網(wǎng)絡安全知識圖譜示例推理(網(wǎng)絡信息安全事件的案例有哪些)
1.網(wǎng)絡信息安全事件的案例有哪些
2013年國內(nèi)外網(wǎng)絡安全典型事例【案例1-1】美國網(wǎng)絡間諜活動公諸于世。
2013年6月曾經(jīng)參加美國安全局網(wǎng)絡監(jiān)控項目的斯諾登披露“棱鏡事件”，美國秘密利用超級軟件監(jiān)控網(wǎng)絡、電話或短信，包括谷歌、雅虎、微軟、蘋果、Facebook、美國在線、PalTalk、Skype、YouTube等九大公司幫助提供漏洞參數(shù)、開放服務器等，使其輕而易舉地監(jiān)控有關國家機構或上百萬網(wǎng)民的郵件、即時通話及相關數(shù)據(jù)。據(jù)稱，思科參與了中國幾乎所有大型網(wǎng)絡項目的建設，涉及政府、軍警、金融、海關、郵政、鐵路、民航、醫(yī)療等要害部門，以及中國電信、聯(lián)通等電信運營商的網(wǎng)絡系統(tǒng)。
【案例1-2】我國網(wǎng)絡遭受攻擊近況。根據(jù)國家互聯(lián)網(wǎng)應急中心CNCERT抽樣監(jiān)測結果和國家信息安全漏洞共享平臺CNVD發(fā)布的數(shù)據(jù)，2013年8月19日至8月25日一周境內(nèi)被篡改網(wǎng)站數(shù)量為5470個；境內(nèi)被植入后門的網(wǎng)站數(shù)量為3203個；針對境內(nèi)網(wǎng)站的仿冒頁面數(shù)量為754個。
被篡改政府網(wǎng)站數(shù)量為384個；境內(nèi)被植入后門的政府網(wǎng)站數(shù)量為98個；針對境內(nèi)網(wǎng)站的仿冒頁面754個。感染網(wǎng)絡病毒的主機數(shù)量約為69.4萬個，其中包括境內(nèi)被木馬或被僵尸程序控制的主機約23萬以及境內(nèi)感染飛客（Conficker）蠕蟲的主機約46.4萬。
新增信息安全漏洞150個，其中高危漏洞50個。更新信息：【案例1-3】據(jù)國家互聯(lián)網(wǎng)應急中心（CNCERT）的數(shù)據(jù)顯示，中國遭受境外網(wǎng)絡攻擊的情況日趨嚴重。
CNCERT抽樣監(jiān)測發(fā)現(xiàn)，2013年1月1日至2月28日，境外6747臺木馬或僵尸網(wǎng)絡控制服務器控制了中國境內(nèi)190萬余臺主機；其中位于美國的2194臺控制服務器控制了中國境內(nèi)128.7萬臺主機，無論是按照控制服務器數(shù)量還是按照控制中國主機數(shù)量排名，美國都名列第一。【案例1-4】中國網(wǎng)絡安全問題非常突出。
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術和應用的快速發(fā)展，中國大陸地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量急劇增加。據(jù)估計，到2020年，全球網(wǎng)絡用戶將上升至50億戶，移動用戶將上升100億戶。
我國2013年互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)將達到6.48億，移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)達到4.61億。網(wǎng)民規(guī)模、寬帶網(wǎng)民數(shù)、國家頂級域名注冊量三項指標仍居世界第一，互聯(lián)網(wǎng)普及率穩(wěn)步提升。
然而各種操作系統(tǒng)及應用程序的漏洞不斷出現(xiàn)，相比西方發(fā)達國家，我國網(wǎng)絡安全技術、互聯(lián)網(wǎng)用戶安全防范能力和意識較為薄弱，極易成為境內(nèi)外黑客攻擊利用的主要目標。
2.題比較燒腦,注意安全 【求解】一筐雞蛋：1個1個拿,正好拿完；2
筐里至少有1449個雞蛋。
驗算：
1個拿，1449…………拿完
2個拿，1449÷2=724…………余1
3個拿，1449÷3=483…………拿完
4個拿，1449÷4=362…………余1個
5個拿，1449÷5=289…………余4
6個拿，1449÷6=241…………余3
7個拿，1449÷7=207…………拿完
8個拿，1449÷8=181…………余1
9個拿，1449÷9=161…………拿完
3.知識圖譜和數(shù)據(jù)庫有什么區(qū)別
知識圖譜是新一代的語義網(wǎng)實現(xiàn)，是具備推理能力的知識庫應用，在構建中表現(xiàn)為一個技術棧的組合。知識圖譜的目標是解決信息過載問題。
知識圖譜是運用一套新的技術和方法論在知識結構化和分析洞察兩個方面提升信息轉(zhuǎn)化為知識并且被利用的效率。
大數(shù)據(jù)庫和知識圖譜的抽象工作都是關于“結構化”和“關聯(lián)”，不過前者是數(shù)據(jù)結構化，后者是知識結構化，前者是數(shù)據(jù)級別的關聯(lián)，而后者是知識級別的關聯(lián)。
在應用落地的功能場景上，知識圖譜和大數(shù)據(jù)庫在解決類似的分析洞察問題，只是知識圖譜在處理“關系”這件事兒上，更直觀、更高效。
撇開對知識本身的組織、查詢和展現(xiàn)不談，在分析和洞察方面知識圖譜技術可以視為是一種新的分析手段，基于圖數(shù)據(jù)庫和圖分析的知識圖譜在風險防控和營銷推薦的某些方面有比較好的表現(xiàn)，尤其在設計多層次、多關系事務的探查效率和模型擴展能力上，知識圖譜被認為是突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析技術瓶頸的希望所在。
