大数据时代的网络安全问题（大数据环境下的网络安全问题探讨）
今天给各位分享大数据时代的网络安全问题的知识，其中也会对大数据环境下的网络安全问题探讨进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、什么是网络安全问题
- 2、大数据时代安全要怎样的分析技术
- 3、大数据在给社会带来巨大的社会价值以对什么构成严重威胁
- 4、大数据时代企业需要安全互联
- 5、大数据时代个人的信息安全面临什么问题？
- 6、大数据背景下的信息安全问题探讨
什么是网络安全问题
国际标准化组织（ISO）引用ISO74982文献中对安全的定义是这样的，安全就是最大程度地减少数据和***被攻击的可能性。Internet的最大特点就是开放性，对于安全来说，这又是它致命的弱点。
网络安全是一个关系国家安全和主权、社会的稳定、民族文化的继承和发扬的重要问题。其重要性，正随着全球信息化步伐的加快而变到越来越重要。“家门就是国门”，安全问题刻不容缓。
网络安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。
网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。
网络安全从其本质上来讲就是网络上的信息安全。从广义来说，凡是涉及到网络上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研究领域。
网络安全的具体含义会随着“角度”的变化而变化。比如：从用户（个人、企业等）的角度来说，他们希望涉及个人隐私或商业利益的信息在网络上传输时受到机密性、完整性和真实性的保护，避免其他人或对手利用窃听、冒充、篡改、抵赖等手段侵犯用户的利益和隐，? 问和破坏。
从网络运行和管理者角度说，他们希望对本地网络信息的访问、读写等操作受到保护和控制，避免出现“陷门”、病毒、非法存取、拒绝服务和网络***非法占用和非法控制等威胁，制止和防御网络黑客的攻击。
对安全保密部门来说，他们希望对非法的、有害的或涉及国家机密的信息进行过滤和防堵，避免机要信息泄露，避免对社会产生危害，对国家造成巨大损失。
从社会教育和意识形态角度来讲，网络上不健康的内容，会对社会的稳定和人类的发展造成阻碍，必须对其进行控制。
大数据时代安全要怎样的分析技术
大数据时代安全要怎样的分析技术
网络时代的发展日新月异，技术与体验的改变与改进正变得异常迅速。如今，我们的网络已经从千兆迈向了万兆时代，这便使得诸多网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。而随着下一代防火墙等安全产品的出现，安全***所要进行的分析的数据量大增、安全监测的内容不断细化使得安全产品所要监测和分析比以往更多的数据。除了数据包、日志、资产数据，更多的诸如漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等正在逐渐加入安全要素信息中。正如上述情况所说的那样，随着企业和组织安全体系架构变得越来越复杂，与之俱来的是各类安全数据正在变得越来越多。而传统的分析能力已不足以应对当下安全数据的分析。在面对新型威胁的兴起时，传统的分析方法无法对更多的安全信息做出准确分析，也就更加无从谈起更加快速的做出判定和响应。而以上信息安全所面临的这些问题，正是大数据时代带来的挑战。
在此背景下，对信息安全业而言，如何将大数据技术应用于安全领域、将大数据分析技术应用于信息安全的技术的大数据安全分析的需求正变得愈加急迫。而与此同时，安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题，更是对传统的安全分析方法带来了挑战。
目前，市场上绝大多数安全分析工具和方法都是针对小数据量设计的，在面对大数据量时难以为继。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，传统的分析技术已是不堪重负。
一方面，高速海量安全数据的***集和存储变得困难，而异构数据的存储和管理同样变得困难;而传统的安全分析技术对历史数据的检测能力很弱，对安全***的调查效率十分低;以往，安全系统相互独立，无法有效地进行协同工作，对于趋势性的威胁更是无法预测，在应对当今诸如APT等高级威胁的攻击时防护效果十分薄弱。另一方面，传统的分析方法大都***用基于规则和特征的分析引擎，必须要有规则库和特征库才能工作，而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述，无法识别未知的攻击，或者是尚未被描述成规则的攻击和威胁。
可见，对于大数据安全分析而言，如何以安全数据自身的特点和安全分析为目标，让大数据安全分析的应用更加凸显其价值是十分必要的。
如今，对于信息与网络安全分析出现了两个基本趋势：情境感知的安全分析与智能化的安全分析。Gartner曾经在2010年的两份报告中分别指出：“未来的信息安全将是情境感知的和自适应的。”以及“要为企业安全智能的兴起做好准备。”
情境感知的安全分析，更多地需要利用相关性要素信息的综合研判来提升安全决策的能力，例如：资产感知、位置感知、拓扑感知、应用感知、身份感知、内容感知，等等。利用情境感知分析技术，安全分析会得以在纵深方面得到极大的扩展;而更多的安全要素信息的纳入，也拉升了分析的空间和时间范围。而安全智能则更加强调将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，最终实现智能化的安全分析与决策。
从长远看，借助大数据安全分析技术，能够更好地解决大量安全要素信息的***集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，亦能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，从而更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。在未来一段时期内，关于大数据安全分析技术的探究，必会成为新的市场热点。
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大数据在给社会带来巨大的社会价值以对什么构成严重威胁
大数据时代的到来，不仅带来了机遇，还带来各种网络安全和隐私保护的难题。大数据给现代社会带来了哪些安全威胁呢？首先是社会安全的问题，大量数据的产生和消费使各种社会矛盾叠加升级。
大数据带来的安全威胁：
1、社会安全问题。
中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体***件频发。
2、个人隐私。
人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。在网络空间里，身份越来越虚拟，隐私也越来越重要。根据哈佛大学近期发布的一项研究报告，只要有一个人的年龄、性别和邮编，就能从公开的数据当中搜索到这个人约87%的个人信息。
3、对于国民经济的威胁。
堪称智能交通、智慧电网的国民经济运行和智能社会发展高度依赖信息基础，这些重要的信息基础设施、网络化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。
4、国家安全利益。
网络空间信息安全、问题严重性、迫切性在很大程度上已经远远超过其他的传统安全，当今主权国家所面临的所有非传统安全威胁总是面临着沧海一粟的困境，***要找的那根针往往沉没在浩瀚的大海中。
5、秘密保护。
美国国家安全局以及网络巨头的关系正是计算能力和海量数据的结合，因此全球大部分的数据都掌握在他们手中，他们大量的数据在网上是没有保护的。
大数据时代企业需要安全互联
大数据时代企业需要安全互联
随着大数据时代的到来，海量数据所衍生出来的新的需求让IT应接不暇。而企业传统的网络安全防护能力在大数据面前显得脆弱不堪。如今，互联网上的安全风险越来越多，每周平均产生469000个恶意软件样本，同时有83%的企业遭受过APT攻击，到2015年通过网络进行通信的设备将达150亿，以及业界还有超过135家的安全厂商。安全架构的复杂性，以及我们需要面对的各种新兴威胁越来越多，企业需要更深度的防御，在这样的架构下，如果没有安全互联，企业相互独立的、分割的防护系统已经无法有效应对了。
▲安全的困境……
来自迈克菲的资深信息安全专家程智力在接受我们的***访时表示，“可以想像，如果没有安全互联，攻击者只要不断的尝试你的每一个系统就可以了，由于数据量的巨大，每一个分割的防护系统在攻击者尝试的过程中并不能形成一个报警，从而使得攻击者可以不断的去尝试你的安全漏洞。而安全互联可以帮助企业形成一个整体的报警，攻击者无论尝试任何一个系统都会形成报警，安全互联使攻击者没有办法不断的尝试，这是安全互联的目标也是基础。”
为什么需要安全互联？
大数据时代的安全需求
大数据时代的安全需要迈向实时化，也只有实时化的响应才是最有效的。而要形成这样实时化的响应相当于要在面对无边界的企业网络时能够持续的向上反映。首先是可视，我需要了解你的网络里有什么，需要类似于监视器和摄像头的东西；二是做及时的响应，面对这样的问题，需要实时有效的响应；最后是持续的管理和响应，这是最困难的，简单的做到一次和短时间内的可视和响应很简单，但是难的是在大数据的情况下要做到持续的安全管理和响应，这就需要我们付出很多。
如果只是用人工流程来做，这对企业来说是一个非常沉重的负担，所以我们需要的是基于技术手段和平台来做，而要想做到这一点最基础的就是安全互联。
大数据时代个人的信息安全面临什么问题？
近日，大数据时代个人的信息安全，正成为国内外舆论关注的焦点。
国内有网友发现，同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多，在机票、酒店、电影、电商、出行等多个价格有波动的平台都存在类似情况。这在互联网行业被称作“大数据杀熟”。另外，李彦宏在中国高层发展论坛上就个人信息利用问题发表的观点——“我想中国人可以更加开放，对隐私问题没有那么敏感。如果他们愿意用隐私交换便捷性，很多情况下他们是愿意的，那我们就可以用数据做一些事情。”此言一出，李彦宏成为众矢之的。
国外，Facebook也遭遇了数据泄露丑闻。根据一名剑桥分析公司员工的爆料，该公司在用户不知情的情况下，秘密分析了大约5000万脸书用户的个人资料，以此制定个人化的政治宣传，预测并影响选民投票，帮助美国总统特朗普赢得2016年的大选。
Facebook很快遭到了市场的惩罚，股价蹭蹭往下掉，市值蒸发500多亿美元。这一丑闻愈演愈烈，国外发起了#delete Facebook（删除Facebook）运动，埃隆·马斯克站出来当起了表率，注销了自己两家公司SpaceX和Tesla在Facebook的官方主页，越来越多的网友参与其中。并且，因为影响选举，数据泄露还上升为政治***，引起了英美等国政要的“强烈不安”。
很长一段时间以来，我们享受到了大数据时代带来的种种便利，而忽视个人信息被攫取和利用的巨大风险。我们本以为逃匿在网络空间是为了“隐身”，可在互联网企业眼里，我们其实是在“裸奔”。人们关于个人信息安全的保护意识，开始苏醒。
大数据背景下的信息安全问题探讨
大数据背景下的信息安全问题探讨
大数据具有体量巨大、类型繁杂、处理速度快、价值密度低四大特点，因此，对于个人来说，难以处理极其庞大的数据，只有国家和大型企业等组织或集团才有可能获取到各种敏感信息；大数据所搜集提取的个人信息可能连本人都不完全知晓，比如个人的行为特征、语言风格、爱好兴趣等。在大数据时代如何保护个人敏感信息或隐私，必将成为高难度的世界课题。
2013年6月，美国前中情局雇员斯诺登曝光了始于2007年小布什时期美国国家安全局和联邦调查局启动的代号为“棱镜”的秘密项目。美国国家安全局通过接入雅虎、谷歌、微软、苹果等9家美国互联网公司中心服务器，对邮件、图片、***、电话等10类数据进行监控，以搜集情报，监视民众的网络活动。“棱镜”项目缘于2004年美国***的“星风”监视***。但是，当时小布什***由于法律程序等敏感问题而做出让步，美国本土的监听项目有所缩减。为了“星风”***的继续进行，小布什***通过司法程序将“星风”监视***分拆成由国家安全局执行的4个监视***，包括“棱镜”、“主干道”、“码头”和“核子”，均交由美国家安全局执掌。“棱镜”项目用于监视互联网个人信息。“主干道”和“码头”项目负责存储和分析通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”。元数据主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。“核子”项目负责内容信息的获取，截获电话通话者对话内容及关键词，通过拦截通话以及通话者所提及的地点，来实现日常的监控。由此可见，斯诺登不仅揭露了美国的大规模窃听***，更揭示了大数据时代国家信息安全保护问题。大数据的分析与使用，无论对个人（如跟踪健康状况防范疾病）、对企业（如了解市场偏好以有效安排产品设计生产营销）乃至对国家（如防范疫情或恐怖主义）显然都有巨大的好处，从商业用途来说，谷歌、微软、雅虎等互联网公司，完全可以通过它们掌握到的数以百万计、千万计甚至亿万计的数据，经由“超级计算”，准确推断消费者的爱好及习惯、商品的销售额、疾病疫情的发展趋势。商业如此，在政治、经济、军事等方面亦存在诸多的用途和潜在利益。像“棱镜”***里涉及的谷歌、雅虎、苹果、微软等大网站，人们每天由于各种业务需要，会把大量个人信息输入其中，但常常并不被事先告知数据的用途。而这些数据会被企业或***用来进行一些特殊的计算或分析，如通过对大数据的分析预测来对人们尚未实施的行为进行惩罚。比如“大数据之父”舍恩伯格曾披露过一个例子：在美国有一个***名为“预测式配警”，通过对大数据分析来预测美国某个城市的某条街道的某个时段是犯罪高峰时段，然后在那个位置部署更多的警力。从此该地区居民将长时间被监控，这是一种变相的侵犯或惩罚。他们不是因为做错事，而是因为某个计算机的算法预测他们可能做错事而被惩罚了，显然这是不公平的。美国国安局拥有的正是类似的一套基于“大数据”的新型情报收集系统，这套名为“***爆料”的系统，以30天为周期，从全球网络系统中接收到***0亿条讯息，再通过比对***或者通讯记录等方式，能几近真实地还原个人的实时状况。当然，像谷歌这样的商业组织也有可能掌握同样量级的信息而进行商业预测分析。因此，必须建立一套规则予以规范和约束对大数据的收集和使用。第一，虽然这些信息储存在不同的服务器上，但这些数据是用户的资产，拥有权属于用户自己而不是这些公司，这是必须明确的，就像财产所有权一样，个人隐私数据也应该有所有权。第二，利用大数据、云计算技术给用户提供信息服务的公司或企业，需要把收集到的用户数据进行安全存储和传输，这是企业的责任和义务。第三，如果企业或***要使用用户的信息，一定要让用户有知情权和选择权，泄露用户数据甚至牟利，不仅要被视作不道德的行为，而且是非法行为。大数据时代的数据存储和应用方式是跨地域甚至是跨国界的。作为国家层面要将大数据上升为国家战略，奥巴马***在2012年3月将“大数据战略”上升为最高国策，像陆权、海权、空权一样，将对数据的占有和控制作为重要的国家核心能力。我国也应从国家高度重视大数据，在对其进行安全保护、政策制定需要重视三个方面：一是要正视数据霸权，要清醒认识到我国在网络控制权、关键技术和高端设备等方面，还受制于西方。二是要明确主权，数据作为一种重要的战略***，无论是个人拥有还是国家拥有，都要纳入到主权范围里面来考虑。三是要有治权，因为有主权不一定能够管治。比如：数据存到国外，云计算跨越国境，可能不在你的主权范围之内。要区别对待不同的数据，对确需保护的数据，必须有切实可靠的手段进行有效管理。如果做不到对数据的有效管理，大数据就必然面临失控的危险。政策界定安全责任问题。大数据的安全问题涉及***、相关企业、网络运营商、服务提供者，以及数据产生者、使用者等方方面面，必须对各自的安全责任有明晰的政策界定。信息安全风险存在于数据的全生命周期之中，从技术思路、产品开发、用户使用、服务管理，各个环节均要分担相应的安全责任。监管保障基础设施安全问题。大数据的发展离不开电信网络甚至工控系统等关键基础设施，其安全可靠同样依赖于这些基础设施，受供应链全球化、产业私有化的影响，网络与关键基础设施间的安全日趋复杂，一国的大数据可能存放在别国的网络中，一国的基础设施可能同时服务于多个国家，高度的全球相互依赖性，挑战着原有的国家主权观念。所以，关键基础设施的安全监管体系十分重要，我国需要尽快确立对供应链的实质性国家安全审查和对基础网络的常态化安全监管。
网络空间冲突管理问题。大数据的***价值越来越高，围绕大数据的争夺和冲突就越来越激烈。大数据的生成、处理和利用方式，将极大改变各种冲突的表现方式和破坏烈度。通过立法与国际合作应对包括知识产权的保护、网络犯罪的处置、网络破坏活动特别是网络恐怖主义的打击以及网络战争的威胁。
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