大数据时代数据安全防护最佳实践
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大数据时代数据安全防护
最佳实践
目录
一、概述 (1)
二、大数据时代下数据安全面临的挑战 (3)
（一）新技术带来的挑战 (3)
（二）新需求带来的挑战 (4)
（三）新的应用场景带来的挑战 (5)
三、数据安全防护目标和防护体系 (6)
（一）防护目标 (6)
（二）防护体系 (8)
四、数据安全防护管理措施实践方法 (10)
（一）组织架构设置 (10)
（二）机构及岗位设置 (12)
（三）人员管理 (12)
（四）管理制度及规程 (13)
1、数据分级分类管理 (14)
2、账号权限管理及审批规程 (14)
3、第三方数据共享安全管理 (15)
4、外包服务数据安全管理 (16)
5、日志管理和安全审计 (16)
6、数据备份与恢复 (17)
五、数据安全防护技术措施实践方法 (18)
（一）数据产生／采集环节的安全技术措施 (18)
1、元数据安全管理 (18)
2、数据类型、安全等级打标 (19)
（二）数据传输存储环节的安全技术措施 (20)
（三）数据使用环节的安全技术措施 (21)
1、账号权限管理 (21)
2、数据安全域 (21)
3、数据脱敏 (22)
4、日志管理和审计 (23)
5、异常行为实时监控与终端数据防泄漏 (24)
（四）数据共享环节的安全技术措施 (25)
（五）数据销毁环节的安全技术措施 (26)
六、数据安全防护典型案例 (26)
（一）案例一：钉钉移动智能办公平台 (26)
1、数据安全防护管理措施 (26)
2、数据安全防护技术措施 (30)
（二）案例二：南方某供电公司最佳案例 (32)
1、数据安全防护管理措施 (33)
2、数据安全防护技术措施 (34)
一、概述
当前，随着信息技术产业革命浪潮，特别是大数据技术创新应用，全球社会正式进入“数据驱动”的时代。大数据技术赋予了人类前所未有的对海量数据的处理和分析能力，促使数据成为国家基础战略资源和创新生产要素，战略价值和资产价值急速攀升。
对国家而言，对数据的掌握和利用已成为重塑国家竞争优势、完善国家公共治理体系的关键。大数据时代，国家竞争力部分体现为一国拥有数据的规模、质量以及运用治理数据的能力。世界各国普遍高度重视数据资源战略价值，出台国家战略，落实配套措施，系统提升国家数据掌控能力。另一方面，数据驱动国家治理体系发生根本性改变，从“主观主义”的模糊治理方式，向“数据引领”的精准治理方式转变，利用大数据等新兴信息技术实现科学决策、智慧治理，打破“信息孤岛”，实现部门间、政府
和民众间信息共享，形成新型社会众包式、自治式等治理新模式。
对企业而言，数据驱动的创新应用成为企业全生产链条升级发展的全新范式。数据是数字经济时代社会生产的新主导要素，也是新工业革命的核心内容，以数据为驱动的智能制造企业，通过数据实时采集、智能分析和动态反
大数据安全保障措施
（一）数据产生／采集环节的安全技术措施 从数据安全角度考虑，在数据产生／采集环节需要实现的技术能力主要是元数据安全管理、数据类型和安全等级打标，相应功能需要内嵌入后台运维管理系统，或与其无缝对接，从而实现安全责任制、数据分级分类管理等管理制度在实际业务流程中的落地实施 1、元数据安全管理 以结构化数据为例，元数据安全管理需要实现的功能，包括数据表级的所属部门、开发人、安全责任人的设置和查询，表字段的资产等级、安全等级查询，表与上下游表的血缘关系查询，表访问操作权限申请入口。完整的元数据安全管理功能应可以显示一个数据表基本情况，包括每个字段的类型、具体描述、数据类型、安全等级等，同时显示这个数据表的开发人、负责人、安全接口人、所属部门等信息，并且可以通过这个界面申请对该表访问操作权限。 2、数据类型、安全等级打标 建议使用自动化的数据类型、安全等级打标工具帮助组织内部实现数据分级分类管理，特别是在组织内部拥有大量数据的情况下，能够保证管理效率。打标工具根据数据分级分类管理制度中定义的数据类型、安全等级进行标识化，通过预设判定规则实现数据表字段级别的自动化识别和打标。下图是一个打标工具的功能示例，显示了一个数据表每个字段的数据类型和安全等级，在这个示例中，“C”表示该字段的数据类型，“C”后面的数字表示该字段的安全等级。
数据类型、安全等级标识示例 （二）数据传输存储环节的安全技术措施 数据传输和存储环节主要通过密码技术保障数据机密性、完整性。在数据传输环节，可以通过HTTPS、VPN 等技术建立不同安全域间的加密传输链路，也可以直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障数据传输过程安全。在数据存储环节，可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据存储安全。 （三）数据使用环节的安全技术措施 数据使用环节安全防护的目标是保障数据在授权范围内被访问、处理，防止数据遭窃取、泄漏、损毁。为实现这一目标，除了防火墙、入侵检测、防病毒、防DDoS、漏洞检测等网络安全防护技术措施外，数据使用环节还需实现的安全技术能力包括： 1、账号权限管理 建立统一账号权限管理系统，对各类业务系统、数据库等账号实现统一管理，是保障数据在授权范围内被使用的有效方式，也是落实账号权限管理及审批制度必需的技术支撑手段。账号权限管理系统具体实现功能与组织自身需求有关，除基本的创建或删除账号、权限管理和审批功能外，建议实现的功能还包括：一是权限控制的颗粒度尽可能小，最好做到对数据表列级的访问和操作权限控
视频监控数据安全防护系统解决方案
文档类型： 文档编号： 视频数据安全防护系统 解决方案 北京XX公司科技发展有限责任公司 二O一二年五月
目录 第一章项目背景............................................................................................................................... 第二章需求分析.. (5) 2.1需求分析............................................................................................................................ 2.2使用效果............................................................................................................................ 2.3管理手段............................................................................................................................ 第三章解决方案............................................................................................................................... 3.1系统体系原则.................................................................................................................... 3.1.1合理性 ............................................................................................................................ 3.1.2先进性 ............................................................................................................................ 3.1.3稳定性 ............................................................................................................................ 3.1.4健壮性 ............................................................................................................................ 3.1.5拓展性 ............................................................................................................................ 3.1.6易操作性 ........................................................................................................................ 3.2详细设计............................................................................................................................ 3.2.1方案概述 ........................................................................................................................ 3.2.2系统构成 ........................................................................................................................ 3.3方案功能模块.................................................................................................................... 3.3.1在线视频系统准入控制 ................................................................................................ 3.3.2视频存储数据下载管控 ................................................................................................ 3.4产品核心技术.................................................................................................................... 3.4.1文件级智能动态加解密技术 ........................................................................................ 3.4.2网络智能动态加解密技术 ............................................................................................ 3.4.3协议隧道加密技术 ........................................................................................................ 3.4.4终端自我保护技术 ........................................................................................................ 3.5方案管理应用功能基础 (16) 3.5.1透明动态加密 ................................................................................................................ 3.5.2通讯隧道加密 ................................................................................................................ 3.5.3终端强身份认证 ............................................................................................................
云数据中心边界防护项目解决方案v1.0[文字说明]
云数据中心边界安全解决方案 -安全网关产品推广中心马腾辉 数据中心的“云化” 数据中心，作为信息时代的重要产物之一，先后经历了大集中、虚拟化以及云计算三个历史发展阶段。在初期的大集中阶段中，数据中心实现了将以往分散的IT资源进行物理层面的集中与整合，同时，也拥有了较强的容灾机制；而随着业务的快速扩张，使我们在软、硬件方面投入的成本不断增加，但实际的资源使用率却很低下，而且灵活性不足，于是便通过虚拟化技术来解决成本、使用率以及灵活性等等问题，便又很快发展到了虚拟化阶段。 然而，虚拟化虽然解决了上述问题，但对于一个处于高速发展的企业来讲，仍然需要不断地进行软、硬件的升级与更新，另外，持续增加的业务总会使现有资源在一定时期内的扩展性受到限制。因此，采用具有弹性扩展、按需服务的云计算模式已经成为当下的热点需求，而在这个过程中，数据中心的“云化”也自然成为发展的必然！ 传统边界防护的“困局” 云计算的相关技术特点及其应用模式正在使网络边界变得模糊，这使云数据中心对于边界安全防护的需求和以往的应用场景相比也会有所不同。在云计算环境下，如何为“云端接入”、“应用防护”、“虚拟环境”以及“全网管控”分别提供完善、可靠的解决方案，是我们需要面对的现实问题。因此，对于解决云数据中心的边界安全问题，传统网关技术早已束手无策，而此时更需要依靠下一代网关相关技术来提供一套体系化的边界安全解决方案！ 天融信云数据中心边界安全防护解决方案
面对上述问题，天融信解决方案如下： 通过TopConnect虚拟化接入与TopVPN智能集群相结合，实现“云端接入”安全需求； 通过在物理边界部署一系列物理网关来对各种非法访问、攻击、病毒等等安全威胁进行深度检测与防御，同时，利用网关虚拟化技术还可以为不同租户提供虚拟网关 租用服务，实现“应用防护”安全需求； 通过TopVSP虚拟化安全平台，为虚拟机之间的安全防护与虚拟化平台自身安全提供相应解决方案，实现“虚拟环境”安全需求； 通过TopPolicy智能化管理平台来将全网的网络及安全设备进行有效整合，提供智能化的安全管控机制，实现“全网管控”安全需求； 技术特点 ●虚拟化 ?网关虚拟化：
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/ea18885693.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/ea18885693.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.360docs.net/doc/ea18885693.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。
基于深度学习的云端大数据安全防护技术
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2015, 5(9), 336-342 Published Online September 2015 in Hans. https://www.360docs.net/doc/ea18885693.html,/journal/csa https://www.360docs.net/doc/ea18885693.html,/10.12677/csa.2015.59042 Security Technology of the Cloud Big Data Based on Deep Learning Tiankai Sun1,2*, Rong Bao1, Daihong Jiang1, Kui Wang1 1School of Information and Electrical Engineering, Xuzhou Institute of Technology, Xuzhou Jiangsu 2Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning Email: *strongtiankai@https://www.360docs.net/doc/ea18885693.html, Received: Oct. 5th, 2015; accepted: Oct. 23rd, 2015; published: Oct. 29th, 2015 Copyright ? 2015 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/ea18885693.html,/licenses/by/4.0/ Abstract The cloud big data is the basis of the data analysis. The security and accuracy of the big data is es-sential to the result of data analysis. By combining Hadoop’s big data processing technology and digital watermarking technology, a classification with DBN as a smart strategy is proposed. The multilayer has been trained and adjusted by this scheme. The mass of data can be calculated and the distributed data can also be obtained which is the basis of the judgment of data tampering. The experiments show that the combination of Hadoop and AI is an effective method to the massive data security. Keywords DBN, Data Analysis, Hadoop, Intelligent Classification 基于深度学习的云端大数据安全防护技术 孙天凯1,2*，鲍蓉1，姜代红1，王奎1 1徐州工程学院信电工程学院，江苏徐州 2大连理工大学电信学部，辽宁大连 Email: *strongtiankai@https://www.360docs.net/doc/ea18885693.html, 收稿日期：2015年10月5日；录用日期：2015年10月23日；发布日期：2015年10月29日 *通讯作者。
如何构建网络安全防护系统
如何构建网络安全防护系统 班级：计科143 学号：6103114095 姓名：王祥真 网络化时代已经不可逆转，几乎各行各业都与之联系，借因特网来运营、宣传、发展，不和网络挂钩的企业终究会被大趋势所淘汰。当我们庆幸因特网给我们带来的巨大利润与盈利的同时，各种各样的网络安全问题也给我们以当头棒喝。现阶段,中国企业种类繁多,经营范围广泛,业务类型不尽相同,因而各自所面临的网络安全威胁也参差不齐,但它们都或多或少的受到黑客攻击、恶意代码、数据泄漏和内部滥用等安全隐患,企业网络环境不容乐观。不仅是企业深受其害,广大网民们也日益成为被攻击对象,隐私与资金安全得不到保障,频频遭受信息泄露和资金被盗等网络安全事件的迫害。不可否认，网络是把双刃剑。因此我们必须重视网络安全问题，重点是构建网络安全防护体系。通过大半个学期的网络安全技术的学习，我对网络安全有了以下认识： 一.网络安全所面临的各种威胁。 1.恶意代码 恶意代码包括传统的计算机病毒、木马、蠕虫、逻辑炸弹、脚本病毒、用户级RootKit、核心级RootKit等。 2.系统漏洞 目前的操作系统存在安全漏洞，尤其是Windows的普遍性和可操作性，使它成为最不安全的服务器操作系统，还有Office的漏洞、浏览器漏洞、ⅡS漏洞、SQL注人漏洞、代码漏洞及其他各种应用系统漏洞对网络安全构成重大威胁。系统漏洞是计算机软件系统存在的结构缺陷，对待系统漏洞，除了要既是进行漏洞修补之外，还要从计算机软件系统的设计人手，尽量减少系统漏洞的数量。 3、垃圾邮件与非法访问 内部用户对Internet的非法访问威胁，如浏览黄色、暴力、反动等网站，以及垃圾邮件和非法邮件链接导致的点击和误击事件时有发生。目前网络中的垃圾邮件普遍带有计算机病毒及木马程序，如果对垃圾邮件进行传播，并对非法链接进行访问，很容易造成计算机感染病毒，引起计算机系统瘫痪。 二．一些常见的安全服务机制。 1.加密机制 这种机制提供数据或信息流的保密，并可作为对其他安全机制的补充。加密算法分为两种类型： （1）对称密钥密码体制，加密和解密使用相同的秘密密钥； （2）非对称密钥密码体制，加密使用公开密钥，解密使用私人密钥。网络条件下的数据加密必然使用密钥管理机制。 2.数字签名机制 数字签名是附加在数据单元上的一些数据，或是对数据单元所做的密码变换，这种数据或变换允许数据单元的接收方确认数据单元来源或数据单元的完整性，并保护数据，防止被人伪造。数字签名机制确定包括两个过程，对数据单元签名、验证签过名的数据单元。
云平台数据中心的安全防护技术分析
云平台数据中心的安全防护技术分析 摘要现阶段，随着云计算应用越来越广泛，政务等越来越多的领域开始使用云计算，云计算服务，已成为IT基础服务和信息技术关键基础设施。云平台面临的数据存储安全的挑战主要是数据的高可用性、数据的稳定性、数据的持久可用性和数据的访问安全性。如何确定政务系统不动产登记、公共资源交易云平台数据中心的安全责任，如何定级、监管及进一步进行安全防护技术体系设计，具有重要的现实意义。 关键词云平台；云计算；数据中心；安全防护 引言 国内对云计算的定义有多种说法，较广泛接受的定义是：云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力。云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。 2 云计算数据中心的构成 云计算数据中心，本质上由云计算平台、云计算服务构成。①云计算平台也称云平台。可划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。云计算平台包括用来支撑这些服务的安全可靠和高效运营的软硬件平台。通过云计算平台将一个或多个数据中心的软硬件整合起来，形成一种分层的虚拟计算资源池，并提供可动态调配和平滑扩展的计算、存储和网络通信能力，用以支撑云计算服务的实现。 ②云计算服务包括通过各种通信手段提供给用户的应用、软件、工具以及计算资源服务等。 云计算平台是云计算中心的内部支撑，处于云计算技术体系的核心。它以数据为中心，以虚拟化和调度技术为手段，通过建立物理的、可缩放的、可调配的、可绑定的计算资源池，整合分布在网络上的服务器集群、存储群等，结合可动态分配和平滑扩展资源的能力，提供安全可靠的各种应用数据服务[1]。 3 云计算安全防护体系框架建立 云安全防护技术体系，是云计算平台或系统安全建设的重要指导和依据，将等级保护思想融入到云安全防护体系的构建，清晰描述了云安全防护体系建立的原则及方法，提出了基于等级保护的云安全防护技术体系框架。 3.1 云安全防护技术体系的设计方法
大数据中心地消防及安全系统
数据中心灭火气体灭火剂：七氟丙烷 概述 计算机机房是每个企事业单位重要部门，机房IT系统运行和存储着都是核心数据，由于IT设备及有关的其他设备本身对消防的特殊要求，必须对这些重要设备设计好消防系统，是关系IT设备正常运作及保护好设备的关健所在；机房灭火系统禁止采用水、泡沫及粉末灭火剂，适宜采用气体灭火系统；机房消防系统应该是相对独立的系统，但必须与消防中心的联动。一般大中型计算机机房，为了确保安全并正确地掌握异常状态，一旦出现火灾能够准确、迅速地报警和灭火，需要装置自动消防灭火系统。 气体灭火系统设计流程： ·根据设计规范确定需设置气体灭火系统的房间，选定气体灭火剂类型。 ·划分防护区及保护空间，选定系统形式，确认储瓶间位置。 ·根据相关设计规范计算防护区的灭火设计用量，确定灭火剂储瓶的数量。 ·确定储瓶间内的瓶组布局，校核储瓶间大小是否合适。 ·计算防护区灭火剂输送主管路的平均流量，初定主管路的管径及喷头数量。 ·根据防护区实际间隔情况均匀布置喷头及管路走向，尽量设置为均衡系统，初定各管段管径。 ·根据设计规范上的管网计算方法，校核并修正管网布置及各管段管径直至满足规范要求，确定各喷头的规格。 ·根据设计方案统计系统设备材料。 ·对设计方案综合评估，必要时作优化调整。 消防自动报警系统 机房内应单独设立一套消防自动报警系统，包括以下设备: ·气体灭火控制器 用于接收火灾探测器的火警信号、发出声光报警、启动联动设备、发出释放灭火剂的启动信号、接收喷洒反馈信号并显亮喷放指示灯等，具有火灾报警、消声、复位、紧急启动、手动/自动转换、故障报警、主备电源自动切换等功能。工程应用上，气体灭火控制系统与火灾自动报警系统(FAS)是两个互相独立的系统。气体灭火控制器把防护区的动作信号发送到消防控制中心，这些信号包括火灾信息捕获、灭火动作、手动/自动转换、系统故障等。防护区内需联动的开口封闭装置、通风机械、防火阀等可由火灾自动报警系统(FAS)或气体灭火控制器控制，这些消防联动控制设备的动作状态应在消防控制中心显示。
大数据时代数据安全防护最佳实践
大数据时代数据安全防护 最佳实践
目录 一、概述 (1) 二、大数据时代下数据安全面临的挑战 (3) （一）新技术带来的挑战 (3) （二）新需求带来的挑战 (4) （三）新的应用场景带来的挑战 (5) 三、数据安全防护目标和防护体系 (6) （一）防护目标 (6) （二）防护体系 (8) 四、数据安全防护管理措施实践方法 (10) （一）组织架构设置 (10) （二）机构及岗位设置 (12) （三）人员管理 (12) （四）管理制度及规程 (13) 1、数据分级分类管理 (14) 2、账号权限管理及审批规程 (14) 3、第三方数据共享安全管理 (15) 4、外包服务数据安全管理 (16) 5、日志管理和安全审计 (16) 6、数据备份与恢复 (17)
五、数据安全防护技术措施实践方法 (18)
（一）数据产生／采集环节的安全技术措施 (18) 1、元数据安全管理 (18) 2、数据类型、安全等级打标 (19) （二）数据传输存储环节的安全技术措施 (20) （三）数据使用环节的安全技术措施 (21) 1、账号权限管理 (21) 2、数据安全域 (21) 3、数据脱敏 (22) 4、日志管理和审计 (23) 5、异常行为实时监控与终端数据防泄漏 (24) （四）数据共享环节的安全技术措施 (25) （五）数据销毁环节的安全技术措施 (26) 六、数据安全防护典型案例 (26) （一）案例一：钉钉移动智能办公平台 (26) 1、数据安全防护管理措施 (26) 2、数据安全防护技术措施 (30) （二）案例二：南方某供电公司最佳案例 (32) 1、数据安全防护管理措施 (33) 2、数据安全防护技术措施 (34)
大数据时代网络信息安全及防护探讨 韩来吉
大数据时代网络信息安全及防护探讨韩来吉 摘要：随着我国经济发展和科学技术的不断进步，以大数据技术为代表的先进 互联网技术开始应用在各行各业。大数据时代的到来使人们和企业的各种数据大 量存储在互联网和各种电子设备中，为网络攻击者获取各种数据信息提供了方便，如窃取人们的隐私、银行账号等信息，会给个人和企业带来重大损失，因此，保 障大数据时代的网络信息安全是推动现代社会发展的一个重要课题。本文重点探 讨了大数据时代的网络信息安全防护策略。 关键词：大数据时代；网络信息安全；企业 引言 网络信息安全对企业和个人都有具有重要意义，随着我国信息化技术的不断 进步，网络数据安全威胁也随之增加，黑客事件频发，对各个企业的信息安全构 成了重大威胁。网络环境非常复杂，很容易发生这样那样的安全问题，因此，确 保网络信息安全已经成为大数据时代的重要工作。 1 大数据时代网络信息的威胁因素 1.1 信息管理制度建设不到位 信息管理制度是大数据时代网络信息安全的基础，为大数据时代网络信息安 全建设确定了方向，因此，信息管理制度在确保大数据时代网络信息安全建设中 具有重要作用。然而，在发展过程中，由于信息安全管理制度建设不到位，导致 企业和其他机构的信息化管理制度建设不到位，主要表现为网络防护层级建设不 明确，没有确定相关责任制度，没有科学的防护网络等，导致企业安全管理信息 化建设的总体规划和方案存在问题，影响大数据时代网络信息安全的最终成果。 1.2 数据安全缺乏保障 未来是信息化和大数据时代，信息数据安全是大数据时代网络信息安全防护 的重点。在当前的技术条件下，网络信息安全管理缺乏完善的网络防护机制，无 法完全确保信息数据的绝对安全，时常发生信息数据泄露事件，在一些企业中， 由于缺少经费和不重视网络防御机制，导致绝密资料外泄，比如对建筑企业来说，投标报价、建筑技术等资料是企业的机密材料，一旦出现外泄就会影响企业的正 常经营，甚至给企业带来重大的经济损失，因此，在大数据时代，企业安全管理 信息化建设要重视信息数据的安全防护工程建设，确保企业信息数据的安全可靠。 2 网络信息安全防护技术的简介和特点 2.1 大数据时代的特点 大数据时代指用大数据技术收集并分析海量信息数据，按照一定要求存储技术。与传统的随机分析法相比，大数据技术可以针对所有满足需求的数据进行全 面分析和处理，根据具体的要求和研究对象提供较为全面的数据支持，因此，大 数据技术在面向未来发展时能够为企业提供有效决策支持。 2.2 网络信息安全防护技术的特点 网络信息安全防护技术的特点包括以下几部分内容。①数据处理量极大。网 络信息安全防护技术的本质是处理海量数据，确保数据信息安全，处理数据量大 是其本质特点。②数据处理速度快。网络信息安全防护技术对海量数据的处理方法不同于传统的处理方法，以先进的技术和硬件配合能够加倍处理以往数据。③数据处理类型限制少。网络信息安全防护技术可以处理的数据种类繁多，包括不 同要求和不同种类的各种数据，因此，网络信息安全防护技术可以广泛应用在各 类网络信息数据的安全防护中。④数据安全防护的高价值性。网络信息安全防护
企业信息系统安全防护措施
企业信息系统安全防护措施 企业信息安全现状： 信息安全是随着企业信息化建设面临的最大问题，也逐渐成为企业良性发展的最大制约，企业发生信息安全事件后会遭受难以估算的名誉及经济损失； 企业信息安全的主要威胁及来源： 信息安全主要包括信息的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。 从威胁源上划分主要为内部威胁、外部威胁和自然因素威胁。 主要威胁包括： 1.信息泄露：信息被泄露或透露给某个非授权的实体； 2.破坏信息的完整性：数据被非授权地进行增删、修改或破坏而受 到损失； 3.非法使用(非授权访问)：某一资源被某个非授权的人，或以非授权 的方式使用； 4.计算机病毒：一种在计算机系统运行过程中能够实现传染和侵害 功能的程序。 主要威胁来源： 1.人为疏忽，比如员工对信息数据使用不当，安全意识差等 2.黑客行为，网络环境被黑客入侵，关键数据被黑客窃取 3.内部泄密，员工为获取非法利益将企业信息资产出售
企业信息系统的安全防护措施： A.内部制度： 建立完善的信息资产管控制度，如关键技术人员的竞业限制，信息数据的分级授权，信息数据的使用规定等 B.网络防护： 1.安装防火墙：防火墙在某种意义上可以说是一种访问控制产品。 它在内部网络与不安全的外部网络之间设置障碍，阻止外界对 内部资源的非法访问，防止内部对外部的不安全访问。主要技 术有：包过滤技术，应用网关技术，代理服务技术。防火墙能 够较为有效地防止黑客利用不安全的服务对内部网络的攻击， 并且能够实现数据流的监控、过滤、记录和报告功能，较好地 隔断内部网络与外部网络的连接。但它其本身可能存在安全问 题，也可能会是一个潜在的瓶颈。 2.网络安全隔离：网络隔离有两种方式，一种是采用隔离卡来实 现的，一种是采用网络安全隔离网闸实现的。隔离卡主要用于 对单台机器的隔离，网闸主要用于对于整个网络的隔离。这两 者的区别可参见参考资料。网络安全隔离与防火墙的区别可参 看参考资料。 3.安全路由器：由于WAN连接需要专用的路由器设备，因而可 通过路由器来控制网络传输。通常采用访问控制列表技术来控 制网络信息流。 4.虚拟专用网(VPN)：虚拟专用网（VPN）是在公共数据网络上，
数据中心安全防护之道
数据中心安全防护之道 摘要：在大数据发展的驱动下，未来高性能数据中心防火墙会在两个方面发展。第一，大型数据中心或者云数据中心中，用户访问数据中心，以及数据中心直接的访问流量都会导致南北向流量继续增长，导致大型数据中心出口带宽流量会由目前的超过200Gbps，到2015年将接近1Tbps的水平。第二，数据中心中的应用类型变得越来越多样化。 随着互联网及其相关应用产业的发展，内容更丰富、服务更深层的网络服务提供商横空出世。数据中心作为一个重要的网络服务平台，它通过与骨干网高速连接，借助丰富的网络资源向网站企业和传统企业提供大规模、高质量、安全可靠的专业化服务器托管等业务。 互联网应用日益深化，数据中心运行环境正从传统客户机/服务器向网络连接的中央服务器转型。受其影响，基础设施框架下多层应用程序与硬件、网络、操作系统的关系变得愈加复杂。这种复杂性也为数据中心的安全体系引入许多不确定因素，一些未实施正确安全策略的数据中心，黑客和蠕虫将顺势而入。尽管大多数系统管理员已经认识到来自网络的恶意行为对数据中心造成的严重损害，而且许多数据中心已经部署了依靠访问控制防御来获得安全性的设备，但对于日趋成熟和危险的各类攻击手段，这些传统的防御措施仍然显得力不从心。 高性能和虚拟化仍然是根本要求 虽然针对数据中心的安全服务遍及各大行业，甚至很多细分行业领域，但是对于数据中心的安全建设要求还是存在一定共性的。Fortinet中国区首席技术顾问谭杰认为，高性能和虚拟化是当前数据中心安全防护解决方案的两大基础共性。谭杰进一步解释道，数据中心，尤其是云计算数据中心的海量业务，对安全系统的吞吐量、延迟和会话能力都提出了极高的要求。关键点在于，数据中心中多租户模式而导致的业务种类繁多的特点，很难事前对大小数据包的比例进行规划和设计，因此非常需要安全设备的性能对大小包不敏感，即小包(如64字节)性能与大包相同。另外，云计算数据中心的虚拟化场景需要安全解决方案的良好配合。例如：为每个租户分配不同的虚拟安全设备及管理账号，让其自行管理，这就要求安全设备的虚拟化是完整的(包括接口、路由、策略、管理员等各种对象)。另外不同租户的业务不同，对安全保护的要求也各不相同。例如Web服务商需要IPS，邮件服务商需要反垃圾邮件，这就要求安全设备的所有功能都能在虚拟化之后正常工作。 对于上述观点，华为安全产品线营销工程师刘东徽也认为，数据中心防火墙的性能要基于“真实流量”来看，而不是简单的在某一种特定类型数据流量环境下的性能。目前数据中心的流量主要集中于东西向(数据中心内数据交换)，而南北向(数据中心出口)流量较少。但是由于连接请求的基数很大，因此对于防护设备的性能和并发连接数的支持都要求相当高。我们正处于一个大数据的时代，80%-90%
数据安全管理平台
数据安全管理平台是基于网络和数据的安全管理产品，通过认证、加密、监控和追踪等手段在传统PC终端和移动终端提供系统数据保护、文档加密、应用保护、系统管理、桌面管理和安全通讯等整体解决方案。系统采用C/S架构和B/S架构相结合，内外网相互通的架构思路，对网络安全和数据安全提供全IT架构的多套解决方案。 一、以加密技术为核心的数据安全体系 以多年自主研发的数据加解密技术为核心，结合身份认证和访问控制等多种技术手段，为用户打造完善的数据安全体系。支持PKI体系数字证书，支持国密SM1、SM2、SM3及SM4算法并兼容国际主流标准加解密算法，实现本地存储数据加密、移动存储数据加密、文档加密、邮件加密、业务应用数据加密和数据传输加密等丰富的加密功能，支持跨平台，异构终端统一管理实现数据流畅互通。 二、全IT架构管理 平台可统一管理PC终端、云桌面及虚拟化终端、移动智能设备和物联网设备等各种终端，有效应对企业IT架构的快速变革与延伸，构建全IT架构统一管理的数据安全体系，极大提高IT安全管理人员的工作效率。 ?统一设备管理，同一平台上可展现不同设备特性 ?统一身份管理，支持身份在不同终端上漫游 ?统一密钥管理，加密文件在不同终端上流畅互通 ?统一日志审计，集中查询、统计 三、可与现有业务系统灵活结合 平台提供安全中间件，现有业务系统经过简单调用即可实现业务数据安全，使安全成为标准化服务，为规范化管理提供技术支撑。 ?多平台：Windows、Linux、IOS、Android、Win Phone ?多层次：业务层、系统层，硬件设备层 ?多接口集成：4A、LDAP、SSO、CA 四、敏感数据全生命周期安全管理 对于敏感数据的防护，提供全生命周期的安全管理和审计。安全防护贯穿于数据产生、访问、传输、使用和销毁的过程中，进而对泄密的明文根据标签进行溯源，实现事前安全管理、事后行为审计。
大数据时代的客户数据安全与隐私保护
大数据时代的客户数据安全与隐私保护 “大数据”一词来自于未来学家托夫勒于1980年所著的《第三次浪潮》。而最早开始对大数据进行应用探索的是全球知名咨询公司麦肯锡，2011年6月，麦肯锡公司发布了一份关于“大数据”的报告，该报告称：随着互联网的高速发展，全球信息化不断推进，数据将渗透到当今每一行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费盈余浪潮的到来。的确如麦肯锡所说，国际数据公司仃DC）的研究结果表明， 2008年全球的数据量为 0. 49ZB, 2009年的数据量为0. 8ZB, 2010年增长为 1.2ZB, 2011年数量更是高达1. 82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去儿年内产主的。到2020年, 全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。 数据如同一把双刃剑，在带来便利的同时也带来了很多安全隐患 数据对于互联网服务提供者而言具备了更多的商业价值，但数据的分析与应用将愈加复杂，也更难以管理。如同一把双刃剑，数据在带来许多便利的同时也带来了很多安全隐患，个人隐私无处遁形。回顾2014年，全球各地用户信息安全事件频出： 2014年3月22日“携程网”出现安全支付日志漏洞，导致大规模用户信息如姓名、身份证号、银行卡类别、银行卡卡号、银行卡CVV等信息泄露。 2014年5月13 0,小米论坛用户数据库泄露，涉及约800万使用小米手机、MIUI 系统等小米产品的用户，泄露的数据中带有大量用户资料，可被用来访问“小米云服务”并获取更多的私密信息，其至可通过同步获得通信录、短信、照片、定位、锁定手机及删除信息等。 2014年12月2日 乌云漏洞平台公开了一个导致"智联招聘网” 86万用户简历信息泄露的漏
大数据时代数据安全防护最佳实践
. 大数据时代数据安全防护 最佳实践
目录 一、概述 (1) 二、大数据时代下数据安全面临的挑战 (3) （一）新技术带来的挑战 (3) （二）新需求带来的挑战 (4) （三）新的应用场景带来的挑战 (5) 三、数据安全防护目标和防护体系 (6) （一）防护目标 (6) （二）防护体系 (8) 四、数据安全防护管理措施实践方法 (10) （一）组织架构设置 (10) （二）机构及岗位设置 (12) （三）人员管理 (12) （四）管理制度及规程 (13) 1、数据分级分类管理 (14) 2、账号权限管理及审批规程 (14) 3、第三方数据共享安全管理 (15) 4、外包服务数据安全管理 (16) 5、日志管理和安全审计 (16)
6、数据备份与恢复 (17) 五、数据安全防护技术措施实践方法 (18)
（一）数据产生／采集环节的安全技术措施 (18) 1、元数据安全管理 (18) 2、数据类型、安全等级打标 (19) （二）数据传输存储环节的安全技术措施 (20) （三）数据使用环节的安全技术措施 (21) 1、账号权限管理 (21) 2、数据安全域 (21) 3、数据脱敏 (22) 4、日志管理和审计 (23) 5、异常行为实时监控与终端数据防泄漏 (24) （四）数据共享环节的安全技术措施 (25) （五）数据销毁环节的安全技术措施 (26) 六、数据安全防护典型案例 (26) （一）案例一：钉钉移动智能办公平台 (26) 1、数据安全防护管理措施 (26) 2、数据安全防护技术措施 (30) （二）案例二：南方某供电公司最佳案例 (32) 1、数据安全防护管理措施 (33) 2、数据安全防护技术措施 (34)