构建证券行业虚拟化数据中心基础架构的信息安全研究
云计算环境下的网络虚拟化安全与防护方法研究

云计算环境下的网络虚拟化安全与防护方法研究随着云计算技术的迅速发展,网络虚拟化成为大规模云计算环境中的重要组成部分。
然而,在虚拟化网络中存在各种安全风险和威胁,如跨虚拟机攻击、虚拟机逃逸以及虚拟网络的隔离等问题。
因此,云计算环境下的网络虚拟化安全与防护方法成为了重要的研究方向。
为了应对云计算环境中的网络虚拟化安全挑战,以下介绍了几种常见的安全与防护方法。
1. 虚拟化网络隔离虚拟化环境中的网络隔离是保护虚拟机和虚拟网络安全的重要手段。
通过配置虚拟局域网(VLAN)和虚拟路由器,将不同虚拟机隔离开来,并限制虚拟机之间的通信,可以有效防止来自其他虚拟机的攻击。
此外,使用虚拟防火墙和入侵检测系统,可提供更高级别的网络隔离和安全防护。
2. 虚拟网络监控和流量分析在云计算环境中,虚拟网络的规模庞大且多变,因此需要实时监控和分析虚拟网络上的流量。
通过收集虚拟网络的流量数据,并使用网络分析工具进行实时监测,可以检测恶意活动和异常流量,并迅速做出响应。
此外,网络流量分析还可以帮助发现网络性能问题和优化网络资源分配。
3. 虚拟机安全加固虚拟机安全加固是防止虚拟机逃逸和恶意软件执行的重要措施。
通过限制虚拟机的资源访问权限,禁用不必要的服务和功能,及时安装安全补丁和更新,可以有效减少虚拟机受攻击的风险。
此外,使用安全监测工具进行实时监控,以便及时发现虚拟机中的异常行为,是保护虚拟机安全的必要手段。
4. 虚拟机防护软件虚拟机防护软件是保护虚拟机免受恶意软件和攻击的重要工具。
这些软件可以实时检测和阻止恶意软件的运行,提供行为监控和异常检测来发现潜在的威胁,并及时更新病毒定义和安全规则以应对新的威胁。
虚拟机防护软件还可以提供文件加密和访问控制等功能来保护虚拟机中的敏感数据。
5. 虚拟化网络安全培训和意识提升在云计算环境中,网络虚拟化安全需要不断提升相关人员的安全意识和技能。
通过定期的培训和教育,使网络管理员和虚拟化管理人员了解最新的安全威胁和防护方法,能够做出正确的决策和响应。
数据中心信息安全解决方案

数据中心解决方案(安全)目录第一章信息安全保障系统 (2)1.1 系统概述 (2)1。
2 安全标准 (2)1。
3 系统架构 (2)1.4 系统详细设计 (3)1.4.1 计算环境安全 (3)1。
4.2 区域边界安全 (5)1。
4。
3 通信网络安全 (6)1.4。
4 管理中心安全 (7)1。
5 安全设备及系统 (9)1.5。
1 VPN加密系统 (10)1。
5.2 入侵防御系统 (10)1。
5.3 防火墙系统 (11)1。
5.4 安全审计系统 (12)1。
5.5 漏洞扫描系统 (13)1.5.6 网络防病毒系统 (15)1.5.7 PKI/CA身份认证平台 (16)1.5。
8 接入认证系统 (18)1。
5。
9 安全管理平台 (19)第一章信息安全保障系统1.1 系统概述信息安全保障系统是集计算环境安全、安全网络边界、通信网络安全以及安全管理中心于一体的基础支撑系统。
它以网络基础设施为依托,为实现各信息系统间的互联互通,整合各种资源,提供信息安全上的有力支撑.系统的体系架构如图所示:图1.信息安全保障系统体系架构图信息系统安全是保障整个系统安全运行的一整套策略、技术、机制和保障制度,它涵盖系统的许多方面,一个安全可靠的系统需要多方面因素共同作用。
1.2 安全标准在数据中心建设中,信息系统安全依据《信息系统等级保护安全设计技术要求》(GB/T 24856—2009)二级防护要求进行设计。
该标准依据国家信息安全等级保护的要求,规范了信息系统等级保护安全设计技术要求,标准适用于指导信息系统运营使用单位、信息安全企业、信息安全服务机构开展信息系统等级保护安全技术方案的设计和实施,也可作为信息安全职能部门进行监督、检查和指导的依据.信息安全等级保护是我国信息安全的基本制度、基本政策、基本方法。
已出台的一系列信息安全等级保护相关法规、政策文件、国家标准和公共安全行业标准,为信息安全等级保护工作的开展提供了法律、政策、标准依据。
数据安全建设体系架构

数据安全建设体系架构随着信息技术的迅猛发展,数据已经成为当今社会的核心资源之一。
无论是企业运营,还是个人生活,数据都发挥着不可替代的作用。
然而,随之而来的数据安全问题也日益凸显,数据泄露、滥用、篡改等风险不断增加。
因此,构建一个完善的数据安全建设体系架构至关重要。
一、数据安全建设的重要性数据安全是信息安全的重要组成部分,它涉及到数据的机密性、完整性、可用性和可追溯性等多个方面。
一旦数据发生泄露或被非法利用,不仅可能导致财产损失,还可能危及个人隐私、企业声誉甚至国家安全。
因此,加强数据安全建设,是保障信息化健康发展的必然要求。
二、数据安全建设体系架构的组成数据安全建设体系架构是一个多层次、多维度的综合防护体系,它包括以下几个关键组成部分:1. 数据安全治理体系:这是数据安全建设的顶层设计,包括制定数据安全策略、明确数据安全责任、建立数据安全组织、实施数据安全风险评估和审计等。
数据安全治理体系的建立,为整个数据安全建设提供了指导和保障。
2. 数据安全技术体系:技术是保障数据安全的重要手段。
数据安全技术体系包括数据加密、数据脱敏、数据访问控制、数据防泄露、数据备份与恢复等一系列技术措施。
这些技术的应用,可以有效地保护数据的安全。
3. 数据安全管理体系:管理是数据安全的基石。
数据安全管理体系包括数据安全制度建设、数据安全培训、数据安全事件应急响应等。
通过完善的管理体系,可以确保数据安全策略得到有效执行,提高数据安全防护的整体水平。
三、数据安全建设体系架构的实施步骤数据安全建设体系架构的实施是一个系统工程,需要遵循一定的步骤和方法。
以下是数据安全建设体系架构的实施步骤:1. 分析数据安全需求:对企业或组织的数据安全需求进行全面分析,明确数据安全保护的目标和范围。
2. 设计数据安全架构:根据数据安全需求,设计符合企业或组织实际情况的数据安全架构,包括技术架构、管理架构和治理架构。
3. 制定数据安全策略:制定详细的数据安全策略,明确数据安全的标准和规范,为数据安全提供指导和依据。
云计算技术在各行业的解决方案研究与应用实践

云计算技术在各行业的解决方案研究与应用实践第1章云计算技术概述 (5)1.1 云计算的发展历程 (5)1.1.1 早期摸索(20世纪90年代至21世纪初) (5)1.1.2 云计算概念提出(2006年) (5)1.1.3 云计算快速发展(2006年至今) (6)1.2 云计算的关键技术 (6)1.2.1 虚拟化技术 (6)1.2.2 分布式计算与存储技术 (6)1.2.3 数据中心技术 (6)1.2.4 资源调度与优化技术 (6)1.2.5 安全与隐私保护技术 (6)1.3 云计算的服务模式与部署方式 (6)1.3.1 基础设施即服务(IaaS) (6)1.3.2 平台即服务(PaaS) (6)1.3.3 软件即服务(SaaS) (7)1.3.4 公共云 (7)1.3.5 私有云 (7)第2章云计算在行业的应用 (7)2.1 电子政务云建设 (7)2.1.1 电子政务云建设背景 (7)2.1.2 电子政务云建设方案 (7)2.1.3 电子政务云建设成效 (8)2.2 大数据分析与决策支持 (8)2.2.1 大数据分析背景 (8)2.2.2 大数据分析方案 (8)2.2.3 大数据分析成效 (8)2.3 智慧城市云计算平台 (9)2.3.1 智慧城市云计算平台建设背景 (9)2.3.2 智慧城市云计算平台建设方案 (9)2.3.3 智慧城市云计算平台成效 (9)第3章云计算在金融行业的应用 (10)3.1 金融云服务架构 (10)3.1.1 金融云服务架构的组成 (10)3.1.2 金融云服务架构的优势 (10)3.2 云计算在银行领域的实践 (10)3.2.1 基础设施云化 (10)3.2.2 核心业务系统上云 (10)3.2.3 金融创新产品 (10)3.3 保险业与云计算的结合 (10)3.3.2 优化保险产品创新 (11)3.3.3 提升客户服务水平 (11)3.4 证券行业的云计算应用 (11)3.4.1 高频交易 (11)3.4.2 投资研究 (11)3.4.3 风险管理 (11)第4章云计算在医疗行业的应用 (11)4.1 医疗云计算基础设施建设 (11)4.1.1 医疗云架构设计 (11)4.1.2 关键技术 (12)4.1.3 实施策略 (12)4.2 电子病历与云端存储 (12)4.2.1 电子病历系统架构 (12)4.2.2 云端存储技术 (12)4.2.3 应用实践 (12)4.3 医疗大数据分析与挖掘 (12)4.3.1 医疗大数据来源与特点 (12)4.3.2 数据分析方法 (12)4.3.3 应用实践 (13)4.4 区域医疗信息化与云计算 (13)4.4.1 区域医疗信息化架构 (13)4.4.2 云计算在区域医疗信息化中的应用 (13)4.4.3 应用实践 (13)第5章云计算在教育行业的应用 (13)5.1 教育云计算的发展现状与趋势 (13)5.1.1 教育云计算的定义与特点 (13)5.1.2 国内外教育云计算发展现状 (13)5.1.3 教育云计算的发展趋势 (13)5.2 云计算在远程教育中的应用 (13)5.2.1 远程教育概述 (13)5.2.2 云计算在远程教育中的实践案例 (13)5.2.3 云计算在远程教育中的优势与挑战 (14)5.3 智慧校园与云计算 (14)5.3.1 智慧校园的构建理念 (14)5.3.2 云计算在智慧校园中的应用场景 (14)5.3.3 智慧校园云计算解决方案的实践案例 (14)5.4 教育资源共享与云计算 (14)5.4.1 教育资源共享的重要性与现状 (14)5.4.2 云计算在教育资源共享中的应用 (14)5.4.3 云计算促进教育资源共享的案例分析 (14)5.1 教育云计算的发展现状与趋势 (14)5.1.1 教育云计算的定义与特点 (14)5.1.2 国内外教育云计算发展现状 (14)5.2 云计算在远程教育中的应用 (14)5.2.1 远程教育概述 (14)5.2.2 云计算在远程教育中的实践案例 (14)5.2.3 云计算在远程教育中的优势与挑战 (14)5.3 智慧校园与云计算 (15)5.3.1 智慧校园的构建理念 (15)5.3.2 云计算在智慧校园中的应用场景 (15)5.3.3 智慧校园云计算解决方案的实践案例 (15)5.4 教育资源共享与云计算 (15)5.4.1 教育资源共享的重要性与现状 (15)5.4.2 云计算在教育资源共享中的应用 (15)5.4.3 云计算促进教育资源共享的案例分析 (15)第6章云计算在制造业的应用 (15)6.1 制造业与云计算的融合 (15)6.1.1 云计算在制造业的技术架构 (15)6.1.2 制造业云计算的关键技术 (15)6.1.3 制造业云计算的商业模式创新 (15)6.2 工业大数据与云计算 (15)6.2.1 工业大数据的概念与特点 (15)6.2.2 云计算在工业大数据处理中的应用 (15)6.2.3 工业大数据在制造业的价值体现 (15)6.3 智能制造与云平台 (15)6.3.1 智能制造的发展趋势与云平台的关系 (16)6.3.2 云计算在智能制造中的应用场景 (16)6.3.3 智能制造云平台的构建与实施 (16)6.4 制造业供应链管理中的云计算应用 (16)6.4.1 供应链管理的挑战与云计算的应对策略 (16)6.4.2 云计算在供应链协同管理中的作用 (16)6.4.3 云计算在供应链风险管理中的应用 (16)6.4.4 云计算在供应链优化与决策支持中的实践案例 (16)第7章云计算在物流行业的应用 (16)7.1 物流云计算基础设施建设 (16)7.1.1 物流云平台架构设计 (16)7.1.2 物流云数据中心布局 (16)7.1.3 云计算在物流信息安全保障中的作用 (16)7.2 云计算在物流仓储管理中的应用 (16)7.2.1 仓储资源调度与优化 (16)7.2.2 仓储物流信息集成与共享 (16)7.2.3 仓储智能化设备与云计算的融合 (16)7.3 物流运输与云计算 (17)7.3.1 运输路径优化 (17)7.3.2 运输车辆监控与调度 (17)7.3.3 货物追踪与查询 (17)7.4.1 供应链协同平台构建 (17)7.4.2 供应链风险管理 (17)7.4.3 供应链优化与决策支持 (17)第8章云计算在零售行业的应用 (17)8.1 零售业云计算的发展趋势 (17)8.1.1 零售行业对云计算技术的需求 (17)8.1.2 云计算在零售行业的发展现状 (17)8.1.3 零售业云计算的未来发展趋势 (17)8.2 云计算在电子商务中的应用 (17)8.2.1 电子商务平台架构的云化 (17)8.2.2 云计算在电子商务中的优势体现 (17)8.2.3 电子商务中的云计算应用场景 (18)8.3 消费者行为分析与云计算 (18)8.3.1 消费者行为分析在零售业的重要性 (18)8.3.2 云计算在消费者行为分析中的应用 (18)8.3.3 基于云计算的消费者行为分析案例 (18)8.4 零售业物流与云计算 (18)8.4.1 零售业物流面临的挑战与云计算的应对策略 (18)8.4.2 云计算在零售物流中的实际应用 (18)8.4.3 零售业物流与云计算的融合发展趋势 (18)8.1 零售业云计算的发展趋势 (18)8.1.1 零售行业对云计算技术的需求 (18)8.1.2 云计算在零售行业的发展现状 (18)8.1.3 零售业云计算的未来发展趋势 (18)8.2 云计算在电子商务中的应用 (18)8.2.1 电子商务平台架构的云化 (18)8.2.2 云计算在电子商务中的优势体现 (19)8.2.3 电子商务中的云计算应用场景 (19)8.3 消费者行为分析与云计算 (19)8.3.1 消费者行为分析在零售业的重要性 (19)8.3.2 云计算在消费者行为分析中的应用 (19)8.3.3 基于云计算的消费者行为分析案例 (19)8.4 零售业物流与云计算 (19)8.4.1 零售业物流面临的挑战与云计算的应对策略 (19)8.4.2 云计算在零售物流中的实际应用 (19)8.4.3 零售业物流与云计算的融合发展趋势 (20)第9章云计算在能源行业的应用 (20)9.1 能源云计算基础设施建设 (20)9.1.1 云计算在能源领域的需求分析 (20)9.1.2 能源云计算基础设施架构设计 (20)9.1.3 能源云计算基础设施的关键技术 (20)9.1.4 能源云计算基础设施的安全保障 (20)9.2 智能电网与云计算 (20)9.2.1 云计算在智能电网中的作用 (20)9.2.2 基于云计算的智能电网数据管理 (20)9.2.3 云计算在智能电网中的应用案例分析 (20)9.2.4 云计算在智能电网中的挑战与应对策略 (20)9.3 新能源管理与云计算 (20)9.3.1 新能源产业发展现状与云计算需求 (20)9.3.2 云计算在新能源管理中的关键应用 (20)9.3.3 基于云计算的新能源发电预测与优化 (20)9.3.4 云计算在新能源并网与调度中的应用 (20)9.4 能源大数据与云计算 (20)9.4.1 能源大数据的概念与挑战 (20)9.4.2 云计算在能源大数据处理中的应用 (20)9.4.3 能源大数据分析与挖掘技术 (20)9.4.4 基于云计算的能源大数据服务平台 (20)第10章云计算在信息安全领域的应用 (21)10.1 云计算安全挑战与对策 (21)10.1.1 安全挑战 (21)10.1.2 对策 (21)10.2 数据安全与隐私保护 (21)10.2.1 数据安全 (21)10.2.2 隐私保护 (21)10.3 云计算安全防护技术 (22)10.3.1 安全隔离技术 (22)10.3.2 入侵检测与防御技术 (22)10.3.3 安全审计与监控技术 (22)10.4 云安全产业生态与发展趋势 (22)10.4.1 产业生态 (22)10.4.2 发展趋势 (22)第1章云计算技术概述1.1 云计算的发展历程云计算作为信息技术的一种新兴形态,起源于20世纪90年代的网格计算和集群计算。
基于大数据架构的电子数据取证技术研究

1860 引言在大数据时代下,电子数据取证对象发生了巨大变化,从以往的独立物理实体拓展至IoT、虚拟主机以及云端应用等,这使得电子数据取证面临更大困难和挑战。
所以,有必要对以大数据架构为基础的电子数据取证技术展开深入研究。
在实际研究中,首先要充分掌握电子数据取证的内涵及发展历程,确定以大数据为基础的电子数据取证框架,了解新时期电子数据取证所面临的困境与挑战,在此基础上积极应用新技术支持电子数据取证工作,保证取证具有更高的安全性与准确性。
1 电子数据取证技术的概述电子数据取证主要指的是通过计算机软件以及硬件技术,在和法律规范相符的基础上,对网络相关犯罪行为包括网络攻击、计算机入侵、欺诈以及破坏等进行取证、分析、保存以及出示的过程[1]。
通过应用计算机实施犯罪的一些案件,往往犯罪嫌疑人会将计算机当中的犯罪证据毁灭,在此情况下,就可通过数据软件恢复所丢失或是删除的信息,而对所删除或者所丢失数据进行获取的全过程即为电子数据取证过程,涉及勘查现场、数据分析、数据追踪以及结果提交等方面。
而电子数据取证技术,主要是专业人员严格依据法律要求,根据法定程序,通过多种技术对电子设备当中涉及的电子证据进行取证,所用取证技术主要包含数字时间、数据库、密码破译、网络电子、移动终端以及浏览器等。
此外,取证期间可能还会用到一些计算机取证软件,像Encase、TCT 等。
只要是运用计算机实施的犯罪行为,势必会在互联网以及计算机当中留下一定痕迹,研究应用电子数据取证技术,主要目的就是对犯罪者在计算机当中所留下的痕迹信息进行精准辨别,同步加以提取,通过信息取证揭露犯罪者的犯罪事实。
电子数据取证产生于20世纪70年代,目前已经历了4个阶段,分别是1985年至1995年的婴儿期、1995年至2005年的儿童期、2005年至2010年的青春期以及2010年至今的新时期。
在婴儿期,新出现的网络和刚刚普及的个人电脑引发了一系列计算机犯罪,此阶段取证人员尚不具备系统化、专业化的取证工具,大部分是基于经验,利用自行开发的取证工具完成取证任务。
数据中心行业调研报告-A

05
环境可持续性和能源效率
Environmental sustainability and energy efficiency.
行业发展概述
1. 行业规模:数据中心行业是一个快速增长的行业,根据最新的数据,全球数据中心市场规模已经超过1000亿美 元,预计未来还将持续增长。其中,云计算和人工智能等新兴技术的快速发展正成为该行业增长的主要驱动力。 2. 行业趋势:数据中心行业正朝着高度标准化、可视化、智能化的方向发展。在这种趋势下,人工智能、物联网、 5G等新兴技术的应用也将不断增加。此外,绿色能源的应用将成为该行业的又一个重要趋势,也将推动行业整体 环保和可持续发展。 3. 行业挑战:数据中心行业面临着巨大的挑战,例如,高能耗的问题,数据安全的问题以及数据中心的整体可靠 性等。这些挑战需要行业内的企业共同攻克,并推动数据中心行业的全面发展。
02
技术创新和应用案例
Technological innovation and application cases.
数据中心行业调研报告
1. 市场规模和增长趋势 数据中心行业在过去几年中稳步增长,未来预计将持续增长。预计到2025年,市场规模将达到数千亿美元。随 着越来越多的企业开始转向云计算和大数据分析,这一趋势将持续下去。另外,随着5G网络的推广,数据中心 行业也将迎来新的机遇和挑战。 2. 行业竞争格局和趋势 目前,全球范围内的数据中心企业呈现出一种极度分散的特点。竞争主要集中在亚太地区和北美地区。行业竞争 格局正在发生变化,新的参与者和新的技术正在不断涌现。云计算、人工智能和物联网等技术的发展将对行业格 局产生深远影响。企业需要积极应对市场变化,不断加强自身的技术创新和服务能力,才能在竞争中占据一席之 地。
04
构建下一代数据中心的基础架构

,
大部 分是 服 务器 的虚拟 化 ,小部 分实 现存 储 的虚 拟 化 ,
但服务器访 问存储还是基于旧有的实现方式 ,无法实现端到 端的虚拟化 ,总体上还无法实现基础资源的统一管理。 通过在 网络架构 中采用 F o ,建设全新的统一光纤网 CE
络 架 构 ,简 化 网络结 构和 管理 。通过 在 一个 增强 型 以太 网 中
( i eC a nl vrEhre ) Fb hn e oe tent 协议 也 渐渐进 入 了用 户 的视 r
野。
H l E X E AIX A K U
时间 内共 存 。
数 据 网络 和存储 网络融 合后 ,形 成一 个统 一 架构 ,从 服 务 器端 至存 储端 的 通道 、服 务器之 间 的通 道就 变得 简单 和 清 晰 ,再 结合 虚 拟化 技术 ,一 种全 新 的资源 管理 和调 度 方式 将 展 现在 我们 面 前 。 目前 主流 网络适 配 器厂 商都发 布 了相关 的 C A适 配器 , N
在这种方式下,基础资源池的扩容也十分简单 ,只需进 行横向扩展即可 ,而传统的数据 中心必须竖 向考虑。
近 几 年来 ,虚拟 化 、云计算 、云存 储 及绿 色 节 能 的概
基础架构作为最基本的底层结构,以一系列的物理设备 和连通介质,再根据之上的各种标准协议组建而成。T PI C/ P
协议组是众所周知 的网络通信协议组 ,世界上最大的 网络
IT R E N E N T就 是采 用 了 T PI 协 议 , T PI 底 层物 理 网 C/ P 而 C/ P 络 多数 使用 以太 网协议 , 因此 以太 网+ C / T PI P成为 I 业 中 T行 应用 最 普遍 的技 术 。 于以太 网和 T PI 对 C/ P协议 本 文就 不进行
信息安全技术中的模型构建和数据分析

信息安全技术中的模型构建和数据分析一、引言信息安全技术是当今社会最为关注的话题之一。
在网络、通信、电子商务等方面的迅猛发展下,人们已经完全离不开计算机和互联网的帮助。
但作为双刃剑,信息安全问题也随之增多。
在这种情况下,如何构建信息安全模型以及进行数据分析来提高信息安全水平,已经成为一个热门话题。
二、信息安全模型构建信息安全模型的目的是为了更好地理解和控制信息安全系统。
一个好的信息安全模型应该是具有可理解性、可靠性、可描述性和可预测性的。
1. 安全需求分析安全需求分析是构建信息安全模型的第一步。
这是通过使用不同的工具和技术来定义对系统和关键资源的保护需求。
这个过程包括收集系统和资源的所有信息,例如硬件、软件、人员和流程等。
这些信息将用于帮助定义安全需求和相关的安全控制措施。
2. 安全属性建模安全属性建模是使用图形化或数学建模方法来描述信息安全模型的行为和特性的过程。
这可以是以各种各样的方式,例如建立数据流图,通过使用Uncertainty Analysis等数学工具。
这将帮助定义模型中的安全约束和条件,并使其更清晰和简单。
3. 安全控制模型安全控制模型的目的是创建一种用于控制和管理安全的框架。
这可以采用基于规则的(例如访问控制列表) 或基于角色的(例如角色分类)方法。
另外,可以使用审核和检查机制来验证安全控制模型是否能实现所需的保护标准。
三、数据分析数据分析是从大量的数据中提取有用的信息,以帮助决策制定和预测的过程。
在信息安全领域中,数据分析可以用于检测并识别安全威胁和漏洞,帮助评估安全控制措施的有效性,并建立预测模型。
以下是信息安全数据分析的方法:1. 数据挖掘数据挖掘是从数据集中提取新的、有用的信息的方法。
它可以运用到各种各样的数据,包括跨多个来源的数据、大型的实时数据以及从行为数据中提取的数据。
在信息安全领域中,数据挖掘通常用于帮助发现非常规网络活动并预测未来威胁情况。
2. 数据可视化数据可视化可以帮助用户理解和探索复杂的数据关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
1田勇,孙舟,施越,喻建(申银万国证券股份有限公司,上海 200031)摘 要:随着证券行业各种新业务的不断发展,为了提升业务灵活性、降低运营成本,使用虚拟化的信息系统架构将会是数据中心的发展方向。
同时,由于系统架构的变化、边界模糊化、资源集中化、数据分散化,与其相关的信息安全问题日益突出。
文章提出了基于信息安全角度考虑的虚拟化数据中心安全架构和与之相适应的安全管理思路,从而有效控制虚拟化技术所带来的信息安全问题。
此外,文章还通过某证券公司虚拟化基础信息架构规划设计案例进一步论证了这个安全体系架构的可行性。
关键词:证券;虚拟化;数据中心;信息安全中图分类号:TP393.08 文献标识码:A 文章编号:1671-1122(2012)12-0001-03A Study of Building an Information Security Framework in a Virtualized Data Center of Securities IndustryTIAN Yong, SUN Di-zhou, SHI Yue, YU Jian( Shenyin & Wanguo Securities CO., LTD., Shanghai 200031, China )Abstract: With the continued development of new business in securities industry, the future direction of data center will based on the virtualized information system to increase business fl exibility and reduce operation costs. Meanwhile, due to the change of infrastructure, fuzzy boundaries, centralized resources, and decentralized data, the information security issues related to the system have becoming increasingly prominent. In this paper, using this framework, the security issues in the virtual technology would be controlled effectively. In addition, the authors also discussed the feasibility of this security framework in the paper by a case study of designing a virtualized information system infrastructure in a certain securities company.Key words: securities; virtualized; data center; information securitydoi :10.3969/j.issn.1671-1122.2012.12.001构建证券行业虚拟化数据中心基础架构的信息安全研究收稿时间:2012-11-15作者简介:田勇(1977-),男,浙江,部门经理,硕士,主要研究方向:信息安全;孙舟(1985-),男,上海,安全员,硕士,主要研究方向:信息安全;施越(1986-),男,上海,安全员,本科,主要研究方向:安全策略;喻建(1980-),男,湖南,系统管理员,硕士,主要研究方向:系统管理与安全。
1 证券行业应用虚拟化的原因及意义随着全球证券市场的不断发展,各种新型业务模式的纷纷涌现,加上监管部门对于证券公司创新的鼓励,虚拟化信息系统对于证券行业业务发展的意义逐渐显现,主要表现[1-8]在以下几个方面。
降低运营成本:通过虚拟化,能够跨集群高效地管理和分配资源;集成的安全和网络网关服务减少对专用设备的需求,从而提高运营效率和资源利用率。
提升业务灵活性:虚拟化架构能够动态部署、移动或扩展虚拟工作负载,而无需重新配置物理网络;自动调配和横向扩展网络连接和安全服务;更好地控制和了解虚拟通信流量以制定合理的安全策略。
高度可扩展性:虚拟化架构同时可以开放第三方接口,延展插入第三方服务,从而提供选择空间和灵活性,为基于硬件和软件的解决方案提供一致的支持。
作为一项新的技术,如果缺乏针对虚拟化架构的有效管理体系,不可避免地会带来新的安全风险。
2 案例分析下面以某证券公司通过虚拟化架构搭建的门户网站系统为例,来探讨的虚拟化架构安全管理体系的可行性。
2.1 需求分析某证券公司准备构建一个面向公司所有客户的网上交易系统。
网上交易系统主要面向所有业务客户,主要功能有行情资讯、委托交易、客户互动社区等。
2.2 设计目标网站总体性能支持200万用户注册,500用户并发访问。
在建设新一代以云计算为目标的采用虚拟化的方式部署网站系统,这样既能在满足现有业务需求的同时降低成本,又能具有高度的扩展性及业务灵活性。
2.3 整体架构设计图如图1所示,网上交易系统总体分为4层,分别为:物理层(资源池)、网络层、系统层和控制层。
1)物理层是根据性能及容量需求,可进行硬件堆叠,具有高扩展性的资源池,包括异构的服务器池(不同厂商)和异构的存储池(NAS、IBM数据带)。
2)网络层采用分布式交换机组成的VXLAN(虚拟可扩展局域网),实现IP可达的简单冗余网络结构。
3)系统层是通过在物理机上嵌入式部署虚拟化管理程序,进而建立VDC(虚拟数据中心),部署虚拟机(VM)作为网上交易系统的应用服务器实现。
4)控制层是为系统层的访问控制、负载均衡、流量包过滤、传输加密、安全审计和虚拟机管理提供安全功能。
2.4 系统设计2.4.1 底层系统防护平台保护:独立于通用操作系统运行简化了虚拟化管理程序的管理并提高了安全性,采用VMware的VMwareESXi体系架构,通过在物理机上嵌入式部署虚拟化管理程序VSphere,所有模块经过数字签名,通过ESXi内嵌防火墙保护管理接口等方式,对虚拟管理系统进行保护。
2.4.2 虚拟客户机安全防护通过补丁管理程序对补丁的分发采取同一管理,通过对上线虚机进行漏洞分析,在不改变文件结构的情况下,以模块的形式将相应补丁装在到虚拟机上,在不占用过多系统资源时有效对各系统的补丁进行控制。
客户机的安全防护通过基于策略的系统部署,智能部署经认可的OS镜像软件包,分发补丁。
并加载vCloudNetworking and Security系列组件,达成对虚机的安全加固目标:1)访问控制:加载vShield APP组件(虚拟应用防火墙),隔离和保护应用及虚拟机。
VMware vShieldTM App中虚拟化管理程序级别的防火墙提供的自适应安全保护机制可随虚拟机在主机之间迁移而移动,以便企业能够在动态的云计算环境中安全地支持其虚拟应用,组织可以了解和控制虚拟机之间的网络通信。
2)数据防泄密:加载Data Security组件,能够识别非结构化文件共享上的敏感业务信息,保护数据安全,防止数据泄密。
3)防恶意代码、深度包检测、完整性监控、日志审计:加载vCloud Ecosystem Framework组件,集成第三方服务,使用趋势的Trend Micro Deep Security 8.0组件,实现传统IPS/IDS、防火墙、防病毒软件的功能,达到底层无代理防护。
2.5 网络设计本方案通过采用VMware®vCloud Networking and Security组件,可以提高运营效率,敏捷高效并可实现能够快速响应业务需求的延展性。
它可在单一解决方案中提供大量不同的服务,包括虚拟防火墙、VPN、负载平衡和 VXLAN 扩展网络。
创建虚拟网络并确保安全的第一步是抽象化和池化资源。
vCloud Networking and Security 可将网络连接和安全服务抽象成一个一般意义上的容量池,从而使用户能够脱离底层物理基础架构使用这些服务。
通过部署虚拟工作负载加快应用调配,而无需重新配置物理网络。
提供虚拟化的网关服务,例如防火墙、VPN 和负载平衡器等。
同时在本方案中集成了第三方的应用安全网关产品,加载vShield Edge(边缘网关)实现IDS、防病毒网关等网络边缘防护功能。
2.6 数据安全设计虚拟化系统需要配置大量存储设备,设计采用了华为赛门铁克的云存储解决方案,实现如下功能:访问控制层,通过访问控制与身份认证,采用加密技术SSL对用户存储数据进行保护,使数据在网络传输中得到较为安全的保障。
用户与云存储服务器相互认证,对双方安全证书和身份进行鉴别,成功后用户代理通过安全API和云通信连接进行数据存储服务。
此外,需要着重指出的是,在虚拟化环境下应当重视敏感数据的识别和安全管控,可以采用vmware Data Security和VMware vShield App组件,对分散在云存储中的关键信息进行识别、分类并进行防护和审计。
图1 基于虚机架构的证券公司网上交易系统架构图3数据管理层,是将文件切分后进行分布式存储。
对于每一个单独的数据片段来说,如果数据在网络传输过程中被他人截获,被植入的木马病毒扫描获取或在存储设备上被意外窃取,由于截取方只是获得信息的部分数据片段,截取的信息并不具有任何实际含义,这样就能够保证数据分片后不会产生保密信息泄露或扩散。
这种分布式的存储方式如图2,可以保障数据的完整性和可用性。
数据文件平时会自动分散存储到虚拟存储池中的各类存储上,并自动化实现数据冗余。
当某个存储发生故障后,存储在该存储设备上的数据会自动漂移至其他存储设备上避免因物理存储故障带来的数据丢失风险。
存储层中,存储设备可以是FC 存储设备,可以是NAS 和iSCSI 等IP 存储设备,也可以是SCSI 或SAS 等DAS 存储设备。
在存储方案中,为了最大程度避免存储介质单一或云存储逻辑错误带来的全局性数据丢失风险,我们选择了云存储+传统数据磁带的异构存储方式,以保障关键数据在不同存储方式和介质的相互备份。
2.7 管理流程在基于传统的IT 治理流程体系下,实现虚拟化基础架构应当增加考虑以下几个管理问题[9]:1)组织架构的调整。
在原先的运维管理团队上,附加成立了专业的虚拟化安全管理领导小组。
该小组对对虚拟管理系统需求、设计、变更进行管理层审核。
此外因当明确虚拟化条件下的数据资产管理归属问题,重新定义和划分虚拟化资产(包括硬件、系统、网络、数据等)管理责任人和管理职责。