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如果我是政府类网站、app的运营商,我会怎样强化安全措施?
具体措施如下：
1.加强政府网站安全工作组织领导，提高责任意识。
2.建立健全政府网站安全管理制度，认真贯彻执行。
3.加强人才队伍的培养，统筹建立哈尔滨市应急处理体系。
4.统筹规划政府网站群建设，实施集约化管理。
5.加大安全技术体系建设。
技术防护是确保网站信息安全的有力措施，在技术防护上，主要做好以下几方面工作。
一是要加强网络环境安全。首先要安装网站防火墙（WAF）、网站防篡改系统、网络防火墙和入侵检测系统等，在传统的网络防火墙基础上，网站防火墙（WAF）从网络的应用层面提高网站安全防护能力，利用入侵检测系统识别黑客非法入侵、恶意攻击以及异常数据流量,通过对网站防火墙（WAF）和网络防火墙进一步优化配置来阻断黑客非法入侵、恶意攻击。网站防篡改系统是网站最后一道防护屏障，一旦防护失效时，网站首页或内容被篡改，防篡改系统可立即恢复网站被篡改的内容，不至于造成政治事件和影响，同时给网站管理人员短暂喘息时间，及时修改和完善网站安全配置文件，确保网站安全稳定运行。
二是加强网站平台安全管理。在现有中心平台的基础上，进一步优化完善网络结构、合理配置网络资源，配置下一代防火墙、病毒防护体系、网络安全检测扫描设备和网络安全集中审计系统等设备，从边界防护、访问控制、入侵检测、行为审计、防毒防护、安全保护等方面不断完善哈尔滨市信息化中心平台的安全体系建设，确保在哈尔滨市信息中心平台基础环境下，大数据平台、大工业体系信息化辅助决策平台和云模式下政府网站群平台安全稳定建设运行。
入侵检测系统的基本功能是什么
入侵检测系统的基本功能是对网络传输进行即时监视，在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施。它与其他网络安全设备的不同之处便在于，IDS是一种积极主动的安全防护技术。
在如今的网络拓扑中，已经很难找到以前的HUB式的共享介质冲突域的网络，绝大部分的网络区域都已经全面升级到交换式的网络结构。因此，IDS在交换式网络中的位置一般选择在尽可能靠近攻击源或者尽可能靠近受保护资源的位置。
入侵检测系统根据入侵检测的行为分为两种模式：异常检测和误用检测。前者先要建立一个系统访问正常行为的模型，凡是访问者不符合这个模型的行为将被断定为入侵；后者则相反，先要将所有可能发生的不利的不可接受的行为归纳建立一个模型，凡是访问者符合这个模型的行为将被断定为入侵。
扩展资料：
入侵检测系统主为两种技术一种是异常检测，另一种是特征检测。
异常检测：异常检测的假设是入侵者活动异常于正常主体的活动，建立正常活动的“活动简档”，当前主体的活动违反其统计规律时，认为可能是“入侵”行为。通过检测系统的行为或使用情况的变化来完成
特征检测：特征检测假设入侵者活动可以用一种模式来表示，然后将观察对象与之进行比较，判别是否符合这些模式。
参考资料来源：百度百科-入侵检测系统
什么是入侵检测，以及入侵检测的系统结构组成？
入侵检测是防火墙的合理补充。
入侵检测的系统结构组成：
1、事件产生器：它的目的是从整个计算环境中获得事件，并向系统的其他部分提供此事件。
2、事件分析器：它经过分析得到数据，并产生分析结果。
3、响应单元：它是对分析结果作出反应的功能单元，它可以作出切断连接、改变文件属性等强烈反应，也可以只是简单的报警。
4、事件数据库：事件数据库是存放各种中间和最终数据的地方的统称，它可以是复杂的数据库，也可以是简单的文本文件。
扩展资料：
入侵检测系统根据入侵检测的行为分为两种模式：异常检测和误用检测。前者先要建立一个系统访问正常行为的模型，凡是访问者不符合这个模型的行为将被断定为入侵。
后者则相反，先要将所有可能发生的不利的不可接受的行为归纳建立一个模型，凡是访问者符合这个模型的行为将被断定为入侵。
这两种模式的安全策略是完全不同的，而且，它们各有长处和短处：异常检测的漏报率很低，但是不符合正常行为模式的行为并不见得就是恶意攻击，因此这种策略误报率较高。
误用检测由于直接匹配比对异常的不可接受的行为模式，因此误报率较低。但恶意行为千变万化，可能没有被收集在行为模式库中，因此漏报率就很高。
这就要求用户必须根据本系统的特点和安全要求来制定策略，选择行为检测模式。现在用户都采取两种模式相结合的策略。
参考资料来源：百度百科—入侵检测
参考资料来源：百度百科—入侵检测系统
简述入侵检测常用的四种方法
入侵检测系统所采用的技术可分为特征检测与异常检测两种。
1、特征检测
特征检测(Signature-based detection) 又称Misuse detection ，这一检测假设入侵者活动可以用一种模式来表示，系统的目标是检测主体活动是否符合这些模式。
它可以将已有的入侵方法检查出来，但对新的入侵方法无能为力。其难点在于如何设计模式既能够表达“入侵”现象又不会将正常的活动包含进来。
2、异常检测
异常检测(Anomaly detection) 的假设是入侵者活动异常于正常主体的活动。根据这一理念建立主体正常活动的“活动简档”，将当前主体的活动状况与“活动简档”相比较，当违反其统计规律时，认为该活动可能是“入侵”行为。
异常检测的难题在于如何建立“活动简档”以及如何设计统计算法，从而不把正常的操作作为“入侵”或忽略真正的“入侵”行为。
扩展资料
入侵分类：
1、基于主机
一般主要使用操作系统的审计、跟踪日志作为数据源，某些也会主动与主机系统进行交互以获得不存在于系统日志中的信息以检测入侵。
这种类型的检测系统不需要额外的硬件．对网络流量不敏感，效率高，能准确定位入侵并及时进行反应，但是占用主机资源，依赖于主机的可靠性，所能检测的攻击类型受限。不能检测网络攻击。
2、基于网络
通过被动地监听网络上传输的原始流量，对获取的网络数据进行处理，从中提取有用的信息，再通过与已知攻击特征相匹配或与正常网络行为原型相比较来识别攻击事件。
此类检测系统不依赖操作系统作为检测资源，可应用于不同的操作系统平台；配置简单，不需要任何特殊的审计和登录机制；可检测协议攻击、特定环境的攻击等多种攻击。
但它只能监视经过本网段的活动，无法得到主机系统的实时状态，精确度较差。大部分入侵检测工具都是基于网络的入侵检测系统。
3、分布式
这种入侵检测系统一般为分布式结构，由多个部件组成，在关键主机上采用主机入侵检测，在网络关键节点上采用网络入侵检测，同时分析来自主机系统的审计日志和来自网络的数据流，判断被保护系统是否受到攻击。
参考资料来源：百度百科-入侵检测
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