当前位置: 首页 > news >正文

信息安全工程师(37)防火墙概述

前言

       防火墙是一种网络安全系统,旨在监控和控制网络流量,根据预定义的安全规则决定是否允许数据包的传输。

一、定义与功能

  1. 定义:防火墙是网络安全的第一道防线,由硬件设备和软件系统共同构成,位于外网与内网之间、公共网与专用网之间,用于保护内部网络免受外部威胁。

  2. 主要功能

    • 保护内部网络:通过过滤进入和离开网络的数据流,确保只有合法和授权的流量能够访问内部服务,从而保护关键服务免受未经授权的访问和潜在的攻击。
    • 控制系统访问:通过配置访问控制列表(ACLs)和规则集,精细地管理哪些用户、设备或应用可以访问特定的系统资源。
    • 集中安全管理:作为集中的安全控制点,统一管理和监控网络中的安全策略、日志和事件,提高安全管理效率。
    • 增强保密性:通过加密和封装数据流,确保敏感信息在传输过程中不被窃取或篡改。
    • 策略执行:设定和执行严格的安全策略,自动化地阻止违反规定的行为。

二、工作原理

       防火墙通过设置访问规则和过滤策略来控制网络流量的进出。它检测和过滤传入和传出的网络数据包,根据预设的规则判断是否允许通过,从而实现网络访问的控制和限制。同时,防火墙还可以对数据包进行日志记录和报警,及时发现异常活动并采取相应的安全措施。

三、类型与发展

  1. 类型

    • 包过滤防火墙:最早的一种防火墙类型,通过检查数据包的源地址、目标地址、端口号和协议类型来决定是否允许该数据包通过。
    • 代理防火墙(应用层防火墙):充当客户端与服务器之间的中介来控制流量,能够在应用层解析并重新封装数据请求,提供更细致的流量过滤。
    • 状态检测防火墙:结合了包过滤和会话状态跟踪的功能,不仅检查数据包的基本信息,还跟踪网络连接的状态和上下文。
    • 下一代防火墙(NGFW):在传统防火墙基础上发展而来的高级防火墙,融合了深度包检测(DPI)、入侵防御系统(IPS)、应用识别与控制以及高级威胁防御功能。
  2. 发展历史

    • 1988年,防火墙问世。
    • 1992年,AT&T Bell Labs的研究人员开发了状态检测防火墙。
    • 1994年,Check Point Software Technologies发布了第一款商用状态检测防火墙软件Firewall-1。
    • 2003年,统一威胁管理(UTM)设备开始出现。
    • 2007年,Palo Alto Networks发布了第一款下一代防火墙(NGFW)。
    • 2010年代初,防火墙开始集成高级威胁防御功能,如沙箱技术(Sandboxing)和行为分析。
    • 2010年代中期,随着云计算的兴起,云防火墙开始广泛应用。
    • 2020年代,防火墙技术结合人工智能和机器学习,提高威胁检测的准确性和响应速度,并向零信任架构迈进。

四、应用场景

       防火墙广泛应用于企业、机构和个人用户的网络环境中,特别是在需要保护敏感数据和关键服务的场景中。例如,金融机构、医疗机构、政府机构等都需要使用防火墙来确保网络的安全性和稳定性。

总结

       综上所述,防火墙作为网络安全的核心组件,在保护内部网络免受外部威胁方面发挥着关键作用。随着技术的不断发展,防火墙的功能和性能也在不断提升,以适应日益复杂的网络安全环境。

 结语    

即使前路茫茫无尽

也要一步一步走下去

因为每一步都算数

!!!

相关文章:

信息安全工程师(37)防火墙概述

前言 防火墙是一种网络安全系统,旨在监控和控制网络流量,根据预定义的安全规则决定是否允许数据包的传输。 一、定义与功能 定义:防火墙是网络安全的第一道防线,由硬件设备和软件系统共同构成,位于外网与内网之间、公共…...

多元化网络团队应对复杂威胁

GenAI、ML 和 IoT 等技术为威胁者提供了新的工具,使他们更容易针对消费者和组织发起攻击。 从诱骗受害者陷入投资骗局的Savvy Seahorse ,到使用 ChatGPT 之类的程序感染计算机并阅读电子邮件的自我复制 AI 蠕虫,新的网络威胁几乎每天都在出现…...

Observer(观察者模式)

1. 意图 定义对象间的一种一对多的依赖关系,当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新。 在观察者模式中,有两类对象:被观察者(Subject)和观察者(Observer&#xf…...

Python深度学习进阶与前沿应用:注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习等

近年来,伴随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习的快速发展,人工智能迈入了第三次发展浪潮,AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术&#xff0…...

24.1 prometheus-exporter管理

本节重点介绍 : exporter 流派 必须和探测对象部署在一起的1对多的远端探针模式 exporter管控的难点 1对1 的exporter 需要依托诸如 ansible等节点管理工具 ,所以应该尽量的少 1对1的exporter改造成探针型的通用思路 exporter 流派 必须和探测对象部署在一起的…...

【Arduino IDE安装】Arduino IDE的简介和安装详情

目录 🌞1. Arduino IDE概述 🌞2. Arduino IDE安装详情 🌍2.1 获取安装包 🌍2.2 安装详情 🌍2.3 配置中文 🌍2.4 其他配置 🌞1. Arduino IDE概述 Arduino IDE(Integrated Deve…...

『网络游戏』自适应制作登录UI【01】

首先创建项目 修改场景名字为SceneLogin 创建一个Plane面板 - 将摄像机照射Plane 新建游戏启动场景GameRoot 新建空节点重命名为GameRoot 在子级下创建Canvas 拖拽EventSystem至子级 在Canvas子级下创建空节点重命名为LoginWnd - 即登录窗口 创建公告按钮 创建字体文本 创建输入…...

用Manim简单解释奇异值分解(SVD)和图像处理方面的应

一,介绍 奇异值分解(SVD)是一种重要的矩阵分解技术,在统计学、信号处理和机器学习等领域有广泛应用。对于任意给定的矩阵 A(可以是任意形状的矩阵),SVD将其分解为三个特定的矩阵的乘积&#x…...

红外变电站分割数据集,标注为json格式,总共有5类,避雷器(289张),绝缘子(919张),电流互感器(413张),套管(161张),电压互感器(153张)

红外变电站分割数据集,标注为json格式,总共有5类 避雷器(289张),绝缘子(919张),电流互感器(413张),套管(161张)&#xff0…...

HBase 性能优化 详解

HBase 是基于 Hadoop HDFS 之上的分布式 NoSQL 数据库,具有高伸缩性和强大的读写能力。然而,由于其分布式架构和复杂的数据存储模式,在高并发、大规模数据场景下,HBase 性能优化至关重要。从底层原理和源代码层面理解 HBase 的特性…...

杭电2041-2050

2041 这里进入递归专题了 #include<bits/stdc.h> #include<iostream> //简单递归 using namespace std; long long int M[45]; int main() {int n;M[1]1;M[2]1;for(int i3;i<45;i){M[i]M[i-1]M[i-2];}while(cin>>n){while(n--){int m;cin>>m;cout…...

Ambari搭建Hadoop集群 — — 问题总结

Ambari搭建Hadoop集群 — — 问题总结 一、部署教程&#xff1a; 参考链接&#xff1a;基于Ambari搭建大数据分析平台-CSDN博客 二、问题总结&#xff1a; 1. VMwear Workstation 查看网关 2. 资源分配 参考&#xff1a; 硬盘&#xff1a;master&#xff08;29 GB&#xff…...

如何用python抓取豆瓣电影TOP250

1.如何获取网站信息&#xff1f; &#xff08;1&#xff09;调用requests库、bs4库 #检查库是否下载好的方法&#xff1a;打开终端界面&#xff08;terminal&#xff09;输入pip install bs4, 如果返回的信息里有Successfully installed bs4 说明安装成功&#xff08;request…...

鸽笼原理与递归 - 离散数学系列(四)

目录 1. 鸽笼原理 鸽笼原理的定义 鸽笼原理的示例 鸽笼原理的应用 2. 递归的定义与应用 什么是递归&#xff1f; 递归的示例 递归与迭代的对比 3. 实际应用 鸽笼原理的实际应用 递归的实际应用 4. 例题与练习 例题1&#xff1a;鸽笼原理应用 例题2&#xff1a;递归…...

Ubuntu 20.04常见配置(含yum源替换、桌面安装、防火墙设置、ntp配置)

Ubuntu 20.04常见配置 1. yum源配置2. 安装桌面及图形化2.1 安装图形化桌面2.1.1 选择安装gnome桌面2.1.2 选择安装xface桌面 2.2 安装VNC-Server 3. ufw防火墙策略4. 时区设置及NTP时间同步4.1 时区设置4.2 NTP安装及时间同步4.2.1 服务端&#xff08;例&#xff1a;172.16.32…...

AI学习指南深度学习篇-生成对抗网络的基本原理

AI学习指南深度学习篇-生成对抗网络的基本原理 引言 生成对抗网络&#xff08;Generative Adversarial Networks, GANs&#xff09;是近年来深度学习领域的一个重要研究方向。GANs通过一种创新的对抗训练机制&#xff0c;能够生成高质量的样本&#xff0c;其应用范围广泛&…...

什么是网络安全

网络安全是指通过采取必要措施&#xff0c;防范对网络的攻击、侵入、干扰、破坏和非法使用以及意外事故&#xff0c;使网络处于稳定可靠运行的状态&#xff0c;以及保障网络数据的完整性、保密性、可用性的能力。 网络安全涉及多个层面&#xff0c;包括硬件、软件及其系统中数…...

Redis list 类型

list类型 类型介绍 列表类型 list 相当于 数组或者顺序表 list内部的编码方式更接近于 双端队列 &#xff0c;支持头插 头删 尾插 尾删。 需要注意的是&#xff0c;Redis的下标支持负数下标。 比如数组大小为5&#xff0c;那么要访问下标为 -2 的值可以理解为访问 5 - 2 3 …...

Linux更改固定IP地址

1.VMware里更改虚拟网络 一: 二: 三:确定就好了 2.修改Linux系统的固定IP 一:进入此文件 效果如下: 执行以下命令: 此时IP已更改 3.远程连接 这个是前提!!! 更改网络编辑器后网络适配器可能会修改,我就是遇着这个,困住我了一会 一:可以以主机IP对应连接 连接成功 二:主机名连…...

Qt+大恒相机回调图片刷新使用方式

一、前言 上篇文章介绍了如何调用大恒SDK获得回调图片&#xff0c;这篇介绍如何使用这些图片并刷新到界面上。考虑到相机的帧率很高&#xff0c;比如200fps是很高的回调频率。那么我们的刷新频率是做不到这么快&#xff0c;也没必要这么快。一般刷新在60帧左右就够了。 二、思路…...

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...

MPNet:旋转机械轻量化故障诊断模型详解python代码复现

目录 一、问题背景与挑战 二、MPNet核心架构 2.1 多分支特征融合模块(MBFM) 2.2 残差注意力金字塔模块(RAPM) 2.2.1 空间金字塔注意力(SPA) 2.2.2 金字塔残差块(PRBlock) 2.3 分类器设计 三、关键技术突破 3.1 多尺度特征融合 3.2 轻量化设计策略 3.3 抗噪声…...

【Oracle APEX开发小技巧12】

有如下需求&#xff1a; 有一个问题反馈页面&#xff0c;要实现在apex页面展示能直观看到反馈时间超过7天未处理的数据&#xff0c;方便管理员及时处理反馈。 我的方法&#xff1a;直接将逻辑写在SQL中&#xff0c;这样可以直接在页面展示 完整代码&#xff1a; SELECTSF.FE…...

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来&#xff0c;Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...

从零实现富文本编辑器#5-编辑器选区模型的状态结构表达

先前我们总结了浏览器选区模型的交互策略&#xff0c;并且实现了基本的选区操作&#xff0c;还调研了自绘选区的实现。那么相对的&#xff0c;我们还需要设计编辑器的选区表达&#xff0c;也可以称为模型选区。编辑器中应用变更时的操作范围&#xff0c;就是以模型选区为基准来…...

CMake控制VS2022项目文件分组

我们可以通过 CMake 控制源文件的组织结构,使它们在 VS 解决方案资源管理器中以“组”(Filter)的形式进行分类展示。 🎯 目标 通过 CMake 脚本将 .cpp、.h 等源文件分组显示在 Visual Studio 2022 的解决方案资源管理器中。 ✅ 支持的方法汇总(共4种) 方法描述是否推荐…...

华硕a豆14 Air香氛版,美学与科技的馨香融合

在快节奏的现代生活中&#xff0c;我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴&#xff0c;它不仅是冰冷的科技工具&#xff0c;更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下&#xff0c;华硕a豆14 Air香氛版翩然而至&#xff0c;它以一种前所未有的方式&#x…...

sipsak:SIP瑞士军刀!全参数详细教程!Kali Linux教程!

简介 sipsak 是一个面向会话初始协议 (SIP) 应用程序开发人员和管理员的小型命令行工具。它可以用于对 SIP 应用程序和设备进行一些简单的测试。 sipsak 是一款 SIP 压力和诊断实用程序。它通过 sip-uri 向服务器发送 SIP 请求&#xff0c;并检查收到的响应。它以以下模式之一…...

深度学习水论文:mamba+图像增强

&#x1f9c0;当前视觉领域对高效长序列建模需求激增&#xff0c;对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模&#xff0c;以及动态计算优势&#xff0c;在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 &#x1f9c0;因此短时间内&#xff0c;就有不…...

在Mathematica中实现Newton-Raphson迭代的收敛时间算法(一般三次多项式)

考察一般的三次多项式&#xff0c;以r为参数&#xff1a; p[z_, r_] : z^3 (r - 1) z - r; roots[r_] : z /. Solve[p[z, r] 0, z]&#xff1b; 此多项式的根为&#xff1a; 尽管看起来这个多项式是特殊的&#xff0c;其实一般的三次多项式都是可以通过线性变换化为这个形式…...