中国ID圈6月9日报道，随着互联网诞生的那一刻起，试图通过多种途径在未经“主人”的允许下进入电脑，获取想要的信息以及实现多种目的的破坏者就与信息安全的维护者站在了平衡木的两端。在平衡木上站立了成千上万的用户群体，这三者之间展开了一场旷日持久的战役，从未停息。
当网络环境日趋变化，由黑客所营造的“传奇”也在每日上演，当然部分黑客行为为用户造成的惨烈后果也不时跳出来，提醒依附于互联网群体中的每一个人，注意信息安全。
技术的发展，带来了两者的“同步”，黑客的攻击手段在日益更新，也只有了解最新的变化才能够精准地拿出解决方案。同时更为重要的是，信息防护安全也呈现日新月异。当“大数据”无处不在时，同样也走进了信息安全领域。
通过基于历史数据对账户所有者建立立体化的识别方式，进而实现信息安全防护智能化，让账户的后台形成一个个具有判断力、识别力的大脑。
黑客攻击新手段
设备互联化、资产数字化、数字虚拟化，这三大变化让用户的资产以及资金的流失不再是一张张真实纸钞的消失，一张张实体信用卡的不见。资产的丢失与时间的长短不再成正比，任何用户随时都有可能一贫如洗。
让百姓时时处于不安与恐慌中的正是一个逐渐产业链化的黑客群体。一位信息安全业内人士向《第一财经日报》记者梳理了这一群体的三大目标产业。
第一是以第三方支付兴起为代表的，资产交易账号、网银网关信息，直接盗取现金资产；第二是以QQ和游戏引爆的虚拟货币资产，将游戏装备、Q币等虚拟资产变现；第三则是以用户定期收到的大量垃圾短信、垃圾邮件为代表的个人用户信息，获取渠道实施营销是其直接目的。
想要明晰上述三类信息如何丢失的，就要清楚信息入侵者采取了哪些手段攻击这张看似坚强实则存在脆弱地带的互联网大网。
目前互联网攻击共分为三类，第一是以瘫痪为目的的DDOS攻击和DNS劫持。DDOS攻击举例来说，就是A网站到B网站发起超出其常规访问量的流量，导致网站瘫痪;而DNS劫持则是，用户原本想要打开A网站，结果却跳转至B网站。第二，是以盗取信息为目的的攻击。这种攻击是黑客通过多种方式将信息串联，例如在招聘网站获取就业信息，在婚恋网站找到家庭信息，再通过购票网站找身份信息，最后将这些信息全部拼凑在一起，关联起来实施盗号。第三，则是以入侵为目的的攻击。在这种攻击的背后通常有一个有组织有目的的攻击团体。
智能大脑精准判别账户所有者
随着互联网、移动互联网的兴起，网络银行已经走想象走入了现实，就在构成网商银行最主要特性的远程开户发展过程中，一位业内人士曾经说过：得账户者得天下。
账户对于人们生活的重要性正在逐步加强。账户名和密码这两项关键要素成为越来越多人关注的重点，在更多人的眼中，密码等于安全的替身。
但是，网络安全事件的频发，密码流失的现象爆发日益密集。据蚂蚁金融统计数据显示，密码丢失共包含扫号、社工、钓鱼、木马、手机卡异常、手机丢失以及其他原因信息泄露等七大原因，其中，扫号以47%的比例占据首要位置，社工占据25%，木马和钓鱼共占比13%。
蚂蚁金服高级安全策略专家冯力国解释道，所谓“扫号”，即部分用户群体在不同的网站使用同一套密码，因此当入侵者知道用户在某个网站的账号密码之后，再用相同的内容登陆支付界面等网站。
而社工则是假冒公检法、熟人好友、假客服等，通过短信、聊天工具，骗取个人信息，随后盗取或是更改个人密码。
之所以上述情况频繁发生，是因为目前登陆系统仅能识别配对的账号和密码，却无法将账号和密码和其所有者关联在一起。
针对这一现状，互联网企业正在构建全新的安全理念，即只有密码的所有者使用才可以生效，让入侵者即便获取了密码也无法实施破坏行为。
在八年前支付宝着力推进被称为CTU的风控大脑。该大脑根据维度判断并打分，分数与风险值称正比。在打分模型中，衡量的维度包含账户、设备、位置、行为、关系以及偏好。每个人都有不同的行为习惯，例如走路姿势、写字的笔迹。在这一逻辑之上构建的策略即为，手机上拥有多种传感器，而每个人触控手机屏幕的方式又不尽相同，因此可以通过指压、接触面积、重力变化，连续间隔时间等，帮助判断是否是主人在操作。
维护信息安全现技术新趋势
作为一个生物个体，无论你是属于哪一年龄段的群体，网络和流量已经如空气一般渗透进你日常生活中的点点滴滴，逃不走也躲不掉。因此每一个互联网服务的使用者在畅游网络的过程中，都将自己赤裸裸地暴漏在了风险之下，这一刻没有发生，不代表下一刻不会被波及。
一位业内人士表示，互联网安全分为系统安全和产品安全以及后台实施监控的安全防范体系。以往，平台建设者更多将精力集中于产品安全之上，研发了诸如验证码、U盾等重重关卡，但是在用户体验的需求上，这些防范措施均受到了挑战。
这一趋势正在发生转变，目前，行业更多将精力放在后台安全之上，通过生物识别和大数据的方式来进行风控，与此同时，需要用户配合做的事情越来越少。
现在有几种防御手段技术，如生物探针、大数据联防等。
具体来讲，生物探针就是，每个人浏览网页的行为习惯都是独一无二的，例如敲击键盘的频率，鼠标移动的速度以及点击位置偏好等，通过机器学习，可以为用户建立多维度的行为模式，即用户画像。将用户当前操作与模型进行匹配，进而精准识别风险以及异常。
而大数据联防则是结合风控手段，建立一套防控库，如恶意IP、恶意网址、恶意账户、欺诈信息库、地理位置库等。
随着技术的进步，无卡支付已经实现，例如美国最大的无卡ATM网络，用户不需要刷卡，只需登录银行的移动应用“Mobile Cash”，对准ATM机上的二维码一扫，即可取到现金，这种无卡取款技术无疑将促进网络安全的进步，既加快了交易速度，同时也减少了欺诈行为。
甚至有一天，用户压根不需要记住密码，因为后台系统足够‘聪明’，知道输入密码的是否是你本人，这时人本身也成为了密码。
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