网络安全焦点大数据问题频发

① 网络安全问题产生的主要原因!

网络的东西太复杂 你这样问 我也很难回答你 你若是要安全我建议你几点：PC机器最好装带进程保护的防火墙 这样就算你去黄网 IE都会有显示在你电脑会运行什么程序 这个是最直接 最客观的 要是服务器当然要做到一个强力的主动防御 比如 卡巴 在黑客业内他是一个比较难做专杀的

② 如何看待大数据环境下的网络信息安全问题

大数据时代个人信息安全非常重要。可以说将来会成为制约行业发展的关健因素！因为个人信息泄露已经成为某些人盈利的手段！6月1号起实施的《网络安全法》或许可以规范一下大数据时代的个人信息安全！为大家的网络信息安全带来一定的保障。必须强制网络企业强化个人信息安全意识，信息由哪家企业泄漏的就应该由哪家企业来承担责任，而不是不痛不痒的口头警告。

③ 信息安全事件频发 新形势下如何构建网络安全产业格局

网络安全产业市场需求分析 数据安全潜力空间巨大
网络安全新定义
在数字化时代，Gartner将网络安全重新定义为“数字安全”，是指数字化转型中的网络安全。具体包括网络空间和物理空间的安全，涵盖网络系统的运行安全性、网络信息的内容安全性、网络数据的传输安全性、网络主体物理资产的安全性。
全球网络安全产业规模预测
据前瞻产业研究院发布的《信息安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年全球网络安全产业规模预计达到989.86亿美元，较2016年增长7.9%，2018年预计增长至1060亿美元。从增速看，全球网络安全产业增速在2015年达到历史高位17.3%，预计回落至7.9%的增长水平。
信息安全事件呈几何式增长
云计算、大数据、物联网等新技术正带来IT架构颠覆式的变革，并驱动网络安全行业重构。整体而言，企业IT预算未来10年会被云取代，而企业上云，以及数字化转型、物联网、区块链等等的最大顾虑则是安全，对大数据的窃取和逐利的攻击会成为未来安全攻击的常态。信息安全事件呈几何式增长，2017年更是创出新高。统计数据显示，2017年上半年泄露及被盗数据达19亿条(超过2016全年的14亿条)，2017全年信息泄露超过50亿条。
国内数据安全现状远不能满足需求
主要原因在于两方面：安全投入规模与技术能力。其一，从国内外安全投入规模现状对比来看，国内企业安全投入在IT的占比约为1%到3%，而美日欧这些发达国家的安全投入占比已经达到10%到13%。其二，从技术能力上看，安全思路要彻底革新，从边界筑墙向以数据为中心、构建纵深化体系转化。数据安全的市场正在打开，天花板高，潜力空间巨大。
这些新一代数据安全理念包括：新的中心与边界，一切安全活动都围绕数据，防火墙不再是边界，身份权限是新边界;体系化而非单点防御，基于整体来考虑和设计，从上至下形成体系，数据在哪儿，机制就到哪儿;行为控制而非基线补丁策略，擅用数据进行分析。
随着企业数字化转型加速、业务上云，物联网、区块链等新技术的落地，数据还将呈指数级增长，并越来越重要，成为企业最具价值的资产之一。
可以预见，企业会不断地加大对于数据保护的安全投入，数据安全的市场会是安全行业价值最高、规模最大的细分市场之一。而大数据业务风险防范，更是已经延展至‘大安全’的概念，足以支撑未来千亿甚至万亿级的市场想象空间。而我们要做的就是专注于这两大方向，做深做优，通过技术创新为行业提供最有价值的产品与服务。

④ 网络安全中网络易受攻击的几个主要原因

受攻击的原因有以下几点？第一，他要窃取资料，第二，他要让你的网络堵塞，无法访问

⑤ 网络安全主要问题

计算机网络信息安全面临的主要威胁有以下几个：
黑客的恶意攻击。
网络自身和管理存在欠缺。
软件设计的漏洞或“后门”而产生的问题。
恶意网站设置的陷阱。
用户网络内部工作人员的不良行为引起的安全问题。
那就还有人为的误接收病毒文件也是有可能的。

⑥ 如何利用大数据来处理网络安全攻击

“大数据”已经成为时下最火热的IT行业词汇，各行各业的大数据解决方案层出不穷。究竟什么是大数据、大数据给信息安全带来哪些挑战和机遇、为什么网络安全需要大数据，以及怎样把大数据思想应用于网络安全技术，本文给出解答。
一切都源于APT
APT（Advanced Persistent Threat）攻击是一类特定的攻击，为了获取某个组织甚至是国家的重要信息，有针对性的进行的一系列攻击行为的整个过程。APT攻击利用了多种攻击手段，包括各种最先进的手段和社会工程学方法，一步一步的获取进入组织内部的权限。APT往往利用组织内部的人员作为攻击跳板。有时候，攻击者会针对被攻击对象编写专门的攻击程序，而非使用一些通用的攻击代码。此外，APT攻击具有持续性，甚至长达数年。这种持续体现在攻击者不断尝试各种攻击手段，以及在渗透到网络内部后长期蛰伏，不断收集各种信息，直到收集到重要情报。更加危险的是，这些新型的攻击和威胁主要就针对国家重要的基础设施和单位进行，包括能源、电力、金融、国防等关系到国计民生，或者是国家核心利益的网络基础设施。
现有技术为什么失灵
先看两个典型APT攻击案例，分析一下盲点在哪里：
1、 RSA SecureID窃取攻击
1) 攻击者给RSA的母公司EMC的4名员工发送了两组恶意邮件。邮件标题为“2011 Recruitment Plan”，寄件人是[email protected]，正文很简单，写着“I forward this file to you for review. Please open and view it.”;里面有个EXCEL附件名为“2011 Recruitment plan.xls”；
2) 很不幸，其中一位员工对此邮件感到兴趣，并将其从垃圾邮件中取出来阅读，殊不知此电子表格其实含有当时最新的Adobe Flash的0day漏洞(CVE-2011-0609)。这个Excel打开后啥也没有，除了在一个表单的第一个格子里面有个“X”(叉)。而这个叉实际上就是内嵌的一个Flash；
3) 该主机被植入臭名昭着的Poison Ivy远端控制工具，并开始自BotNet的C&C服务器(位于 good.mincesur.com)下载指令进行任务；
4) 首批受害的使用者并非“位高权重”人物，紧接着相关联的人士包括IT与非IT等服务器管理员相继被黑；
5) RSA发现开发用服务器(Staging server)遭入侵，攻击方随即进行撤离，加密并压缩所有资料(都是rar格式)，并以FTP传送至远端主机，又迅速再次搬离该主机，清除任何踪迹；
6) 在拿到了SecurID的信息后，攻击者就开始对使用SecurID的公司(例如上述防务公司等)进行攻击了。
2、 震网攻击
遭遇超级工厂病毒攻击的核电站计算机系统实际上是与外界物理隔离的，理论上不会遭遇外界攻击。坚固的堡垒只有从内部才能被攻破，超级工厂病毒也正充分的利用了这一点。超级工厂病毒的攻击者并没有广泛的去传播病毒，而是针对核电站相关工作人员的家用电脑、个人电脑等能够接触到互联网的计算机发起感染攻击，以此 为第一道攻击跳板，进一步感染相关人员的U盘，病毒以U盘为桥梁进入“堡垒”内部，随即潜伏下来。病毒很有耐心的逐步扩散，利用多种漏洞，包括当时的一个 0day漏洞，一点一点的进行破坏。这是一次十分成功的APT攻击，而其最为恐怖的地方就在于极为巧妙的控制了攻击范围，攻击十分精准。
以上两个典型的APT攻击案例中可以看出，对于APT攻击，现代安全防御手段有三个主要盲点：

1、0day漏洞与远程加密通信
支撑现代网络安全技术的理论基础最重要的就是特征匹配，广泛应用于各类主流网络安全产品，如杀毒、入侵检测/防御、漏洞扫描、深度包检测。Oday漏洞和远程加密通信都意味着没有特征，或者说还没来得及积累特征，这是基于特征匹配的边界防护技术难以应对的。
2、长期持续性的攻击
现代网络安全产品把实时性作为衡量系统能力的一项重要指标，追求的目标就是精准的识别威胁，并实时的阻断。而对于APT这种Salami式的攻击，则是基于实时时间点的检测技术难以应对的。
3、内网攻击
任何防御体系都会做安全域划分，内网通常被划成信任域，信任域内部的通信不被监控，成为了盲点。需要做接入侧的安全方案加固，但不在本文讨论范围。

大数据怎么解决问题
大数据可总结为基于分布式计算的数据挖掘，可以跟传统数据处理模式对比去理解大数据：
1、数据采样——>全集原始数据（Raw Data）
2、小数据+大算法——>大数据+小算法+上下文关联+知识积累
3、基于模型的算法——>机械穷举（不带假设条件）
4、精确性+实时性——>过程中的预测
使用大数据思想，可对现代网络安全技术做如下改进：
1、特定协议报文分析——>全流量原始数据抓取（Raw Data）
2、实时数据+复杂模型算法——>长期全流量数据+多种简单挖掘算法+上下文关联+知识积累
3、实时性+自动化——>过程中的预警+人工调查
通过传统安全防御措施很难检测高级持续性攻击，企业必须先确定日常网络中各用户、业务系统的正常行为模型是什么，才能尽早确定企业的网络和数据是否受到了攻击。而安全厂商可利用大数据技术对事件的模式、攻击的模式、时间、空间、行为上的特征进行处理，总结抽象出来一些模型，变成大数据安全工具。为了精准地描述威胁特征，建模的过程可能耗费几个月甚至几年时间，企业需要耗费大量人力、物力、财力成本，才能达到目的。但可以通过整合大数据处理资源，协调大数据处理和分析机制，共享数据库之间的关键模型数据，加快对高级可持续攻击的建模进程，消除和控制高级可持续攻击的危害。

⑦ 网络安全问题及其解决方案

【热心相助】
推荐：清华大学出版社《网络安全实用技术》贾铁军教授主编，第12章网络安全解决方案。
可以参考、借鉴、修改、完善！
祝福您好运！大吉大利、万事如意！

⑧ 大数据网络安全怎么做呀

针对于电脑而言的话可以使用电脑管理软件保护电脑中的数据安全问题，对文件进行加密处理，或者限制应用下载，保护电脑系统防止被恶意软件安装后门等

⑨ 大数据安全问题，怎么解决

没有绝对的安全，安全是相对的，要说如何解决数据安全问题，个人认为我们能做的就是从法规、制度和技术层面，去实现核心和重要数据的安全防护，来尽可能的规避数据泄漏风险。
一方面，从2017年6月1日正式施行的《中华人民共和国网络安全法》中对个人信息保护的明确要求，到2018年《信息安全技术个人信息安全规范》国家标准的发布，公民的个人信息安全已经逐步实现“有法可依，有规可循”。
另一方面，从技术手段来讲，世平信息所倡导的是在数据治理的基础上实现数据的安全防护，首先，对数据进行梳理，进行分级分类，这个过程能够让企业、组织更加明确的了解庞大的数据库中哪些数据是核心数据，这些数据存储在哪里，用在哪里，对数据做到“了如指掌”；其次，针对核心数据，进行重点的风险评估、审计监控、泄漏预警阻断等一系列防护操作，并通过可视化的形式展现出来，达到有效保障数据的效果和目的。

⑩ 网络安全事件频发，有什么措施可以有效阻止此类事件的发生

我觉得网络安全事件频发的原因是因为背后的商业价值。
在网站的交互环节部署验证系统可以有效阻止此类事件的发生，比如GEETEST极验的验证系统是以生物特征与人工智能技术为核心，能精准区分人机保护网站交互安全。