黑客数据时代（黑客帝国时代）
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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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中国黑客起源于什么时候？
黑客文化的起源可以追溯到1961年，那一年麻省理工学院（MIT）终于得到了第一台PDP-1计算机。学院技术模型铁路俱乐部（Tech Model Railroad Club，TMRC） 的信号动力委员会（Signals and Power Committee，SP）把它作为最时髦的科技玩具，并由此产生了许多程序设计工具、术语、和整个文化氛围——这些，直到今日我们仍然依稀可辨。史蒂文·利维（Steven Levy）在《黑客》（Hackers）的第一部分中详细的记录了这段岁月。“黑客”这个词汇最早出现在麻省理工学院的计算机文化中。TMRC中的黑客，日后成为了MIT人工智能实验室的核心成员，而该实验室直到80年代早期都一直主导着全世界的人工智能研究。从ARPAnet诞生的第一年，1969年开始，他们的影响力便不断的扩大。ARPAnet是第一条横贯（美国）大陆的高速计算机网络，由美国国防部出资兴建。作为一实验性的数据通讯网络，它将数以百计的大学、国防部分包商、研究机构连接在一起。各地的研究人员能以史无前例的速度和弹性交换信息，它为协同工作带来了巨大推进，并使得科技创新突飞猛进。ARPAnet还有另一项好处，它将散落在全美国的黑客汇聚到一起，一改往日局面——几个独居一隅的小组各自发展朝生暮死的本地文化。他们发现（或觉察到）自己置身于一个网络部族之中。黑客文化的第一批史前遗存——第一批术语表、第一批讽刺文学、关于黑客伦理的自发讨论——凡此种种都萌生在ARPAnet的早期岁月中。特别是在1973年到1975年，通过网络协作我们完成了“黑客字典”（Jargon File）的第一版，这个术语辞典成了一份黑客文化的定义文档。终于在1983年以《黑客辞典》之名付梓刊印了。虽然该书已经绝版了，但是我们现在有了经过修正和扩充的《新黑客辞典》。黑客道在那些连接到网络的大学中绽放，特别（并非绝对）是在计算机科学部门中。60年代末，首先由麻省理工学院人工智能和计算机实验室领军，斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）和卡内基梅隆大学（CMU）紧随其后。这些兴旺的计算机科学以及人工智能实验室吸引到无数人才，他们都对黑客文化作出了伟大的贡献——无论是创造技术还是传说。为了了解日后的故事，我们有必要先看看电脑本身。因为无论是人工智能实验室的升腾还是最终的陨落，都取决于计算机科技变幻的波涛。从PDP-1型开始，黑客道的命运就紧紧的和DEC（Digital Equipment Corporation，迪吉多）的PDP系列微型机交织在一起了。DEC可谓是交互计算和分时系统的商业先驱。由于其灵活、强大和比同行便宜的特点，被很多大学所采用。廉价的分时操作系统是黑客文化成长的中继，ARPAnet生命的大部分时间都被DEC机器编织的网络占据了。其中最重要是在1967年首次推出的PDP-10型，它受到黑客道的青昧长达十五年之久。TOPS-10 (DEC为这个机型开发的操作系统)和MACRO-10 (它的汇编程序)至今还能在许多术语和传说中泛起记忆的涟漪。麻省理工学院虽然像大家一样采用PDP-10，却试图独辟蹊径。他们不屑于使用DEC开发的操作系统，而是打算自己编一个——传说中的ITS。ITS是IncompatibleTime-sharing System（不兼容分时系统）的缩写，这个名称也正是MIT黑客姿态的写照（技术上，这是对其前辈“兼容分时系统”的戏谑，CompatibleTime-Sharing System， CTSS）。他们就是要自成一派。很幸运，这群人并非“夜郎自大”。尽管ITS通常离奇古怪并与错误相伴，但是这不足以遮盖许多技术创新的光芒，而且ITS至今还是分时系统单次运行时间最长记录的保持者。ITS本身是用汇编语言写成的，但是其许多项目却采用了一种人工智能语言——LISP。当时，LISP可算得上是同类语言中最强大灵活的了。而且即使在二十五年后的今天，它也拥有比大多数语言出色的设计。LISP让ITS黑客们可以异想天开，是促成他们成功的主要原因，也是黑客道至今衷爱的语言之一。许多ITS文化中的科技创造沿用至今，其中最著名的恐怕要数EMACS程序编辑器了。如同你在“黑客辞典”中看到的一样，许多ITS的传说还在黑客坊间流传。SAIL和CMU当然也没闲着。许多在SAIL的PDP-10环境下成长起来的黑客，日后成为我们今天个人电脑中“窗口/图标/鼠标”软件界面领域的巨擘。而CMU的黑客则主导了专家系统和工业机器人技术的首次大规模应用。另一个文化重镇是施乐的PARC——著名的帕洛阿尔托研究中心（Palo Alto Research Center）。在70年代初到80年代中期这十余年的时间里，PARC破天荒般的创造了数量惊人的软件和硬件。我们今天接触到的软件界面风格（包括窗口、鼠标、图标）就源自这里。当然，还有激光打印机和局域网。PARC在个人电脑出现（80年代）的十年前就开发出了可以与之一较短长的D系列机型。遗憾的是，“先知们”没有得到自家公司的赏识。以至于PARC成了一个笑柄——“那是为别人生产优秀创意的地方”。然而不可否认PARC对黑客道的影响是普遍而深入的。贯穿70年代，ARPAnet和PDP-10文化变得愈发强大而多变。小巧的电子邮件列表，将各地具有独特爱好的人凝聚在一起。出现了越来越多的“小组”，而且延伸到了社交和娱乐领域。DARPA（美国国防部高级研究计划署）对所有“未授权”的技术活动睁一只眼闭一只眼。因为他们知道，与将一代睿智的年青人引入计算机领域相比，这点额外的开销简直微不足道。最著名的“社交”ARPAnet邮件列表恐怕要数科幻小说迷建立的SF-LOVERS了。它至今都很活跃，实际上今天更广阔的“因特网”是由ARPAnet演化而成的。不及如此，这种对通讯模式的开拓，日后会被一些牟利性分时服务商推向商业化。比如CompuServe, GEnie 和Prodigy (而最终被AOL掌控)。你的历史学家是在1977年通过ARPAnet和科幻小说圈初涉黑客文化的。在那之后的诸多变迁（也是我将叙述的），都是我亲身参与和见证的。
大数据时代如何看待数据共享与隐私泄露的现象？
大数据时代信息泄露和信息共享是一件正常的事情，因为大数据信息时代，每一个人都没有隐私，每个人证件照和身份证，照片都会上传到网络上，我觉得大数据时代既是安全的，又是非常不安全的，因为他可能会被一些网络黑客去剽窃，我觉得非常的不好，这让我感到了不安全感。但是他总有安全的地方，因为他是个大数据时代。
