信息與網路安全需要大數據安全分析
毫無疑問,我們已經進入了大數據(Big Data)時代。人類的生產生活每天都在產生大量的數據,並且產生的速度越來越快。根據IDC和EMC的聯合調查,到2020年全球數據總量將達到40ZB。2013年,Gartner將大數據列為未來信息架構發展的10大趨勢之首。Gartner預測將在2011年到2016年間累計創造2320億美元的產值。
大數據早就存在,只是一直沒有足夠的基礎實施和技術來對這些數據進行有價值的挖據。隨著存儲成本的不斷下降、以及分析技術的不斷進步,尤其是雲計算的出現,不少公司已經發現了大數據的巨大價值:它們能揭示其他手段所看不到的新變化趨勢,包括需求、供給和顧客習慣等等。比如,銀行可以以此對自己的客戶有更深入的了解,提供更有個性的定製化服務;銀行和保險公司可以發現詐騙和騙保;零售企業更精確探知顧客需求變化,為不同的細分客戶群體提供更有針對性的選擇;制葯企業可以以此為依據開發新葯,詳細追蹤葯物療效,並監測潛在的副作用;安全公司則可以識別更具隱蔽性的攻擊、入侵和違規。
當前網路與信息安全領域,正在面臨著多種挑戰。一方面,企業和組織安全體系架構的日趨復雜,各種類型的安全數據越來越多,傳統的分析能力明顯力不從心;另一方面,新型威脅的興起,內控與合規的深入,傳統的分析方法存在諸多缺陷,越來越需要分析更多的安全信息、並且要更加快速的做出判定和響應。信息安全也面臨大數據帶來的挑戰。安全數據的大數據化
安全數據的大數據化主要體現在以下三個方面:
1) 數據量越來越大:網路已經從千兆邁向了萬兆,網路安全設備要分析的數據包數據量急劇上升。同時,隨著NGFW的出現,安全網關要進行應用層協議的分析,分析的數據量更是大增。與此同時,隨著安全防禦的縱深化,安全監測的內容不斷細化,除了傳統的攻擊監測,還出現了合規監測、應用監測、用戶行為監測、性能檢測、事務監測,等等,這些都意味著要監測和分析比以往更多的數據。此外,隨著APT等新型威脅的興起,全包捕獲技術逐步應用,海量數據處理問題也日益凸顯。
2) 速度越來越快:對於網路設備而言,包處理和轉發的速度需要更快;對於安管平台、事件分析平台而言,數據源的事件發送速率(EPS,Event per Second,事件數每秒)越來越快。
3) 種類越來越多:除了數據包、日誌、資產數據,安全要素信息還加入了漏洞信息、配置信息、身份與訪問信息、用戶行為信息、應用信息、業務信息、外部情報信息等。
安全數據的大數據化,自然引發人們思考如何將大數據技術應用於安全領域。
傳統的安全分析面臨挑戰
安全數據的數量、速度、種類的迅速膨脹,不僅帶來了海量異構數據的融合、存儲和管理的問題,甚至動搖了傳統的安全分析方法。
當前絕大多數安全分析工具和方法都是針對小數據量設計的,在面對大數據量時難以為繼。新的攻擊手段層出不窮,需要檢測的數據越來越多,現有的分析技術不堪重負。面對天量的安全要素信息,我們如何才能更加迅捷地感知網路安全態勢?
傳統的分析方法大都採用基於規則和特徵的分析引擎,必須要有規則庫和特徵庫才能工作,而規則和特徵只能對已知的攻擊和威脅進行描述,無法識別未知的攻擊,或者是尚未被描述成規則的攻擊和威脅。面對未知攻擊和復雜攻擊如APT等,需要更有效的分析方法和技術!如何做到知所未知?
面對天量安全數據,傳統的集中化安全分析平台(譬如SIEM,安全管理平台等)也遭遇到了諸多瓶頸,主要表現在以下幾方面:
——高速海量安全數據的採集和存儲變得困難
——異構數據的存儲和管理變得困難
——威脅數據源較小,導致系統判斷能力有限
——對歷史數據的檢測能力很弱
——安全事件的調查效率太低
——安全系統相互獨立,無有效手段協同工作
——分析的方法較少
——對於趨勢性的東西預測較難,對早期預警的能力比較差
——系統交互能力有限,數據展示效果有待提高
從上世紀80年代入侵檢測技術的誕生和確立以來,安全分析已經發展了很長的時間。當前,信息與網路安全分析存在兩個基本的發展趨勢:情境感知的安全分析與智能化的安全分析。
Gartner在2010年的一份報告中指出,「未來的信息安全將是情境感知的和自適應的」。所謂情境感知,就是利用更多的相關性要素信息的綜合研判來提升安全決策的能力,包括資產感知、位置感知、拓撲感知、應用感知、身份感知、內容感知,等等。情境感知極大地擴展了安全分析的縱深,納入了更多的安全要素信息,拉升了分析的空間和時間范圍,也必然對傳統的安全分析方法提出了挑戰。
同樣是在2010年,Gartner的另一份報告指出,要「為企業安全智能的興起做好准備」。在這份報告中,Gartner提出了安全智能的概念,強調必須將過去分散的安全信息進行集成與關聯,獨立的分析方法和工具進行整合形成交互,從而實現智能化的安全分析與決策。而信息的集成、技術的整合必然導致安全要素信息的迅猛增長,智能的分析必然要求將機器學習、數據挖據等技術應用於安全分析,並且要更快更好地的進行安全決策。
信息與網路安全需要大數據安全分析
安全數據的大數據化,以及傳統安全分析所面臨的挑戰和發展趨勢,都指向了同一個技術——大數據分析。正如Gartner在2011年明確指出,「信息安全正在變成一個大數據分析問題」。
於是,業界出現了將大數據分析技術應用於信息安全的技術——大數據安全分析(Big Data Security Analysis,簡稱BDSA),也有人稱做針對安全的大數據分析(Big Data Analysis for Security)。
藉助大數據安全分析技術,能夠更好地解決天量安全要素信息的採集、存儲的問題,藉助基於大數據分析技術的機器學習和數據挖據演算法,能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢,更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。
❷ 大數據時代要如何保證信息安全
臉部識別畝禪罩、網路支付的郵件認證,這些可靠的安全認證,實際上不能完全保證信息安全.看到這里,你覺得更新了你的安全觀嗎?大數據時代如何保證信息安全
在這樣一個大數據泛濫的時代,如何保護自己的隱私,如何限制企業使用用戶的個人數據是非常重要的問題.數據顯示,2016年,全國公安機關調查網路侵害市民個人信息事件2100件以上,調查市民個人信息500億件以上,逮捕嫌疑犯5000人以上,這可能只是冰山的一角.
最近,監督層也開始動手大數據混亂,開始整理行動,很多大數據公司被列入調查名單.國內互聯網黑色產業鏈一直非常發達,相對於歐美國家來說,國內在詐騙、黑客層面因為違法犯罪成本低,形勢更加嚴峻.對於個人用戶來說,個人信息安全意識的覺醒目襲孝前主要是一二線城市少數市民有個人信息保護意識,很多農村鄉鎮地區對此不敏感,也可以隨意借出身份證等個人證明.在法治層面,中國信息安全立法迅鬧也相對滯後.民法中,沒有個人信息權的概念,個人信息的民法保護依據主要見民法人格權、名譽權、隱私權、侵權責任法等規定.
❸ 網路信息安全和大數據安全一樣嗎
不一樣的,大數據主要是數據的整理和統計。
網路信息安全一般指的是Web安全,也就是網頁安全,這方面考察的更多的是工具的熟練使用。這是兩個完全不一樣的方向哦。
❹ 大數據有前途,還是網路安全有前途
大數據尺宏與網路安全都是未來發展迅速的領域,各有優勢,難以直接比較哪個更好,主要看個人興趣和發展方向:
網路安全的優勢:
1. 隨著網路日益復雜與信息化,網兆困磨絡安全問題更加嚴峻,行業發展勢頭強勁。
2. 產業鏈完善且邊界清晰,包括設備、產品、服務、管理等環節,容易定向發展。
3. 政策和資金支持大,政府、企業和個人用戶的網路安全預算不斷增加。
4. 人才短缺嚴重,網路安全工程師需求大且薪資比較高,就業競爭力強。
結合兩者特點,如果從發展潛力和廣度來看,大數據可能更有優勢。但從具體職業發展和薪資而言,網路安全ает表現更加穩定。所以這兩個領域的選擇與發展,還是要根據個人興趣與特長來權衡:
興趣在數據分析與挖掘,喜歡涉及廣范圍內各行業的應用,可以選擇大數據方向。
興趣在網路技術與安全防護,喜歡深入研究系統和軟體的安全問題,可以選擇網路安全方向。
同時,兩個領域也存在很大交叉與融合,都需要數據處理、編程和系統知識。所以,目前適度關注並學習兩個領域的知識會更加全面與優勢。今後隨著行業發展,可以再根據個人實際情況選擇某一專業方向進行深度發展。
綜上,大數據與網路安全都是未來發展重點和熱門領域,各有自己的優勢與機遇,選擇可以根據個人興趣與動向來綜合判斷。但目前來說,這兩個領域的知識與技能都值得學習和族斗關注。這將為我們今後在工作和職業發展中打開更廣闊的道路。
❺ 大數據時代給信息安全帶來的挑戰
大數據時代給信息安全帶來的挑戰
在大數據時代,商業生態環境在不經意間發生了巨大變化:無處不在的智能終端、隨時在線的網路傳輸、互動頻繁的社交網路,讓以往只是網頁瀏覽者的網民的面孔從模糊變得清晰,企業也有機會進行大規模的精準化的消費者行為研究。大數據藍海將成為未來競爭的制高點。
大數據在成為競爭新焦點的同時,不僅帶來了更多安全風險,同時也帶來了新機遇。
一、大數據成為網路攻擊的顯著目標。
在網路空間,大數據是更容易被「發現」的大目標。一方面,大數據意味著海量的數據,也意味著更復雜、更敏感的數據,這些數據會吸引更多的潛在攻擊者。另一方面,數據的大量匯集,使得黑客成功攻擊一次就能獲得更多數據,無形中降低了黑客的進攻成本,增加了「收益率」。
二、大數據加大隱私泄露風險。
大量數據的匯集不可避免地加大了用戶隱私泄露的風險。一方面,數據集中存儲增加了泄露風險,而這些數據不被濫用,也成為人身安全的一部分。另一方面,一些敏感數據的所有權和使用權並沒有明確界定,很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及的個體隱私問題。
三、大數據威脅現有的存儲和安防措施。
大數據存儲帶來新的安全問題。數據大集中的後果是復雜多樣的數據存儲在一起,很可能會出現將某些生產數據放在經營數據存儲位置的情況,致使企業安全管理不合規。大數據的大小也影響到安全控制措施能否正確運行。安全防護手段的更新升級速度無法跟上數據量非線性增長的步伐,就會暴露大數據安全防護的漏洞。
四、大數據技術成為黑客的攻擊手段。
在企業用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取商業價值的同時,黑客也在利用這些大數據技術向企業發起攻擊。黑客會最大限度地收集更多有用信息,比如社交網路、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址等信息,大數據分析使黑客的攻擊更加精準。此外,大數據也為黑客發起攻擊提供了更多機會。黑客利用大數據發起僵屍網路攻擊,可能會同時控制上百萬台傀儡機並發起攻擊。
五、大數據成為高級可持續攻擊的載體。
傳統的檢測是基於單個時間點進行的基於威脅特徵的實時匹配檢測,而高級可持續攻擊(APT)是一個實施過程,無法被實時檢測。此外,由於大數據的價值低密度特性,使得安全分析工具很難聚焦在價值點上,黑客可以將攻擊隱藏在大數據中,給安全服務提供商的分析製造很大困難。黑客設置的任何一個會誤導安全廠商目標信息提取和檢索的攻擊,都會導致安全監測偏離應有方向。
六、大數據技術為信息安全提供新支撐。
當然,大數據也為信息安全的發展提供了新機遇。大數據正在為安全分析提供新的可能性,對於海量數據的分析有助於信息安全服務提供商更好地刻畫網路異常行為,從而找出數據中的風險點。對實時安全和商務數據結合在一起的數據進行預防性分析,可識別釣魚攻擊,防止詐騙和阻止黑客入侵。網路攻擊行為總會留下蛛絲馬跡,這些痕跡都以數據的形式隱藏在大數據中,利用大數據技術整合計算和處理資源有助於更有針對性地應對信息安全威脅,有助於找到攻擊的源頭。
❻ 大數據時代下網路安全的重要性
隨著互聯網的飛速發展,出現了海量的數據信息,人類 社會 也逐步邁進了大數據時代。大數據時代可以為人們帶來更多的關於時代發展的實時信息,使人類的思想能夠跟上時代發展的腳步,為人們之間的交流與溝通帶來便利。即使大數據時代互聯網技術自身擁有諸多的優點,但是在應用過程中依然存在很多的網路信息安全風險,這將會導致信息數據不真實,同時又會對人們使用信息的時效性造成不良影響。所以,在大數據時代,我們應該更加重視網路信息的安全性,依託科學合理的網路信息安全管理方案來防止網路安全問題的發生,從而加快中國現代化信息建設的腳步。
大數據時代網路存在的安全問 題
由於網路具有較強的開放性特質,能夠實現跨越時空的交流與互動,但於此同時,也容易遭受不同空間與主題的入侵和攻擊,這就會導致數據信息發生泄露,繼而造成嚴重的網路安全問題。其次就是人為操作失誤,由於網民在上網過程中沒有清晰的安全意識,容易下載並點擊危險的軟體和網站,導致手機或電腦遭受病毒的襲擊,進而丟失私人信息、賬戶信息等。再次就是網路黑客問題,黑客能夠通過竊取網路信息或網路密鑰的方式,破壞用戶的網路系統,使用戶的私人信息受到威脅,甚至會導致整個網路系統出現故障或癱瘓。
大數據時代下網路安全的防護措施
1、使用安全的殺毒軟體和加強監管工作
計算機不僅需要採用適當的防火牆技術,營造優良的網路運營氛圍,且還需要安裝殺毒軟體。這樣一來便可詳細檢查計算機當中的數據信息,全面提高計算機的安全性,防止因為病毒入侵帶來的安全隱患。另一方面,企業也需要做好計算機網路安全的監管工作,集中管理企業現有賬號,強化自身安全管理的意識。
2、加強網路安全意識
相關工作人員應深入了解計算機的操作步驟和注意事項,注意可能存在的危險,不下載、不點擊來源不明的鏈接,提升自身的網路安全意識。此外,還需要強化學習,拓展知識面,提升防範能力,養成正確的使用計算機的習慣。
3、加強網路管控能力
影響計算機安全的主要原因是工作人員對網路維護的重視程度不夠,只是計算機安全受到影響。網路管理者應加強對信息安全的維護力度,構建出相應的網路管控機制。可通過相關的防控軟體對網路病毒、黑客入侵的行為進行監控,同時該系統也能夠對用戶所參與的網路活動進行分析和把控,及時彈出安全彈窗,以此避免網路安全問題的發生。
4、加強網路安全管理
加強網路安全管理,注重技術應用,為網路安全提供基礎保障。即通過網路維護,定期檢查網路安全問題,提升對網路安全及數據安全的管理力度,保障信息網路的正常運作。在這個過程中,網路管理者需要定期檢查系統漏洞,及時地更新殺毒軟體的病毒庫等。
結語
❼ 大數據時代,如何保證網路安全
從兩態則個方面說下這個安全問題:
1.數據泄露,這是最常見的安全問題。作為普通個人,需要注意如下幾點:
(1)不要隨意瀏覽賭博色情網站、注冊賬號、安裝軟體、甚至使用破解軟體,其中很可能包含木馬或者釣魚程序,一定要清楚自己的操作會有什麼後果,不清楚的情況下可以問問身邊的朋友。
(2)保護好自己的密碼,因為基本上每個網站或應用都需要賬號密碼,要記住很多密碼確實很難,所帆中棚以很多人就記錄在電腦中,沒有任何保護,這也是比較危險的。簡單點的防範措施就培坦是使用幾個能記得住的密碼,切記不要使用生日,過於簡單的數字,很容易被猜出來。另外注意不要在來歷不明的網站上注冊賬號,以免密碼被偷窺。
(3)現在使用指紋、刷臉的應用很多,一定不要在不知名的應用上提交這些信息,免得身份被盜用。平時在社交媒體上分享時也要注意,不要暴露太多個人信息,比如家庭情況、孩子學校情況等,以免被別有用心的人利用。前段時間還有新聞報道從照片中成功提取指紋信息的案例,所以一定要注意盡量少分享隱私信息。
2.數據丟失或損壞,這也是一件很讓人抓狂的事。電腦硬碟壞了,手機進水了,網站倒閉了,都有可能導致數據找不回來的情況發生。對於企業一般會把自己的核心數據存儲多份,多個機房備份,甚至多個城市備份,很少發生數據找不回來的情況。對於個人,建議使用知名的雲備份服務,將自己的數據在雲端存儲一份,當然也要注意設置好訪問許可權,避免數據泄露。
安全沒有百分百,只能做到盡量安全。不僅是個人需要注意保護自己的信息,企業也有責任保護好自己用戶的信息,政府也有責任監督企業做好信息安全。