互联网企业安全高级指南3.6 需要自己发明安全机制吗

简介:

3.6 需要自己发明安全机制吗


1. 安全机制的含义

首先解释一下发明安全机制这句话的意思。安全机制包括:常见的对称和非对称加密算法,操作系统自带的RBAC基于角色的访问控制,自带的防火墙Netfilter,Android的基于appid隔离的机制,kernel支持的DEP(数据段执行保护),以及各种ASLR(地址空间随机映射),各种安全函数、服务器软件的安全选项,这些都属于已经存在的安全机制,注意我用的词是“已经存在”,而这个话题是针对是不是要在已有的安全机制上再去发明新的安全机制,比如三星手机的KNOX,就是在Android基础上自己造了个轮子。

2. 企业安全建设中的需求

企业安全的日常工作是不是也会面临自己去发明安全机制的需求?会,但是不常见。实际上,在日常中发生的绝大多数问题都属于对现有安全机制的理解有误、没有启用或没有正确使用安全机制而导致的漏洞,而不是缺少安全机制,所以绝大多数场景都不需要去发明安全机制。发明安全机制是需要成本的,且需要有足够的自信,否则不健全的安全机制消耗了开发的人力又会引入新的安全问题,但此话不绝对。

3. 取舍点

那什么情况下应该发明安全机制呢,这其实非常考验判断者的技术实力。之前也提过对于很多安全漏洞的修复是否要上升层次的问题,首先要判断这是单个问题还是属于一类问题,如果是前者,用救火的方式堵上这个洞就好,没必要再去考虑更多。但假如这是一类问题,而你又没提出通杀这一类问题的手段就会永远处于救火之中,疲于奔命。如果是一类问题,分几种情况。第一种归入安全编程能力不足导致的安全问题,这类问题不需要通过导入新机制解决,而是通过加强SDL的某些环节,加强培训教育去解决。第二种情况则是属于在相应的领域还没有成熟的安全解决方案或者现有的安全机制对抗强度太弱,则可以考虑自己去造轮子。

比如有一个函数存在整形溢出,但只有在极特殊的情况下才能触发,平时开发过程中已经大量的使用了安全函数,启用了编译的安全选项,除了给这个函数加一个条件判断修复这个bug外是不是还要考虑更进一层的防护呢?大多数情况下显然是没必要的,假如这是一个公共函数,那你可以选择把修复后的代码封装成安全的API,避免其他程序员自己实现的时候发生同类问题。

换个问题,如果公司产品的某个私有协议总是被人频繁地解密和利用,而这种解密对产品的影响又较大,假设就是游戏客户端跟服务端通信的指令都能被破解和仿冒,那这种情况下就需要考虑是否更改或创建安全机制,即有没有必要通过实现更强的通信协议加密或提高客户端反调试的对抗等级来缓解这一问题。

如果你说新建安全机制也是补洞的话,其实也没错,就像DEP相对于用户态的程序而言是一种机制,而对于操作系统和冯·诺依曼体系结构而言是一个洞。当你过于勤奋地在很微观的细节上补洞却总是补不完的时候,不妨停下来看看能否在更高更抽象的层次上打个补丁。

安全工程师如果要晋升为Leader很重要的一点就是对安全事件和安全漏洞的抽象能力,没有抽象就谈不上PDCA,就意味着更高的管理者对安全KPI在你手上能否改进不一定有信心。在纵深防御体系向中高阶段发展时,实际上会比较多的遇到是否要创新安全机制的问题,但是这个场景大多数公司未必会遇到。

相关文章
|
10月前
|
存储 弹性计算 缓存
企业用户怎么选择云服务器?不同体量企业的阿里云产品选配指南教程
在企业上云过程中,云服务器的选型直接影响业务稳定性、运维效率与成本控制。阿里云针对不同体量企业的业务需求、预算规模及技术能力,提供了差异化的实例规格、付费模式与配置方案。本教程结合今年阿里云最新实例迭代、地域资源分布及付费政策,从 “小型企业 - 中型企业 - 大型企业” 三个维度,提供适配的选型逻辑与实操建议,帮助企业以最优成本获取匹配资源。
|
5月前
|
数据采集 边缘计算 编解码
解析!CNC机床数据采集的几种方案优缺点对比
本文对比分析CNC机床五种主流数据采集方案:原生协议直连、PLC/IO信号、宏变量指令、外挂智能网关及屏幕图像识别,剖析其优劣与适用场景,助力企业破解兼容性差、成本高、效率低等痛点,构建高效智能的数据采集体系。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 JSON
别被“HTML 万能论”带偏:Markdown 才是人机协作的真正基石
Claude工程师提出“未来AI只需输出HTML,Markdown已是过去式”的观点。本文从AI底层运行逻辑、Token经济学、注意力机制与真实协作场景出发,指出该观点混淆了表现层与数据层,低估了人类微调的必要性。Markdown之所以不可替代,恰恰因为它信息纯净、容错高、对人与AI都极为友好——它是未来很长一段时间里的“认知JSON”。
419 5
|
5月前
|
JSON API 数据格式
国内电商平台商品详情API返回数据Python模型格式
本接口服务支持淘宝、京东、1688三大平台商品详情数据获取,返回标准化Python字典,涵盖标题、价格、库存、图片、SKU、规格、评价等核心字段,含OAuth2.0/签名认证、调用示例及统一解析函数,助力电商数据高效对接。
|
4月前
|
存储 人工智能 搜索推荐
中国AI云市场阿里云占比38.1%稳居第一
国际权威市场调研机构英富曼(Omdia)发布最新《中国AI云市场份额2025》报告,2025年中国AI云市场总规模达567亿元人民币,其中,阿里云在AI IaaS和MaaS-MPS两大子市场均位列第一,总份额从上半年的35.8%上涨至38.1%,整体稳居第一,超过二到四名总和。
|
6月前
|
消息中间件 运维 Android开发
微信自动化协作 OpenClaw 长连接配置与生产优化方案
OpenClaw是一款轻量开源工具,一键打通微信与本地/云端服务,支持本地调试、Docker容器化及命令行批量部署。无需复杂开发,适配iOS/安卓微信,兼顾安全、稳定与易维护,助力企业高效落地私域自动化运营。(239字)
674 4
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
别再只学自动化了!从平安银行招聘看2026测试岗新标准:三层架构+AI落地经验才是硬通货
本文以平安银行AI测试岗招聘为切入点,解析当前市场对AI测试的真实需求:重“落地经验”而非概念,核心是“用AI做测试”。涵盖岗位职责(智能用例生成、缺陷预测、AI自动化、智能体测试)、技术栈(三层架构+Prompt工程+AI工具链)及务实学习路径,强调测试根基与AI应用并重。
|
8月前
|
数据采集 人工智能 搜索推荐
"老师,你讲的我都懂,但下次还是不会用"——一套让课程设计真正落地的AI指令
分享一套课程设计AI指令,能将DeepSeek/Kimi变成教学设计顾问,帮助教师和培训师快速构建目标明确、结构合理的专业课程方案。从"讲得好"跨越到"教得好",让学习真正发生。
848 10
|
安全 API 数据处理
Python 3.10 模式匹配:为什么你应该马上使用 Match-Case
Python 3.10 模式匹配:为什么你应该马上使用 Match-Case
475 118
|
人工智能 IDE 测试技术
人工智能 | 结对编程助手GithubCopilot
GitHub Copilot 是一款人工智能编码助手,能够加速您的编程流程。它根据上下文即时提供建议,无论是单行代码还是完整函数。Copilot 由 GitHub、OpenAI 和 Microsoft 联合开发,可在多种 IDE(如 Visual Studio Code、JetBrains IDEs)中使用。只需在 IDE 中安装扩展并激活服务,即可享受智能代码补全功能。虽然 Copilot 有助于提升开发效率,但也需用户审慎检查其提供的建议以确保准确性。试用结束后,记得管理订阅以免产生不必要的费用。
人工智能 | 结对编程助手GithubCopilot