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著增加
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”的显著目标，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著降低
“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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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webmaster@Beyond.com，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著的Poison Ivy远端控制工具，并开始自BotNet的CC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。
大数据时代数据安全策略
大数据时代数据安全策略
大数据未来已来 商业价值巨大
众所周知，今天的数据量正在呈几何式增长，以个人消费者为例，现在我们每个人每天都会产生大量的数据比如上网数据、购物数据、社交数据。而在企业市场，数据量更是惊人， 移动设备、互联网以及企业自身的数据加速了大数据到来 。阿里的马云曾经说过，我们现在正在处于一个由IT时代向DT时代转变。实际上，这不是在耸人听闻，小到我们个人消费者大到行业企业的发展，处处在产生数据、又处处离不开数据，基于大数据技术，无论是个人还是行业企业可以去很多的业务创新以及价值转换，事实上，大数据的价值已经不言而喻。梭子鱼中国华南区高级技术经理范宏伟认为，大数据在行业发展的前景非常广阔，不论是传统的金融机构还是现在时髦的互联网金融机构，通过大数据技术能够分析每个人的特征，根据所形成的特征进行汇总，能够助力金融机构实现对于贷款人的评判。
在政府和房地产行业，未来随着数据的开放，通过大数据技术查询房产不需要在回到原省区查询，直接在所在当地就可以查询。
对于企业的内部管理而言，通过大数据技术可以分析出营销存在的问题，然后根据问题，不断的优化、解决，从而使整体的团队营销水平最终得到有效的提升。
今天的大数据对于企业而言是非常有价值的，经过多年的大数据的发展，范宏伟认为，大数据现在呈现以下几大特点：
第一，规模越来越大。在过去十几年前，几百GB的数据量已经非常巨大，但现在都已经是TB、PB级的，从这方面来看，数据规模越来越大;
第二，数据类型非常多，过去只有单一的数据，现在越来越多非结构化数据如音频、视频、社交数据等对数据处理能力提出更高要求;
第三，数据处理速度快，对数据实时处理有着极高的要求，通过传统数据库查询方式得到的 “当前结果”很可能已经没有价值。
第四，数据价值高。海量数据带来了巨大的商业价值。数据之间关联性支持深层的数据挖掘。
大数据 安全不容小觑
虽然我们一再强调大数据的特点以及在行业中的价值，也传递了它的正向作用，但是任何事务都是双向的，既然大数据有正向作用，那么它也有反向作用暨开展大数据也是存在挑战的，而安全成为企业开展在大数据不容小觑的“门槛”。
还是以金融为例，通常金融的数据信息是最“齐全”的，对于黑客而言，通常会进行多个点的“攻击”，一旦攻开一个点，它就可以“拿”到整个数据，这对金融机构特别可怕，特别是互联网金融如P2P的兴起，由于技术薄弱以及众多的后台接口，导致每天被都会被攻击，而且在互联网环境下黑客的成本在降低，这就导致了在大数据时代企业存在安全风险。
范宏伟表示，在大数据时代，黑客对于企业的攻击点是无形中增加的，它已经不在局限于企业自身的攻击，而是通过“外围”的方式深入到企业内部比如美国某知名电商网站受到攻击后发现原来黑客是从该网站的供应商系统中切入到，从而获得了数据。因此，对于企业而言，企业的数据安全风险的，这也是企业的CIO、IT管理者在企业发展中需要思考的问题。
大数据时代数据安全策略
现在我们可以看到，在整个IT系统中，数据已经成为IT很重要的资产，那么，数据作为企业中很重要的数据，我们怎么保护数据?如何做到有效的容灾?而且大数据存在安全风险，那么作为企业的CIO、IT管理者而言又该如何来应对?
对于此，范宏伟认为，CIO开展借助大数据安全，首先要做好大数据的安全策略：
第一，规范建设。不论上新应用信息系统还是过去旧的系统，都需要有规范化的管理，在大数据时代如果没有规范，它所面临的就是数据丢失。
第二，建立以数据为中心的安全系统。
第三，融合创新。
实际在这三点对于每个行业企业在开展大数据安全管理时，都具有重要的参考价值。对于企业的CIO而言，企业的核心数据如ERP系统首先可通过预判来进行防范，实现安全预警。比如平常员工很少晚上登陆ERP系统帐号，如果晚上登陆ERP系统，就可以判断是疑似的预判，从而做出相应的应对措施。
对于企业的核心数据保护需要考虑以下五个方面的因素：
第一，灾难的类型。会有哪些灾难以及会对系统到来多大损失?当机器出现故意后，对于企业有多大影响比如ERP系统机器损坏以后会影响到企业的生存发展;
第二、恢复时间：灾难发生后需要多久恢复?
第三，实用技术。目前有哪些可靠的技术，可以保护数据安全
第四、成本的问题。实施容灾方案的成本以及不实施容灾灾难发生后的损失成本?
第五、恢复程度;系统恢复还是数据恢复?恢复数据的最后更新时间?
范宏伟进一步指出，在有限的成本中，把数据保护实现最大化，则需要CIO要在实施成本、宕机时间、解决方案达成一个平衡。因此，开展数据保护或者对于整体数据容灾系统应该从底层的数据备份恢复开始做起，逐步开始数据复制、应用切换、业务接管等四个方向。
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大数据分析应用领域有哪些?
一、广告行业
比方你最近想买一个商品，然后在百度、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐，当你登录到一些网站上时，你会发现有一些广告，引荐的一些正好是你要买的一些商品。
二、内容引荐
比方你刷今日头条，头条会搜集你曾经的阅读行为数据，然后根据你的喜好构建一个你专属的用户画像或一类人的画像，然后给你引荐你喜欢的新闻，比方你曾经点击过詹姆斯相关的新闻，就给你引荐NAB相关的新闻。因为头条用户很多，要剖析的数据量就非常大，一切要使用大数据的手法来处理。
三、餐饮行业
快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物;假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。
四、教育范畴应用
百度大脑PK人脑：大数据押高考作文题。为了协助考生更好地备考，百度高考作文猜测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度查找风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度发掘剖析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及相关词汇，为考生猜测出高考作文的命题方向。
五、医疗范畴
智慧淮医。淮安市选用IBM大型主机作为淮安市区域卫生信息渠道根底架构支撑，满意了淮安市在市级区域卫生信息渠道根底渠道建造和居民健康档案信息系统建造进程中的需求，支撑淮安市级数据中心、居民健康档案数据库等一系列淮安市卫生信息化应用，支持淮安成为全国“智慧医疗”的典范。
大数据安全问题及应对思路研究
大数据安全问题及应对思路研究
随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量出现爆炸式增长。与此同时，云计算为这些海量的多样化数据提供了存储和运算平台，分布式计算等数据挖掘技术又使得大数据分析规律、研判趋势的能力大大增强。在大数据不断向各个行业渗透、深刻影响国家的政治、经济、民生和国防的同时，其安全问题也将对个人隐私、社会稳定和国家安全带来巨大的潜在威胁，如何应对面临巨大挑战。
一、大数据安全关键问题
随着数字化进程不断深入，大数据逐步渗透至金融、汽车、制造、医疗等各个传统行业，甚至到社会生活的每个角落，大数据安全问题影响也日益增大。
（一）国家数据资源大量流失。互联网海量数据的跨境流动，加剧了大数据作为国家战略资源的大量流失，全世界的各类海量数据正在不断汇总到美国，短期内还看不到转变的迹象。随着未来大数据的广泛应用，涉及国家安全的政府和公用事业领域的大量数据资源也将进一步开放，但目前由于相关配套法律法规和监管机制尚不健全，极有可能造成国家关键数据资源的流失。
（二）大数据环境下用户隐私安全威胁严重。随着大数据挖掘分析技术的不断发展，个人隐私保护和数据安全变得非常紧迫。一是大数据环境下人们对个人信息的控制权明显下降，导致个人数据能够被广泛、详实的收集和分析。二是大数据被应用于攻击手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，为发起攻击做准备，大数据分析让黑客的攻击更精准。三是随着大数据技术发展，更多信息可以用于个人身份识别，个人身份识别信息的范围界定困难，隐私保护的数据范围变得模糊。四是以往建立在“目的明确、事先同意、使用限制”等原则之上的个人信息保护制度，在大数据场景下变得越来越难以操作。
（三）基于大数据挖掘技术的国家安全威胁日益严重。大数据时代美国情报机构已抢占先机，美国通过遍布在全球的国安局监听机构如地面卫星站、国内监听站、海外监听站等采集各种信息，对采集到的海量数据进行快速预处理、解密还原、分析比对、深度挖掘，并生成相关情报，供上层决策。2013年6月底，美中情局前雇员斯诺登爆料，美国情报机关通过思科路由器对中国内地移动运营商、中国教育和科研计算机网等骨干网络实施长达4年之久的长期监控，以获取网内海量短信数据和流量数据。
（四）基础设施安全防护能力不足引发数据资产失控。一是基础通信网络关键产品缺乏自主可控，成为大数据安全缺口。我国运营企业网络中，国外厂商设备的现网存量很大，国外产品存在原生性后门等隐患，一旦被远程利用，大量数据信息存在被窃取的安全风险。二是我国大数据安全保障体系不健全，防御手段能力建设处于起步阶段，尚未建立起针对境外网络数据和流量的监测分析机制，对棱镜监听等深层次、复杂、高隐蔽性的安全威胁难以有效防御、发现和处置。
二、国外大数据安全相关举措及我国应对思路
目前世界各国均通过出台国家战略、促进数据融合与开放、加大资金投入等推动大数据应用。相比之下，各国在涉及大数据安全方面的保障举措则起刚刚起步，主要集中在通过立法加强对隐私数据的保护。德国在2009年对《联邦数据保护法》进行修改并生效，约束范围包括互联网等电子通信领域，旨在防止因个人信息泄露导致的侵犯隐私行为；印度在2012年批准国家数据共享和开放政策的同时，通过拟定非共享数据清单以保护涉及国家安全、公民隐私、商业秘密和知识产权等数据信息；美国在2014年5月发布《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书表示，在大数据发挥正面价值的同时，应该警惕大数据应用对隐私、公平等长远价值带来的负面影响，建议推进消费者隐私法案、通过全国数据泄露立法、修订电子通信隐私法案等。
我国在布局、鼓励和推动大数据发展应用的同时，也应提早谋划、积极应对大数据带来的安全挑战，从战略制定、法律法规、基础设施防护等方面应对大数据安全问题。
（一）将大数据资源保护上升为国家战略，建立分级分类安全管理机制。一是把数据资源视为国家战略资源，将大数据资源保护纳入到国家网络空间安全战略框架中，构建大数据环境下的信息安全体系，提高应急处置能力和安全防范能力，提升服务能力和运作效率。二是通过国家层面的战略布局，明确大数据资源保护的整体规划和近远期重点工作。三是对国内大数据资源按实施分级分类安全保护思路，保障数据安全、可靠，积极开展大数据安全风险评估工作，针对不同级别大数据特点加强安全防范。五是尽快制定不同级别的大数据采集、存储、备份、迁移、处理和发布等关键环节的安全规范和标准，配套完善相应的监管措施。
（二）完善法律法规，加大个人信息保护监管力度。一是积极推动个人信息保护法律的立法工作，探索通过技术标准、行业自律等手段解决法律出台前的个人信息保护问题。加快《网络安全法》的出台，在《网络安全法》中对电信和互联网行业用户信息保护作出明确法律界定，为相关工作开展提供法律依据。二是加强对个人隐私保护的行政监管，同时要加大对侵害个人隐私行为的打击力度，建立对个人隐私保护的测评机制，推动大数据行业的自律和监督。
（三）加强国家信息基础设施保护，提升大数据安全保障与防范能力。一是促进技术研究和创新，通过加大财政支持力度，激励关系国家安全和稳定的政府和国有企事业单位采用安全可控的产品，提升我国基础设施关键设备的安全可控水平。二是加强大数据信息安全系统建设，针对大数据的收集、处理、分析、挖掘等过程设计与配置相应的安全产品，并组成统一的、可管控的安全系统，推动建立国家级、企业级的网络个人信息保护态势感知、监控预警、测评认证平台。三是充分利用大数据技术应对网络攻击，通过大数据处理技术实现对网络异常行为的识别和分析，基于大数据分析的智能驱动型安全模型，把被动的事后分析变成主动的事前防御；基于大数据的网络攻击追踪，实现对网络攻击行为的溯源。
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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著目标。
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。
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。
大数据时代的信息安全和未来展望
大数据时代的信息安全和未来展望
随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增，企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。大数据彻底的改变了信息安全行业，基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势，以使他们更好地检测和防御高级网络威胁。
大数据时代信息安全面临挑战
在大数据时代，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使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。随着产生、存储、分析的数据量越来越大，在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。大数据如同一把双刃剑，在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时，其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。
1、黑客更显著的攻击目标：在网络空间里，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攻击成本，增加了其“收益率”。
2、隐私泄露风险增加：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。
3、威胁现有的存储和防护措施：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。
4、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。
5、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。
6、信息安全产业面临变革：大数据的到来也为信息安全产业的发展带来了新的契机，还没有意识到这场变革的安全厂商将在这场变革大潮中被抛弃。大数据正在为安全分析提供新的可能性，在未来的安全架构体系中，通过大数据智能分析有效的将原来分割的安全产品更好的融合起来，成为不同的安全智能节点，这将是在大数据时代安全产业需要研究突破的重点。
大数据安全未来趋势展望
据MacDonald预测，到2016年，40%的企业（银行、保险、医药和国防行业为主）将积极地对至少10TB数据进行分析，以找出潜在危险的活动。然而，供应商的产品格局却无法在短期内进行转变。现在，企业通常依赖于SIEM系统来关联和分析安全相关的数据，MacDonald表示目前的SIEM产品无法处理这么大的工作量，大多数SIEM产品提供接近实时数据，但只能处理规范化数据，还有些SIEM产品能够处理大量原始交易数据，但无法提供实时情报信息。
Gartner公司分析师表示，使用“大数据”来提高企业信息安全不完全是炒作，这在未来几年内这将成为现实。大数据将为安全团队带来新的工作方式，通过了解大数据的优势、制定切合实际的目标以及利用现有安全技术的优势，安全管理人员将会发现他们在大数据进行的投资是值得的。
RSA大中国区总经理胡军表示，“大数据将带动安全行业方向性的改变，安全与数据互相影响，未来共同促进发展。现今的安全需要更全面和广泛的可视性，敏捷的分析，可采取行动的情报和可扩展的基础设施。”
我们可以看到，大数据安全已经成为不可阻挡的趋势。在未来，不论是从商业需求角度，还是产业技术角度，大数据安全都将成为业界关注的热点。而在这场大数据安全的盛宴中，也必然会出现新老更替、推陈出新，这一切就让我们拭目以待吧！