新的欺骗一致性方法可能会挫败计算机黑客
计算机科学助理教授Yanhua Yan和博士生Zhan正在研究如何使网络欺骗成为抵御恶意黑客的更有效工具。
他们的研究受到2013年目标数据泄露的影响，该数据泄露影响了4100万消费者，成本目标为1850万美元，而2017年的Equifax黑客则暴露了1.4770亿美国人的个人信息。这两者都可归类为高级持续威胁(APT)。
Yan和Shu想要改进黑客在尝试APT时的反击方式，因此他们专注于改进现有的网络欺骗工具。
网络欺骗是一种响应技术，一旦系统检测到正在进行的攻击，就会将恶意黑客置于虚假环境中。
在研究的摘要中，研究人员写道：“我们工作的主要目标是确保欺骗的一致性：当攻击者被困时，他们只能进行与他们已经看到的一致的观察，以便他们无法识别欺骗性的环境。“
他们发现，只关注向攻击者展示之前看到过的内容会增加欺骗的效率。
计算机科学助理教授Yanhua Yan和博士生Zhan正在研究如何使网络欺骗成为抵御恶意黑客的更有效工具。 内容来自无奈安全网
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他们的研究受到2013年目标数据泄露的影响，该数据泄露影响了4100万消费者，成本目标为1850万美元，而2017年的Equifax黑客则暴露了1.4770亿美国人的个人信息。这两者都可归类为高级持续威胁(APT)。 本文来自无奈人生安全网
Yan和Shu想要改进黑客在尝试APT时的反击方式，因此他们专注于改进现有的网络欺骗工具。 copyright 无奈人生
网络欺骗是一种响应技术，一旦系统检测到正在进行的攻击，就会将恶意黑客置于虚假环境中。 无奈人生安全网
在研究的摘要中，研究人员写道：“我们工作的主要目标是确保欺骗的一致性：当攻击者被困时，他们只能进行与他们已经看到的一致的观察，以便他们无法识别欺骗性的环境。“
他们发现，只关注向攻击者展示之前看到过的内容会增加欺骗的效率。 www.wnhack.com
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