是为了在内部网与外部网之间设立唯一的通道，简化 *** 的安全管理。
入侵检测技术 入侵检测 *** 较多，如基于专家系统入侵检测 *** 、基于神经 *** 的入侵检测 *** 等。目前一些入侵检测系统在应用层入侵检测中已有实现。
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