零信任常用评分模型

在过去的几年中，零信任安全模型越来越受到关注。这个模型的核心思想是，在网络安全中不再相信内部网络的完整性，而是将每个用户、设备和网络流量都认为是未知和不可信的，从而采取更加严格的安全措施防止攻击。这种模型涉及很多技术，包括身份认证、网络分割、威胁预测和动态访问控制等。

为了评估零信任安全模型的有效性，可以建立一个评分模型。下面介绍一个常用的评分模型，该模型主要基于以下四个组成部分评估零信任安全性。

1. 风险管理 风险管理是零信任安全模型中最基本的准则。它涉及三个方面的风险评估，包括身份验证、访问控制和威胁预测。通过对这些方面进行全面评估，可以更好地管理风险，并保护整个网络不受攻击。

示例代码：

if (isAuthenticated(user))
{
  if (hasAccess(user, resource))
  {
    if (isThreatPredicted(user, resource))
    {
      score += 1;
    } 
  } 
}

2. 沙箱分析 沙箱分析是一种在受感染的环境中运行不受信任代码的技术。在零信任模型中，沙箱分析用于保护网络免受恶意软件的攻击。该分析通过在安全的虚拟环境中模拟受感染的环境，以便安全地检测恶意代码的行为。

示例代码：

if (isMalwareDetected(file))
{
  if (runSandboxAnalysis(file))
  {
    score += 1;
  }
}

3. 数据分类 数据分类是一种将敏感数据与非敏感数据分开处理的技术。在零信任模型中，数据分类用于保护敏感数据不被未经授权的用户访