網路信息安全大數據

『壹』 (1)什麼是安全大數據

安全數據的大數據化主要體現在以下三個方面：
一、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。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。

二、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，EventperSecond，事件數每秒）越來越快。

三、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。

我們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（BigDataSecurityAnalysis，簡稱BDSA），也有人稱做針對安全的大數據分析（BigDataAnalysisforSecurity）。

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，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。

『貳』 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

『叄』 什麼是大數據信息安全的威脅

在攜程信用卡信息泄露、小米社區用戶信息泄露、OpenSSL“心臟出血”漏洞等事件中，大量用戶信息數據被盜，導致用戶網路銀行賬戶發生入侵事件等情況。這些事情發生在個人用戶身上。如果類似事件發生在國家財政、政務等相關部門的數據平台系統上，其後果將是不可想像的，對國家網路安全造成的損失將是前所未有的。大數據時代，我國網路安全面臨多重安全威脅。

1、大數據信息安全的威脅——網路基礎設施和基本的硬體和軟體系統由其他人控制

大數據平台依託互聯網，為政府、企業、公眾提供服務。然而，從基礎設施的角度來看，中國互聯網已經存在一些不可控的因素。例如，域名解析系統(DNS)是Internet的基礎設施之一，使訪問Internet變得很容易，而不必記住復雜的IP地址字元串。今年1月，由於DNS根伺服器受到攻擊，數千萬人在數小時內無法訪問該網站。根伺服器是全球DNS的基礎，但全世界有13個根伺服器，都是國外的，由美國控制。此外，中國還沒有完全實現對大數據平台基礎軟硬體系統的自主控制。在能源、金融、電信等重要信息系統的核心軟硬體實施中，伺服器、資料庫等相關產品占據主導地位。因此，目前中國的信息流是通過對國外企業產品的計算、傳輸和存儲來實現的。相關設備設置更多“後門”，國內數據安全生命線幾乎全部掌握在外國公司手中。2013年棱鏡事件的曝光，突顯了硬體和軟體基礎設施對中國數據安全乃至國家安全的重要性。

2、大數據信息安全的威脅——網站和應用程序充斥著漏洞和後門

近年來，由於網站和應用系統的漏洞，由後門引起的重大安全事件頻繁發生，以上三起事件都屬於這一類。據中國安全公司的網站安全檢測服務統計，多達60%的中國網站存在安全漏洞和後門。可以說，網站和應用系統的漏洞是大數據平檯面臨的最大威脅之一。然而，各種第三方資料庫和中間件在中國的各種大數據行業應用中得到了廣泛的應用。然而，此類系統的安全狀況並不樂觀，存在廣泛的漏洞。更令人擔憂的是，網站的錯誤修復都不令人滿意。

3、大數據信息安全的威脅——除了系統問題之外，網路攻擊的手段更加豐富

其中，終端惡意軟體和惡意代碼是黑客或敵對勢力攻擊大數據平台、竊取數據的主要手段之一。目前，越來越多的網路攻擊來自終端。終端滲透攻擊也成為國與國之間網路戰的主要手段。例如，著名的針對伊朗核設施的stuxnet病毒，利用Windows操作系統的弱點，滲透到特定終端，滲透到伊朗核工廠的內部網路，摧毀伊朗核設施。此外，針對大數據平台的高級持續威脅(Advanced Persistent Threat, APT)攻擊十分常見，可以繞過各種傳統的安全檢測和保護措施，竊取網路信息系統的核心數據和各種智能。例如，極光襲擊谷歌和其他30多家高科技公司就是一個例子。APT攻擊結合了社會工程、吊馬、脆弱性、深度滲透、潛伏期長、隱蔽性等特點，具有極強的破壞性。它不僅是未來網路戰的主要手段，也是對我國網路空間安全危害最大的攻擊手段之一。近年來，具有國家和組織背景的APT攻擊不斷增多，大數據平台無疑將成為APT攻擊的主要目標。

大數據信息安全的威脅有哪些?這才是大數據工程師頭疼的問題，在攜程信用卡信息泄露、小米社區用戶信息泄露、OpenSSL“心臟出血”漏洞等事件中，大量用戶信息數據被盜，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『肆』 大數據時代信息安全現狀以及對策建議

【導讀】隨著大數據的推行，我們的個人信息安全受到了很大的安全隱患，相信大家有過這樣的感覺，自己手機總是可以莫名其妙的收到很多消息或電話，瀏覽淘寶，抖音時總是自己想的，其實這都是大數據的後台推算結果，今天我們就來聊聊大數據時代信息安全現狀以及對策建議，希望對大家有所幫助。

鑒於大數據資源在國家安全中的戰略價值，除加強基礎軟硬體設施建設、網路攻擊監控、防護等方面外，對國內大數據服務和大數據應用提出以下建議。

對重要的大數據應用或服務進行國家網路安全審查。重要的大數據應用程序或服務涉及國民經濟、人民生活和政府治理應該被包括在國家網路安全審查的范圍,並明確安全評估規范應盡快制定確保這些大數據平台有嚴格的和可靠的安全措施,防止受到攻擊和受到敵對勢力。

合理限制敏感和重要部門使用社交網路工具。政府部門、中央企業和重要信息系統單位應避免或限制使用社交網路工具作為日常辦公的通訊工具，將辦公移動終端和個人移動終端分開使用，防止重要保密信息的泄露。

敏感和重要的部門應該謹慎使用第三方雲計算服務。雲計算服務是大數據的主要載體。越來越多的政府部門、企事業單位在第三方雲計算平台上建立了電子政務和企業業務系統。然而，由於缺乏安全意識、安全專業知識和安全措施，第三方雲計算平台本身的安全往往得不到保障。因此，政府、中央企業和重要信息系統單位應謹慎使用第三方雲服務，避免使用公共雲服務。同時，國家應盡快出台雲服務安全評估和測試的相關規范和標准。

嚴格規范和限制境外機構數據跨境流動。在中國提供大數據應用或服務的海外機構應接受更嚴格的網路安全審計，以確保其數據存儲在國內伺服器上，並嚴格限制數據跨境流動。

以上就是小編今天給大家整理的關於「大數據時代信息安全現狀以及對策建議」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

『伍』 信息與網路安全需要大數據安全分析

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。

『陸』 大數據時代如何保障個人信息安全

在當今社會、尤其在城市叢林裡面生存，必然要跟網路打交道，衣食住行、購物、娛樂、消費都離不開網路，更不用說幾乎無處不在的攝像頭。這些方便我們、一定程度上也保護了我們，但我們的隱私在大數據下基本上沒有處於裸露狀態。如果這些被別有用心的人利用的話，對我們的安全將會照成極大的傷害。但對於掌握大數據資源、且能有效利用都是互聯網行業巨頭、或者政府，通常不會做惡、因為互聯網的作用是雙向，任何行為都會暴露在網路上、甚至還沒有來得及處理就已經散播出去。

另外，隨著國人隱私的意識覺醒，國家也開始立法來保護公眾的隱私安全，公安機關在互聯網安全監督檢查中，發現互聯網服務提供者和聯網使用單位，竊取或者以其他非法祥滑鋒方式獲讓判取、非法出售或者非法向他人提供個人信息，尚不構成犯罪的，應當依照網路安全法予以處罰。

即便這樣，我們通常來說只需要注意一些事情就會讓自己的隱私泄露的概率大大降低，減少無謂傷害，如：在社交平台上要盡可能避免透露或標注自己的真實身份，在朋友圈曬圖片的時候，也須格外謹慎；不要在不正規的網站、APP上注冊真實姓名等信息；在網上交易收到產品後的快遞單一定要謹晌撕掉或塗黑等，隱匿個人信息等等。