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大数据安全
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大数据用于安全
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大数据安全内涵
① 保障大数据安全指保障大数据采集过程、计算过程、数据形态、应用价值的处理技术② 大数据用于安全利用大数据技术提升信息系统安全效能和能力的方法涉及如何解决信息系统安全问题。
大数据安全威胁
①大数据基础设施具有虚拟化和分布式特点容易受到非授权访问、信息泄露或丢失、破坏数据完整性、拒绝服务攻击、网络病毒传播② 大数据应用的生命周期中数据存储是一个关键环节尤其是非关系数据库带来如下安全挑战模式成熟度不够、系统成熟度不够、服务器软件没有内置的足够的安全机制、数据冗余和分散性问题。③ 网络安全是大数据安全防护的重要内容安全问题随着网络节点数量的增加呈指数级上升安全数据规模巨大安全事件难以发现安全的整体状况无法描述安全态势难以感知等等。④网络化社会使大数据易成为攻击目标在网络化社会中信息的价值要超过基础设施的价值大数据蕴涵着人与人之间的关系和联系使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据。⑤ 大数据滥用的风险一方面大数据本身的安全防护存在漏洞安全控制力度不够。另一方面攻击者利用大数据技术进行攻击最大限度地收集更多用户敏感信息。⑥ 大数据误用风险大数据的准确性和数据质量不高对其进行分析和使用可能产生无效的结果从而导致错误的决策。 传统数据安全往往是围绕数据生命周期来部署 即数据的产生、存储、使用和销毁。由于大数据的规模没有上限且许多数据的生命周期极为短暂因此常规安全产品想要继续发挥作用则需要解决如何根据数据存储和处理的动态化、并行化特征动态跟踪数据边界管理对数据的操作行为等。 随着大数据应用越来越多数据的拥有者和管理者相分离原来的数据生命周期逐渐转变成数据的产生、传输、存储和使用。数据以外包形式存储在云端。 保障大数据安全
围绕大数据安全生命周期即数据的产生、采集、传输、存储、处理、分析、发布、展示和应用、产生新数据等阶段进行安全防护。 对大数据全生命周期阶段合并与精简大数据应用过程可划分为4个环节采集、存储、挖掘和发布。 大数据保障技术可以从物理安全、系统安全、网络安全、存储安全、访问安全、审计安全、运营安全等角度进行考虑。 保障大数据安全的目标最大程度地保护具有流动性和开放性特征的大数据自身安全防止数据泄露、越权访问、数据篡改、数据丢失、密钥泄露、侵犯用户隐私等问题的发生。
⭐️采集环节安全技术
安全威胁数据损坏、丢失、泄露、窃取。 安全机制 ① 身份认证 ② 数据加密 ③ 完整性保护 ④ 抗重放攻击 ⑤ 端到端的数据安全传输采用SSL VPN安全套接层虚拟专用网有Web浏览器模式、客户端模式、Lan到Lan模式。
⭐️存储环节安全技术
安全威胁数据被窃取、丢失、破坏、机密数据泄露、隐私数据泄露。 安全机制 ① 隐私保护数据脱敏、变换、匿名化。 ② 数据加密静态数据是指文档、报表、资料等 不参与计算的数据 ——先加密再存储 动态数据是指需要检索或参与计算的数据 ——同态加密 。 ③ 备份与恢复异地备份、RAID独立磁盘冗 余阵、数据镜像、快照数据副本、复制品 ⭐️挖掘环节安全技术 数据挖掘是大数据应用的核心部分是发掘大数据价值 的过程即 从海量的数据中自动抽取隐藏在数据中有用信息的过程 有用信息可能包括规则、概念、规律和模 式等。 安全威胁第三方在进行数据挖掘的过程中植入恶意程序、窃取系统数据。 安全机制 ① 身份认证基于秘密信息、基于信物、基于生物特征 ② 访问控制自主访问控制DAC可将拥有的权限自主地授予其他主体并在随后的任何时刻将这些权限回收控制是自主的强制访问控制MAC——系统根据使用系统的机构事先确定的安全策略对用户的访问权限进行强制性的控制用户不能改变他们的安全级别或对象的安全属性基于角色的访问控制RBAC—在用户和访问权限之间引入角色的概念将用户和角色联系起来通过对角色的授权来控制用户对系统资源的访问。 ⭐️发布环节安全技术 发布是指大数据在经过挖据分析后向数据应用实体输出挖掘结果数据的环节即数据“出门”环节必须对 即将输出的数据进行全面的审查确保输出的数据符合 “不泄密、无隐私、不超限、合规约”等要求。 安全威胁泄密、泄露隐私、不合规范。 安全机制 ① 安全审计基于日志的、基于网络监听的、基于网关的、基于代理的。② 数据溯源就是对大数据应用周期的各个环节的操作进行标记和定位在发生数据安全问题时可以及时准确地定位到出现问题的环节和责任者以便于对数据安全问题的解决。溯源方法标注法、反向查询法、数字水印。 大数据用于安全 安全监测与大数据的融合技术利用大数据技术实时监控海量、多样、快速和复杂的数据有效提高安全监测的效果和能力。 大数据技术将极大扩展安全分析的深度和广度把传统的数据安全分析的被动的事后分析变成主动地事前防御能够更好地感知网络安全态势。 隐私及其保护 隐私 是与个人相关的、具有不被他人搜集、保留和处分的权利的信息资料集合并且它能够按照所有者的 意愿在特定时间、以特定方式、在特定程度上被公开 。 隐私保护面临大数据的威胁 ① 大数据时代带来信息存储和管理的集中化一个大规模生产、分享和应用数据的时代一切皆可量化通过社交网络将社会关系和活动数据化实现了过去不可想象的情绪数据化。② 大数据通常包含了大量的用户身份信息、属性信息、行为信息在大数据应用的各阶段内如果不能保护好大数据极易造成用户隐私泄露。 ③ 大数据的多源性使得来自各个渠道的数据可以用来进行交叉检验有可能发现匿名化数据后面的真实用户因而导致隐私泄露。大数据时代人们无法避免失去隐私。④ 数据存储过程大数据环境下用户无法知道数据确切的存放位置用户对其个人数据的采集、存储、使用、分享无法有效控制。 ⑤ 数据传输过程大数据环境下数据传输将更为开放和多元化传统物理区域隔离的方法无法有效保证远距离传输的安全性电磁泄漏和窃听将成为更加突出的安全威胁。 ⑥ 数据处理过程大数据环境下部署大量的虚拟技术资源动态共享增加了访问控制和身份认证的管理难度基础设施的脆弱性和加密措施的失效可能产生新的安全风险。 安全及其需求 基本概念 安全需求 信息安全的目标 口令破解 口令机制是资源访问控制的第一道屏障网络攻击者常以破解用户的 弱口令 作为突破口获取系统的访问权限。 弱口令 (weak password) 没有严格和准确的定义通常认为 容易被别人他们有可能对你很了解猜测到或被破解工具破解的口令均为弱口令 。 弱口令指的是仅包含简单数字和字母的口令例如“ 123” 、“ abc” 等 因为这样的口令很容易被别人破解物联网设备遭到威胁。 撞库攻击 使用已有账号和关联的弱口令去暴力破解。
