常见的网络攻击

简介: 恶意软件指具有险恶意图的程序,如病毒、勒索软件、间谍软件等,常通过钓鱼邮件或漏洞入侵系统,窃取数据、破坏功能。网络钓鱼伪装成可信来源骗取敏感信息。中间人攻击窃听通信,DDoS攻击以海量流量瘫痪服务,SQL注入窃取数据库,零日攻击利用未修复漏洞,DNS隧道则隐蔽传输恶意数据,均为常见网络安全威胁。

恶意软件“恶意软件”一词用于描述具有险恶意图的软件,包括间谍软件、勒索软件、病毒和蠕虫。恶意软件通常会在用户点击危险链接或邮件附件时通过漏洞侵入网络,而这些链接或附件随后会安装危险的软件。一旦进入系统内部,恶意软件会执行以下操作:阻止对网络关键组件的访问(勒索软件)安装恶意软件或其他有害软件通过从硬盘驱动器传输数据,隐蔽地获取信息(间谍软件)破坏某些组件并使系统无法运行网络钓鱼网络钓鱼是一种发送欺诈性通信的行为,此类通信往往貌似发自信誉良好的来源,通常是通过电子邮件发送。其目的是窃取信用卡和登录信息等敏感数据或在受害者的设备上安装恶意软件。网络钓鱼是当今日益常见的网络威胁。中间人攻击中间人 (MitM) 攻击也称为窃听攻击,是攻击者将自身插入双方事务中时发生的攻击。攻击者中断流量后,他们会过滤并窃取数据。MitM 攻击有两个常见入口点:1. 在不安全的公共 Wi-Fi 网络中,攻击者可将自身插入访客的设备与网络之间。在不知情的情况下,访客的所有信息都会经由攻击者传输。2. 恶意软件侵入设备后,攻击者可以安装软件来处理受害者的所有信息。拒绝服务(DDos)攻击拒绝服务攻击利用大量流量对系统、服务器或网络发动泛洪攻击,使其耗尽资源和带宽,最终导致系统无法满足正当的请求。攻击者还可以利用多台受感染的设备发动此攻击。这种攻击也称为分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。一种复杂的攻击,旨在用多余的流量淹没网络。DDoS 攻击会导致网络性能下降或关键基础设施的服务彻底中DDoS 攻击的最新趋势僵尸网络物联网僵尸网络被用来发起大规模的 DDoS 攻击,可以迅速淹没网络。 应用层复杂的应用层 (L7) 攻击会耗尽服务器资源并导致服务瘫痪。L7 已成为首选的攻击媒介。加密据估计,90% 的互联网流量现已加密,攻击者正在使用加密流量发起大量强大的 SSL DDoS 攻击。体积DDoS 攻击的数量持续增长,主要是由于僵尸网络的影响。2016 年 10 月的 Dyn DDoS 攻击为 1.2 Tbps。仅仅三年多后,AWS 观察到一次 2.3 Tbps UDP 反射攻击,这被认为是历史上最大的 DDoS 攻击。SQL 注入当攻击者将恶意代码插入使用结构化查询语言 (SQL) 的服务器中并强制服务器透露通常不会透露的信息时,即为 SQL 注入攻击。攻击者只需在易受攻击网站的搜索框中提交恶意代码,即可实施 SQL 注入攻击。了解如何防御 SQL 注入攻击。零日漏洞攻击零日漏洞攻击发生在网络漏洞宣布后但补丁或解决方案还没来得及实施前。攻击者在这段时间内以披露的漏洞为目标发起攻击。零日漏洞威胁检测需要始终保持警惕。DNS 隧道DNS 隧道利用 DNS 协议在端口 53 上进行非 DNS 流量通信。它通过 DNS 发送 HTTP 和其他协议的流量。使用 DNS 隧道有各种正当的理由。但是,也存在出于恶意原因使用 DNS 隧道 VPN 服务的情况。攻击者可能会利用 DNS 隧道将出站流量伪装成 DNS,隐藏通常通过互联网连接共享的数据。在用于恶意用途时,攻击者操纵 DNS 请求,将数据从受感染系统泄露到攻击者的基础设施。此外,攻击者还将其用于从攻击者基础设施到受感染系统的命令与控制回调

相关文章
|
数据挖掘 数据安全/隐私保护 开发者
使用Spire.PDF for Python插件从PDF文件提取文字和图片信息
使用Spire.PDF for Python插件从PDF文件提取文字和图片信息
1731 0
|
缓存 网络协议 数据安全/隐私保护
[运维笔记] - (命令).Windows server常用网络相关命令总结
[运维笔记] - (命令).Windows server常用网络相关命令总结
1114 0
|
7月前
|
存储 安全 前端开发
浅谈前端安全领域的XSS攻击
本文由喵喵侠撰写,介绍前端安全中的XSS(跨站脚本攻击)基本概念与防范。涵盖反射型、存储型和DOM型XSS原理,并通过一个留言板案例演示攻击过程。文章还提供防御建议,如避免使用innerHTML、采用DOMPurify过滤恶意脚本,帮助开发者提升安全意识,防范常见前端漏洞。
323 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
大模型基础概念术语解释
大语言模型(LLM)基于Transformer架构,通过海量文本训练,具备强大语言理解与生成能力。其核心组件包括注意力机制、位置编码与嵌入层,支持文本分割为Token进行处理。参数量达亿级以上,规模增长带来涌现能力,如复杂推理与跨任务泛化。混合专家模型(MoE)提升效率,推动模型持续扩展。
|
5月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis 生产级实战
Redis作为互联网业务的核心内存数据库,其生产环境的稳定性、性能与可扩展性直接决定了业务的可用性上限。多数开发者仅掌握基础的缓存读写操作,一旦面对集群搭建、数据备份、性能瓶颈排查、在线数据迁移等生产级场景,极易出现踩坑、故障甚至数据丢失问题。Redis作为互联网业务的核心基础设施,其生产环境的稳定性与性能直接决定了业务的上限。本文从集群搭建、冷热备份、性能调优、数据迁移四大核心生产场景出发,讲透了底层实现逻辑,提供了全量可落地、零错误的实战方案。
486 4
|
人工智能 Kubernetes 安全
生成式AI时代,网络安全公司F5如何重构企业防护体系?
生成式AI时代,网络安全公司F5如何重构企业防护体系?
449 9
|
8月前
|
XML 算法 安全
详解RAG五种分块策略,技术原理、优劣对比与场景选型之道
RAG通过检索与生成结合,提升大模型在企业场景的准确性与安全性。分块策略是其核心,直接影响检索效果与生成质量。本文系统解析五种主流分块方法:固定大小、语义、递归、基于文档结构及LLM分块,对比其优缺点与适用场景,并探讨RAG在金融、医疗等高风险领域的可验证性挑战与前沿优化路径。
|
8月前
|
消息中间件 人工智能 决策智能
AgentScope x RocketMQ:构建多智能体应用组合
AgentScope是阿里巴巴推出的开发者友好型多智能体框架,支持模块化、可定制的智能体应用开发。通过集成RocketMQ,实现高效、可靠的Agent间通信,助力构建如“智能旅行助手”等复杂协作场景,推动多智能体生态发展。(238字)
|
8月前
|
人工智能 自然语言处理 API
全面认识MCP:大模型连接真实世界的“USB-C接口”
MCP(模型上下文协议)是AI时代的“万能接口”,由Anthropic提出,旨在统一大模型与工具、数据源的连接标准。它简化集成、提升任务处理能力,支持多步骤流程与安全合规,推动AI智能体从对话走向行动,重塑AI应用生态。
|
8月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
大模型训练方法与技术术语解释
预训练、微调、RLHF、思维链等技术共同推动大模型发展。预训练构建语言基础,微调适配特定任务,RLHF融入人类偏好,思维链提升推理能力,少样本与零样本实现快速迁移,指令微调增强指令理解,自监督学习利用海量无标数据,温度控制生成风格,蒸馏压缩模型规模,缩放定律指导模型扩展,全面提升大模型理解、生成与泛化能力。