引用格式:朱朝陽,朱曉,朱磊,等.基于深度學習的智慧校園勒索病毒防御架構(gòu)設(shè)計[J].網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理,2024,43(8):22-27.
引言
近年來,智慧校園建設(shè)在高校蓬勃發(fā)展,信息技術(shù)與教育教學深度融合,極大地提升了教育質(zhì)量、科研水平和管理效率。然而,智慧校園網(wǎng)絡(luò)的開放性和復(fù)雜性也為網(wǎng)絡(luò)攻擊提供了可乘之機,安全問題日益凸顯。尤其是勒索病毒攻擊,已成為高校網(wǎng)絡(luò)安全面臨的主要威脅之一[1]。勒索病毒攻擊造成的損失巨大,不僅會導致重要數(shù)據(jù)被加密、系統(tǒng)癱瘓,還會嚴重影響學校的正常教學科研秩序,甚至造成惡劣的社會影響。例如,2017年爆發(fā)的 WannaCry 勒索病毒影響了150個國家/地區(qū)的 250 000多個系統(tǒng),包括高校在內(nèi)的眾多機構(gòu)遭受重創(chuàng)。安恒公司發(fā)布的《2023 年全球勒索軟件研究報告》顯示[2],教育科研行業(yè)用戶是勒索軟件攻擊的目標群體之一,該行業(yè)用戶中16%遭受了勒索軟件攻擊, 在所有行業(yè)中排名第六。組織機構(gòu)最初并不是勒索軟件的主要目標,然而,隨著勒索軟件的不斷發(fā)展,包括政府、醫(yī)院、企業(yè)和學校在內(nèi)的多種類型的組織機構(gòu)已成為新的攻擊目標。
智慧校園云平臺作為高校信息化建設(shè)的核心,存儲著大量的敏感數(shù)據(jù),一旦遭受勒索病毒攻擊,可能導致不可預(yù)估的后果。然而,當前高校在智慧校園云平臺安全防護方面仍存在以下不足[3]:
(1)智慧校園網(wǎng)絡(luò)安全防護體系有待完善。智慧校園建設(shè)蓬勃發(fā)展,為教育教學帶來了前所未有的機遇。然而,其網(wǎng)絡(luò)安全防護體系也面臨著新的挑戰(zhàn)?,F(xiàn)有研究表明,傳統(tǒng)安全防護體系在應(yīng)對新型攻擊手段,特別是勒索病毒等,存在明顯不足。例如,中山火炬職業(yè)技術(shù)學院通過建設(shè)一體化網(wǎng)絡(luò)安全平臺實現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)、核心交換機和數(shù)據(jù)存儲設(shè)備的集中監(jiān)測和管理[4],但這類平臺在面對日益復(fù)雜多樣的攻擊手段時仍面臨著挑戰(zhàn)。另一方面,零信任安全模型的應(yīng)用在智慧校園安全防護中展現(xiàn)出顯著效果[5],但其在具體場景中的應(yīng)用和優(yōu)化仍需進一步研究。未來,智慧校園網(wǎng)絡(luò)安全防護體系的研究應(yīng)重點關(guān)注兩個方面:一是針對新型攻擊手段的防御策略,例如針對勒索病毒的防御機制、APT 攻擊的檢測與防御、惡意代碼分析與防范等;二是智慧校園安全防護體系的整體架構(gòu)設(shè)計,例如基于云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能的安全架構(gòu)設(shè)計,安全監(jiān)控與管理平臺的構(gòu)建等。
(2)勒索病毒安全監(jiān)測和響應(yīng)能力不足。近年來,關(guān)于勒索病毒安全監(jiān)測和響應(yīng)的研究取得了一些進展。例如,蔣凡等[6]研究分析了企業(yè)在勒索病毒爆發(fā)期間面臨的風險,指出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)保護技術(shù)的局限性,并提出安全私有云存儲可作為有效抵御勒索病毒攻擊的手段。李澤慧等[7]深入探討了勒索病毒的原理、特性和攻擊方式,并基于ASA模型提出了一種縱深防護模型,還提供了勒索病毒的處置流程和溯源方法。然而,現(xiàn)有研究主要集中在數(shù)據(jù)保護和攻擊防御,對有效的安全監(jiān)測和響應(yīng)機制缺乏深入研究。這意味著在勒索病毒攻擊發(fā)生后,仍然難以及時發(fā)現(xiàn)并采取有效措施進行處置,從而導致?lián)p失擴大。
傳統(tǒng)的安全防護手段已經(jīng)難以滿足需求,需要探索新的防御思路和方法,構(gòu)建更加智能化、主動化的安全防御體系。林永良等[8]綜合運用了Gartner的自適應(yīng)安全架構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)安全等級保護2.0體系,提出了一種針對高校數(shù)據(jù)中心主機安全防護的綜合策略,有效提升了主機的預(yù)測、防護、檢測和響應(yīng)能力。然而,如何在不同類型的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中優(yōu)化和適應(yīng)安全架構(gòu),并結(jié)合先進的人工智能技術(shù)以提高對新型網(wǎng)絡(luò)威脅的識別和響應(yīng)速度,仍然是一個開放性問題[9]。因此,本文探索一種基于深度學習的自適應(yīng)勒索病毒檢測架構(gòu),以應(yīng)對不斷演變的勒索病毒攻擊。具體而言,本文將重點關(guān)注以下問題:
(1)如何將深度學習技術(shù)與傳統(tǒng)的安全防護手段相結(jié)合,構(gòu)建更加智能、高效的多層次安全防御體系,有效應(yīng)對日益復(fù)雜的安全威脅。
(2)如何實現(xiàn)安全策略的動態(tài)調(diào)整,及時應(yīng)對勒索病毒的變種和攻擊手段的更新,提升校園網(wǎng)絡(luò)安全防護的實時性和針對性。
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作者信息:
朱朝陽1,朱曉2,朱磊3,許杏1
(1.廣西大學信息網(wǎng)絡(luò)中心,廣西南寧530004;
2.廣西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院電子信息學院,廣西南寧530001;
3.廣西警察學院信息技術(shù)學院,廣西南寧530028)