文化史

信息UAC的防卫管理体系文化史可分割为几个期，从晚期的单纯控制技术，到当代繁杂的第二层次、关联性UAC。以下归纳了其主要就产业发展期：

晚期（20世纪末80-90二十世纪）：互联网才刚蓬勃发展，信息安全可靠难题已经开始再次出现

边界线防雷期（20世纪末90二十世纪后期 – 21世纪末初）：随著互联网的产业发展，外部严重威胁开始激增。组织机构已经开始以为保护互联网边界线为主要就思路，采用内网、侵略检验控制系统（IDS）等控制技术制止外部反击。

第二层防卫思路期（21世纪末初 – 21世纪末十二十世纪后期）：有鉴于黑客反击不断重构，UAC逐渐牵涉数个不同层

智能驱动力和积极主动防卫期（21世纪末十二十世纪后期 – 迄今）：随著人工智慧化、大数据和云计算等技术的产业发展，UAC更为智能化和积极主动化。比如，智能驱动力安全可靠（Intelligence-driven security）利用AI、ML等控制技术动态发现并防雷严重威胁。积极主动防卫管理体系（Active Defense）则通过观测、预警系统、调查和应付黑客反击等方式提前应付互联网严重威胁。

零信赖安全可靠期（21世纪末十二十世纪末 – 迄今）：云计算、远程办公和物联网等控制技术普及化，控制系统边界线显得模糊不清，边界线防雷思路的不足之处更为明显。零信赖安全可靠（Zero Trust）思路提出，特别强调“总有一天不要听信，常常校正”，对外部和外部虚拟进行严苛的校正和存取控制。

信息UAC防卫管理体系的文化史反映了控制技术产业发展的影响以及安全可靠需求的变化。当代组织机构常常会将多种不同安全可靠思路紧密结合采用，保证信息安全可靠的全面性保证。

边界线防雷管理体系（Perimeter Defense）

边界线防雷管理体系（Perimeter Defense）是一种信息UAC，它侧重于为保护组织机构互联网环境的边界线，防治外部攻击者侵略，其主要就方式包括内网、侵略检验控制系统（IDS）、侵略防治控制系统（IPS）等。

大背景：边界线防雷管理体系的再次出现与互联网的产业发展心路历程相对应。在20世纪末90二十世纪，互联网迅猛产业发展，信息安全可靠难题日渐突显，边界线防雷体系逐渐成为组织机构互联网基础的常见思路。

产业发展：随著互联网控制技术的进步，边界线防雷管理体系在不断地调整和更新以应付日渐繁杂的反击方式。主要就进展包括：下一代内网（NGFW）、网站应用内网（WAF）、分布式拒绝服务（DDoS）反击防雷、内容过滤、虚拟专用互联网（VPN）等。

现状：虽然云计算、物联网和远程办公等新控制技术渐变成主流，边界线防雷管理体系的效果相对受限，但边界线防雷仍然是组织机构信息安全可靠的基本思路。许多组织机构将边界线防雷与其他UAC（如零信赖、纵深防卫等）相紧密结合，以保证信息安全可靠的全面性保证。

实践：实施边界线防雷管理体系需要考虑以下关键要素：

部署内网以监控并过滤外部访问和外部数据流通。

采用侵略检验控制系统和侵略防治控制系统，对潜在的恶意行为和已知反击进行检验和制止。

部署网站应用内网，以为保护web应用程序免受常见反击，如SQL注入、跨站脚本反击等。

采用内容过滤和VPN控制技术，以为保护数据传输的安全可靠性和隐私性。

定期评估互联网边界线安全可靠设备的性能和配置，保证持续升级和改进。

纵深防卫管理体系（Defense in Depth）

方式，强化对互联网控制系统及其信息资产的为保护。纵深防卫管理体系的核心理念是防卫方式的多样性，将多种不同安全可靠控制技术分层部署，从而形成层层递进、相互补充的综合性安全可靠防雷管理体系。

大背景：纵深防卫管理体系的原理在20世纪末80-90年代最早被应用于信息安全可靠领域，旨在应付不断产业发展的互联网控制技术、信息控制技术以及日渐繁杂的黑客反击方式。

产业发展：纵深防卫管理体系随著科技进步，不断地进行优化和更新。其思路的应用已覆盖互联网边界线、内网安全可靠、主机安全可靠、应用安全、数据安全可靠等方面，如内网、侵略检验与防卫控制系统（IDS/IPS）、安全可靠管理控制系统、加密控制技术、存取控制和身份校正、沙箱控制技术等。

现状：随著云计算、物联网以及各种移动设备等新控制技术的普及化，互联网环境显得越来越复杂，纵深防卫管理体系的应用也不断重构。其中，零信赖信息安全可靠模型、安全可靠开发生命周期（SDL）、弹性信息安全可靠（Resilient Security）等成为新的产业发展热点。

实践：在现实生活中，许多组织机构都将纵深防卫管理体系的理念应用于信息安全可靠防雷实践中，保证数据和互联网资产的安全可靠。典型实践包括合规性评估、安全可靠漏洞扫描、业务持续性计划和基于风险的安全可靠管理等。

积极主动防卫管理体系（Active Defense）

积极主动防卫管理体系（Active Defense）是信息UAC中的一种方法，旨在通过对观测、预警系统、调查和应付黑客反击等方面的积极主动干预，提前对抗互联网严重威胁，减轻被动防卫思路中不足之处。

大背景：在传统的防卫管理体系中，组织机构主要就采用被动防卫思路。，比如采用内网、侵略检验控制系统等。然而，随著信息安全可靠形势的恶化，这些被动防卫方法在很多情况下未能有效防治和应付黑客反击。因此，积极主动防卫管理体系成为一个重要的补充思路。

产业发展：积极主动防卫管理体系逐渐演变为

现状：随著人工智慧化、大数据以及自动化控制技术等的应用，积极主动防卫管理体系正朝着智能化、自适应和自主产业发展。安全可靠供应商和研究者正努力开发更先进的积极主动防卫思路和工具，利用机器学习等控制技术从大量互联网数据中发现反击模式和潜在严重威胁，提高信息安全可靠防雷有效性。

实践：在实际操作中，组织机构会紧密结合自身需求和互联网环境，选择具体的控制技术和思路来部署积极主动防卫管理体系。积极主动防卫管理体系的实践主要就包括：构建严重威胁情报共享平台、部署蜜罐控制系统和欺骗互联网、进行积极主动渗透测试、利用严重威胁狩猎控制技术搜索和识别潜在反击等。

智能驱动力安全可靠管理体系（Intelligence-driven Security）

智能驱动力安全可靠管理体系（Intelligence-driven Security）是一种信息UAC，它依赖于收集、分析和利用大量安全可靠数据，以对信息安全可靠严重威胁进行更快速、更准确的预测、检验和应付。这种思路主要就利用人工智慧化（AI）、大数据和机器学习（ML）等控制技术，实现安全可靠防卫的动态、自动化和精准化。

大背景：随著互联网控制技术的产业发展，信息安全可靠面临着前所未有的挑战。传统方式难以应付日渐繁杂和多样的黑客反击。为了更高效地防卫严重威胁，智能驱动力安全可靠管理体系应运而生。

产业发展：智能驱动力安全可靠管理体系不断产业发展，涵盖了许多关键控制技术和领域，包括：严重威胁情报平台、动态安全可靠事件流分析、异常行为分析、自动化响应、机器学习防卫模型等。

现状：如今，越来越多的组织机构已经开始采用智能驱动力安全可靠管理体系，以动态监控互联网活动并对潜在严重威胁进行自动化应付。安全可靠厂商也积极推出针对不同场景和需求的AI-driven安全可靠解决方案。

实践：实施智能驱动力安全可靠管理体系主要就牵涉以下几个方面：

部署动态安全可靠事件流分析控制系统，以自动识别异常行为并作出快速响应。

利用机器学习和大数据控制技术分析互联网行为，生成数据驱动力的风险评估和预警系统。

集成自动化响应机制，实现快速、自动化的防卫措施。

持续监控和改进智能驱动力安全可靠管理体系，以适应不断变化的互联网环境和技术重构。

智能驱动力安全可靠管理体系通过利用人工智慧化、大数据和机器学习等控制技术，实现对互联网严重威胁的高效预测、检验和响应。组织机构可以利用此类管理体系提高信息安全可靠防卫水平，更好地应付不断变化的互联网严重威胁。