发布者：售前苒苒 | 本文章发表于：2021-12-17 阅读数：3318
医疗行业为什么要做等保？医疗行业要做等保也不是刚发生的事情了。在2017年6月1号就开始实施《中华人民共和国网络安全法》是国家安全法律制度体系中一部重要法律，是网络安全领域的基本大法。因为现阶段医疗行业经常会遭遇到这些网络安全层面的威协。
中国通信网络研究院等组织公布的《2019年健康医疗行业网络安全观测报告》，透露了现阶段网络安全风险性集中化的一些现象：
第一是勒索软件严重危害诊疗业务流程一切正常运作，对于木马病毒的严峻问题;
第二是泄密事情多发，业务系统手机软件存有较多安全风险;
第三是医疗行业的网站同政府部门网站，教育培训机构网站等全是海外组织的进攻目标，且网站伪造手法变化多端。
因此医疗行业的医院在开展网络安全建设的同时必须要遵循两个基本原则：
1、医院的信息系统不会因外件硬件设备的故障而停运。
2、一定要对医院的核心系统数据进行多次的历史备份。
等级保护2.0根据测评需符合下列2个标准：
1、测评分数需要在75之上
2、无高危风险性项
高危测评项有一票否决权，这也充分说明了安全性基本建设的水桶标准，只需有一块薄弱点，水桶就会渗水。公司在测评合格后会获得等级保护测评办理备案证实和纸版的测评汇报，三级及之上系统软件需每一年开展测评。
而快快网络作为华为云精英合作伙伴，福建省以及代理商，并且在2021年荣获华为云官方认证《安全等保解决能力中心》，快快网络为企业提供一站式等保服务。网络安全找快快快快网络，等保服务找快快网络苒苒，官方认证，值得拥有！
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福建医疗行业为什么要做等保,广州等级保护2.0测评需符合哪些标准
广东医疗行业为什么要做等保,深圳等级保护2.0测评需符合哪些标准
杭州医疗行业为什么要做等保,浙江等级保护2.0测评需符合哪些标准
扬州45.248.8BGP适合用于什么业务搭建呢？
互联网经济高速发展，网络业务部署，根据不同的用户群体分布，可以需要用到全国各地的服务器，国内服务器租用中比较火热的扬州服务器备受各类用户喜爱，扬州机房的地理位置处于中国华东地区，在网络条件方面相比其他的高防服务器更加有优势，那么扬州服务器45.248.8.1适合用于什么业务搭建呢？快快扬州BGP机房拥有强大的防火墙接入和多线融合BGP合并技术，网络资源稳定，用户访问体验极好，防护性能优异，极适合企业数据应用 ，网站，H5，小游戏或者布点等应用。服务器配置：CPU：L5630X2 16核 内存：32G 硬盘：256G SSD 防御：120G防御 带宽：50M独享 999 元/月如有相关需求或更多配置疑问可咨询客服：快快网络-糖糖 QQ：177803620
什么是拒绝服务攻击？
在网络安全威胁中，拒绝服务攻击（DoS）是常见的破坏性攻击手段，通过耗尽目标系统资源，使其无法为合法用户提供服务。这种攻击无需获取系统权限，却能造成服务中断，给企业带来经济损失和信誉损害，理解其原理与防御方法对网络安全防护至关重要。一、拒绝服务攻击的定义与核心特征是什么？1、基本定义与本质拒绝服务攻击是通过大量非法请求或恶意流量，消耗目标服务器的 CPU、内存、带宽等资源，导致其无法响应正常用户的请求。其本质是打破系统资源供需平衡，使服务能力低于用户需求，关键词包括拒绝服务攻击、资源消耗、服务中断。2、核心特征表现具有攻击性，以中断服务为直接目标；隐蔽性较强，攻击流量可能伪装成正常请求，难以识别；影响范围广，不仅针对服务器，也可能波及网络设备（如路由器），关键词包括攻击性、隐蔽性、范围广。二、拒绝服务攻击的常见类型与攻击手段有哪些？1、主要攻击类型包括带宽消耗型，通过海量数据包占用网络带宽（如 ICMP 洪水攻击）；资源消耗型，利用系统漏洞或设计缺陷，耗尽服务器处理资源（如 SYN 洪水攻击），关键词包括带宽消耗型、资源消耗型、ICMP 洪水攻击。2、典型攻击手段SYN 洪水攻击通过发送大量半连接请求，使服务器保持连接队列满，无法接收新请求；HTTP 洪水攻击模拟大量用户发送 HTTP 请求，耗尽 Web 服务器的处理能力，某电商网站曾遭此类攻击，导致页面加载失败，关键词包括 SYN 洪水攻击、HTTP 洪水攻击、半连接请求。三、拒绝服务攻击的防御策略与应对措施是什么？1、基础防御策略部署防火墙和入侵检测系统，过滤异常流量；采用负载均衡技术，分散流量压力，避免单台服务器过载；增加带宽和服务器资源，提升系统抗攻击能力，关键词包括流量过滤、负载均衡、资源扩容。2、针对性应对措施针对 SYN 洪水攻击，启用 SYN cookie 机制，减少半连接队列占用；针对 HTTP 洪水攻击，使用验证码区分人机请求，限制单 IP 请求频率；定期进行压力测试，发现系统瓶颈并优化，关键词包括 SYN cookie、请求频率限制、压力测试。拒绝服务攻击通过资源消耗实现破坏，其防御需结合技术手段与系统优化。建立多层次防御体系，提升系统弹性，才能有效降低攻击带来的影响，保障服务持续可用。
大数据方案是什么？
大数据方案，简单来说，就是针对大数据处理、分析、存储和管理等一系列需求而设计的解决方案。这些方案通常包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，旨在帮助企业或组织更好地利用大数据资源，挖掘数据价值，提升决策效率。 大数据方案的主要类型 数据采集方案：数据采集是大数据处理的第一步，也是至关重要的一环。数据采集方案通常包括数据源选择、数据抓取、数据清洗等多个环节。通过高效的数据采集方案，可以确保数据的准确性、完整性和时效性。 数据存储方案：大数据存储方案需要考虑数据的规模、类型、访问频率等多个因素。目前，主流的大数据存储方案包括分布式文件系统（如Hadoop HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等。这些方案具有高性能、高可扩展性和高容错性等特点，能够满足大数据存储的需求。 数据处理方案：数据处理是大数据方案中的核心环节。通过数据处理，可以对原始数据进行清洗、转换、聚合等操作，从而提取出有价值的信息。目前，主流的数据处理方案包括MapReduce、Spark等。这些方案具有强大的数据处理能力，能够处理各种复杂的数据场景。 数据分析方案：数据分析是大数据方案中的重要环节。通过数据分析，可以发现数据中的规律、趋势和异常，为决策提供支持。目前，主流的数据分析方案包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。这些方案能够处理各种复杂的数据分析任务，提供准确的分析结果。 大数据方案是大数据应用的重要组成部分，涵盖了数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。通过选择合适的大数据方案，可以有效地利用大数据资源，挖掘数据价值，提升决策效率。随着技术的不断发展，大数据方案将越来越多样化、智能化和高效化，为各个领域的发展提供更加有力的支持。
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医疗行业为什么要做等保？医疗行业要做等保也不是刚发生的事情了。在2017年6月1号就开始实施《中华人民共和国网络安全法》是国家安全法律制度体系中一部重要法律，是网络安全领域的基本大法。因为现阶段医疗行业经常会遭遇到这些网络安全层面的威协。
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什么是拒绝服务攻击？
在网络安全威胁中，拒绝服务攻击（DoS）是常见的破坏性攻击手段，通过耗尽目标系统资源，使其无法为合法用户提供服务。这种攻击无需获取系统权限，却能造成服务中断，给企业带来经济损失和信誉损害，理解其原理与防御方法对网络安全防护至关重要。一、拒绝服务攻击的定义与核心特征是什么？1、基本定义与本质拒绝服务攻击是通过大量非法请求或恶意流量，消耗目标服务器的 CPU、内存、带宽等资源，导致其无法响应正常用户的请求。其本质是打破系统资源供需平衡，使服务能力低于用户需求，关键词包括拒绝服务攻击、资源消耗、服务中断。2、核心特征表现具有攻击性，以中断服务为直接目标；隐蔽性较强，攻击流量可能伪装成正常请求，难以识别；影响范围广，不仅针对服务器，也可能波及网络设备（如路由器），关键词包括攻击性、隐蔽性、范围广。二、拒绝服务攻击的常见类型与攻击手段有哪些？1、主要攻击类型包括带宽消耗型，通过海量数据包占用网络带宽（如 ICMP 洪水攻击）；资源消耗型，利用系统漏洞或设计缺陷，耗尽服务器处理资源（如 SYN 洪水攻击），关键词包括带宽消耗型、资源消耗型、ICMP 洪水攻击。2、典型攻击手段SYN 洪水攻击通过发送大量半连接请求，使服务器保持连接队列满，无法接收新请求；HTTP 洪水攻击模拟大量用户发送 HTTP 请求，耗尽 Web 服务器的处理能力，某电商网站曾遭此类攻击，导致页面加载失败，关键词包括 SYN 洪水攻击、HTTP 洪水攻击、半连接请求。三、拒绝服务攻击的防御策略与应对措施是什么？1、基础防御策略部署防火墙和入侵检测系统，过滤异常流量；采用负载均衡技术，分散流量压力，避免单台服务器过载；增加带宽和服务器资源，提升系统抗攻击能力，关键词包括流量过滤、负载均衡、资源扩容。2、针对性应对措施针对 SYN 洪水攻击，启用 SYN cookie 机制，减少半连接队列占用；针对 HTTP 洪水攻击，使用验证码区分人机请求，限制单 IP 请求频率；定期进行压力测试，发现系统瓶颈并优化，关键词包括 SYN cookie、请求频率限制、压力测试。拒绝服务攻击通过资源消耗实现破坏，其防御需结合技术手段与系统优化。建立多层次防御体系，提升系统弹性，才能有效降低攻击带来的影响，保障服务持续可用。
大数据方案是什么？
大数据方案，简单来说，就是针对大数据处理、分析、存储和管理等一系列需求而设计的解决方案。这些方案通常包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，旨在帮助企业或组织更好地利用大数据资源，挖掘数据价值，提升决策效率。 大数据方案的主要类型 数据采集方案：数据采集是大数据处理的第一步，也是至关重要的一环。数据采集方案通常包括数据源选择、数据抓取、数据清洗等多个环节。通过高效的数据采集方案，可以确保数据的准确性、完整性和时效性。 数据存储方案：大数据存储方案需要考虑数据的规模、类型、访问频率等多个因素。目前，主流的大数据存储方案包括分布式文件系统（如Hadoop HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等。这些方案具有高性能、高可扩展性和高容错性等特点，能够满足大数据存储的需求。 数据处理方案：数据处理是大数据方案中的核心环节。通过数据处理，可以对原始数据进行清洗、转换、聚合等操作，从而提取出有价值的信息。目前，主流的数据处理方案包括MapReduce、Spark等。这些方案具有强大的数据处理能力，能够处理各种复杂的数据场景。 数据分析方案：数据分析是大数据方案中的重要环节。通过数据分析，可以发现数据中的规律、趋势和异常，为决策提供支持。目前，主流的数据分析方案包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。这些方案能够处理各种复杂的数据分析任务，提供准确的分析结果。 大数据方案是大数据应用的重要组成部分，涵盖了数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。通过选择合适的大数据方案，可以有效地利用大数据资源，挖掘数据价值，提升决策效率。随着技术的不断发展，大数据方案将越来越多样化、智能化和高效化，为各个领域的发展提供更加有力的支持。
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