大数据与黑客的疑问(黑客的数量也有很大增长)
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大数据存在的安全问题有哪些?
一、分布式系统
大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中,以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载,避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁,黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。
二.数据存取
大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问,否则,任何用户都可以访问机密数据,有些用户可能会出于恶意使用。此外,网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统,窃取敏感数据。因此,使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。
三.数据不正确
网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此,网络犯罪分子可以创建虚假数据,并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历,而黑客可以修改这些数据,产生不正确的诊断结果。
四.侵犯隐私
大数据系统通常包含机密数据,这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外,网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻,导致数百万人的敏感数据被盗。
五、云安全性不足
大数据系统收集的数据通常存储在云中,这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密,并且没有适当的数据安全性,就会出现这些问题。
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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!
大数据存在哪些安全问题?
一、分布式体系
大数据解决方案将数据和操作分布在许多体系上,以便更快地进行处理和分析。这种分布式体系能够平衡负载,并避免发生单点故障。然而,这样的体系很容易遭到安全要挟,黑客只需进犯一个点就能够渗透到整个网络。
二、数据拜访
大数据体系需要拜访操控来限制对敏感数据的拜访,不然,任何用户都能够拜访秘要数据,有些用户可能将其用于恶意意图。此外,网络犯罪分子能够侵入与大数据体系相连的体系,以盗取敏感数据。
三、不正确的数据
网络犯罪分子能够通过操作存储的数据来影响大数据体系的准确性。为此,网络罪犯分子能够创建虚假数据,并将这些数据提供给大数据体系,例如,医疗机构能够使用大数据体系来研究患者的病历,而黑客能够修改此数据以生成不正确的确诊结果。
四、侵犯隐私权
大数据体系通常包括秘要数据,这是许多人非常关怀的问题。这样的大数据隐私要挟已经被全球的专家们评论过了。此外,网络犯罪分子经常进犯大数据体系,以损坏敏感数据。此类数据泄露已成为头条新闻,致使数百万人的敏感数据被盗。
五、云安全不足
大数据体系收集的数据通常存储在云中,这可能是一个潜在的安全要挟。网络罪犯分子已经损坏了许多闻名公司的云数据。如果存储的数据没有加密,而且没有适当的数据安全性,就会出现这些问题。
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大数据面临哪些安全与隐私问题?
(一)大数据遭受异常流量攻击
大数据所存储的数据非常巨大,往往采用分布式的方式进行存储,而正是由于这种存储方式,存储的路径视图相对清晰,而数据量过大,导致数据保护,相对简单,黑客较为轻易利用相关漏洞,实施不法操作,造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多,且受众类型较多,对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。由于APT攻击具有很强的针对性,且攻击时间长,一旦攻击成功,大数据分析平台输出的最终数据均会被获取,容易造成的较大的信息安全隐患。
(二)大数据信息泄露风险
大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候,要注重用户隐私数据的安全问题,在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时,当前的大数据数据量并不是固定的,而是在应用过程中动态增加的,但是,传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的,所以,如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后,大数据的数据远比传统数据复杂,现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。
(三)大数据传输过程中的安全隐患
数据生命周期安全问题。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展,在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节,越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如,大数据传输环节,除了存在泄漏、篡改等风险外,还可能被数据流攻击者利用,数据在传播中可能出现逐步失真等。又如,大数据传输处理环节,除数据非授权使用和被破坏的风险外,由于大数据传输的异构、多源、关联等特点,即使多个数据集各自脱敏处理,数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施,云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此,云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。
个人隐私安全问题。在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下,互联网上的个人隐私泄露失去管控,微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系,监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录,网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。但在大数据传输时代,人们面临的威胁不仅限于个人隐私泄露,还在于基于大数据传输对人的状态和行为的预测。近年来,国内多省社保系统个人信息泄露、12306账号信息泄露等大数据传输安全事件表明,大数据传输未被妥善处理会对用户隐私造成极大的侵害。因此,在大数据传输环境下,如何管理好数据,在保证数据使用效益的同时保护个人隐私,是大数据传输时代面临的巨大挑战之一。
(四)大数据的存储管理风险
大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的,在大数据的存储平台上,数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的,各种类型和各种结构的数据进行数据存储,势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行,极易造成数据存储错位和数据管理混乱,为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统,能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求,还有待考验。不过,如果数据管理系统没有相应的安全机制升级,出现问题后则为时已晚。