-
社會工程學它是通過使用自然、社會和制度方法發展理論和逐步解決複雜性社會問題的學科。
社會工程學在上世紀 60 年代左右成為一門正式的學科。
廣義上社會工程的定義是:建立理論並運用自然、社會和制度的方法逐步解決各種複雜的社會問題,經過多年的應用和發展,社會工程逐漸產生了諸如公共安全社會工程(簡稱公共安全社會工程)和網路挖掘社會工程等分支學科。
-
社會工程是一種通過人際交往滲透資訊的非技術手段。 幸運的是,這種方法非常有效且非常有效。 事實上,社會工程已成為企業安全面臨的最大威脅之一。
世界排名第一的黑客凱文·公尺特尼克(Kevin Mitnick)曾經提到,人為因素是安全性的弱點。 很多企業和企業在資訊保安上投入了大量資金,而資料洩露的最終原因往往是人。
你可能想不到,對於黑客來說,通過乙個使用者名稱、一串數字、一串英文**,社會工程師可以通過這幾條線索和社工攻擊進行篩選和梳理。
您將能夠掌握您的所有個人資訊、家庭狀況、愛好、婚姻狀況、您在網際網絡上留下的所有痕跡以及其他個人資訊。 雖然這個可能是最不起眼的,但也是最麻煩的方法。 一種不需要依賴任何黑客軟體,更注重研究人性弱點的黑客技術正在興起,這就是社會工程黑客技術。
-
社會工程學(又譯為:社會工程學)在上世紀60年代作為一門正式學科出現,廣義上社會工程學的定義是:利用自然的、社會的和制度的方法,建立理論,逐步解決各種複雜的社會問題,經過多年的應用和發展,社會工程學逐漸產生了子學科, 如公共安全社會工程(簡稱公共安全社會工程)和網路社會工程。
-
社會工程學
社會工程的概念最早是由著名黑客凱文·公尺特尼克(Kevin Mitnick)在《欺騙的藝術》中提出的。 目前,社會工程學沒有規範的定義。 根據《欺騙的藝術》中的描述,可以概括為:
社會工程是建立攻擊者和被攻擊者之間的信任關係,獲取有價值的資訊,最終通過人類心理的路徑(如人類的本能反應、好奇心、信任、貪婪)和規則和制度的漏洞,通過自然的、社會的和制度的手段,獲取某些敏感和私人的資料。
一般來說,社會工程是通過心理弱點、本能反應和好奇心、信任和貪婪等心理陷阱,通過欺騙和傷害等有害手段獲取非法利益的行為。 事實上,社會工程學融合了社會學、行為心理學、認知科學等學科的技術和方法,常常讓人防不防,即使是那些非常警惕的人,也常常被巧妙的社會工程學方法所迷惑,甚至出現被賣、幫人掏錢的現象。
社會工程攻擊往往從對話、欺騙、冒充或口語等非常常見的社交通訊方式出發,從合法使用者那裡隱蔽地提取使用者系統的秘密和潛在的敏感資訊,以方便後續的網路緩解攻擊。 這些通過默默無聞、影響力和說服力獲得資訊的人還有另乙個看似崇高的職業名稱:社會工程師。
-
黑客經常使用社會工程來攻擊密碼洩露。
1. 社會工程學概述。
社會工程學是一種利用心理學和社會學知識,通過分析和誘導人們的心理和行為來達到獲取機密資訊或控制目標的目的的技術。 黑客可以使用社會工程技術進行密碼收集攻擊,這是一種通過非技術手段與目標進行互動來獲取目標密碼的攻擊。
2.黑客攻擊手段。
黑客經常通過偽裝成受信任的實體(例如銀行、電子郵件系統或情報機構)來進行網路釣魚攻擊。 黑客傳送虛假電子郵件、簡訊或電子郵件,誘騙使用者點選惡意鏈結或附件以控制他們的裝置或獲取他們的密碼。
3.對策。
為避免成為密碼獲取攻擊的受害者,您應該做一些事情。 首先,使用者應該保持警惕,不要輕易點選未知鏈結或未知檔案。 其次,使用者應使用強密碼,不要在多個帳戶中使用相同的錯誤密碼。
最後,使用者應定期更改密碼,以減少黑客獲取密碼的機會。
社會工程的社會影響:
1、企業安全教育培訓。
為了防止社會工程攻擊,企業和組織可以通過培訓員工來提高資訊保安意識。 在這個過程中,員工了解到識別虛假資訊、保護個人私隱和保持警惕的重要性。 這些教育和培訓活動提高了整個組織的資訊安全性並降低了潛在風險。
2.社會心理學研究。
社會工程學揭示了人際交往中心理燃燒的一些規律,為社會心理學領域提供了研究資料。 通過分析社會工程學的應用和案例,研究者可以深入了解人類在面對資訊保安問題時的心理反應和行為模式,從而更好地防範和應對風險。
3.法律和政策制定。
針對社會工程攻擊暴露出的資訊保安漏洞,監管機構可以制定法律和政策來加強監管。 通過保護企業和個人的資料保護和私隱權益,以及嚴厲懲治違法行為,可以提高全社會在資訊保安領域的素質。
4.提高公眾資訊保安意識。
隨著社會工程攻擊案件的不斷增加,公眾對資訊保安的關注度逐漸提高。 人們越來越意識到如何在日常生活中保護自己的個人資訊,並避免成為攻擊者的目標。 這不僅有助於提高個人資訊保安和洩密意識,而且促進社會形成關注資訊保安、共同防範風險的良好氛圍。
請看一下“三防”的內容。
校園安全“三防”建設包括人石防禦、物理防禦和技術防禦三個方面。 >>>More
在嵌入式特徵選擇中,特徵選擇演算法本身作為元件嵌入到學習演算法中。 最典型的是決策樹演算法,如ID3、CART演算法等,決策樹演算法在樹生長過程中的每個遞迴步驟都必須選擇乙個特徵,將樣本集劃分為更小的子集,選擇特徵的依據通常是劃分後子節點的純度,劃分後的子節點越純, 分割槽效果越好,可以看出決策樹生成的過程也是特徵選擇的過程。濾波特徵選擇的評價標準是從資料集本身的內在性質中得到的,與特定的學習演算法無關,因此具有良好的通用性。 >>>More
物聯網工程專業設有基礎課程和專業核心課程兩大類,學生主要學習和研究資訊流、物質流、能量流相互影響、相互轉化的方法和技術,具有較強的工程實踐特色。 >>>More