深信服NGAF:融合安全,应对数字化转型挑战

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"深信服NGAF价值主张" 深信服NGAF(Next-Generation Firewall)是一款先进的网络安全设备,旨在解决传统安全防护面临的诸多挑战。在数字化转型的大背景下,企业面临着外部威胁的增加,如频率高、成本低的攻击,以及社交化、互联网化、移动化、云化、虚拟化带来的新型威胁。特别是勒索病毒和0day威胁,这些都对企业的信息安全构成了严重威胁。同时,内部管理也变得复杂,由于业务多样化、资产快速变化、设备众多,日志管理困难,攻击频发且难于诊断,策略配置错误或遗漏,以及漏洞管理困难,使得潜伏威胁难以察觉,如APT攻击。 传统边界安全解决方案,如AV、IPS、WAF、FW等,往往在事中堆叠防御,但这种防御方式缺乏对新威胁的有效检测和响应能力,无法提供全面的风险预知。而且,这些防御手段通常是割裂的,无法形成协同效应,导致安全问题处理困难。此外,传统的防御策略是静态的,无法适应新威胁的变化,只关注事中的攻击,忽视了事前预防和事后响应的重要环节。 深信服NGAF的价值主张在于提供一种融合的安全解决方案,涵盖事前、事中、事后的全方位保护。它能够进行未知资产的发现,帮助企业在攻击发生之前识别潜在的风险。在事中,NGAF通过强大的漏洞Web防护功能,有效抵御SQL注入、跨站脚本等常见攻击。而在事后,NGAF能检测黑链和失陷主机,防止信息窃取和篡改,确保企业的网络环境安全。 NGAF还解决了传统安全认知的碎片化问题,提供集中化的安全管理,使企业能够清晰地了解资产状况、存在的漏洞以及安全策略的配置情况。通过这种方式,企业可以更有效地应对安全挑战,降低安全事件的发生,提升安全响应速度。例如,通过NGAF,企业能够及时发现并修复被篡改的网页,防止资产变化导致的信息泄露,以及通过日志关联分析,找出安全事件的根本原因。 深信服NGAF通过集成多种安全功能,实现了安全防护的统一化、智能化和自动化,为企业在数字化转型过程中提供了强有力的安全保障,降低了安全复杂性,提升了安全运维效率,帮助企业构建更为坚固的网络安全防线。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行