⑴ 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。
⑵ 大數據時代,誰能保障互聯網安全
大數據時代,誰能保障互聯網安全
網路安全事件近期頻發，網路安全警鍾再次響起。互聯網企業應如何保護數據安全?
5月27日下午到夜間，很多用戶發現自己的支付軟體無法登陸，故障2.5個小時;28日，國內最大的旅遊在線預定網站也出了問題，故障時間長達12小時。兩家企業均是互聯網行業中的佼佼者，出現如此問題，顯示出網路安全和穩定遭遇嚴峻挑戰，在當下「互聯網+」熱潮中，網路安全和穩定更應該引起高度重視。隨著這幾年互聯網、移動互聯網的發展，我們每個人都實實在在的感受到了方便快捷的互聯網的服務，但是這幾天的事情告訴我們，在方便背後是黑色危機。
互聯網與生活
對大多數人而言，用手機查看賬單，看看水、煤、電繳費，看看信用卡還款情況，看看理財賬戶的收益，都是方便快捷的方式。而在數千里之外的一次施工，就可以讓一切中斷。隱私暫且不說，軟體託管的資金、理財都是真金白銀。網路出點問題也好，伺服器有點麻煩也罷，你的錢就會成為一筆糊塗賬，這是很可怕的。
同樣，現在很多人都依靠網上預訂行程。出行從訂機票、出發車輛送機場，到落地對方城市車輛接到酒店，再到酒店住宿，返程機票，車輛接送，幾乎擁有一整套服務。然而網路出現問題，很多預訂了行程的客人就會出現各種問題，因為網路或者伺服器的問題，機票沒出，車輛沒訂，酒店沒訂，或者時間拖延，出行者就會遇到大麻煩。
我們的生活已經與互聯網，移動互聯網緊緊聯系在了一起，互聯網就像空氣一樣必不可少。具有行業主導地位的互聯網公司對於個人的重要性不亞於銀行、電信這些關繫到國計民生的國企。他們出點問題，就會是社會性的大問題。
如果用一句話來總結：此次事件損失是慘重的，教訓是深刻的。如何對此類事件有所防範，成為各大互聯網企業與用戶共同面對的問題。有個生僻詞從今天開始就會成為熱門詞彙—災備。
什麼是災備?
一般來說，災備可以分為數據級、應用級和業務級三個級別，可能大多數人對這三種級別的災備都不是很了解，那麼下面我們就來具體的了解一下這三種災備。
數據級災備主要關注的就是數據，就是在災難發生之後，可以確保數據不受到損壞。對於級別較低的數據級災備來說，可以將需要備份的數據通過人工的方式保存到異地實現。如將備份的磁帶(盤或光碟)定時運送到異地保存就是方法之一。而較高級的數據災備方案則依靠基於網路的數據復制工具，實現生產中心不同備份設備之間或是生產中心與災備中心之間的非同步/同步的數據傳輸，如採用基於磁碟陣列的數據復制功能。
應用級災備是建立在數據級災備的基礎上的，對應用系統進行復制，也就是在異地災備中心再構建一套應用支撐系統。支撐系統包括數據備份系統、備用數據處理系統、備用網路系統等部分。應用級災備能提供應用系統接管能力，即在生產中心發生故障的情況下，災備中心便能夠接管應用，從而盡量減少系統停機時間，提高業務連續性。
業務級災備是最高級別的災備系統。它包括非IT系統，所以當發生大的災難時，用戶的辦公場所可能會被損壞，用戶除了需要原來的數據以外，還需要工作人員在一個備份的工作場所能夠正常地開展業務。
金融業的信息系統標准一直有明確的監管要求，而且嚴於其他行業。我國金融行業標准中的《銀行業信息系統災難恢復管理規范》對災難分級、恢復時間有詳細規定。中國銀監會印發的《商業銀行數據中心監管指引》也已經明確，總資產規模一千億元人民幣以上且跨省設立分支機構的法人商業銀行，以及省級農村信用聯合社，應設立異地模式災備中心。
選擇具有災備系統的互聯網公司
據記者采訪的多位網路安全技術專家介紹，目前，不少普通的互聯網企業並沒有災難備份，對用戶而言，選擇具有災備系統的互聯網公司顯得尤為重要。
江淮雲信易通公司則表示，通過雲計算技術可以低成本地實現多個數據備份及快速恢復，並進行更嚴格的雲上許可權管理。如果沒有完善的數據可靠性機制保障和安全防禦能力，對互聯網公司而言意味著致命性打擊。
據了解，信易通是一家數據公司，和中國金融電子化公司(中國人民銀行軟體開發中心)簽訂災備協議，為中小企業制定數據災備方案，所有的數據由中國人民銀行電子化公司備份傳輸到北京，提供數據級和業務級的災備，安全性很高。
以前，自建災備中心往往需要建設基礎設施和全部的應用系統的硬體軟體，覆蓋全部應用系統數據的實時數據傳輸，應用管理，這個建設周期很長，而且成本高、見效慢。
相比之下，信易通的雲災備中心基礎設施可以共享中小金融機構災備服務中心的機房，網路可以實時通信，網路安全設備監控設備共享，數據層面可以共享虛擬化雲存儲，應用層可以根據每個金融機構不同需求在平時的時候可以分配一定的計算資源、存儲資源。這樣對比下來，採用雲災備服務中心最明顯的特點就是投入成本更少而見效更快了。
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⑷ 如何看待大數據環境下的網路信息安全問題
大數據時代個人信息安全非常重要。可以說將來會成為制約行業發展的關健因素！因為個人信息泄露已經成為某些人盈利的手段！6月1號起實施的《網路安全法》或許可以規范一下大數據時代的個人信息安全！為大家的網路信息安全帶來一定的保障。必須強制網路企業強化個人信息安全意識，信息由哪家企業泄漏的就應該由哪家企業來承擔責任，而不是不痛不癢的口頭警告。
⑸ 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
⑹ 大數據環境下的網路安全分析
大數據環境下的網路安全分析
「大數據」一詞常被誤解。事實上，使用頻率太高反而使它幾乎沒有什麼意義了。大數據確實存儲並處理大量的數據集合，但其特性體現遠不止於此。
在著手解決大數據問題時，將其看作是一種觀念而不是特定的規模或技術非常有益。就其最簡單的表現來說，大數據現象由三個大趨勢的交集所推動：包含寶貴信息的大量數據、廉價的計算資源、幾乎免費的分析工具。
大數據架構和平台算是新事物，而且還在以一種非凡的速度不斷發展著。商業和開源的開發團隊幾乎每月都在發布其平台的新功能。當今的大數據集群將會與將來我們看到的數據集群有極大不同。適應這種新困難的安全工具也將發生變化。在採用大數據的生命周期中，業界仍處於早期階段，但公司越早開始應對大數據的安全問題，任務就越容易。如果安全成為大數據集群發展過程中的一種重要需求，集群就不容易被黑客破壞。此外，公司也能夠避免把不成熟的安全功能放在關鍵的生產環境中。
如今，有很多特別重視不同數據類型（例如，地理位置數據）的大數據管理系統。這些系統使用多種不同的查詢模式、不同的數據存儲模式、不同的任務管理和協調、不同的資源管理工具。雖然大數據常被描述為「反關系型」的，但這個概念還無法抓住大數據的本質。為了避免性能問題，大數據確實拋棄了許多關系型資料庫的核心功能，卻也沒犯什麼錯誤：有些大數據環境提供關系型結構、業務連續性和結構化查詢處理。
由於傳統的定義無法抓住大數據的本質，我們不妨根據組成大數據環境的關鍵要素思考一下大數據。這些關鍵要素使用了許多分布式的數據存儲和管理節點。這些要素存儲多個數據副本，在多個節點之間將數據變成「碎片」。這意味著在單一節點發生故障時，數據查詢將會轉向處理資源可用的數據。正是這種能夠彼此協作的分布式數據節點集群，可以解決數據管理和數據查詢問題，才使得大數據如此不同。
節點的鬆散聯系帶來了許多性能優勢，但也帶來了獨特的安全挑戰。大數據資料庫並不使用集中化的「圍牆花園」模式（與「完全開放」的互聯網相對而言，它指的是一個控制用戶對網頁內容或相關服務進行訪問的環境），內部的資料庫並不隱藏自己而使其它應用程序無法訪問。在這兒沒有「內部的」概念，而大數據並不依賴數據訪問的集中點。大數據將其架構暴露給使用它的應用程序，而客戶端在操作過程中與許多不同的節點進行通信。
規模、實時性和分布式處理：大數據的本質特徵（使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面）使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。驗證哪些數據節點和哪些客戶應當訪問信息是很困難的。別忘了，大數據的本質屬性意味著新節點自動連接到集群中，共享數據和查詢結果，解決客戶任務。
嵌入式安全：在涉及大數據的瘋狂競賽中，大部分的開發資源都用於改善大數據的可升級、易用性和分析功能上。只有很少的功能用於增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大數據平台中的安全功能。你希望開發人員在設計和部署階段能夠支持所需要的功能。你希望安全功能就像大數據集群一樣可升級、高性能、自組織。問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。
應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用。它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。雖然全面討論大數據安全的這個問題超出了本文的范圍，但基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問。應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。
數據安全：存儲在大數據集群中的數據基本上都保存在文件中。每一個客戶端應用都可以維持其自己的包含數據的設計，但這種數據是存儲在大量節點上的。存儲在集群中的數據易於遭受正常文件容易感染的所有威脅，因而需要對這些文件進行保護，避免遭受非法的查看和復制。
⑺ 大數據網路安全的建議是什麼
大數據網路安全的建議是什麼？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。
大數據網路安全的建議是什麼？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。
大數據網路安全的建議有哪些?大數據工程師可以這樣解決，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，可以點擊本站的其他文章進行學習。