大数据时代的网络安全问题（大数据背景下的网络安全问题）
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大数据时代企业需要安全互联
大数据时代企业需要安全互联
随着大数据时代的到来，海量数据所衍生出来的新的需求让IT应接不暇。而企业传统的网络安全防护能力在大数据面前显得脆弱不堪。如今，互联网上的安全风险越来越多，每周平均产生469000个恶意软件样本，同时有83%的企业遭受过APT攻击，到2015年通过网络进行通信的设备将达150亿，以及业界还有超过135家的安全厂商。安全架构的复杂性，以及我们需要面对的各种新兴威胁越来越多，企业需要更深度的防御，在这样的架构下，如果没有安全互联，企业相互独立的、分割的防护系统已经无法有效应对了。
▲安全的困境……
来自迈克菲的资深信息安全专家程智力在接受我们的采访时表示，“可以想像，如果没有安全互联，攻击者只要不断的尝试你的每一个系统就可以了，由于数据量的巨大，每一个分割的防护系统在攻击者尝试的过程中并不能形成一个报警，从而使得攻击者可以不断的去尝试你的安全漏洞。而安全互联可以帮助企业形成一个整体的报警，攻击者无论尝试任何一个系统都会形成报警，安全互联使攻击者没有办法不断的尝试，这是安全互联的目标也是基础。”
为什么需要安全互联？
大数据时代的安全需求
大数据时代的安全需要迈向实时化，也只有实时化的响应才是最有效的。而要形成这样实时化的响应相当于要在面对无边界的企业网络时能够持续的向上反映。首先是可视，我需要了解你的网络里有什么，需要类似于监视器和摄像头的东西；二是做及时的响应，面对这样的问题，需要实时有效的响应；最后是持续的管理和响应，这是最困难的，简单的做到一次和短时间内的可视和响应很简单，但是难的是在大数据的情况下要做到持续的安全管理和响应，这就需要我们付出很多。
如果只是用人工流程来做，这对企业来说是一个非常沉重的负担，所以我们需要的是基于技术手段和平台来做，而要想做到这一点最基础的就是安全互联。
网络安全都存在哪些问题？
影响网络安全的因素很多，主要是黑客的袭击和计算机病毒的传递。
当前网络主要存在以下三方面安全问题：
网络系统安全
网络系统安全主要是指计算机和网络本身存在的安全问题，也就是保障电子商务平台的可用性和安全性的问题，其内容包括计算机的物理、系统、数据库、网络设备、网络服务等安全问题。
网络信息安全
信息安全问题是电子商务信息在网络的传递过程中面临的信息被窃取、信息被篡改、信息被假冒和信息被恶意破坏等问题。如电子的交易信息在网络上传输过程中，可能被他人非法修改、删除或重放(指只能使用一次的信息被多次使用)，从而使信息失去原有的真实性和完整性;网络硬件和软件问题导致信息传递的丢失、谬误及一些恶意程序的破坏而导致电子商务信息遭到破坏;交易双方进行交易的内容被第三方窃取或交易一方提供给另一方使用的文件被第三方非法使用等。因此，电子商务中对信息安全的要求就是要求信息传输的安全性、信息的完整性及交易者身份的确定性。
网络交易安全
交易安全问题是指在电子商务虚拟市场交易过程中存在的交易主体真实性、资金的被盗用、合同的法律效应、交易行为被抵赖等问题。如电子商务交易主体必须进行身份识别，若不进行身份识别，第三方就有可能假冒交易一方的身份，破坏交易，损害被假冒一方的声誉或盗窃被假冒一方的交易成果，甚至进行欺诈。
需要强调的是，在“互联网+”时代，网络安全至关重要，几乎关心到每个人的隐私和财产安全，于是催生出一个高薪职业，那就是网络安全工程师，很多企业都会聘请专业的网络安全工程师和网络安全团队去维护网络安全。我们个人的网络安全则需要自己去守护，最好的方法就是不要浏览非法网站，不要在不知名商城购物或交易。
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。
大数据时代个人的信息安全面临什么问题？
近日，大数据时代个人的信息安全，正成为国内外舆论关注的焦点。
国内有网友发现，同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多，在机票、酒店、电影、电商、出行等多个价格有波动的平台都存在类似情况。这在互联网行业被称作“大数据杀熟”。另外，李彦宏在中国高层发展论坛上就个人信息利用问题发表的观点——“我想中国人可以更加开放，对隐私问题没有那么敏感。如果他们愿意用隐私交换便捷性，很多情况下他们是愿意的，那我们就可以用数据做一些事情。”此言一出，李彦宏成为众矢之的。
国外，Facebook也遭遇了数据泄露丑闻。根据一名剑桥分析公司员工的爆料，该公司在用户不知情的情况下，秘密分析了大约5000万脸书用户的个人资料，以此制定个人化的政治宣传，预测并影响选民投票，帮助美国总统特朗普赢得2016年的大选。
Facebook很快遭到了市场的惩罚，股价蹭蹭往下掉，市值蒸发500多亿美元。这一丑闻愈演愈烈，国外发起了#delete Facebook（删除Facebook）运动，埃隆·马斯克站出来当起了表率，注销了自己两家公司SpaceX和Tesla在Facebook的官方主页，越来越多的网友参与其中。并且，因为影响选举，数据泄露还上升为政治事件，引起了英美等国政要的“强烈不安”。
很长一段时间以来，我们享受到了大数据时代带来的种种便利，而忽视个人信息被攫取和利用的巨大风险。我们本以为逃匿在网络空间是为了“隐身”，可在互联网企业眼里，我们其实是在“裸奔”。人们关于个人信息安全的保护意识，开始苏醒。
大数据时代安全要怎样的分析技术
大数据时代安全要怎样的分析技术
网络时代的发展日新月异，技术与体验的改变与改进正变得异常迅速。如今，我们的网络已经从千兆迈向了万兆时代，这便使得诸多网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。而随着下一代防火墙等安全产品的出现，安全网关所要进行的分析的数据量大增、安全监测的内容不断细化使得安全产品所要监测和分析比以往更多的数据。除了数据包、日志、资产数据，更多的诸如漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等正在逐渐加入安全要素信息中。正如上述情况所说的那样，随着企业和组织安全体系架构变得越来越复杂，与之俱来的是各类安全数据正在变得越来越多。而传统的分析能力已不足以应对当下安全数据的分析。在面对新型威胁的兴起时，传统的分析方法无法对更多的安全信息做出准确分析，也就更加无从谈起更加快速的做出判定和响应。而以上信息安全所面临的这些问题，正是大数据时代带来的挑战。
在此背景下，对信息安全业而言，如何将大数据技术应用于安全领域、将大数据分析技术应用于信息安全的技术的大数据安全分析的需求正变得愈加急迫。而与此同时，安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题，更是对传统的安全分析方法带来了挑战。
目前，市场上绝大多数安全分析工具和方法都是针对小数据量设计的，在面对大数据量时难以为继。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，传统的分析技术已是不堪重负。
一方面，高速海量安全数据的采集和存储变得困难，而异构数据的存储和管理同样变得困难;而传统的安全分析技术对历史数据的检测能力很弱，对安全事件的调查效率十分低;以往，安全系统相互独立，无法有效地进行协同工作，对于趋势性的威胁更是无法预测，在应对当今诸如APT等高级威胁的攻击时防护效果十分薄弱。另一方面，传统的分析方法大都采用基于规则和特征的分析引擎，必须要有规则库和特征库才能工作，而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述，无法识别未知的攻击，或者是尚未被描述成规则的攻击和威胁。
可见，对于大数据安全分析而言，如何以安全数据自身的特点和安全分析为目标，让大数据安全分析的应用更加凸显其价值是十分必要的。
如今，对于信息与网络安全分析出现了两个基本趋势：情境感知的安全分析与智能化的安全分析。Gartner曾经在2010年的两份报告中分别指出：“未来的信息安全将是情境感知的和自适应的。”以及“要为企业安全智能的兴起做好准备。”
情境感知的安全分析，更多地需要利用相关性要素信息的综合研判来提升安全决策的能力，例如：资产感知、位置感知、拓扑感知、应用感知、身份感知、内容感知，等等。利用情境感知分析技术，安全分析会得以在纵深方面得到极大的扩展;而更多的安全要素信息的纳入，也拉升了分析的空间和时间范围。而安全智能则更加强调将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，最终实现智能化的安全分析与决策。
从长远看，借助大数据安全分析技术，能够更好地解决大量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，亦能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，从而更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。在未来一段时期内，关于大数据安全分析技术的探究，必会成为新的市场热点。
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