大数据时代网络安全

‘壹’ 大数据时代信息安全现状以及对策建议

【导读】随着大数据的推行，我们的个人信息安全受到了很大的安全隐患，相信大家有过这样的感觉，自己手机总是可以莫名其妙的收到很多消息或电话，浏览淘宝，抖音时总是自己想的，其实这都是大数据的后台推算结果，今天我们就来聊聊大数据时代信息安全现状以及对策建议，希望对大家有所帮助。

鉴于大数据资源在国家安全中的战略价值，除加强基础软硬件设施建设、网络攻击监控、防护等方面外，对国内大数据服务和大数据应用提出以下建议。

对重要的大数据应用或服务进行国家网络安全审查。重要的大数据应用程序或服务涉及国民经济、人民生活和政府治理应该被包括在国家网络安全审查的范围,并明确安全评估规范应尽快制定确保这些大数据平台有严格的和可靠的安全措施,防止受到攻击和受到敌对势力。

合理限制敏感和重要部门使用社交网络工具。政府部门、中央企业和重要信息系统单位应避免或限制使用社交网络工具作为日常办公的通讯工具，将办公移动终端和个人移动终端分开使用，防止重要保密信息的泄露。

敏感和重要的部门应该谨慎使用第三方云计算服务。云计算服务是大数据的主要载体。越来越多的政府部门、企事业单位在第三方云计算平台上建立了电子政务和企业业务系统。然而，由于缺乏安全意识、安全专业知识和安全措施，第三方云计算平台本身的安全往往得不到保障。因此，政府、中央企业和重要信息系统单位应谨慎使用第三方云服务，避免使用公共云服务。同时，国家应尽快出台云服务安全评估和测试的相关规范和标准。

严格规范和限制境外机构数据跨境流动。在中国提供大数据应用或服务的海外机构应接受更严格的网络安全审计，以确保其数据存储在国内服务器上，并严格限制数据跨境流动。

以上就是小编今天给大家整理的关于“大数据时代信息安全现状以及对策建议”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!

‘贰’ 大数据时代:如何守护我们的数据安全

大数据时代:如何守护我们的数据安全
不管你承认不承认，我们已经全面进入了大数据时代。无时无刻，我们的很多信息都被通过各种途径传播出去，这就必然导致安全问题的产生。
大数据的安全问题有多严重？在此前举办的“2016中国大数据产业峰会”上发生的一个实例，就可见一斑。
在360展区，市民严女士随手将钱包、手机放到安检筐里，空手走过安检门。她通过安检门，突然发现大屏幕上显示出自己银行卡的姓名拼音、身份证号、银行卡号、卡片有效期、最近10次的消费时间、消费地点、取现记录、转账记录等等。严女士惊呼：“遇到了魔术师”。
360安全专家刘洋解释，实际上，存放手机钱包的安检筐里存有一张具有NFC(近距离通信)功能的无线读卡器，旁边还有配套的信号接收器和电脑等设备，就像公交车刷卡器，只要银行卡靠近读卡器，卡片的信息就显示出来，安检门其实就是“安全魔术师”手中的障眼法。就在严女士将钱包放进安检筐的那一刻，严女士的个人信息就已经泄露了。
那么，我们靠什么来保障我们的数据安全呢？难道我们只能看着个人的数据和隐私到处泄露吗？
数据安全事件日益高发
近来，大数据安全事件呈高发之势。日前，广东警方破获一起高科技经济犯罪案件，17岁的“黑客”叶世广，攻破了多个商业银行网站，窃取了储户的身份证号、银行卡号、支付密码等数据，带领一批人在网上大肆盗刷别人的信用卡，涉案金额近15亿元，涉及银行49家。
今年2月，发生了世界上有史以来规模最大的网络盗窃案。黑客入侵了孟加拉国央行在纽约联邦储备银行的账户，盗走了8100万美元，后来孟加拉国官方表示，黑客出现了一个拼写错误，否则随后还将进行一笔近10亿美元的转账。
今年3月，与叙利亚有关联的激进黑客组织对一个自来水厂发起网络攻击。黑客操纵系统改变了进入到自来水中的化学物含量，阻碍净水过程。
类似的案例不胜枚举。
360公司总裁齐向东向《中国科学报》记者表示，接入互联网的设备越多，网络攻击的发生几率就越高，网络攻击首先瞄准大数据，攻击造成大数据丢失、情报泄密和破坏网络安全运行。大数据技术是一把双刃剑，既可以造福社会、造福人民，又可以被一些人用来损害社会公共利益和民众利益。
大数据安全体系构建势在必行
“在互联网乃至物联网时代，如果我们不能很好地解决安全问题，就会影响社会各方面的发展。因此，各级政府在鼓励发展大数据的同时，要同步考虑构建大数据安全体系。”齐向东表示。
值得注意的是，传统的网络安全思路已经无法保障大数据时代的安全。刘洋向记者介绍，传统网络安全的防护思路是划分边界，将内网、外网分开，业务网和公众网分离，用终端设备将潜在风险隔离。通过在每个边界设立网关设备和网络流量设备，来守住“边界”，以期解决安全问题。但随着移动互联网、云服务的出现，移动终端在4G信号、Wi-Fi信号、电缆之间穿梭，网络边界实际上已经消亡。
“很多传统的大企业认为，只要自己购买服务器并搭建独立的机房，安排专门的技术人员就能够保护企业的数据不被泄露，能够保护企业的信息安全。但实际上，在如今的互联网时代，这种传统的方法更加容易被不法分子所攻破。”阿里云安全资深总监肖力向《中国科学报》记者介绍，这是因为从技术实力来看，绝大部分企业并不是专门做网络安全、数据安全，其设置的技术壁垒难以阻挡专业的黑客。
齐向东介绍，360安全中心每天发现木马样本近千万个，每天发现的各种软硬件漏洞、网站漏洞超过120个，“每一个木马每一个漏洞，都可能攻破预先部署的安全设备和安全软件”。这种情况下，企业的传统防护的确难以奏效。
云平台和大数据需“双剑合璧”
在采访中，有专家认为，对付大数据时代的数据安全问题，防止信息泄露，除了完善相关法制法规，更加需要云平台的防护技术，结合大数据技术来应对数据安全。
“在云计算不断深入发展的当下，将数据存储在云平台上，或许比传统的企业信息防护更加安全。”肖力介绍，以阿里云为例，阿里云在架构设计之初就同步考虑了安全架构，不仅将安全的基因植入到整个云平台和各个云产品中，也将数据安全要求嵌入产品开发生命周期的各个环节。依靠专业的云计算平台，强大的技术团队能够更好地应付来自黑客的攻击。
不同用户之间，无论是CPU、内存，还是存储和网络，都默认相互隔离，既看不到对方的数据，也不会相互影响。“就像一间五星级酒店被分割成多个房间，他们之间是相互独立和封闭的，从而确保不同租户互不干扰和数据隔离。”肖力表示。
据介绍，目前全国35%的网站的数据安全防护都依托于阿里云平台的防护。阿里云的云盾，涵盖网络安全、服务器安全、数据安全、业务安全和移动安全这五个安全领域，来保护数据安全。
360也有自己的云安全管理平台。刘洋介绍，该平台将360独有的云安全漏洞挖掘能力输出给广大用户，通过统一管理、安全可见以及网络、主机、应用、数据的分层纵深防御，为用户全面解决云安全问题。
“用大数据技术来解决大数据时代的安全问题十分必要。”齐向东进一步指出，必须建立“数据驱动安全”的思维，搭建全新的互联网安全体系—“传统安全+互联网+大数据”。也就是说，要利用漏洞挖掘技术、网络攻击技术、软件样行为分析技术以及由网络地址解析数据库、网络访问日志数据库、文件黑白名单数据库等组成大数据系统与分析技术，构建全天候全方位感知网络安全态势。“要基于强大的大数据库、利用先进的大数据技术和广泛的用户覆盖率，提前感知网络威胁态势，为大众提供未知威胁的发现与回溯功能并进行有效防护。”齐向东说。
“未来还应当联合各方力量，共建互联网安全产业链生态，来应对大数据时代的安全风险。”肖力表示。

‘叁’ 大数据安全的重要性

大数据在企业和事业单位应用越来越广泛，也越来越被人所熟知，数据的价值也越来越多的被人所认识。它已经成为了一种新的经济资产，被看作是新世纪的矿产与石油，为整个社会带来了全新的创业方向、商业模式和投资机会。
大数据时代，组织和企业会更多的依靠数据分析而非经验和直觉来制定决策。充分挖掘和使用数据的价值将为组织和企业带来强大的竞争力。我们的周围也不乏有希望通过挖掘数据价值，提升组织或和企业竞争力的客户。像所有的科学技术一样，大数据也是一把双刃剑，能否合理利用成了其剑锋所向的分界点。
数据安全存在着多个层次，如规章制定、信息收集、信息传输、信息传输等环节安全。对于业务数据的安全，三分制定，七分技术，其他安全也是至关重要。
业界通常以四个“V”来概括大数据的基本特征：Volume（数据体量巨大）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）、Velocity（处理速度快）。而恰恰是这四个特点，也决定了其安全风险。
数据安全比传统信息安全更加复杂，体现在三个方面。
（1）业务数据越来越大，包括越来越多企业数据、个人资料、客户的隐私，数据的集中存储环节存在很大数据泄露隐患。
（2）敏感数据的应用界限不明确，大数据的分析大多未考虑到个体隐私问题。
（3）大数据对数据安全依赖提升，传统的像APT、DDos等安全工具，在数据防丢失、防泄漏上存在一定的技术难度。
大数据技术，主要是针对事物之间或者人和事物之间进行关系分析，如果大数据技术只是单纯的辅助决策的作用，那并不可怕，但事实上，大数据分析技术逐渐变成了一项重要的业务决策流程，越来越多的决策结果受到大数据分析结果所影响，对于决策者来说，最艰难的事情就是让我们逻辑思考来做决定，还是有智能分析的数据做决定，现在来看，智能分析的结果往往是正确的，并且让我们对其产生依赖，试想一下，如果大数据分析手机的基础信息数据出现问题，或者分析的逻辑是不正确的，那么将会引导我们走向错误，所以，面对海量的数据，存储、管理和分析，传统的对错分析和奇偶校验可能不能满足需求。
3 大数据就是大风险
大数据之“大”实际上指的是它的种类丰富、存储量大，因此管理起来是一个具有挑战性的工作。然而，无论企业在数据的存储、应用以及环境角度来看，“管理风险”不可避免地成为了“大数据就是大风险”的潜在推力。而数据安全是使用单位的重中之重，数据安全技术直接影响国家安全。总结起来，主要体现在五个方面。
3.1 云数据
目前来看，企业对诸如云服务等新技术的应用还是面临很多的困难，因为在实际应用中可能会遇到一些无法预料的问题。另外，黑客们对于放在云端的大数据更容易获取对于他们有用的信息，因此企业对云计算的安全性要求就会更高。
3.2 网络安全
随着互联网、移动互联网和物联网的发展，IT资源产生的在线数据正在被利用，但是数据量越来越大，已有的分析利用效率越来越低，数据的维护和利用压力正在变大。所以企业对于大数据应用中，对网络的恢复、防范依赖性就越来越高。
3.3 隐私
个人隐私作为一直备受关注的社会问题，随着各式各样的数据量越来越大，通过多种关联技术的分析成熟，个人隐私问题也将愈加凸显。
3.4 消费化
随着移动办公的兴起和广泛使用，在数据收集、存储、访问、传输都必不可少的有移动设备的介入。大数据时代的兴起带动了移动设备数量的骤增，为了方便，越来越的员工使用自己的移动设备进行办公。使用方便的同时，也给企业带来了安全隐患，移动设备很容易成为黑客入侵到内网的跳板，所以，移动设备的安全性关系着企业的安全。
3.5 互相联系的供应链
企业是供应链中的一部分，而这个供应链具有复杂性、全球性、还相互关联。信息将供应链紧密地联系在一起，从数据到商业机密再到知识产权，而信息的泄露会给企业带来经济和名誉上的重大损失，因此信息安全也越来越被重视。
不难看出，围绕大数据的五个主要问题多是其安全问题。的确，信息安全是关乎企业生存命脉的一根红线，在任何时期都是不可碰触的。面对大数据的双刃剑，保护好这些敏感数据的安全及其大数据分析生成的各种战略方案、机密文档、市场报告等成果，是促使大数据助力企业发展的关键环节。 各类技术都在考虑它们的安全性，并力求从中寻求一个契合点，云计算还有大数据，也都在寻求安全和各类技术有效融合。当大数据考虑安全性的时候，一个全新的安全生态系统伴随着大数据生态系统的成熟逐渐在我们眼前清晰地展开，资本运作和创新的动力不断地驱动着安全向前迈进。
4 数据信息的“安保”直接影响数据开发
不可否认，信息化程度越高，信息安全受到拷问的程度就越大。困扰全球各国的数据安全问题，同样也在考验中国。不能实现数据信息的“安保”，数据的开发就是一场灾难，世界主要经济体对此无一不有清醒认识。

‘肆’ 大数据时代,谁能保障互联网安全

大数据时代,谁能保障互联网安全

网络安全事件近期频发，网络安全警钟再次响起。互联网企业应如何保护数据安全?

5月27日下午到夜间，很多用户发现自己的支付软件无法登陆，故障2.5个小时;28日，国内最大的旅游在线预定网站也出了问题，故障时间长达12小时。两家企业均是互联网行业中的佼佼者，出现如此问题，显示出网络安全和稳定遭遇严峻挑战，在当下“互联网+”热潮中，网络安全和稳定更应该引起高度重视。随着这几年互联网、移动互联网的发展，我们每个人都实实在在的感受到了方便快捷的互联网的服务，但是这几天的事情告诉我们，在方便背后是黑色危机。

互联网与生活

对大多数人而言，用手机查看账单，看看水、煤、电缴费，看看信用卡还款情况，看看理财账户的收益，都是方便快捷的方式。而在数千里之外的一次施工，就可以让一切中断。隐私暂且不说，软件托管的资金、理财都是真金白银。网络出点问题也好，服务器有点麻烦也罢，你的钱就会成为一笔糊涂账，这是很可怕的。

同样，现在很多人都依靠网上预订行程。出行从订机票、出发车辆送机场，到落地对方城市车辆接到酒店，再到酒店住宿，返程机票，车辆接送，几乎拥有一整套服务。然而网络出现问题，很多预订了行程的客人就会出现各种问题，因为网络或者服务器的问题，机票没出，车辆没订，酒店没订，或者时间拖延，出行者就会遇到大麻烦。

我们的生活已经与互联网，移动互联网紧紧联系在了一起，互联网就像空气一样必不可少。具有行业主导地位的互联网公司对于个人的重要性不亚于银行、电信这些关系到国计民生的国企。他们出点问题，就会是社会性的大问题。

如果用一句话来总结：此次事件损失是惨重的，教训是深刻的。如何对此类事件有所防范，成为各大互联网企业与用户共同面对的问题。有个生僻词从今天开始就会成为热门词汇—灾备。

什么是灾备?

一般来说，灾备可以分为数据级、应用级和业务级三个级别，可能大多数人对这三种级别的灾备都不是很了解，那么下面我们就来具体的了解一下这三种灾备。

数据级灾备主要关注的就是数据，就是在灾难发生之后，可以确保数据不受到损坏。对于级别较低的数据级灾备来说，可以将需要备份的数据通过人工的方式保存到异地实现。如将备份的磁带(盘或光盘)定时运送到异地保存就是方法之一。而较高级的数据灾备方案则依靠基于网络的数据复制工具，实现生产中心不同备份设备之间或是生产中心与灾备中心之间的异步/同步的数据传输，如采用基于磁盘阵列的数据复制功能。

应用级灾备是建立在数据级灾备的基础上的，对应用系统进行复制，也就是在异地灾备中心再构建一套应用支撑系统。支撑系统包括数据备份系统、备用数据处理系统、备用网络系统等部分。应用级灾备能提供应用系统接管能力，即在生产中心发生故障的情况下，灾备中心便能够接管应用，从而尽量减少系统停机时间，提高业务连续性。

业务级灾备是最高级别的灾备系统。它包括非IT系统，所以当发生大的灾难时，用户的办公场所可能会被损坏，用户除了需要原来的数据以外，还需要工作人员在一个备份的工作场所能够正常地开展业务。

金融业的信息系统标准一直有明确的监管要求，而且严于其他行业。我国金融行业标准中的《银行业信息系统灾难恢复管理规范》对灾难分级、恢复时间有详细规定。中国银监会印发的《商业银行数据中心监管指引》也已经明确，总资产规模一千亿元人民币以上且跨省设立分支机构的法人商业银行，以及省级农村信用联合社，应设立异地模式灾备中心。

选择具有灾备系统的互联网公司

据记者采访的多位网络安全技术专家介绍，目前，不少普通的互联网企业并没有灾难备份，对用户而言，选择具有灾备系统的互联网公司显得尤为重要。

江淮云信易通公司则表示，通过云计算技术可以低成本地实现多个数据备份及快速恢复，并进行更严格的云上权限管理。如果没有完善的数据可靠性机制保障和安全防御能力，对互联网公司而言意味着致命性打击。

据了解，信易通是一家数据公司，和中国金融电子化公司(中国人民银行软件开发中心)签订灾备协议，为中小企业制定数据灾备方案，所有的数据由中国人民银行电子化公司备份传输到北京，提供数据级和业务级的灾备，安全性很高。

以前，自建灾备中心往往需要建设基础设施和全部的应用系统的硬件软件，覆盖全部应用系统数据的实时数据传输，应用管理，这个建设周期很长，而且成本高、见效慢。

相比之下，信易通的云灾备中心基础设施可以共享中小金融机构灾备服务中心的机房，网络可以实时通信，网络安全设备监控设备共享，数据层面可以共享虚拟化云存储，应用层可以根据每个金融机构不同需求在平时的时候可以分配一定的计算资源、存储资源。这样对比下来，采用云灾备服务中心最明显的特点就是投入成本更少而见效更快了。

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‘伍’ 如何在大数据时代有效保护个人信息安全

一）加大信息安全宣传力度对于政府部门来说，大数据时代下的个人信息安全问题虽然需要政府主导进行解决，但却不能完全依靠政府力量来完成各种个人信息安全问题的防范处理，针对当前国内网民信息安全素养不足的普遍性问题，政府部门还需从学校教育、媒体宣传等多方面入手，展开信息安全知识、技能的宣传教育工作，帮助网民实现个人信息安全素养的有效提升，从源头上实现对信息安全问题的有效防范。例如在教育方面，可以由教育部门对小学、中学、大学等各阶段、各学科的教学内容进行调整，将个人信息安全保护的相关知识、技能融入到教材或实践教学活动中来，使学生能够从小接触、学习信息安全知识与技能，并具备良好的信息安全素养。而在媒体宣传方面，则可以以专题节目、纪录片、网络知识科普活动等形式对网络信息安全的相关知识、技能展开宣传，并由网警部门或其他相关政府机构开通官方微博、微信账号，向公众推送各种与日常生活相关的个人信息安全保护知识，帮助其树立良好的信息安全防范意识，这样公众的信息安全素养能够得到有效提升，个人信息安全问题也会随之逐渐减少。（二）健全政府网络监管机制在大数据时代下，政府对于网络环境的监管是必不可少的，虽然从目前来看，政府网络监管工作存在很大的困难，但为了保护公众的生命财产安全，仍然需要在现有政府网络监管工作的基础上，建立完善的网络监管机制，使政府监管工作能够更加规范、高效。例如针对网警部门警力不足的问题，可建立专门的公民个人信息安全保护机构，与公安部门共同负责处理群众的个人信息安全问题，并对侵犯公民个人信息安全的行为展开全面监控与事前预防，一旦发现违法分子，应立即依法对其进行惩处，并将这类行为纳入到个人或企业征信体系中来，为公众提供有效警示。同时针对一些潜在的个人信息安全隐患，则可以转变工作思路，在从网络入手的同时，与公民主动进行沟通，了解社会中存在的各种个人信息窃取、泄露、交易的情况，并以此为线索对不法分子进行打击，从而降低网络监管的难度。（三）强化互联网行业监管大数据时代下的个人隐私信息泄露有很大一部分都来自于各网络平台系统，因此为避免公众个人信息被互联网企业所泄露，政府还需加强对整个互联网行业的监管，从行业准入方面入手对用户个人信息安全进行严格把关，将存在非法利用他人个人信息行为的用户隔绝在互联网行业之外，改变当前互联网行业内的不良风气。同时，由于整个互联网行业目前尚未形成完善的自律机制，因此政府部门还需对互联网加以引导，强调用户个人信息泄露问题的严重性，鼓励企业健康使用大数据，主动担负起保护用户个人隐私信息安全的责任，切不可为了眼前的短期利益选择“竭泽而渔”，这样整个行业都会为了长远发展而重视用户个人信息保护，而互联网企业的数据信息使用也会变得更加规范。（四）加快个人信息保护立法个人信息的隐私性是受到法律保护的，当前我国有关个人信息安全的相关法律体系存在着一定的不足，实际问题也比较明确，因此只要立法部门能够针对现存法律问题来加快个人信息保护的相关立法工作，那么网络个人信息法律安全保护的法律体系就必然能够得到完善。例如在个人隐私信息的使用上，就应在法律中对互联网企业的用户个人信息保护责任加以明确，只要收集并使用了用户的个人信息，就必须要承担相应的用户个人信息保护责任，无论是主动贩卖用户个人信息，还是用户个人信息因其他问题而被泄漏，互联网企业都需要承担相应的法律责任并对用户损失进行赔偿，对于一些无须长期使用的个人信息，则需要在达到收集目的后及时删除，不可继续保存或备份。而对于主动售卖用户个人信息、窃取他人个人信息等恶性违法行为，则需要将其纳入到刑法中来，强制违法分子承担相关刑事责任，并对个人信息所有者提供赔偿，这样在违法成本及风险高于个人信息商业价值后，违法行为自然就会变得越来越少。（五）重视信息安全技术研发防火墙、数据加密、数据备份等信息安全技术在个人信息安全保护方面能够发挥出非常重要的作用，因此未来政府部门还需与相关科研机构、高等院校进行积极合作，围绕信息安全技术及个人信息安全保护展开专项研究，在掌握各种先进信息安全防范技术的同时，结合实际需求对现有信息安全技术进行创新，实现信息安全技术水平的有效提升，这样既可以为互联网企业的平台系统安全管理提供指导帮助，同时也能够寻求互联网企业的支持，解决信息安全技术研发的相关资金问题。

‘陆’ 大数据时代给信息安全带来的挑战

大数据时代给信息安全带来的挑战
在大数据时代，商业生态环境在不经意间发生了巨大变化：无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络，让以往只是网页浏览者的网民的面孔从模糊变得清晰，企业也有机会进行大规模的精准化的消费者行为研究。大数据蓝海将成为未来竞争的制高点。
大数据在成为竞争新焦点的同时，不仅带来了更多安全风险，同时也带来了新机遇。
一、大数据成为网络攻击的显着目标。
在网络空间，大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“收益率”。
二、大数据加大隐私泄露风险。
大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
三、大数据威胁现有的存储和安防措施。
大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。
四、大数据技术成为黑客的攻击手段。
在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使黑客的攻击更加精准。此外，大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸网络攻击，可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。
五、大数据成为高级可持续攻击的载体。
传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击(APT)是一个实施过程，无法被实时检测。此外，由于大数据的价值低密度特性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。
六、大数据技术为信息安全提供新支撑。
当然，大数据也为信息安全的发展提供了新机遇。大数据正在为安全分析提供新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。网络攻击行为总会留下蛛丝马迹，这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中，利用大数据技术整合计算和处理资源有助于更有针对性地应对信息安全威胁，有助于找到攻击的源头。

‘柒’ 大数据安全的六大挑战

大数据安全的六大挑战_数据分析师考试

大数据的价值为大家公认。业界通常以4个“V”来概括大数据的基本特征——Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快)。当你准备对大数据所带来的各种光鲜机遇大加利用的同时，请别忘记大数据也会引入新的安全威胁，存在于大数据时代“潘多拉魔盒”中的魔鬼可能会随时出现。

挑战一：大数据的巨大体量使得信息管理成本显着增加

4个“V”中的第一个“V”(Volume)，描述了大数据之大，这些巨大、海量数据的管理问题是对每一个大数据运营者的最大挑战。在网络空间，大数据是更容易被“发现”的显着目标，大数据成为网络攻击的第一演兵场所。一方面，大量数据的集中存储增加了泄露风险，黑客的一次成功攻击能获得比以往更多的数据量，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“攻击收益”;另一方面，大数据意味着海量数据的汇集，这里面蕴藏着更复杂、更敏感、价值巨大的数据，这些数据会引来更多的潜在攻击者。

在大数据的消费者方面，公司在未来几年将处理更多的内部生成的数据。然而在许多组织中，不同的部门像财务、工程、生产、市场、IT等之间的信息仍然是孤立的，各部门之间相互设防，造成信息无法共享。那些能够在不破坏壁垒和部门现实优势的前提下更透明地沟通的公司将更具竞争优势。

【解决方案】 首先要找到有安全管理经验并受过大数据管理所需要技能培训的人员，尤其是在今天人力成本和培训成本不断上升的节奏中，这一定足以让许多CEO肝颤，但这些针对大数据管理人员的巨额教育和培训成本，是一种非常必要的开销。

与此同时，在流程的设计上，一定要将数据分散存储，任何一个存储单元被“黑客”攻破，都不可能拿到全集，同时对于不同安全域要进行准确的评估，像关键信息索引的保护一定要加强，“好钢用在刀刃上”，作为数据保全，能够应对部分设施的灾难性损毁。

挑战二：大数据的繁多类型使得信息有效性验证工作大大增加

4个“V”中的第二个“V”(Variety)，描述了数据类型之多，大数据时代，由于不再拘泥于特定的数据收集模式，使得数据来自于多维空间，各种非结构化的数据与结构化的数据混杂在一起。

未来面临的挑战将会是从数据中提取需要的数据，很多组织将不得不接受的现实是，太多无用的信息造成的信息不足或信息不匹配。我们可以考虑这样的逻辑：依托于大数据进行算法处理得出预测，但是如果这些收集上来的数据本身有问题又该如何呢?也许大数据的数据规模可以使得我们无视一些偶然非人为的错误，但是如果有个敌手故意放出干扰数据呢?现在非常需要研究相关的算法来确保数据来源的有效性，尤其是比较强调数据有效性的大数据领域。

正是因为这个原因，对于正在收集和储存大量客户数据的公司来说，最显而易见的威胁就是在过去的几年里，存放于企业数据库中数以TB计，不断增加的客户数据是否真实可靠，依然有效。

众所周知，海量数据本身就蕴藏着价值，但是如何将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来是一个棘手的问题，甚至引发越来越多的安全问题。

【解决方案】 尝试尽可能使数据类型具体化，增加对数据更细粒度的了解，使数据本身更加细化，缩小数据的聚焦范围，定义数据的相关参数，数据的筛选要做得更加精致。与此同时，进一步健全特征库，加强数据的交叉验证，通过逻辑冲突去伪存真。

挑战三：大数据的低密度价值分布使得安全防御边界有所扩展

4个“V”中的第三个“V”(Value)，描述了大数据单位数据的低价值。这种广种薄收似的价值量度，使得信息效能被摊薄了，大数据的安全预防与攻击事件的分析过程更加复杂，相当于安全管理范围被放大了。

大数据时代的安全与传统信息安全相比，变得更加复杂，具体体现在三个方面：一方面，大量的数据汇集，包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录，这些数据的集中存储增加了数据泄露风险;另一方面，因为一些敏感数据的所有权和使用权并没有被明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题;再一方面，大数据对数据完整性、可用性和秘密性带来挑战，在防止数据丢失、被盗取、被滥用和被破坏上存在一定的技术难度，传统的安全工具不再像以前那么有用。

【解决方案】 确立有限管理边界，依据保护要求，加强重点保护，构建一体化的数据安全管理体系，遵循网络防护和数据自主预防并重的原则，并不是实施了全面的网络安全护理就能彻底解决大数据的安全问题，数据不丢失只是传统的边界网络安全的一个必要补充，我们还需要对大数据安全管理的盲区进行监控，只有将二者结合在一起，才是一个全面的一体化安全管理的解决方案

挑战四：大数据的快速处理要求使得独立决策的比例显着降低

“4个“V”中最后一个“V”(Velocity)，决定了利用海量数据快速得出有用信息的属性。

大数据时代，对事物因果关系的关注，转变为对事物相关关系的关注。如果大数据系统只是一种辅助决策系统，这还不是最可怕的。事实上，今天大数据分析日益成为一项重要的业务决策流程，越来越多的决策结果来自于大数据的分析建议，对于领导者最艰难的事情之一，是让我的逻辑思考来做决定，还是由机器的数据分析做决定，可怕的是，今天看来，机器往往是正确的，这不得不让我们产生依赖。试想一下，如果收集的数据已经被修正过，或是系统逻辑已经被控制了呢!但是面对海量的数据收集、存储、管理、分析和共享，传统意义上的对错分析和奇偶较验已失去作用。

【解决方案】 在依靠大数据进行分析、决策的同时，还应辅助其他的传统决策支持系统，尽可能明智地使用数据所告诉我们的结果，让大数据为我们所用。但绝对不要片面地依赖于大数据系统。

挑战五：大数据独特的导入方式使得攻防双方地位的不对等性大大降低

在大数据时代，数据加工和存储链条上的时空先后顺序已被模糊，可扩展的数据联系使得隐私的保护更加困难。过去传统的安全防护工作，是先扎好篱笆、筑好墙，等待“黑客”的攻击，我们虽然不知道下一个“黑客”是谁，但我们一定知道，它是通过寻求新的漏洞，从前面逐层进入。守方在明处，但相比攻方有明显的压倒性优势。而在大数据时代，任何人都可以是信息的提供者和维护者，这种由先天的结构性导入设计所带来的变化，你很难知道“它”从哪里进来，“哪里”才是前沿。这种变化，使得攻、防双方的力量对比的不对等性大大下降。

同时，由于这种不对等性的降低，在我们用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取有价值信息的同时，“黑客”也可以利用这些大数据技术发起新的攻击。“黑客”会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使“黑客”的攻击更加精准。此外，“黑客”可能会同时控制上百万台傀儡机，利用大数据发起僵尸网络攻击。

【解决方案】 面对大数据所带来新的安全问题，有针对性地更新安全防护手段，增加新型防护手段，混合生产数据和经营数据，多种业务流并行，增加特征标识建设内容，增强对数据资源的管理和控制。

挑战六：大数据网络的相对开放性使得安全加固策略的复杂性有所降低

在大数据环境下，数据的使用者同时也是数据的创造者和供给者，数据间的联系是可持续扩展的，数据集是可以无限延伸的，上述原因就决定了关于大数据的应用策略要有新的变化，并要求大数据网络更加开放。大数据要对复杂多样的数据存储内容做出快速处理，这就要求很多时候，安全管理的敏感度和复杂度不能定得太高。此外，大数据强调广泛的参与性，这将倒逼系统管理者调低许多策略的安全级别。

当然，大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确地执行，升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。

【解决方案】 使用更加开放的分布式部署方式，采用更加灵活、更易于扩充的信息基础设施，基于威胁特征建立实时匹配检测，基于统一的时间源消除高级可持续攻击(APT)的可能性，精确控制大数据设计规模，削弱“黑客”可以利用的空间。

大数据时代已经到来，大数据已经产生出巨大影响力，并对我们的社会经济活动带来深刻影响。充分利用大数据技术来挖掘信息的巨大价值，从而实现并形成强有力的竞争优势，必将是一种趋势。面对大数据时代的六种安全挑战，如果我们能够予以足够重视，采取相应措施，将可以起到未雨绸缪的作用。

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‘捌’ 大数据时代网络安全进入产业爆发期

大数据时代网络安全进入产业爆发期
2017年中国云市场竞争中，“1分中标”、“1元中标”案例已经不新鲜，在竞争白热化的云计算市场中，第一部网络安全相关法律的出台，再次搅动业界神经，安全成为各大云服务厂商标榜的核心竞争力。以近日菜鸟和顺丰的争议为例，数据安全、云市场争夺都被成为各执一词的缘由。
21世纪经济报道记者近日采访包括阿里云在内的云服务公司以及网络安全领域的创业者和专家，解读云服务市场的安全竞争。其中阿里云总裁胡晓明一一回应跟阿里云相关的竞争和安全问题。他表示，“根本不存在（阿里云）与腾讯云争夺顺丰一事，另外如果阿里云做侵犯用户隐私的事情，那应该倒闭。”
阿里云回应“不安全”
6月1日，《网络安全法》实施第一天，顺丰和菜鸟陷入数据之争，在数据资源方面互不让步，双方皆以保护用户数据隐私安全的名义指责对方。卷入这场“罗生门”的，还有顺丰和菜鸟各执一词的“云市场”争夺，即腾讯云和阿里云的的云服务市场竞争。
在这场风波中，关于安全的讨论争议也很多。
近日，胡晓明在上海接受21世纪经济报道记者采访时回应菜鸟顺丰之争。“顺丰早就是我们的客户了，我也没有提要跟顺丰进一步加大云计算的合作，我们都没有找过对方。”胡晓明说。
他表示，一方面不存在与腾讯云争夺顺丰一事，另外一方面从技术角度也不可能实现通过用户IP地址获取用户核心数据的可能。
在接受采访的一个小时时间里，胡晓明约有一半时间在谈安全、回应与安全相关的质疑。据介绍，阿里云平台上承载了大概37%的中国网站业务，阿里云平均每天承受的攻击是16亿次。
据胡晓明介绍，阿里云有严格的内部审计制度。阿里云工程师进行任何运维管理操作时，都会有内部审计和实时违规预警。所有工程师都需要双因素认证来完成操作人的身份验证。此外，还通过定期的安全扫描和模拟渗透，来确保数据安全的内部控制有效、完整性。
“为什么我们今天特别欢迎网络安全法的正式实施？就像交通法规定的红绿灯一样，交通规则越严格越好。”阿里云的另一位负责人补充说，这个也是整个云计算产业发展的前提。
网络安全产业爆发期
从5月份的勒索病毒事件，再到6月的菜鸟顺丰事件，叠加《网络安全法》的落地，网络安全的概念被热炒到了新高度。
法律对于网络运营者的管理责任作了较为明确的规定，《网络安全法》规定了网络安全等级保护制度，而网络运营者则应根据网络安全等级保护制度的要求，履行安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或入侵，防止数据泄露或被窃取或篡改。
6月13日，21世纪经济报道记者在2017中国网络安全大会采访十余家参会网络安全公司，其中瑞星安全的一位负责人告诉21世纪经济报道记者，近期咨询业务的客户明显增加，行业向好。
北京另一家做云安全服务的创业公司人士表示，国外的网络安全市场相对成熟，中国相当于刚刚做完基础设施建设，对安全的需求正处于爆发的上升期，产业也在爆发期。他们公司2015年创立，现在基本能做到盈亏平衡，比较难得。
据介绍，他们的客户主要是政府的政务云平台和金融机构，客户的安全意识还是比较强的，特别是《网络安全法》出台后，对一些网络数据管理运营平台担负的责任进一步清晰，大家也不得不重视起来。
某信息安全众包服务电商平台的CEO陈新龙表示，网络安全元年，应该从2017年《网络安全法》的实施开始。
根据国家互联网应急中心数据显示，2016年1月至11月，中国境内被篡改网站数量总数达到62894个，其中被篡改政府网站数量达到1483个。已收集到的信息系统安全漏洞达9756个，其中高危漏洞3764个，占比为38.6%。
又一份IDC 报告数据显示，截至 2014 年底，中国信息安全投资的比例依然不足 1%，和美国（3.6%）及日本（6%）等成熟市场差距明显，中国网络安全市场还有很大的释放空间。
陈新龙告诉21世纪经济报道记者，2017年他所创立的安全服务平台，新入驻的网络安全厂商增长迅速。
此前，工信部电子科学技术情报研究所总工程师尹丽波在接受21世纪经济报道记者采访时也表示，目前政府的意识很强，包括工信部和网信办，这些年都在对政府部门在做安全培训和检查，提升网络安全意识，普及网络安全技能和知识。在保护安全方面，大部分政府部门都已经行动起来。但企业这块还有很大的空间，特别是中小企业，信息化程度很低，更别说网络安全措施。所以海量的中小企业，可能会是将来网络安全产业的巨大目标群体。

‘玖’ 大数据带来解决网络安全新机遇

大数据带来解决网络安全新机遇_数据分析师考试

2015年中国互联网大会近日在北京召开，网络安全成为讨论热点，在专家看来，传统防御手段已经失效。

普华永道发布的调查报告指出，2014年全球所有行业监测到的网络攻击共有4280万次，比上一年增长了48%。有专家分析，随着大数据时代的到来，解决网络安全问题变得越来越难。

360公司总裁齐向东认为，以前的互联网安全，企业面临的是只是操作系统的安全问题，用软件就能够解决。但是进入万物互联的时代以后，包括智能摄像机、路由器、汽车，甚至随身穿戴、智能医疗设备等，都趋于智能化、网络化，解决这些智能硬件的安全问题，无法用上网安全的解决方案完成。

齐向东透露了一组数据：2011年到2014年，国内互联网公开的安全事故已经造成了累计11.3亿用户的信息泄露。95%的网站能够被黑，40%网站存在后门，70%网站存在漏洞。”

随着大数据、云服务的普及，物联网成为攻击对象，网络安全威胁如“细胞分裂”般扩散。在新一代技术革命的浪潮下，信息资源已经成为基础性社会资源，融入到了社会生活的各个领域，颠覆性地改变着人类的生活方式和生产方式。

齐向东表示，“在个人网络安全领域，360已拥有超过12亿的用户，这就相当于12亿个安全大数据的“探测器”，分布在互联网每一个节点上。每一个用户在使用产品的同时，这些终端设备都可以实时感知各种威胁和攻击，汇集到云端。”

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‘拾’ 大数据时代信息安全隐患

大数据时代信息安全隐患

近年来，随着信息数据的爆炸式增长，数据的财富转换率也出现了大幅度的增长。这就造成了一个大数据时代的背景。很多人都把数据的增长看做了未来最重要的财富。但是数据的大幅增长，给越来越多的人敲响了警钟：大数据时代的数据安全十分的脆弱!没有安全的数据是缺乏足够财富支撑的，因此很多企业开始着手建立自己的新型数据安全模式，虽然这个过程显得是十分的残酷艰难，但是一切都势在必行，刻不容缓。 2012年很多国际IT巨头都推出了自己的云服务，许多企业都购买了公有云，或是建立了私有云。
云计算时代的到来促进了网络数据的高速发展，在过去的三年里增长的数据甚至超越了人类几百年的数据增长。这些数据的出现意味着巨大的财富，但是数据的非结构化和安全隐患不断增加，让这些数据的价值没能够得到充分的发掘。一方面由于现有技术对于信息开发的成本过大，限制了数据的价值，另一方面由于数据安全得不到足够的保证，也阻碍了数据财富化的进程。数据开发成本的优化是一个缓慢的过程，人们更希望能够得到安全保护的同时，缓慢的去开发数据价值，这也把大数据时代的数据安全问题推到了风头浪尖，这是对于数据安全开发者的一次严峻考验。 大数据时代的数据安全怎么做?对于这个问题有着不同的理解。有的人认为需要在原有安全的基础上加入新的的网络元素，继续沿用既有的数据安全思路，稳中求进;有的人认为需要重新构建全新的数据安全模式，打破原有的桎梏，重组现有技术构成，建立全新的数据安全模式。
这两种看法都可以看做一种对于大数据时代特性的适应，很难说孰优孰劣，只能说大家的发展路线不同，思路不同。 主张在原有安全基础上发展的人们认为，原有的端点数据安全模式十分的稳定，具有较长的运用经验，安全可靠高效。现在的云端技术对于数据安全的要求主要体现在网络安全的应对上。对于传统的端点安全技术来说，有多种方式可以实现最终的安全。面对现有的大数据特性，需要在一些方面做出调整。一般来说有以下的几个方面需要改进。
第一，大数据时代的数据结构化。数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。大数据时代的数据非常的繁杂，其数量非常的惊人，对于很多企业来说，怎样保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个十分严肃的问题。结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据的安全。数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。未来数据标准化，结构化是一个大趋势，不管是怎样的数据安全模式都希望自己的数据更加的标准。
第二，网络层的安全策略是端点数据安全的重点加固对象。常规的数据安全模式往往喜欢分层构建。这也是数据安全的常规做法。现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。一方面是大数据时代的信息爆炸，导致网端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻，另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上于本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。
第三，本地策略的升级。对于端点数据安全来说已经具备了成熟的本地安全防护系统，但是由于思路的转化，现有的端点数据安全系统有一定认识上的偏差，需要进行及时的调整。由于大数据时代的数据财富化导致了大量的信息泄露事件，而这些泄露事件中，来自内部的威胁更大。所以在本地策略的构建上需要加入对于内部管理的监控，监管手段。用纯数据的模式来避免由于人为原因造成的数据流失，信息泄露。由这一点出发我们可以预想到在未来的数据安全模式中，管理者的角色权重逐渐分化，数据本身的自我监控和智能管理将代替一大部分人为的操作。这对于大部分企业来说都是能够减少损失和成本的大事情，值得引起大家的关注和思考。
在本地安全策略的构建过程中还要加强与各个环节的协调。由于现在的数据处理方式往往会依托与网络，所以在数据的处理过程中会出现大量的数据调用，在调用过程中就容易出现很大的安全威胁。这个时候如果能够把本地和网络的链接做的更细腻，完善缓存机制和储存规则，就能够有效保证数据源的纯洁，从根本上杜绝数据的安全威胁。本地数据安全策略还有很多需要注意的问题，也有很多还没有发现的隐患，这些都需要在完善自有系统的基础上，继续开发。
第四，数据存储的问题。在传统端点的数据安全中，数据存储作为非法入侵的最后一站，被业界人士高度的重视，对于数据存储建立了全面完善的防护措施，这些非常值得借鉴，但是还要有进一步的完善。这里的完善主要是数据存储隔离与调用之间的数据逻辑关系策划。这同样是为了适应现在的数据模式。 经过上面几个问题的针对性完善，就能够开发出相对更加适应现在大数据时代应用的数据安全模式。只是在开发力度上的不同导致了现有的端点安全专家们很难深入的调整自己的方法，导致现在市场上存在一批似是而非的数据安全方案，这应该是发展的一个过程吧! 对于想要重新建立数据大时代数据安全的人们来说，他们面对的不是细节的问题，而是整体布局的问题。
想要针对现有的大数据背景，开发出属于下一代的虚拟数据安全方案，绝对是一种创新性的变革，对于未来数据安全的发展具有革命性的作用。因为，针对大数据时代设计的安全方案应该是在虚拟化、移动化的基础上进行的深入开发，而虚拟化安全和移动化网络是未来发展的方向，这样以来，从方向上摆正了自己的位置，具有更快的发展速度和更远的发展空间。但是想要做到这一步需要花费的精力也不是每个团队都能够付出的。以泰然神州为代表的一些具有前瞻性的企业已经开始了这方面的尝试，并取得了不错的成果。泰然神州在虚拟化、移动化和信息安全上做出了杰出的贡献。他们在考虑到虚拟化数据安全问题的时候，就是从整体入手，解决现有的痼疾，打造出全新一代数据安全方案。 在未来的虚拟化数据安全方案中，需要从全面的数据安全系统入手，建立合理的逻辑监管程序，全面数据处理模型，标准化信息配置，同时加强数据的监管，人员监管与外部智能辨识，做好各个环节的相互支撑与防御。虚拟化数据安全的核心是一条贯穿整个安全体系的数据通道，这条渠道需要通过分层管理，交叉监控，实现绝对的隐蔽和安全，同时合理的逻辑关系让整条数据通道变得更加合理和快捷。虚拟化数据安全更加注重客观的数据逻辑，尽量避免由于人为操作造成的数据安全隐患，杜绝数据泄露。
在大部分人的眼中数据泄露一直是个非常难缠的项目，但是在泰然神州新开发的产品中就重点针对了这个项目。他们通过建立监控网络完成对数据流的监控和控制，更多的避免了由于内部和外部原因造成的数据泄露，同时加强了对于既定存储数据的保护措施，很好的避免了数据的泄露。 虚拟化数据安全更加注重对于智能的运用。数据智能处理一直是安全领域最钟爱的一门技术，能够强化各个环节数据智能化，加强数据的辨识智能，处理智能对于数据安全的发展具有很强的促进作用。虚拟化数据安全未来发展的核心要素就是实现纯数据监控的完美形态，让数据管理数据安全，同时为所有用户提供可靠的数据端口，实现最终的数据转换目标。结合端点数据安全发展的历程，我们看得出数据本身具有很强的适应性，如果善加疏导，就能够整合出意想不到的效果。
智能数据一直是泰然神州研发的一个重要目标，为了能够在大数据时代发挥自己的智能数据优势，泰然神州在自己的产品中加入了智能数据的元素，让泰然神州新一代数据堡机完美的呈现了各个层面的技术高度和安全高度。 不管是传统的改进，还是重新建立，对于大数据时代的数据安全发展都具有一定的促进意义，只要进一步发展下去，就能够实现预想的目标。大数据时代已经到来，数据安全行业是所有行业最先起飞的一个，对于业内人士来说，这不仅仅是一次机会，更是一次挑战。只有坚持走在最前列的人，才能够最终获得胜利。
同时，整个世界环境内都开始针对网络信息数据做出适当的调整规范，这必然使得未来的数据安全发展得到极大的支持和鼓励，这对于所有从业人士来说都是一个展示自己团队才华的舞台，一个大数据时代的舞台!