在網路安全領域，大家都在談論，威脅情報、機器學習、神經網路來檢測輔助我發現攻擊並溯源攻擊者，防禦者天天談論我要保護我的網路安全，避免遭受到經濟、利益的損失，但是如果你連自己的安全策略，入口情況都不清楚，怎麼搞。要防範攻擊，知道攻擊者在攻擊我的哪些資產。
要防範網路攻擊行為，我們要知道網路中的攻擊面有多大，才能確保我暴露在網際網路的距離。
在這個萬物互聯的世界，控制攻擊面的範圍比較重要，我們要利用管理和技術手段房子我們自己私自搭建wifi、連線自己的路由器和其他物聯網裝置接入，把攻擊面控制在在可控範圍內。
在零信任網路中，我們不僅要關注網路的巨集觀範圍，要減小網路攻擊面的攻擊範圍，我們需要了解我們受保護的物件，就是我們的資產。了解資產的基本屬性。
在零信任網路中有四個方面來定義我們的攻擊面
需要保護哪些資料？
哪些應用程式存在敏感資訊？
我們的哪些資產是最敏感？
資產中哪些服務容易被攻擊者利用
現在的網路安全防禦體系中，把網路安全裝置（防火牆、ids、ips等裝置）放入到網際網路出口的地方，隨著攻擊越來越頻繁，網路裝置也越來越多，網路攻擊反而越來越多的趨勢。
在零信任網路中，通過定義攻擊面，我們可以將安全裝置移動到盡可能靠近保護資產的地方。
通過對要保護資產的了解，精準從流量上對訪問行為進行控制，並通過機器學習方式對引數進行調整，自動適應網路環境，通過精準理解網路環境，可以限制攻擊者成功攻擊的能力。
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