大数据背景下的网络安全（大数据背景下的网络安全观后感）
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大数据时代网络安全进入产业爆发期
大数据时代网络安全进入产业爆发期
2017年中国云市场竞争中，“1分中标”、“1元中标”案例已经不新鲜，在竞争白热化的云计算市场中，第一部网络安全相关法律的出台，再次搅动业界神经，安全成为各大云服务厂商标榜的核心竞争力。以近日菜鸟和顺丰的争议为例，数据安全、云市场争夺都被成为各执一词的缘由。
21世纪经济报道记者近日***访包括阿里云在内的云服务公司以及网络安全领域的创业者和专家，解读云服务市场的安全竞争。其中阿里云总裁胡晓明一一回应跟阿里云相关的竞争和安全问题。他表示，“根本不存在（阿里云）与腾讯云争夺顺丰一事，另外如果阿里云做侵犯用户隐私的事情，那应该倒闭。”
阿里云回应“不安全”
6月1日，《网络安全法》实施第一天，顺丰和菜鸟陷入数据之争，在数据***方面互不让步，双方皆以保护用户数据隐私安全的名义指责对方。卷入这场“罗生门”的，还有顺丰和菜鸟各执一词的“云市场”争夺，即腾讯云和阿里云的的云服务市场竞争。
在这场风波中，关于安全的讨论争议也很多。
近日，胡晓明在上海接受21世纪经济报道记者***访时回应菜鸟顺丰之争。“顺丰早就是我们的客户了，我也没有提要跟顺丰进一步加大云计算的合作，我们都没有找过对方。”胡晓明说。
他表示，一方面不存在与腾讯云争夺顺丰一事，另外一方面从技术角度也不可能实现通过用户IP地址获取用户核心数据的可能。
在接受***访的一个小时时间里，胡晓明约有一半时间在谈安全、回应与安全相关的质疑。据介绍，阿里云平台上承载了大概37%的中国网站业务，阿里云平均每天承受的攻击是16亿次。
据胡晓明介绍，阿里云有严格的内部审计制度。阿里云工程师进行任何运维管理操作时，都会有内部审计和实时违规预警。所有工程师都需要双因素认证来完成操作人的身份验证。此外，还通过定期的安全扫描和模拟渗透，来确保数据安全的内部控制有效、完整性。
“为什么我们今天特别欢迎网络安全法的正式实施？就像交通法规定的红绿灯一样，交通规则越严格越好。”阿里云的另一位负责人补充说，这个也是整个云计算产业发展的前提。
网络安全产业爆发期
从5月份的勒索病毒***，再到6月的菜鸟顺丰***，叠加《网络安全法》的落地，网络安全的概念被热炒到了新高度。
法律对于网络运营者的管理责任作了较为明确的规定，《网络安全法》规定了网络安全等级保护制度，而网络运营者则应根据网络安全等级保护制度的要求，履行安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或入侵，防止数据泄露或被窃取或篡改。
6月13日，21世纪经济报道记者在2017中国网络安全大会***访十余家参会网络安全公司，其中瑞星安全的一位负责人告诉21世纪经济报道记者，近期咨询业务的客户明显增加，行业向好。
北京另一家做云安全服务的创业公司人士表示，国外的网络安全市场相对成熟，中国相当于刚刚做完基础设施建设，对安全的需求正处于爆发的上升期，产业也在爆发期。他们公司2015年创立，现在基本能做到盈亏平衡，比较难得。
据介绍，他们的客户主要是***的政务云平台和金融机构，客户的安全意识还是比较强的，特别是《网络安全法》出台后，对一些网络数据管理运营平台担负的责任进一步清晰，大家也不得不重视起来。
某信息安全众包服务电商平台的CEO陈新龙表示，网络安全元年，应该从2017年《网络安全法》的实施开始。
根据国家互联网应急中心数据显示，2016年1月至11月，中国境内被篡改网站数量总数达到62894个，其中被篡改***网站数量达到1483个。已收集到的信息系统安全漏洞达***56个，其中高危漏洞3764个，占比为38.6%。
又一份IDC 报告数据显示，截至 2014 年底，中国信息安全投资的比例依然不足 1%，和美国（3.6%）及日本（6%）等成熟市场差距明显，中国网络安全市场还有很大的释放空间。
陈新龙告诉21世纪经济报道记者，2017年他所创立的安全服务平台，新入驻的网络安全厂商增长迅速。
此前，工信部电子科学技术情报研究所总工程师尹丽波在接受21世纪经济报道记者***访时也表示，目前***的意识很强，包括工信部和网信办，这些年都在对***部门在做安全培训和检查，提升网络安全意识，普及网络安全技能和知识。在保护安全方面，大部分***部门都已经行动起来。但企业这块还有很大的空间，特别是中小企业，信息化程度很低，更别说网络安全措施。所以海量的中小企业，可能会是将来网络安全产业的巨大目标群体。
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*** 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***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***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***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，***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，***取相应措施，将可以起到未雨绸缪的作用。
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