大数据平台安全研究报告

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及 大数据 智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的 运营支持服务。 1.1 网络空间 态势感知系统 系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块 和通报 预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功 能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能 力，统 筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高 效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理， 定期组织攻防演练。 1.1.1 安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客 组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息 系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处 置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是网站云监测，发现网站可用性的监测、网站漏洞、网站挂马、网站篡改 （黑链 / 暗链）、钓鱼网站、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前 360 补天漏洞众测平台注册有 多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、 IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现 webshell 等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端 IOC 威胁情报进行比对，发现 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比 对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘 分析和关联，发现更深层次的安全威胁 1、网站安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术， 实现对重点网站安全性与可用性的监测，及时发现网站漏洞、网站挂马、网站篡改 （黑链 / 暗链）、钓鱼网站、众测漏洞和访问异常等安全事件。 4万 APT

大数据平台安全解决方案

Solution 解决方案 大数据平台安全解决方案 防止数据窃取和泄露确保数据合规使用避免数据孤岛产生 方案价值 大数据平台安全解决方案为大数据平台提供完善的数据安全 防护体系，保护核心数据资产不受侵害，同时保障平台的大数据能被安全合规的共享和使用。 数据安全防护体系以至安盾?智能安全平台为核心进行建设。智能安全平台支持三权分立、安全分区、数据流转、报警预警和审计追溯等五种安全策略，以及嵌入式防火墙、访问控制、安全接入协议等三道安全防线，保证安全体系在系统安 全接入、安全运维、数据流转、数据使用、数据导出脱敏、用户管理、用户行为审计追溯等方面的建设，保障大数据平台安全高效运行。 智能安全平台提供安全云桌面，保证数据不落地的访问方式， 并可根据需求提供高性能计算资源和图形处理资源，并支持“N+M”高可靠性架构，保证云桌面的稳定运行，为平台用户提供安全高效的数据使用环境。 提供数据不落地的访问方式以及完善的文档审批和流转功能 提供五种安全策略和三道安全防线提供严格的用户权限管理和强大的用户行为审计和追溯功能 提供高性能、高可靠稳定运行的大数据使用环境 方案亮点 如欲了解有关志翔科技至安盾? ZS-ISP、至明? ZS-ISA安全探针产品的更多信息，请联系您的志翔科技销售代表，或访问官方网站：https://www.360docs.net/doc/0316532702.html, 更多信息 志翔科技是国内创新型的大数据安全企业，致力于为政企客户提供核心数据保护和业务风险管控两个方向的产品及服务。志翔科技打破传统固定访问边界，以数据为新的安全中心，为企业构筑兼具事前感知、发现，事中阻断，事后溯源，并不断分析与迭代的安全闭环，解决云计算时代的“大安全”挑战。志翔科技是2017年IDC中国大数据安全创新者，2018年安全牛中国网络安全50强企业。2019年，志翔云安全产品入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。 关于志翔科技 北京志翔科技股份有限公司https://www.360docs.net/doc/0316532702.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.360docs.net/doc/0316532702.html, 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1101 邮编：100191 扫码关注志翔

大数据平台系统项目安全保障

大数据平台系统项目 安全保障 安全是系统正常运行的保证。根据本项目的业务特点和需要，以及现有的网络安全状况，建立一个合理、实用、先进、可靠、综合、统一的安全保障体系，确保信息安全和业务系统的正常运行。 一、规章制度建设 1.1机房管理制度 为保证系统每天24小时，全年365天不间断运行，加强防火、防盗、防病毒等安全意识，应该制定严格的机房管理制度，以下列出常见的机房管理方面的十条规定： （1）路由器、交换机和服务器以及通信设备是网络的关键设备，须放置计算机机房内，不得自行配置或更换，更不能挪作它用。 （2）要求上机工作人员严格执行机房的有关规定，严格遵守操作规程，严禁违章作业。 （3）要求上机工作人员，都必须严格遵守机房的安全、防火制度，严禁烟火。不准在机房内吸烟。严禁将照相机、摄像机和易燃、易爆物品带入机房。 机房工作人员要掌握防火技能，定期检查消防设施是否正常。出现异常情况应立即报警，切断电源，用灭火设备扑救。

（4）要求外来人员必须经有关部门批准，才能进入放置服务器的机房，一般人员无故不得在机房长时间逗留。 （5）要求机房值班人坚守工作岗位，不得擅离职守；下班时，值班人员要对所有计算机的电源进行细致的检查，该关的要切断电源，并检查门窗是否关好。 （6）双休日、节假日，要有专人检查网络运行情况，如发现问题及时解决，并做好记录处理，解决不了的及时报告。 （7）机房内所有设备、仪器、仪表等物品和软件、资料要妥善保管，向外移（带）设备及物品，需有主管领导的批示或经机房工作负责人批准。 制定数据管理制度。对数据实施严格的安全与保密管理，防止系统数据的非法生成、变更、泄露、丢失及破坏。当班人员应在数据库的系统认证、系统授权、系统完整性、补丁和修正程序方面实时修改。 （8）网管人员应做好网络安全工作，服务器的各种帐号严格保密。监控网络上的数据流，从中检测出攻击的行为并给予响应和处理。统一管理计算机及其相关设备，完整保存计算机及其相关设备的驱动程序、保修卡及重要随机文件，做好操作系统的补丁修正工作。 （9）保持机房卫生，值班人员应及时组织清扫。 （10）保护机房肃静，严禁在机房内游艺或进行非业务活动。

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。

大数据安全分析(分析篇)

这一篇应该是比较容易引起争议的，大家现在乐于说看见（visibility ）的力量，如何看到却是一个尚在探索中的问题。数据是看到的基础条件，但是和真正的看见还有巨大的差距。我们需要看到什么？什么样的方法使我们真正看到？ 安全分析和事件响应 网络空间的战斗和现实世界有很大的相似性，因此往往可以进行借鉴。美国空军有一套系统理论，有非常的价值，值得深入思考并借鉴，它就是OODA周期模型： 观察（Observe）：实时了解我们网络中发生的事件。这里面包括传统的被动检测方式：各种已知检测工具的报警，或者来自第三方的通报（如：用户或者国家部门）。但我们知道这是远远不够的，还需要采用更积极的检测方式。即由事件响应团队基于已知行为模式、情报甚至于某种灵感，积极地去主动发现入侵事件。这种方式有一个很炫的名字叫做狩猎。 定位（Orient）：在这里我们要根据相关的环境信息和其他情报，对以下问题进行分析：这是一个真实的攻击吗？是否成功？是否损害了其它资产？攻击者还进行了哪些活动？ 决策（Decision）：即确定应该做什么。这里面包括了缓解、清除、恢复，同时也可能包括选择请求第三方支持甚至于反击。而反击往往涉及到私自执法带来的风险，并且容易出错伤及无辜，一般情况下不是好的选择。 行动（Action）：能够根据决策，快速展开相应活动。 OODA模型相较传统的事件响应六步曲（参见下图），突出了定位和决策的过程，在现今攻击技术越来越高超、过程越来越复杂的形势下，无疑是必要的：针对发现的事件，我们采取怎样的行动，需要有足够的信息和充分的考量。 在整个模型中，观察（对应下文狩猎部分）、定位与决策（对应下文事件响应）这三个阶段就是属于安全分析的范畴，也是我们下面要讨论的内容，附带地也将提出个人看法，关于大数据分析平台支撑安全分析活动所需关键要素。

大数据平台系统安全方案

大数据平台系统安全方案 1使用安全 在大数据智能化平台系统建设的环节，系统安全主要通过制定系统资源访问限制策略，实现系统的数据访问安全。 （1）账号管理 系统中的权限必须通过角色才能分配给账号；账号、角色、权限管理符合最小化权限原则；程序账号不能人工使用，不能在程序中使用预设账号，程序用账号密码可修改； （2）系统安全配置 完成数据库、操作系统、网络配置和网络设备的基线配置、补丁安装； 平台访问采用加密的SSH或SSL方式，登录进行密码保护； 能够在系统管理界面显示当前活动的TCP/UDP服务端口列表以及已建IP连接列表。 （3）日志管理 应用系统、操作系统、数据库、网络设备、防火墙等的操作有完整的日志记录； 系统自身产生的运行日志和告警日志发至安全监控系统统一存储管理； 应用系统本身提供友好的日志查询和统计界面，应用系统可保存短期日志；

（4）系统管理 在系统中存在很多应用服务器，对于关键应用服务器的系统本身和运行于其上的应用，应给予专门的保护，防止未授权用户的非法访问。系统建设之后达到以下效果： 通过良好的口令管理、登录活动记录和报告、用户和网络活动的周期检查，防止未被授权使用系统的用户进入系统。 对于需要登录系统访问的用户，通过产品提供的安全策略强制实现用户口令安全规则，如限制口令长度、限定口令修改时间间隔等，保证其身份的合法性。 能够按照用户、组模式对操作系统的访问进行控制，防止已授权或未授权的用户存取相互的重要信息。不同部门或类型的用户只能访问相应的文件或应用，可以采取授权方式限定用户对主机的访问范围。 能够防止恶意用户占用过多系统资源(CPU、内存、文件系统等)，从而防止因无系统资源导致系统对其他用户的不可用的事件发生。 能够对主机的安全事件进行详细的记录，并根据需要随时进行查阅。 提供完善的漏洞扫描手段，及时发现系统的安全隐患，并据此提供必要的解决方案。 （5）应用安全 应用安全主要通过对各用户访问系统功能限制和数据访问范围的合理配置来实现。 （6）权限管理

基于大数据的网络安全态势分析平台

.....L . 0)00：：fi m ip ili n i p o i a 1000l 001^^B iO IO ^M |i &?^r a ^O lD O i'O o jin D 烛卿議则1 Ig O O IO O lO lD lC r o o i o o f i t j o i B i 本期专I s C ^fe T jT m T iy ■(oioiieicf. u /〇:o r ' 产 OWOlOO W Q fj 丨(H ,m l l f f i 0.1Q ^100l 01Q D 10l |l 0p l t )0 :f l t j i o i i K i 政—’侧,o fiitr r 伞 diooioiiiMiL ju ttoo iod ai g i noiijoiMioioo M fiip o io o ]iio ^ 〇]〇j^]〇o io ilM K io fi)〇i(jRA _ 30100丨丨丨010100丨_丨 :;C 3卬 I。Q !I ]丨Q I fl G D 丨 f firtlD ’lE fiffiB B W P 010*******i 0(基于大数据的网络安全态势分析平台态势感知，即利用当前数据趋势预测未来事件，其思路是通过现有数据预测 即将到来的网络攻击■并进行必要的防护。与被动防御相比，通过科学的数据分析 进行态势感知，从而发现未知风险，对于网络安全具有重要意义。本期专题介绍了一种基于大数据技术的网络安全态势分析平台，从系统基本 信息、受攻击事件、系统漏洞、系统风险等多个维度对大量信息系统进行全方位安 全监控，对安全事件和漏洞情况及时告警和预警，并提供全部监测目标的全局统计 报表和趋势分析，为公安机关维护网络安全提供了有力的技术支撑。

2020华为网络技术大赛--大数据与安全

1.1、大数据概述 1、大数据概述 1996年，SGI公司首席科学家John Mashey第一次提出大数据的概念。 2001年，Gartner分析师Doug Laney首先定义了大数据的三个维度：数据容量 速度和种类（3V）。 业界把3V扩展到了11V，但主要包括Volume、Velocity、Variety、Value等 2、大数据定义 指无法在可承受的时间内用软硬件进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能使该数据集合成为具有更强的决策力、洞察力和流程优化等能力的海量、多样化的信息资产。 3、海量数据的来源 由25%的结构化数据和75%的非结构和半结构化数据构成。 数据类型分为： 结构化数据：指可以存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。 非结构化数据：不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档，文本、图片，XML，HTML，各类报表图像和音频，视频信息等等 半结构化数据：介于结构化数据和非结构化数据之间的数据。HTML文档就属于半结构化数据。 4、大数据的价值 对于企业组织，大数据在竞争能力构建、决策分析和成本控制等领域有广泛的应用前景；对于事业组织，大数据在科学探索、知识服务和社会安全等领域也有强烈的需求。例如： 1.在卫星测绘领域能海量存储数据。 2.在金融领域能盘活归档数据，深挖存量数据价值。 3.在能源勘探领域能进行潜力分析，降低的勘探成本。 4.在媒体娱乐中能进行高清制播 …… 5、大数据基本特征（4V） 量大（Volume）：存储大、计算量大 样多（Variety）：来源多、格式多 快速（Velocity）：生成速度快、处理速度要求快 价值（Value）：价值密度的高低和数据总量的大小成反比，即有价值的数据比重小。6、大数据带来的挑战： 网络架构：传统网络架构支持南北向网络流量，不适配大数据应用对东西流量的需求。 数据中心：同时访问子系统压力大。 数据仓库：不适应非结构化数据和半结构化数据在数据处理上的需求。 7、大数据与云计算的关系： 云计算是底层平台，大数据是应用。 云计算作为底层平台，整合了计算、存储、网络等资源。同时提供基础架构资源弹性伸缩能力。 大数据在云计算平台的支撑下，调度下层资源进行数据源加载，计算和最终结构输出等动作。 1.2、电信大数据应用 1、大数据给电信行业的机会与挑战 挑战1：电信行业生产圈的信息产业遇到了革命性的变化。运营商相关业务的发展更加

大数据平台安全建设方案分析

大数据平台 安全建设方案解析

2017年 一、方案概述 随着国家提出大数据促进经济社会转型发展的战略思路，大数据平台建设目前已经是政务信息化建设中的焦点内容，各省级政府依托强大的信息化体系率先做出尝试。大数据平台业务系统搭建之初，作为整个平台稳定、持续运行的基础，安全建设方案会是整个平台项目中重要的一环。 大数据平台整体安全建设，从数据采集到数据资产的梳理，再到平台的访问安全管控和数据存储安全，以及数据共享分发过程中的版权保护，整个安全方案如何形成数据访问和使用过程的闭环，并且能够实现安全策略的统一下发和协同配合，是摆在平台建设方面前的棘手问题，本文以某大数据平台安全建设方案为参考，抛砖引玉，共同探讨行之有效的安全建设思路，该方案已经初步得到建设方认可，具备可落地基础。

二、安全建设思路 1、信息资源梳理建设 1.1、业务需求：数据梳理 在进行安全建设之初，针对需要保护的信息资源，需要先进行状况摸底：1）提供对部门的组织结构、业务角色、信息资源类别、信息化系统等的管理和维护功能； 2）能够对业务流程图和数据流程图进行管理，能够识别协同关系和信息共享需求，能够明确职责、挖掘、整合数据资源、规范数据表示； 3）能够对数据库的主题库、逻辑实体、实体关系图、数据映射图、数据元标准、信息分类编码进行管理。 1.2、技术实现：数据库漏扫、数据资产梳理 数据库漏扫：实现对数据库系统的自动化安全评估，能够有效暴露当前数据库系统的安全问题，对数据库的安全状况进行持续化监控。利用数据库漏扫产品覆盖传统数据库漏洞检测项；实现弱口令扫描、敏感数据发现、危险程序扫描、渗透测试等高端检测能力；通过预定义安全策略、自定义安全策略，实现高效、有针对性的安全状况扫描检测，和通过各种角度、各种专题、详略不一的报表直观呈现数据库系统的安全状况样貌。 1.3、数据资产梳理：实现数据资产的“静态+动态”梳理 静态梳理：实现数据库自动嗅探：自动搜索企业中的数据库，可指定IP段和端口的范围进行搜索，自动发现数据库的基本信息；按照敏感数据的特征或预定义的敏感数据特征对数据进行自动识别，持续发现敏感数据；根据不同数据特征，对常见的敏感数据进行分类，然后针对不同的数据类型指定不同的敏感级别。 动态梳理：对平台数据库系统中不同用户、不同对象的权限进行梳理并监控权限变化。监控数据库中用户的启用状态、权限划分、角色归属等基本信息；归纳总结用户访问情况，尤其针对敏感对象，能够着重监测其访问权限划分情况。

大数据电子商务安全与数据分析平台.docx

大数据电子商务安全与数据分析平台电子商务通过对市场信息及客户信息的收集、整理和深挖，精确分析市场形势、精准把握用户需求，极大促进了电子商务经济效益的提升。行业向阳发展的同时，也带来更严重的信息安全问题，导致用户合法权益受到侵害。在大数据时代，电子商务的安全管理与数据的分析利用同样重要，因此需要对其安全与数据分析平台进行研究。 1大数据时代电子商务安全体系构建 1.1安全体系架构设计 大数据时代的电子商务安全体系架构与以往的安全体系并无本质性的差别，由于依托于网络系统，因此其架构依然涵盖安全协议、安全技术、服务范围等模块，以确保电子商务安全体系的逻辑完整。大数据电子商务安全体系架构包括五个部分，即商务层、协议认证层、安全验证层、安全技术层和网络安全层。其中，前三个层级的主要功能是进行安全验证，由安全技术层和网络安全层发挥安全防护作用。以网络安全层为例，网络安全层为电子商务提供宏观上的安全保障，包括防火墙技术、信息访问技术、网络传输安全控制技术等。网络安全层能够抵御外部环境对电子商务系统的入侵和攻击，降低发生数据盗取、信息泄漏等安全问题的概率。而安全技术层负责对数据传输过程加密，以免数据在传输过程中被盗取或篡改。数据传输加密技术水平与系统计算能力相适应，在大数据时代，数据计算能力得到极大的提升，以往的很多加密技术已不再能满足电子商务安全防护的需求。 1.2安全验证方法选择

1.2.1安全性验证数据安全性的衡量标准包括数据备份能力、自我修复能力等。建立在安全的网络系统环境之下，数据的安全性才能被很好的实现，尤其是数据传输、分享过程的安全[1]。数据备份能够保证存储在系统数据库中数据的安全，配合用户权限管理，对不同权限用户的操作范围进行限制，进一步提升数据安全性。电子商务安全防护系统并不能百分之百的保证数据安全，防护系统处于完全被动的位置，因此数据安全性验证需要从逻辑验证的角度入手，通过检验数据是否正确、完整，以判断恶意入侵、攻击行为所带来的数据资源损失。 1.2.2有效性验证数据有效性的判别标准为具备某种特定属性、属于某一特定范围、符合逻辑及规范要求等。数据有效性的限制一般在数据录入的过程中即进行，如对目标客户年龄数据的限制，仅允许使用正整数。电子商务系统的数据有效性还包括数据的确定性。例如，在网上支付的过程中，将整个过程分为支付及确认支付，其中的支付过程属于消费者的预购买行为，此时的交易并没有完全达成，消费者可根据自身意愿选择终止。数据有效性验证参照逻辑事实，其同样存在多样化的验证规则。如正确性、确认性等。 2大数据时代电子商务数据分析平台 2.1电子商务数据分析平台框架结构 大数据时代电子商务数据分析平台以HadoopYARN为框架，分为基础层、架构层和应用层。其中，基础层由虚拟机、Linux等构成，框架层则为HadoopYARN框架，应用层包括数据采集模块、数据存储

大数据的安全体系

大数据的安全体系 【摘要】本文主要以探究大数据安全保护技术为重点进行分析，结合当下所面临的安全挑战为主要依据，从数据发布匿名保护技术、社交网络匿名保护技术、数据水印技术、数据加密技术四方面进行深入探索与研究，其目的在于加强大数据安全保护力度，为保证社会公众信息安全提供有效依??。 【关键词】大数据安全；隐私保护；技术要点 经济飞速发展，网络技术得到了广泛利用。在此种背景下，大数据时代推动信息传输，为社会公众生活工作带来了诸多便利。而发展中的大数据产生了诸多问题，急需解决。将如今所存的问题切实的优化掉，这便需要合理应用大数据安全保护技术。 一、大数据有关概述 大数据的本质为数据集，其中包含的数据类型比较多，利用当前处理数据工具很难进行有效处理。这便能够看出，大数据具备较强的多样性与高效性，相对来讲所具备的数据价值更大。就当前应用而言，商业与医药业皆与之有莫大关联，大数据逐渐得到了广泛利用。大数据应用不但能够获取新知，还能推断出某一趋向。除此之外，对数据进行解析还能够有效分

辨真伪，将一些虚假信息排除掉，在众多信息中取得精华是大数据所具备的典型优势。 二、如今所面临的安全挑战 大数据背景下，信息安全面临诸多威胁。比如，数据收集、数据处理、数据解析、数据存储等，这些皆存在隐性威胁。当前的安全挑战包含私密性信息泄露、大数据虚假等。在网络架构中，此种安全威胁包括信息存储、信息调取中些许隐私数据遭到窃取。同普通数据相对比，大数据面临的主要威胁有如下几点。 （一）大数据被存储在分布式架构中，分布式架构可以有效连接多台微机。其通信线路能够连接多台主机，若是某一位置发生故障势必会使其他区段的系统遭到影响。如若出现故障，整体框架中的装置皆会遭到损害，导致数据安全遭受威胁。分布式运算同编程与组织息息相关，网络易被攻击，如果不对其设防，会导致它的脆弱性加大。在大数据背景下，主流应该是非结构性的信息。欠缺安全访问，基于此需找寻出更加适合的防盗措施。 （二）在对大数据进行处理时，需对数据应用者与拥有者进行合理区分。在调取大数据时，如果用户失去掌控权限，则很难明确存储到微机中的准确位

中安威士数据安全管理解决方案之大数据脱敏项目建设方案

____________________________ 大数据脱敏项目 建设方案 ____________________________ 2016年5月

目录 第1章概述 (2) 1.1.大数据现状说明 (2) 1.2.大数据安全现状分析 (2) 第2章建设目的 (3) 第3章项目范围 (3) 第4章建设原则 (3) 第5章大数据安全建设方案 (4) 5.1.大数据脱敏方案 (4) 5.1.1.大数据脱敏设计架构 (4) 5.1.2.大数据脱敏工作原理 (5) 5.1.3.大数据敏感数据发现 (7) 5.1.4.大数据脱敏技术方案 (9) 5.2.大数据安全系统配置部署 (15) 5.2.1.系统部署架构 (15) 5.2.2.硬件设备清单 (15) 5.2.3.软件清单 (16) 5.2.4.兼容性设计 (16) 5.2.5.可靠性设计 (16) 第6章附录 (17) 6.1.大数据安全调研表 (17)

第1章概述 1.1. 大数据现状说明 随着大数据规模性、多样性、高速性、真实性特征的逐步显现，以及数据资产逐渐成为现代商业社会的核心竞争力，大数据对行业用户的重要性也日益突出。 世界经济论坛报告认为，“大数据为新财富，价值堪比石油”，大数据之父维克托则预测，数据列入企业资产负债表只是时间问题。同时，大数据将推动国民经济各行业各领域的创新应用，电子政务、电子商务都将发生变化，信息资源的战略重要性空前鼎盛，大数据将成为经济社会管理决策的基本平台。另外，大数据也将引领商业模式的重要创新，传统商业模式将开展大数据的挖掘，信息服务商将利用大数据开展个性化服务，移动互联网将开辟新型商务模式。 大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。大数据正在对每个领域造成影响，在商业、经济和其他领域中，决策行为将日益基于数据分析，而不再是凭借经验和直觉。大数据正在成为政府和企业竞争的新焦点。各大企业正纷纷投向大数据促生的新蓝海。Oracle、IBM、MicroSoft和SAP共投入超过15亿美元成立各自的软件智能数据管理和分析专业公司。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。大数据将成为未来竞争的制高点。 1.2. 大数据安全现状分析 基于Hadoop生态系统的大数据平台随着企业的不断采用及开源组织的持续的优化、增强，已逐渐成为大数据平台建设的标准产品。然而Hadoop最初的设计并未考虑其安全性，这些平台专注于发展数据处理能力，忽视了其他能力的发展，但Hadoop生态系统作为一个分布式系统，承载了丰富的应用，集中了海量的数据，如何管理和保护这些数据充满了挑战，当前市场上，大数据平台在数

大数据平台系统项目安全保障

精心整理 大数据平台系统项目 安全保障 安全是系统正常运行的保证。根据本项目的业务特点和需要，以及现有的网络安全状况，建立一个合理、实用、先进、可靠、综合、统一的安全保障体系，确保信息安全和业务系统的正常运行。 切断 机房长时间逗留。 （5）要求机房值班人坚守工作岗位，不得擅离职守；下班时，值班人员要对所有计算机的电源进行细致的检查，该关的要切断电源，并检查门窗是否关好。 （6）双休日、节假日，要有专人检查网络运行情况，如发现问题及时解决，并做好记录处理，解决不了的及时报告。

（7）机房内所有设备、仪器、仪表等物品和软件、资料要妥善保管，向外移（带）设备及物品，需有主管领导的批示或经机房工作负责人批准。 制定数据管理制度。对数据实施严格的安全与保密管理，防止系统数据的非法生成、变更、泄露、丢失及破坏。当班人员应在数据库的系统认证、系统授权、系统完整性、补丁和修正程序方面实时修改。 （8）网管人员应做好网络安全工作，服务器的各种帐号严格保密。监控网络上的数据流，从 系统安全保障机制涉及到计算机硬件的物理安全、网络安全和信息安全，信息的保密涉及到信息的访问控制、密级控制及加密处理等。作为一个企业级计算环境，从技术上说，所有的安全性问题可以形象地归结为“四把锁”： ?第一把锁是计算机硬件系统和环境的可靠性； ?第二把锁是通信网络的安全屏障；

?第三把锁是数据库系统的保密性和安全性； ?第四把锁是软件的安全性，包括系统软件和应用软件的安全可靠性。 系统安全建设是信息系统建设的重要考虑因素，所以要遵照“预防为主，主动防范”的原则，从各个层面考虑，建立起完备可靠的安全防范与保密体系。 计算机硬件系统主要涉及到各类设备的稳定可靠性，网络级的安全主要是对各类用户访问的控 ?容错：采用多路由选择、断点重发、节点双工等。 在计算机网络中，最主要的安全机制就是数据安全、信息保密和存取控制。 （1）局域网的安全

评估大数据安全分析平台的五个因素

评估大数据安全分析平台的五 个因素 专家Dan Sullivan 概述了评估大数据安全分析平台的标准，以收集，分析和管理为信息安全目的而生成的大量数据。 互联网上网络犯罪和其他恶意活动风险的增加促使企业部署更多的安全控制并收集比以往更多的数据。因此，大数据分析的进步现在正被应 用于安全监控，以进行更广泛和更深入的分析，以保护宝贵的公司资源。这项技术称为大数据安全分析，部分利用了大数据的可扩展性，并将其与高级分析和安全事件以及事件管理系统（SIEM ）相结合。大数据安全分析适用于许多（但不是全部）用例。考虑检测和阻止高级持续威胁技术的挑战。使用这些技术的攻击者可能会采用节奏缓慢，低可见性的攻击模式来避免被发现。传统的日志记录和监控技术可能会错过这种攻击。攻击的步骤可能在不同的设备上发生，在较长的时间段内，并且似乎是不相关的。扫描日志和网络流的可疑活动有时可能会错过攻击者杀伤链的关键部分，因为它们与正常活动的差异可能不大。避免丢失数据的一种方法是收集尽可能多的信息。这是大数据安全分析平台中使用的方法。

顾名思义，这种安全分析方法借鉴了用于收集，分析和管理高速生成的大量数据的工具和技术。这些相同的技术用于驱动产品- 从用于流式 视频用户的电影推荐系统，到车辆性能特征的分析，以优化运输车队的效率。它们在应用于信息安全时同样有用。 在评估大数据安全分析平台时，请务必考虑对实现大数据分析的全部优势至关重要的五个因素： 统一数据管理平台; 支持多种数据类型，包括日志，漏洞和流量; 可扩展的数据摄取; 特定于信息安全的分析工具; 和 合规报告。 这些功能共同提供了以生成数据的速度收集大量数据所需的广泛功能，并能够足够快地分析数据，使信息安全专业人员能够有效地响应攻击。因素＃1：统一数据管理平台统一的数据管理平台是大数据安全分析系统的基础; 数据管理平台存储和查询企业数据。这听起来像一个众所周知和解决的问题，它不应该是一个区别特征，但它是。使用大量数据通常需要分布式数据库，因为关系数据库不像分布式NoSQL 数据库那样经济高效地扩展- 例如Cassandra 和Accumulo。同时，NoSQL数据库的可扩展性也有其自身的缺点。例如，很难实现我们可能

大数据安全分析

详解：大数据面临的安全问题及应对策略分析 大数据的产生使数据分析与应用更加复杂，难以管理。据统计，过去3年里全球产生的数据量比以往400年的数据加起来还多，这些数据包括文档、图片、视频、Web页面、电子邮件、微博等不同类型，其中，只有20%是结构化数据，80%则是非结构化数据。数据的增多使数据安全和隐私保护问题日渐突出，各类安全事件给企业和用户敲醒了警钟。 在整个数据生命周期里，企业需要遵守更严格的安全标准和保密规定，故对数据存储与使用的安全性和隐私性要求越来越高，传统数据保护方法常常无法满足新变化网络和数字化生活也使黑客更容易获得他人信息，有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，而现有的法律法规和技术手段却难于解决此类问题。因此，在大数据环境下数据安全和隐私保护是一个重大挑战。 在大数据时代，业务数据和安全需求相结合才能够有效提高企业的安全防护水平。通过对业务数据的大量搜集、过滤与整合，经过细致的业务分析和关联规则挖掘，企业能够感知自身的网络安全态势，预测业务数据走向。了解业务运营安全情况，这对企业来说具有革命性的意义。 目前，已有一些企业部门开始使用安全基线和网络安全管理设备，及时检测与发现网络中的各种异常行为和安全威胁，从而采取相应的安全措施。据Gartner公司预测，2016年40%的企业（以银行、保险、医药、电信、金融和国防等行业为主）将积极地对至少10TB数据进行分析，以找出潜在的安全危险。 随着对大数据的广泛关注。有关大数据安全的研究和实践也已逐步展开，包括科研机构、政府组织、企事业单位、安全厂商等在内的各方力量，正在积极推动与大数据安全相关的标准制定和产品研发，为大数据的大规模应用奠定更加安全和坚实的基础。 不同领域的大数据安全需求 在理解大数据安全内涵、制定相应策略之前，有必要对各领域大数据的安全需求进行全面了解和掌握，以分析大数据环境下的安全特征与问题。 1. 互联网行业 互联网企业在应用大数据时，常会涉及数据安全和用户隐私问题。随着电子商务、手机上网行为的发展，互联网企业受到攻击的情况比以前更为隐蔽。攻击的目的并不仅是让服务器宕机，更多是以渗透APT 的攻击方式进行。因此，防止数据被损坏、篡改、泄露或窃取的任务十分艰巨。 同时，由于用户隐私和商业机密涉及的技术领域繁多、机理复杂。很难有专家可以贯通法理与专业技术，界定出由于个人隐私和商业机密的传播而产生的损失，也很难界定侵权主体是出于个人目的还是企业行为。所以，互联网企业的大数据安全需求是：可靠的数据存储、安全的挖掘分析、严格的运营监管，呼唤针对用户隐私的安全保护标准、法律法规、行业规范，期待从海量数据中合理发现和发掘商业机会和商业价值。