現今網路環境複雜多變，各種安全威脅層出不窮，從許可權提升、資料外洩到拒絕服務攻擊，都可能對系統造成嚴重損害。因此，建立完善的威脅模型和防禦策略至關重要。本文將深入探討各種常見的網路安全威脅，並提供相應的防禦策略，同時介紹如何使用威脅模型工具，例如 PyTM，來有效地識別和評估系統中的潛在風險，並建立相應的防禦機制，以確保系統安全。此外，本文也將探討漏洞管理、內部威脅防護等安全風險管理策略，以提升整體系統安全性。
許可權提升風險
許可權提升（Privilege Escalation）是指攻擊者透過某種手段獲得超出其原本許可權的存取或控制權。這種情況可能導致敏感資料的洩露或系統的破壞。為了限制許可權提升的能力，組織應該定期審查使用者的許可權，確保每個使用者只具有執行其工作所需的最小許可權。
資料保護
資料保護是指對敏感資料進行加密和儲存，以防止未經授權的存取。加密是保護資料安全的一種有效方法，既可以對靜態資料（即儲存中的資料）進行加密，也可以對動態資料（即傳輸中的資料）進行加密。此外，實施適當的存取控制也是非常重要的，包括使用強密碼、多因素身份驗證等措施，以確保只有授權使用者才能存取敏感資料。
不安全的資料儲存
不安全的資料儲存可能導致敏感資料的洩露。為了避免這種情況，應該遵循安全的編碼實踐，包括加密和安全的金鑰管理。選擇合適的加密演算法和金鑰大小，可以有效地保護資料免受未經授權的存取。
網路安全
網路安全涉及到防止網路攻擊和保護網路資源。其中，網路分段（Network Segmentation）是一種有效的方法，可以透過防火牆或網路策略將網路分成不同的區域，以限制攻擊者的移動能力。此外，使用加密和根據證書的身份驗證可以確保網路通訊的安全性。
中間人攻擊
中間人攻擊（Man-in-the-Middle，MitM）是指攻擊者插入到兩個實體之間的通訊中，從而竊取或修改資料。為了防止這種攻擊，應該使用加密和根據證書的身份驗證，以確保通訊的安全性和完整性。
拒絕服務攻擊
拒絕服務攻擊（Denial of Service，DoS）是指攻擊者嘗試使目標系統或網路資源無法使用，從而影響合法使用者的存取。為了防止這種攻擊，應該實施適當的網路安全措施，包括流量過濾、入侵檢測和防禦系統等。
網路安全威脅與防禦策略
在當前的網路環境中，資源耗盡（Resource exhaustion）和拒絕服務（Denial-of-Service, DoS）攻擊是常見的安全威脅。這類別攻擊可能導致系統資源過度耗盡，從而影響正常的服務執行。為了應對這些威脅，實施速率限制（Rate Limiting）、請求驗證（Request Validation）以及監控異常行為是非常重要的。
速率限制（Rate Limiting）
速率限制是一種用於控制請求數量的技術，透過限制來自單一IP地址或使用者的請求次數，從而防止惡意攻擊者耗盡系統資源。這種方法可以有效地防止DoS攻擊和分散式DoS（Distributed DoS, DDoS）攻擊。
請求驗證（Request Validation）
請求驗證是指對收到的請求進行檢查，以確保它們符合預期的格式和內容。這有助於過濾掉惡意請求，從而保護系統免受攻擊。
監控異常行為
實時監控系統的行為和效能是另一個重要的安全措施。透過設定監控工具，可以快速發現異常的流量模式或系統負載，從而及時採取措施應對潛在的安全威脅。
分散式拒絕服務（DDoS）攻擊
DDoS攻擊是指攻擊者使用多個分佈在不同地點的主機向目標系統傳送大量請求，以耗盡其資源。為了防禦DDoS攻擊，可以採用以下幾種策略：
- 流量過濾（Traffic Filtering）：過濾掉來自已知惡意IP地址的流量。
- 負載平衡（Load Balancing）：將收到的請求分配到多個伺服器上，以分散負載，避免單一點故障。
- DDoS緩解技術：使用專門的DDoS緩解服務或裝置，可以自動檢測和過濾掉DDoS攻擊流量。
威脅矩陣（Threat Matrix）
下面是一個簡單的威脅矩陣，列出了幾種常見的安全威脅和潛在的緩解措施：
| 威脅類別 | 威脅描述 | 潛在緩解措施 |
|---|---|---|
| 系統組態 | 安全設定錯誤組態 | 應用安全組態 |
| 系統組態 | 預設組態不安全 | 更新為安全的預設組態 |
| 網路攻擊 | DoS/DDoS攻擊 | 實施速率限制、請求驗證和監控 |
強化系統安全設定與風險管理
為了確保系統的安全性，首先需要對系統進行設定，移除或停用不必要的服務，以減少潛在的攻擊面。接下來，我們將探討幾個關鍵的安全風險管理策略，包括漏洞管理、內部威脅防護等。
1. 漏洞管理
漏洞管理是指識別、分類別、優先順序排序和修復系統中存在的漏洞的過程。延遲修補軟體漏洞可能導致嚴重的安全風險。因此，建立一個漏洞管理計畫，定期進行軟體更新和修補，是非常重要的。
解決方案：
- 定期更新和修補： 對系統和軟體進行定期更新和修補，可以有效地修復已知的漏洞，減少被攻擊的風險。
- 漏洞掃描： 定期進行漏洞掃描，可以幫助識別系統中的潛在漏洞。優先修復高風險的漏洞，可以大大提高系統的安全性。
2. 內部威脅防護
內部威脅可能來自於具有惡意或疏忽的大內部人員。實施適當的存取控制、監控和員工培訓計畫，可以有效地防止內部威脅。
解決方案：
- 存取控制： 實施嚴格的存取控制，確保只有授權人員才能存取敏感資訊和系統。
- 監控： 對系統和網路進行監控，可以及時發現和應對內部的異常行為。
- 員工培訓： 透過定期的安全培訓和意識提升，員工可以更好地理解安全政策和最佳實踐，從而減少因疏忽導致的安全事故。
3. 其他安全措施
除了上述措施外，還有許多其他安全措施可以幫助保護系統和資料。例如，實施防火牆、入侵檢測系統和加密技術等，都可以增強系統的安全性。
圖表翻譯：
graph LR
A[系統設定] -->|移除不必要服務|> B[強化安全設定]
B -->|定期更新和修補|> C[漏洞管理]
C -->|優先修復高風險漏洞|> D[風險降低]
D -->|實施存取控制和監控|> E[內部威脅防護]
E -->|員工培訓和意識提升|> F[安全性提高]
內容解密：
上述流程圖展示了從系統設定開始，到實施存取控制和監控，最後到員工培訓和意識提升的整個安全強化過程。每一步驟都對於建立一個安全的系統環境至關重要。透過這些措施，可以有效地降低風險，保護系統和資料的安全。
資訊安全威脅類別與對策
在當前的數位時代，資訊安全威脅層出不窮，對企業和個人都構成了巨大的風險。瞭解不同的威脅類別並採取有效的對策是保護資訊安全的關鍵。
1. 未經授權的資料存取或竊取
威脅描述： 未經授權的資料存取或竊取是指未經授權的個人或實體存取、竊取或操縱敏感資料的行為。這種威脅可能源於內部員工的違規行為，也可能是外部攻擊者的惡意行為。
對策：
- 監控和記錄使用者活動，實施資料損失防護機制。
- 實施嚴格的存取控制，包括多因素身份驗證和最小許可權原則。
- 加密敏感資料，確保即使資料被竊取，也不能被輕易讀取。
2. 物理安全威脅
2.1 未經授權的物理存取
威脅描述： 未經授權的物理存取指的是未經授權的個人進入資料中心、伺服器室或其他敏感區域的行為。
對策：
- 確保對資料中心、伺服器室和硬體元件的物理存取是安全的。
- 實施嚴格的物理安全控制，包括鎖定、監視系統和備份。
2.2 硬體竊盜或破壞
威脅描述： 硬體竊盜或破壞可能導致資料丟失和系統中斷。
對策：
- 實施物理安全控制，例如鎖定、監視系統和備份，以防止硬體竊盜或破壞。
- 定期進行硬體檢查和維護，以確保系統的穩定執行。
3. 第三方依賴風險
3.1 第三方元件漏洞
威脅描述： 第三方元件中的漏洞可能被攻擊者利用，從而對系統造成傷害。
對策：
- 對第三方元件進行盡職調查，應用補丁，並監控安全性建議。
- 定期更新和維護第三方元件，以確保其安全性。
3.2 缺乏對第三方活動的監督
威脅描述： 缺乏對第三方活動的監督可能導致第三方提供商未能遵守安全標準和協定。
對策：
- 建立強大的供應商管理實踐，包括稽核和安全評估。
- 與第三方提供商簽署明確的安全協定和服務等級協定（SLA）。
威脅模型工具
在軟體系統開發中，威脅模型是一種重要的安全分析工具，幫助開發人員識別、分析和緩解潛在的安全威脅。有多種工具可用於建立威脅模型，包括微軟的 Threat Modeling Tool、OWASP Threat Dragon、PyTM、ThreatModeler、IriusRisK 和 TMT（Threat Modeling Tool）。
Threat Modeling Tool
微軟的 Threat Modeling Tool 是一款免費工具，提供結構化方法來識別、分析和緩解軟體系統的潛在威脅。它支援 STRIDE 方法論，幫助開發人員建立全面性的威脅模型。
OWASP Threat Dragon
OWASP Threat Dragon 是一款開源威脅模型工具，支援 STRIDE 方法論。它提供直觀的介面和團隊合作功能，讓開發人員可以共同建立和分析威脅模型。
PyTM
PyTM 是一款開源威脅模型工具，專門設計用於網頁應用程式。它允許開發人員建立應用程式架構的各個方面的模型，並幫助識別潛在的安全威脅。
ThreatModeler
ThreatModeler 是一款商業工具，提供全面性的威脅模型平臺。它提供視覺化模型介面、自動化威脅分析和與其他安全工具和框架的整合。
IriusRisK
IriusRisK 是一款商業工具，結合威脅模型和風險管理。它支援多種威脅模型方法論，提供風險評估功能，並與其他工具和平臺整合。
TMT（Threat Modeling Tool）
TMT 是一款開源命令列工具，由玄貓開發。它支援 STRIDE 方法論，允許自動化威脅模型建立過程。
Secure Code Warrior
Secure Code Warrior 不是一款傳統的威脅模型工具，但它提供互動式訓練模組和挑戰，幫助開發人員在開發過程中理解和識別潛在的安全威脅。
威脅模型範例
以下範例使用 PyTM 建立了一個威脅模型，代表「弱或被竊取的認證」威脅場景。它包括「攻擊者」和「內部人員」等角色，一個代表應用程式伺服器的伺服器，以及一個代表使用者資料的資料儲存函式庫。
from pytm import TM, Server, Datastore, Actor
# 建立威脅模型
tm = TM("weak_or_stolen_credentials")
# 定義角色
attacker = Actor("Attacker")
insider = Actor("Insider")
# 定義伺服器和資料儲存函式庫
server = Server("Application Server")
datastore = Datastore("User Data")
# 定義威脅
weak_or_stolen_credentials = tm.add_threat("Weak or Stolen Credentials")
# 定義攻擊路徑
password_guessing = tm.add_attack_path("Password Guessing/Brute Force Attack")
credential_theft = tm.add_attack_path("Credential Theft")
insider_threat = tm.add_attack_path("Insider Threat")
# 定義影響
unauthorized_access = tm.add_impact("Unauthorized Access to User Data")
data_breach = tm.add_impact("Data Breach")
# 產生威脅模型圖
tm.generate_graph("weak_or_stolen_credentials_threat_model.png")
內容解密
這段程式碼建立了一個威脅模型，代表「弱或被竊取的認證」威脅場景。它定義了角色、伺服器、資料儲存函式庫、威脅、攻擊路徑和影響。最終，它產生了一個威脅模型圖，命名為「weak_or_stolen_credentials_threat_model.png」。
圖表翻譯
以下是使用 Mermaid 語法建立的威脅模型圖：
graph LR
A[Attacker] -->|Password Guessing/Brute Force Attack|> B(Application Server)
B -->|Credential Theft|> C(User Data)
C -->|Insider Threat|> D(Unauthorized Access to User Data)
D -->|Data Breach|> E(Data Breach)
這個圖表顯示了攻擊者如何使用密碼猜測或暴力破解攻擊應用程式伺服器，然後竊取使用者認證，進而導致未經授權的使用者資料存取和資料洩露。
建立威脅模型
為了建立一個有效的威脅模型，首先需要了解什麼是威脅模型。威脅模型是一種用於識別和評估系統或應用程式中潛在安全風險的方法。它涉及到對系統的各個元件進行分析，包括使用者、攻擊者、伺服器和資料儲存等，以便找出可能的攻擊路徑和風險。
建立威脅模型
from pytm import TM, Server, Datastore, Actor
# 建立一個新的威脅模型
tm = TM("弱或被竊取的認證威脅模型")
# 建立角色
attacker = Actor("攻擊者")
insider = Actor("內部人員")
# 建立伺服器和資料儲存
server = Server("應用程式伺服器")
datastore = Datastore("使用者資料儲存")
# 定義弱或被竊取的認證威脅
tm.add_threat()
tm.threat.name("弱或被竊取的認證")
tm.threat.description("使用者認證弱或被竊取的威脅")
# 定義攻擊路徑
tm.attack_path(attacker, server, "密碼猜測/暴力攻擊")
tm.attack_path(attacker, server, "認證竊取")
tm.attack_path(insider, server, "內部威脅")
# 定義影響
tm.data_flow(server, datastore, "未經授權存取使用者資料")
tm.data_flow(server, datastore, "資料洩露和敏感資訊曝露")
# 生成威脅模型圖表
tm.generate_diagram("弱或被竊取的認證威脅模型.png")
不安全的認證協定
不安全的認證協定是另一個需要關注的安全威脅。以下是如何使用 PyTM 建立一個代表「不安全的認證協定」威脅場景的威脅模型：
from pytm import TM, Server, Datastore, Actor
# 建立一個新的威脅模型
tm = TM("不安全的認證協定威脅模型")
# 建立角色
attacker = Actor("攻擊者")
user = Actor("使用者")
# 建立伺服器和資料儲存
server = Server("應用程式伺服器")
datastore = Datastore("敏感資料儲存")
# 定義不安全的認證協定威脅
tm.add_threat()
tm.threat.name("不安全的認證協定")
tm.threat.description("使用不安全的認證協定的威脅")
# 定義攻擊路徑
tm.attack_path(attacker, server, "竊聽和擷取敏感資料")
tm.attack_path(attacker, server, "偽造身份並存取敏感資料")
# 定義影響
tm.data_flow(server, datastore, "未經授權存取敏感資料")
tm.data_flow(server, datastore, "資料洩露和敏感資訊曝露")
# 生成威脅模型圖表
tm.generate_diagram("不安全的認證協定威脅模型.png")
不足夠的存取控制：威脅模型分析
在評估系統安全性時，瞭解不足夠的存取控制對系統安全的影響至關重要。這類別威脅可能導致未經授權的存取、資料外洩以及其他安全問題。以下是使用PyTM建立一個簡單的威脅模型，以展示不足夠的存取控制的威脅。
建立威脅模型
from pytm import TM, Actor, Server, Datastore
# 建立一個新的威脅模型
tm = TM("不足夠的存取控制威脅模型")
定義角色
# 建立角色
attacker = Actor("攻擊者")
user = Actor("使用者")
定義伺服器和資料函式庫
# 建立伺服器和資料函式庫
server = Server("應用程式伺服器")
datastore = Datastore("敏感資料函式庫")
定義不足夠的存取控制威脅
# 定義不足夠的存取控制威脅
tm.add_threat()
tm.threat.name("不足夠的存取控制")
tm.threat.description("使用不足夠的存取控制機制，導致未經授權的存取")
定義攻擊路徑
# 定義攻擊路徑
tm.attack_path(attacker, server, "未經授權的存取")
tm.attack_path(attacker, server, "特權提升")
定義影響
# 定義影響
tm.data_flow(server, datastore, "未經授權的存取敏感資料")
tm.data_flow(server, datastore, "資料外洩和敏感資訊曝露")
生成威脅模型圖表
# 生成威脅模型圖表
tm.generate_diagram("insufficient_access_controls_threat_model.png")
圖表翻譯：
上述程式碼定義了一個簡單的威脅模型，展示了不足夠的存取控制對系統安全的影響。圖表顯示了攻擊者如何利用不足夠的存取控制機制，進行未經授權的存取和特權提升，進而導致資料外洩和敏感資訊曝露。這個模型有助於我們瞭解系統中潛在的安全風險，並採取適當的措施加強存取控制機制，保護系統和資料的安全。
內容解密：
在這個例子中，我們使用PyTM函式庫建立了一個簡單的威脅模型，以展示不足夠的存取控制對系統安全的影響。程式碼定義了角色、伺服器、資料函式庫、威脅、攻擊路徑和影響，最終生成了一個圖表，以視覺化地展示這些元素之間的關係。這個模型有助於我們瞭解系統中潛在的安全風險，並採取適當的措施加強存取控制機制，保護系統和資料的安全。
建立威脅模型
在網路安全中，建立威脅模型是評估系統安全性的一個重要步驟。以下是使用 PyTM 建立一個威脅模型的範例，該模型代表了「許可權提升不當」和「資料外洩或未經授權存取」的威脅情景。
許可權提升不當威脅模型
from pytm import TM, Actor, Server
# 建立一個新的威脅模型
tm = TM("許可權提升不當威脅模型")
# 建立角色
attacker = Actor("攻擊者")
user = Actor("使用者")
# 建立伺服器
server = Server("應用程式伺服器")
# 定義許可權提升不當威脅
tm.add_threat()
tm.threat.name("許可權提升不當")
tm.threat.description("應用程式中許可權提升不當的威脅")
# 定義攻擊路徑
tm.attack_path(attacker, server, "利用漏洞")
tm.attack_path(user, server, "濫用使用者許可權")
# 產生威脅模型圖表
tm.generate_diagram("許可權提升不當威脅模型.png")
資料外洩或未經授權存取威脅模型
from pytm import TM, Actor, Server, Datastore
# 建立一個新的威脅模型
tm = TM("資料外洩或未經授權存取威脅模型")
# 建立角色
attacker = Actor("攻擊者")
user = Actor("使用者")
# 建立伺服器和資料儲存
server = Server("應用程式伺服器")
datastore = Datastore("敏感資料儲存")
# 定義資料外洩或未經授權存取威脅
tm.add_threat()
tm.threat.name("資料外洩或未經授權存取")
tm.threat.description("敏感資料儲存中資料外洩或未經授權存取的威脅")
# 定義攻擊路徑
tm.attack_path(attacker, server, "未經授權存取")
tm.attack_path(user, server, "特權升級")
# 定義影響
tm.data_flow(server, datastore, "未經授權存取敏感資料")
tm.data_flow(server, datastore, "資料外洩")
# 產生威脅模型圖表
tm.generate_diagram("資料外洩或未經授權存取威脅模型.png")
這兩個範例展示瞭如何使用 PyTM 建立不同的威脅模型，以評估系統中不同的安全威脅。透過定義角色、伺服器、資料儲存、攻擊路徑和影響，可以更全面地瞭解系統的安全風險，並採取相應的措施來加強安全性。
建立威脅模型
為了有效地識別和應對潛在的安全威脅，我們需要建立一個威脅模型。這個模型將幫助我們瞭解系統中可能存在的漏洞和攻擊路徑。
資料外洩或未經授權存取
首先，我們定義了一個名為「資料外洩或未經授權存取」的威脅模型。這個模型包括了攻擊路徑，如「利用漏洞」和「未經授權存取」。我們使用 PyTM 這個工具來生成一個 PNG 格式的威脅模型圖，命名為「data_leakage_unauthorized_access_threat_model.png」。
from pytm import TM, Actor, Datastore
# 建立一個新的威脅模型
tm = TM("資料外洩或未經授權存取威脅模型")
# 建立角色
attacker = Actor("攻擊者")
user = Actor("使用者")
# 建立資料儲存
datastore = Datastore("敏感資料")
# 定義資料外洩或未經授權存取威脅
tm.add_threat()
tm.threat.name("資料外洩或未經授權存取")
tm.threat.description("未經授權存取或資料外洩的威脅")
# 定義攻擊路徑
tm.attack_path(attacker, datastore, "利用漏洞")
tm.attack_path(user, datastore, "未經授權存取")
# 生成威脅模型圖
tm.generate_diagram("data_leakage_unauthorized_access_threat_model.png")
不安全的資料儲存
接下來，我們建立了一個名為「不安全的資料儲存」的威脅模型。這個模型包括了攻擊路徑，如「利用儲存漏洞」和「未經授權存取儲存資料」。我們使用 PyTM 生成了一個 PNG 格式的威脅模型圖，命名為「insecure_data_storage_threat_model.png」。
from pytm import TM, Actor, Datastore
# 建立一個新的威脅模型
tm = TM("不安全的資料儲存威脅模型")
# 建立角色
attacker = Actor("攻擊者")
user = Actor("使用者")
# 建立資料儲存
datastore = Datastore("敏感資料")
# 定義不安全的資料儲存威脅
tm.add_threat()
tm.threat.name("不安全的資料儲存")
tm.threat.description("不安全的資料儲存導致的威脅")
# 定義攻擊路徑
tm.attack_path(attacker, datastore, "利用儲存漏洞")
tm.attack_path(user, datastore, "未經授權存取儲存資料")
# 生成威脅模型圖
tm.generate_diagram("insecure_data_storage_threat_model.png")
圖表翻譯：
上述程式碼生成的威脅模型圖，展示了系統中可能存在的漏洞和攻擊路徑。這些圖表幫助我們瞭解系統的安全性，並採取相應的措施來防止攻擊。
內容解密：
這些程式碼使用 PyTM 來建立威脅模型，並生成 PNG 格式的圖表。PyTM 是一個用於建立威脅模型的工具，幫助我們識別和應對潛在的安全威脅。透過這些程式碼，我們可以建立不同的威脅模型，並生成相應的圖表，以便更好地瞭解系統的安全性。
網路分段不充分的威脅模型
在網路安全中，網路分段不充分是一個嚴重的威脅，可能導致敏感資料外洩或遭到未經授權的存取。以下是使用 PyTM 建立的威脅模型，代表「網路分段不充分」的威脅場景。
建立威脅模型
首先，我們需要建立一個新的威脅模型，並定義相關的角色（Actors）、資料流（Dataflows）和邊界（Boundaries）。
from pytm import TM, Actor, Dataflow, Boundary
# 建立一個新的威脅模型
tm = TM("網路分段不充分威脅模型")
# 建立角色
attacker = Actor("攻擊者")
internalUser = Actor("內部使用者")
externalUser = Actor("外部使用者")
# 建立邊界
internalNetwork = Boundary("內部網路")
externalNetwork = Boundary("外部網路")
定義資料流
接下來，我們需要定義資料流，以描述不同角色之間的資料交換。
# 定義資料流
dataflow1 = Dataflow(internalUser, internalNetwork, "敏感資料流")
dataflow2 = Dataflow(externalUser, internalNetwork, "未經授權的存取")
dataflow3 = Dataflow(internalNetwork, externalNetwork, "敏感資料外洩")
dataflow4 = Dataflow(internalNetwork, externalNetwork, "命令和控制")
定義攻擊路徑
定義資料流後，我們需要定義攻擊路徑，以描述攻擊者如何利用網路分段不充分的漏洞進行攻擊。
# 定義攻擊路徑
tm.attack_path(attacker, internalNetwork, "利用存取漏洞")
tm.attack_path(externalUser, internalNetwork, "未經授權的存取")
產生威脅模型圖表
最後，我們可以產生威脅模型圖表，以視覺化的方式呈現網路分段不充分的威脅場景。
# 產生威脅模型圖表
tm.generate_diagram("網路分段不充分威脅模型.png")
圖表翻譯：
上述圖表展示了網路分段不充分的威脅模型，包括攻擊者、內部使用者、外部使用者、內部網路和外部網路等角色和邊界。圖表還展示了不同角色之間的資料流和攻擊路徑，例如攻擊者利用存取漏洞進行攻擊，外部使用者未經授權存取內部網路等。這個圖表有助於我們更好地理解網路分段不充分的威脅場景，並採取有效的安全措施進行防範。
網路分段不足的威脅
網路分段不足是一種常見的安全威脅，指的是內部和外部網路之間的分段不夠充分，導致攻擊者可以輕易地從外部網路進入內部網路，甚至到達敏感的資料或系統。這種威脅可能導致資料洩露、系統受損或其他安全問題。
隨著混合雲和多雲架構的普及，網路分段的複雜度不斷提升，網路分段不足的威脅也日益凸顯。透過分析攻擊面擴大和橫向移動風險，我們可以發現，傳統的邊界防禦策略已不足以應對當前複雜的網路攻擊。技術限制深析顯示，許多企業缺乏對網路流量的全面可視性和控制能力，難以有效地隔離不同安全等級的網路區域。此外，自動化安全策略佈署和微分段技術的應用仍不夠成熟，限制了網路分段的有效性。前瞻性地看，零信任安全模型和軟體定義邊界（SDP）技術將成為未來網路安全的重要發展方向，有助於構建更精細、更動態的網路分段策略。玄貓認為，企業應優先強化網路流量監控和分析能力，並逐步匯入自動化安全策略管理工具，才能有效降低網路分段不足帶來的安全風險。
