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综合知识
审计服务-信息安全工程师知识点
审计服务主要是对系统的数据和业务流程进仔安全审计,找出其中可能存在的漏洞或者是薄弱环节。同时也收集可用于安全审计的数据,以便对系统的记录和活动进行独立地观察和检查。 [
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2019-04-11
可用性服务-信息安全工程师知识点
可用性服务,这是整个网络安全体系结构所提供的最基本的服务。网络安全首先要保证系统的可用性然后在此基础上保证系统的安全性。 [
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2019-04-11
网络安全需求分析-信息安全工程师知识点
建立安全体系结构的目的就是在管理和技术上保证安全策略得以完整准确地实现,安全需求全面准确地得以满足,包括确定必须的安全服务、安全机制和技术管理以及它们在系统上的合理部署和关系配置。 [
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2019-04-11
网络安全设计原则-信息安全工程师知识点
从网络安全角度看,网络安全防护系统的设计与实现应按照以下原则:最小权限原则、纵深防御原则、防御多样性原则、防御整体性原则、安全性与代价平衡原则、网络资源的等级性原则。最小权限原则:任何对象应该只有具有该对象需要完成其指定任务的权限,限定权限使用的范围、空间、时间等,减少资源的攻击面,从而减少困侵袭所造成的损失。 [
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2019-04-11
算法复杂度-信息安全工程师知识点
算法的复杂度一般指算法的时间复杂性和空间复杂性,即算法的执行时间和进行数据处理时消耗的系统资源,可以说算法复杂度是直接与计算效率梧关的一条重要标准。算法复杂性的高低主要体现在所需要的系统资源上。所需资源越多,该算法的复杂性就越高;反之,所需资源越少,该算法的复杂性就越低。 [
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2019-04-10
算法扩展性-信息安全工程师知识点
算法扩展性指隐私保护算法在处理海量数据集或者数据量急剧增大时的应变能力。算法扩展性的好坏直接反映在当所处理的数据量突然增多的时候,算法的处理效率是否受到剧烈的影响。显而易见,一个扩展性好的隐私保护算法在数据量增大的同时,其处理效率的变化应该是相对缓慢的。 [
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2019-04-10
隐私保护算法的评估标准-信息安全工程师知识点
通过前面5.6.3节对一些隐私保护技术的介绍可以看出,在进行隐私保护数据挖掘研究时,选择符合实际需求的隐私保护算法是非常有必要的。同样在进行应用开发的时候,采用哪一种隐私保护算法也是值得考虑的。关于隐私保护技术的评估,最重要的工作就是要建立合适的评价标准和相关的参考标准。 [
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2019-04-10
稳私度量与评估标准-信息安全工程师知识点
隐私保护技术在保护隐私数据的同时,需要最大可能地保证数据的可用性,即保证数据对实际应用的价值。下面分别介绍隐私的度量方法以及对几种隐私保护技术的评估标准。 [
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2019-04-10
网络主机(服务)威胁-信息安全工程师知识点
网络主机的威胁实际上指的就是为用户提供服务的系统所受到的安全威胁。网络主机威胁最常见的是来自于dos(中文为拒绝服务攻击)的攻击。dos攻击一般是会通过大量合法或伪造的请求占用大量网络以及器材资源来消耗系统的带宽或者资源来以达到瘫痪网络以及系统的目的。 [
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2019-04-10
网络客户安全威胁-信息安全工程师知识点
网络客户的威胁主要是指恶意的攻击者去攻击终端的用户,包括用户、浏览器和手机或者电脑上面的应用程序。网络钓鱼就是一个典型的网络客户安全的威胁。利用用户的安全意识不够来窃取用户的敏感信息。还有类似于xss攻击。xss攻击通过在浏览器中插入javaSCRIPT的脚本来获取用户的COOKIE等信息。 [
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2019-04-10
网络外部的威胁-信息安全工程师知识点
如果系统内部局域网络与外部网络间没有采取…定的安全防护措施,内部网络容易遭到来自外网入侵者的攻击。例如,通过网络监听等先进手段获得内部网络用户的用户名、口令等信息,进而假冒内部合法身份进行非法登录,窃取内部网重要信息;通过发送大量数据包对内部网络重要服务器进行攻击,使得内部网络超负荷工作以致拒绝服务甚至系统瘫痪等等。 [
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2019-04-10
网络安全威胁概述-信息安全工程师知识点
由于无处不在的internet和移动互联网的出现,企图侵入、破坏和丑化商用和企业网络的尝试就变得源源不断和日益猖獗起来。计算机网络作为重要的基础资源向客户提供信息,而建立安全的网络系统所要解决的根本问题是:在保证网络连通的同时,对网络服务、客户应用进行管理,以保证网络信息资源的正确性不受影响。随着internet和以电子商务、社交通讯为代表的网络应用日益发展,网络安全对于个人、国家已经变得越来越重要。 [
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2019-04-10
基于通用原则的匿名化算法-信息安全工程师知识点
在不同的情况下,实现匿名化的算法有多种度量方法可以采用,例如数据的信息缺损、等价类所包含的平均记录数、可识别度量(discemabilitymetircs)、实现数据匿名的操作数等。通常采用泛化技术来实现最优化的b匿名原则算法,对泛化空间的搜索直接影响到算法的整体性能。然而,在很多简单限制条件下,设计最优化k-匿名算法已经被证明是np难问题。因此,很大一部分k-匿名算法都致力于设计相对来说更加高效的近似算法。 [
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2019-04-09
面向特定应用的匿名化算法-信息安全工程师知识点
在特定的应用场景下,前面介绍的通用型匿名化算法可能会不能满足要求,因此需要根据实际情况设计更有针对性的匿名化算法。例如,如果数据拥有者希望利用发布的匿名数据构建一个分类器,那么设计的匿名化算法在考虑保护隐私的同时,还需要考虑怎样使发布的数据更有利于分类器的构建,并且采用的度量指标要能直接反映出对分类器构建的影响。现有的两类匿名化算法:自底向上和自顶向下,都采用了信息增益(informationgain)作为度量指标。 [
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2019-04-09
基于聚类的匿名化算法-信息安全工程师知识点
基于聚类的匿名化算法将原始数据集映射到特定的度量空间中,再对这个空间中的数据进行聚类来实现数据匿名。与k-匿名化原则类似,算法能够保证每个聚类中至少有k个数据点。 [
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2019-04-09
数据匿名化算法-信息安全工程师知识点
大部分匿名化算法关注于如何根据通用匿名原则更好地发布匿名数据,还有一部分工作致力于解决在具体的应用背景下,如何发布匿名数据才能更加实用。另外,最近几年出现了采用聚类思想进行匿名化的算法,能在数据精度和计算开销间达到较好的平衡。下面分别对这三方面工作进行介绍。 [
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2019-04-09
披露风险-信息安全工程师知识点
数据隐私的保护效果是通过攻击者披露隐私的多少来侧面反映的。现有的隐私度量都可以统一用"披露风险"(disclosurerisk)来描述。披露风险表示为攻击者根据所发布的数据和其他背景知识(backgroundknowledge)可能披露隐私的概率。通常,关于隐私数据的背景知识越多,披露风险越大。 [
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2019-04-09
信息缺损-信息安全工程师知识点
信息缺损表示经过隐私保护技术处理之后原始数据的信息丢失量,是针对发布数据集质量的一种度量方法。一般情况下,隐私保护技术需要遵循最小信息缺损原则,该原则通过比较原始数据和匿名数据的相似度来衡量隐私保护的效果。信息缺损越小,说明发布的数据集有效性越高,数据越有价值。 [
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2019-04-09
隐私的度量方法-信息安全工程师知识点
通常从披露风险和信息缺损两个角度对稳私保护的效果进行度量。(1)披露风险(2)信息缺损 [
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2019-04-09
隐私保护度-信息安全工程师知识点
隐私保护度是站在隐私保护的角度对隐私保护算法进行评估,该算法如何能够最大限度地防止入侵者非法获取隐私数据,对隐私进行有效的保护。通常通过发布数据的披露风险来反映隐私保护度,披露风险越小,隐私保护度越高。在现有的算法中,隐私保护度是一个最基本的方菌,各个算法都从不同的角度进行了实现。例如:在安全多方计算中,保证参与计算的各节点不能了解到其他节点的原始数据,只能知道最后的挖掘结果。 [
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2019-04-09
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