大數據的網路攻擊有哪些

Ⅰ 常見的網路攻擊都有哪幾種

1、口令入侵

所謂口令入侵是指使用某些合法用戶的帳號和口令登錄到目的主機，然後再實施攻擊活動。這種方法的前提是必須先得到該主機上的某個合法用戶的帳號，然後再進行合法用戶口令的破譯。

2、電子郵件

電子郵件是互連網上運用得十分廣泛的一種通訊方式。攻擊者能使用一些郵件炸彈軟體或CGI程式向目的郵箱發送大量內容重復、無用的垃圾郵件，從而使目的郵箱被撐爆而無法使用。當垃圾郵件的發送流量特別大時，更有可能造成郵件系統對於正常的工作反映緩慢，甚至癱瘓。

3、節點攻擊

攻擊者在突破一台主機後，往往以此主機作為根據地，攻擊其他主機(以隱蔽其入侵路徑，避免留下蛛絲馬跡)。他們能使用網路監聽方法，嘗試攻破同一網路內的其他主機；也能通過IP欺騙和主機信任關系，攻擊其他主機。

4、網路監聽

網路監聽是主機的一種工作模式，在這種模式下，主機能接收到本網段在同一條物理通道上傳輸的所有信息，而不管這些信息的發送方和接收方是誰。因為系統在進行密碼校驗時，用戶輸入的密碼需要從用戶端傳送到伺服器端，而攻擊者就能在兩端之間進行數據監聽。

5、黑客軟體

利用黑客軟體攻擊是互連網上比較多的一種攻擊手法。Back Orifice2000、冰河等都是比較著名的特洛伊木馬，他們能非法地取得用戶計算機的終極用戶級權利，能對其進行完全的控制，除了能進行文件操作外，同時也能進行對方桌面抓圖、取得密碼等操作。

6、埠掃描

所謂埠掃描，就是利用Socket編程和目標主機的某些埠建立TCP連接、進行傳輸協議的驗證等，從而偵知目標主機的掃描埠是否是處於激活狀態、主機提供了哪些服務、提供的服務中是否含有某些缺陷等等。常用的掃描方式有：Connect()掃描。Fragmentation掃描。

Ⅱ 大數據安全問題有哪些類型

【導讀】大數據運用有助於公司改善事務運營並猜測職業趨勢。然而，這項技能可能會被歹意利用，如果沒有適當的數據安全策略，黑客就有可能對用戶隱私造成重大要挾。那麼，大數據安全問題有哪些類型呢?

1、散布式體系

大數據解決方案將數據和操作散布在許多體繫上，以便更快地進行處理和分析。這種散布式體系能夠平衡負載，並避免發生單點故障。然而，這樣的體系很簡單遭到安全要挾，黑客只需攻擊一個點就能夠滲透到整個網路。因而，網路犯罪分子能夠很簡單地獲取敏感數據並損壞連網體系。

2、數據拜訪

大數據體系需求拜訪控制來約束對敏感數據的拜訪，否則，任何用戶都能夠拜訪機密數據，有些用戶可能將其用於歹意目的。此外，網路犯罪分子能夠侵入與大數據體系相連的體系，以盜取敏感數據。因而，運用大數據的公司需求查看並驗證每個用戶的身份。

3、不正確的數據

網路犯罪分子能夠經過操縱存儲的數據來影響大數據體系的精確性。為此，網路罪犯分子能夠創立虛偽數據，並將這些數據提供給大數據體系，例如，醫療機構能夠運用大數據體系來研究患者的病歷，而黑客能夠修正此數據以生成不正確的診斷成果。這種有缺陷的成果不簡單被發現，公司可能會持續運用不精確的數據。此類網路攻擊會嚴重影響數據完整性和大數據體系的性能。

4、侵略隱私權

大數據體系通常包括機密數據，這是許多人十分關懷的問題。這樣的大數據隱私要挾現已被全球的專家們評論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據體系，以損壞敏感數據。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據安全問題有哪些類型?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

Ⅲ 什麼是大數據信息安全的威脅

在攜程信用卡信息泄露、小米社區用戶信息泄露、OpenSSL“心臟出血”漏洞等事件中，大量用戶信息數據被盜，導致用戶網路銀行賬戶發生入侵事件等情況。這些事情發生在個人用戶身上。如果類似事件發生在國家財政、政務等相關部門的數據平台系統上，其後果將是不可想像的，對國家網路安全造成的損失將是前所未有的。大數據時代，我國網路安全面臨多重安全威脅。

1、大數據信息安全的威脅——網路基礎設施和基本的硬體和軟體系統由其他人控制

大數據平台依託互聯網，為政府、企業、公眾提供服務。然而，從基礎設施的角度來看，中國互聯網已經存在一些不可控的因素。例如，域名解析系統(DNS)是Internet的基礎設施之一，使訪問Internet變得很容易，而不必記住復雜的IP地址字元串。今年1月，由於DNS根伺服器受到攻擊，數千萬人在數小時內無法訪問該網站。根伺服器是全球DNS的基礎，但全世界有13個根伺服器，都是國外的，由美國控制。此外，中國還沒有完全實現對大數據平台基礎軟硬體系統的自主控制。在能源、金融、電信等重要信息系統的核心軟硬體實施中，伺服器、資料庫等相關產品占據主導地位。因此，目前中國的信息流是通過對國外企業產品的計算、傳輸和存儲來實現的。相關設備設置更多“後門”，國內數據安全生命線幾乎全部掌握在外國公司手中。2013年棱鏡事件的曝光，突顯了硬體和軟體基礎設施對中國數據安全乃至國家安全的重要性。

2、大數據信息安全的威脅——網站和應用程序充斥著漏洞和後門

近年來，由於網站和應用系統的漏洞，由後門引起的重大安全事件頻繁發生，以上三起事件都屬於這一類。據中國安全公司的網站安全檢測服務統計，多達60%的中國網站存在安全漏洞和後門。可以說，網站和應用系統的漏洞是大數據平檯面臨的最大威脅之一。然而，各種第三方資料庫和中間件在中國的各種大數據行業應用中得到了廣泛的應用。然而，此類系統的安全狀況並不樂觀，存在廣泛的漏洞。更令人擔憂的是，網站的錯誤修復都不令人滿意。

3、大數據信息安全的威脅——除了系統問題之外，網路攻擊的手段更加豐富

其中，終端惡意軟體和惡意代碼是黑客或敵對勢力攻擊大數據平台、竊取數據的主要手段之一。目前，越來越多的網路攻擊來自終端。終端滲透攻擊也成為國與國之間網路戰的主要手段。例如，著名的針對伊朗核設施的stuxnet病毒，利用Windows操作系統的弱點，滲透到特定終端，滲透到伊朗核工廠的內部網路，摧毀伊朗核設施。此外，針對大數據平台的高級持續威脅(Advanced Persistent Threat, APT)攻擊十分常見，可以繞過各種傳統的安全檢測和保護措施，竊取網路信息系統的核心數據和各種智能。例如，極光襲擊谷歌和其他30多家高科技公司就是一個例子。APT攻擊結合了社會工程、吊馬、脆弱性、深度滲透、潛伏期長、隱蔽性等特點，具有極強的破壞性。它不僅是未來網路戰的主要手段，也是對我國網路空間安全危害最大的攻擊手段之一。近年來，具有國家和組織背景的APT攻擊不斷增多，大數據平台無疑將成為APT攻擊的主要目標。

大數據信息安全的威脅有哪些?這才是大數據工程師頭疼的問題，在攜程信用卡信息泄露、小米社區用戶信息泄露、OpenSSL“心臟出血”漏洞等事件中，大量用戶信息數據被盜，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅳ 大數據安全的六大挑戰

大數據安全的六大挑戰_數據分析師考試

大數據的價值為大家公認。業界通常以4個「V」來概括大數據的基本特徵——Volume(數據體量巨大)、Variety(數據類型繁多)、Value(價值密度低)、Velocity(處理速度快)。當你准備對大數據所帶來的各種光鮮機遇大加利用的同時，請別忘記大數據也會引入新的安全威脅，存在於大數據時代「潘多拉魔盒」中的魔鬼可能會隨時出現。

挑戰一：大數據的巨大體量使得信息管理成本顯著增加

4個「V」中的第一個「V」(Volume)，描述了大數據之大，這些巨大、海量數據的管理問題是對每一個大數據運營者的最大挑戰。在網路空間，大數據是更容易被「發現」的顯著目標，大數據成為網路攻擊的第一演兵場所。一方面，大量數據的集中存儲增加了泄露風險，黑客的一次成功攻擊能獲得比以往更多的數據量，無形中降低了黑客的進攻成本，增加了「攻擊收益」;另一方面，大數據意味著海量數據的匯集，這裡面蘊藏著更復雜、更敏感、價值巨大的數據，這些數據會引來更多的潛在攻擊者。

在大數據的消費者方面，公司在未來幾年將處理更多的內部生成的數據。然而在許多組織中，不同的部門像財務、工程、生產、市場、IT等之間的信息仍然是孤立的，各部門之間相互設防，造成信息無法共享。那些能夠在不破壞壁壘和部門現實優勢的前提下更透明地溝通的公司將更具競爭優勢。

【解決方案】 首先要找到有安全管理經驗並受過大數據管理所需要技能培訓的人員，尤其是在今天人力成本和培訓成本不斷上升的節奏中，這一定足以讓許多CEO肝顫，但這些針對大數據管理人員的巨額教育和培訓成本，是一種非常必要的開銷。

與此同時，在流程的設計上，一定要將數據分散存儲，任何一個存儲單元被「黑客」攻破，都不可能拿到全集，同時對於不同安全域要進行准確的評估，像關鍵信息索引的保護一定要加強，「好鋼用在刀刃上」，作為數據保全，能夠應對部分設施的災難性損毀。

挑戰二：大數據的繁多類型使得信息有效性驗證工作大大增加

4個「V」中的第二個「V」(Variety)，描述了數據類型之多，大數據時代，由於不再拘泥於特定的數據收集模式，使得數據來自於多維空間，各種非結構化的數據與結構化的數據混雜在一起。

未來面臨的挑戰將會是從數據中提取需要的數據，很多組織將不得不接受的現實是，太多無用的信息造成的信息不足或信息不匹配。我們可以考慮這樣的邏輯：依託於大數據進行演算法處理得出預測，但是如果這些收集上來的數據本身有問題又該如何呢?也許大數據的數據規模可以使得我們無視一些偶然非人為的錯誤，但是如果有個敵手故意放出干擾數據呢?現在非常需要研究相關的演算法來確保數據來源的有效性，尤其是比較強調數據有效性的大數據領域。

正是因為這個原因，對於正在收集和儲存大量客戶數據的公司來說，最顯而易見的威脅就是在過去的幾年裡，存放於企業資料庫中數以TB計，不斷增加的客戶數據是否真實可靠，依然有效。

眾所周知，海量數據本身就蘊藏著價值，但是如何將有用的數據與沒有價值的數據進行區分看起來是一個棘手的問題，甚至引發越來越多的安全問題。

【解決方案】 嘗試盡可能使數據類型具體化，增加對數據更細粒度的了解，使數據本身更加細化，縮小數據的聚焦范圍，定義數據的相關參數，數據的篩選要做得更加精緻。與此同時，進一步健全特徵庫，加強數據的交叉驗證，通過邏輯沖突去偽存真。

挑戰三：大數據的低密度價值分布使得安全防禦邊界有所擴展

4個「V」中的第三個「V」(Value)，描述了大數據單位數據的低價值。這種廣種薄收似的價值量度，使得信息效能被攤薄了，大數據的安全預防與攻擊事件的分析過程更加復雜，相當於安全管理范圍被放大了。

大數據時代的安全與傳統信息安全相比，變得更加復雜，具體體現在三個方面：一方面，大量的數據匯集，包括大量的企業運營數據、客戶信息、個人的隱私和各種行為的細節記錄，這些數據的集中存儲增加了數據泄露風險;另一方面，因為一些敏感數據的所有權和使用權並沒有被明確界定，很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及的個體隱私問題;再一方面，大數據對數據完整性、可用性和秘密性帶來挑戰，在防止數據丟失、被盜取、被濫用和被破壞上存在一定的技術難度，傳統的安全工具不再像以前那麼有用。

【解決方案】 確立有限管理邊界，依據保護要求，加強重點保護，構建一體化的數據安全管理體系，遵循網路防護和數據自主預防並重的原則，並不是實施了全面的網路安全護理就能徹底解決大數據的安全問題，數據不丟失只是傳統的邊界網路安全的一個必要補充，我們還需要對大數據安全管理的盲區進行監控，只有將二者結合在一起，才是一個全面的一體化安全管理的解決方案

挑戰四：大數據的快速處理要求使得獨立決策的比例顯著降低

「4個「V」中最後一個「V」(Velocity)，決定了利用海量數據快速得出有用信息的屬性。

大數據時代，對事物因果關系的關注，轉變為對事物相關關系的關注。如果大數據系統只是一種輔助決策系統，這還不是最可怕的。事實上，今天大數據分析日益成為一項重要的業務決策流程，越來越多的決策結果來自於大數據的分析建議，對於領導者最艱難的事情之一，是讓我的邏輯思考來做決定，還是由機器的數據分析做決定，可怕的是，今天看來，機器往往是正確的，這不得不讓我們產生依賴。試想一下，如果收集的數據已經被修正過，或是系統邏輯已經被控制了呢!但是面對海量的數據收集、存儲、管理、分析和共享，傳統意義上的對錯分析和奇偶較驗已失去作用。

【解決方案】 在依靠大數據進行分析、決策的同時，還應輔助其他的傳統決策支持系統，盡可能明智地使用數據所告訴我們的結果，讓大數據為我們所用。但絕對不要片面地依賴於大數據系統。

挑戰五：大數據獨特的導入方式使得攻防雙方地位的不對等性大大降低

在大數據時代，數據加工和存儲鏈條上的時空先後順序已被模糊，可擴展的數據聯系使得隱私的保護更加困難。過去傳統的安全防護工作，是先紮好籬笆、築好牆，等待「黑客」的攻擊，我們雖然不知道下一個「黑客」是誰，但我們一定知道，它是通過尋求新的漏洞，從前面逐層進入。守方在明處，但相比攻方有明顯的壓倒性優勢。而在大數據時代，任何人都可以是信息的提供者和維護者，這種由先天的結構性導入設計所帶來的變化，你很難知道「它」從哪裡進來，「哪裡」才是前沿。這種變化，使得攻、防雙方的力量對比的不對等性大大下降。

同時，由於這種不對等性的降低，在我們用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取有價值信息的同時，「黑客」也可以利用這些大數據技術發起新的攻擊。「黑客」會最大限度地收集更多有用信息，比如社交網路、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址等信息，大數據分析使「黑客」的攻擊更加精準。此外，「黑客」可能會同時控制上百萬台傀儡機，利用大數據發起僵屍網路攻擊。

【解決方案】 面對大數據所帶來新的安全問題，有針對性地更新安全防護手段，增加新型防護手段，混合生產數據和經營數據，多種業務流並行，增加特徵標識建設內容，增強對數據資源的管理和控制。

挑戰六：大數據網路的相對開放性使得安全加固策略的復雜性有所降低

在大數據環境下，數據的使用者同時也是數據的創造者和供給者，數據間的聯系是可持續擴展的，數據集是可以無限延伸的，上述原因就決定了關於大數據的應用策略要有新的變化，並要求大數據網路更加開放。大數據要對復雜多樣的數據存儲內容做出快速處理，這就要求很多時候，安全管理的敏感度和復雜度不能定得太高。此外，大數據強調廣泛的參與性，這將倒逼系統管理者調低許多策略的安全級別。

當然，大數據的大小也影響到安全控制措施能否正確地執行，升級速度無法跟上數據量非線性增長的步伐，就會暴露大數據安全防護的漏洞。

【解決方案】 使用更加開放的分布式部署方式，採用更加靈活、更易於擴充的信息基礎設施，基於威脅特徵建立實時匹配檢測，基於統一的時間源消除高級可持續攻擊(APT)的可能性，精確控制大數據設計規模，削弱「黑客」可以利用的空間。

大數據時代已經到來，大數據已經產生出巨大影響力，並對我們的社會經濟活動帶來深刻影響。充分利用大數據技術來挖掘信息的巨大價值，從而實現並形成強有力的競爭優勢，必將是一種趨勢。面對大數據時代的六種安全挑戰，如果我們能夠予以足夠重視，採取相應措施，將可以起到未雨綢繆的作用。

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Ⅳ 常見的網路攻擊方式有哪些

1、跨站腳本-XSS
相關研究表明，跨站腳本攻擊大約占據了所有攻擊的40%，是最為常見的一類網路攻擊。但盡管最為常見，大部分跨站腳本攻擊卻不是特別高端，多為業余網路罪犯使用別人編寫的腳本發起的。
跨站腳本針對的是網站的用戶，而不是Web應用本身。惡意黑客在有漏洞的網站里注入一段代碼，然後網站訪客執行這段代碼。此類代碼可以入侵用戶賬戶，激活木馬程序，或者修改網站內容，誘騙用戶給出私人信息。
防禦方法：設置Web應用防火牆可以保護網站不受跨站腳本攻擊危害。WAF就像個過濾器，能夠識別並阻止對網站的惡意請求。購買網站託管服務的時候，Web託管公司通常已經為你的網站部署了WAF，但你自己仍然可以再設一個。
2、注入攻擊
開放Web應用安全項目新出爐的十大應用安全風險研究中，注入漏洞被列為網站最高風險因素。SQL注入方法是網路罪犯最常見的注入方法。
注入攻擊方法直接針對網站和伺服器的資料庫。執行時，攻擊者注入一段能夠揭示隱藏數據和用戶輸入的代碼，獲得數據修改許可權，全面俘獲應用。
防禦方法：保護網站不受注入攻擊危害，主要落實到代碼庫構建上。比如說：緩解SQL注入風險的首選方法就是始終盡量採用參數化語句。更進一步，可以考慮使用第三方身份驗證工作流來外包你的資料庫防護。
3、模糊測試
開發人員使用模糊測試來查找軟體、操作系統或網路中的編程錯誤和安全漏洞。然而，攻擊者可以使用同樣的技術來尋找你網站或伺服器上的漏洞。
採用模糊測試方法，攻擊者首先向應用輸入大量隨機數據讓應用崩潰。下一步就是用模糊測試工具發現應用的弱點，如果目標應用中存在漏洞，攻擊者即可展開進一步漏洞利用。
防禦方法：對抗模糊攻擊的最佳方法就是保持更新安全設置和其他應用，尤其是在安全補丁發布後不更新就會遭遇惡意黑客利用漏洞的情況下。
4、零日攻擊
零日攻擊是模糊攻擊的擴展，但不要求識別漏洞本身。此類攻擊最近的案例是谷歌發現的，在Windows和chrome軟體中發現了潛在的零日攻擊。
在兩種情況下，惡意黑客能夠從零日攻擊中獲利。第一種情況是：如果能夠獲得關於即將到來的安全更新的信息，攻擊者就可以在更新上線前分析出漏洞的位置。第二種情況是：網路罪犯獲取補丁信息，然後攻擊尚未更新系統的用戶。這兩種情況，系統安全都會遭到破壞，至於後續影響程度，就取決於黑客的技術了。
防禦方法：保護自己和自身網站不受零日攻擊影響最簡便的方法，就是在新版本發布後及時更新你的軟體。
5、路徑(目錄)遍歷
路徑遍歷攻擊針對Web
root文件夾，訪問目標文件夾外部的未授權文件或目錄。攻擊者試圖將移動模式注入伺服器目錄，以便向上爬升。成功的路徑遍歷攻擊能夠獲得網站訪問權，染指配置文件、資料庫和同一實體伺服器上的其他網站和文件。
防禦方法：網站能否抵禦路徑遍歷攻擊取決於你的輸入凈化程度。這意味著保證用戶輸入安全，並且不能從你的伺服器恢復出用戶輸入內容。最直觀的建議就是打造你的代碼庫，這樣用戶的任何信息都不會傳輸到文件系統API。即使這條路走不通，也有其他技術解決方案可用。

Ⅵ 常見的網路攻擊有哪些使用什麼方法可以解決

CSRF攻擊
CSRF全稱是跨站請求偽造(cross site request forgery)，CSRF偽裝受信任用戶，向第三方平台發送惡意請求
案例：比如你曾經在瀏覽器訪問過銀行A的網站，所以瀏覽器是有保存Cookie的，Cookie並沒有過期，這時，你不小心登錄一個惡意的論壇網站還是什麼網站，你訪問了鏈接（其實鏈接後面加的是竊取Cookie，調銀行A網站轉賬API），這時候，如果網站安全性驗證不過的話，就會竊取金錢的惡意操作
解決方案
1、設置Cookie為HttpOnly
我們知道CSRF是通過竊取Cookie來發送惡意請求的，所以我們可以為Cookie設置HttpOnly屬性，這樣JavaScript或者Applet就不可以惡意發送請求了
添加Token驗證
竟然Cookie有被惡意竊取的可能性，那麼我們或許可以另闢新徑，我們可以在訪問請求時加上Token，服務端再進行驗證，Token驗證通過則可以訪問，否則限制訪問，當然這個Token不可以放在Cookie里。
添加Referer識別
學習HTTP協議的你可能知道，在HTTP的請求頭里有個參數叫Referer，這個參數其實就是記錄了請求的來源地址

Ⅶ 論述常見的網路攻擊類型有哪些如何應對

1、水坑式網路釣魚攻擊

水坑攻擊是通過軟體或網站漏洞來嵌入惡意代碼，使得網站受感染，在支付頁面中竊取相關信息。該攻擊主要通過漏洞攻擊與弱配置等技術，定位託管熱門網站的CMS，用DSL調整解調器等基礎設施實現的。

通常來說，攻擊者會經常訪問你使用的網站，以確定攻擊目標及提高成功率，最終使消費者從合法網站轉移到冒牌網站，並通過瀏覽器進行擴展進行傳播。

2、第三方服務漏洞

企業業務、數據的增長，使得企業越來越以來第三方服務，包括備份、存儲與擴展等，但這也給了攻擊者機會，他們通過與可以訪問你的數據中心或系統的第三方鏈接來滲透網路。

因此，企業需要了解當前的供應商，了解他們是否出售或與其他方共享了你的數據，這些行為都將違反保密協議而為你帶來損失。

3、Web應用程序攻擊

Ⅷ 常見的互聯網信息安全攻擊行為都有哪些

隨著互聯網的不斷發展，信息安全成為企業非常關注的一個重點問題，尤其是現在許多企業實現了數字化運營，對於信息安全的問題更是提高了監控等級。今天，昆明電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下，目前市面上比較常見的信息安全攻擊行為都有哪些。

漏洞掃描器

一個漏洞掃描器是用來快速檢查已知弱點，網路上的計算機的工具。黑客通常也使用埠掃描儀。它們檢查指定計算機上的哪些埠「打開」或可用於訪問計算機，並且有時會檢測該埠上偵聽的程序或服務以及其版本號。(防火牆通過限制對埠和機器的訪問來防止入侵者侵入計算機，但它們仍然可以繞開。)

逆向工程

逆向工程也是可怕的，黑客也可能嘗試手動查找漏洞。一種常用的方法是搜索計算機系統代碼中可能存在的漏洞，然後對其進行測試，有時會在未提供代碼的情況下對軟體進行逆向工程。

蠻力攻擊

密碼猜測。這種方法用於檢查所有短密碼時速度非常快，但對於更長的密碼，由於蠻力搜索需要時間，所以使用其他方法(如字典攻擊)。

密碼破解

密碼破解是從存儲在計算機系統中或由計算機系統傳輸的數據中恢復密碼的過程。常見的方法包括反復嘗試密碼猜測，手工嘗試常見的密碼，並反復嘗試使用「字典」或帶有許多密碼的文本文件中的密碼。

數據包嗅探器

數據包嗅探器是捕獲的數據分組，其可以被用於捕捉密碼和其他的應用程序的數據在傳輸過程中在網路上。

欺騙攻擊(網路釣魚)

一個欺騙攻擊涉及到一個程序，系統或網站，成功地偽裝成另一個通過偽造數據，並因此被視為一個值得信賴的系統由用戶或其他程序-通常以欺騙程序，系統或用戶透露機密信息，如用戶名和密碼。

Ⅸ 常見的網路攻擊都有哪幾種

1、口令入侵，是指使用某些合法用戶的帳號和口令登錄到目的主機，然後再實施攻擊活動。這種方法的前提是必須先得到該主機上的某個合法用戶的帳號，然後再進行合法用戶口令的破譯。

2、特洛伊木馬，常被偽裝成工具程式或游戲等誘使用戶打開，一旦用戶打開了這些郵件的附件或執行了這些程式之後，他們就會留在計算機中，並在自己的計算機系統中隱藏一個能在windows啟動時悄悄執行的程式。

3、WWW欺騙，正在訪問的網頁已被黑客篡改過，網頁上的信息是虛假的！例如黑客將用戶要瀏覽的網頁的URL改寫為指向黑客自己的伺服器，當用戶瀏覽目標網頁的時候，實際上是向黑客伺服器發出請求。

4、節點攻擊，攻擊者在突破一台主機後，往往以此主機作為根據地，攻擊其他主機。他們能使用網路監聽方法，嘗試攻破同一網路內的其他主機；也能通過IP欺騙和主機信任關系，攻擊其他主機。

5、網路監聽，是主機的一種工作模式，在這種模式下，主機能接收到本網段在同一條物理通道上傳輸的所有信息，而不管這些信息的發送方和接收方是誰。

(9)大數據的網路攻擊有哪些擴展閱讀：

由於攻擊和入侵的對象是網路上的計算機，所以一旦他們取得成功，就會使網路中成千上萬台計算機處於癱瘓狀態。從而給計算機用戶造成巨大的經濟損失，如美國每年因計算機犯罪而造成的經濟損失就達幾百億美元。平均一起計算機犯罪案件所造成的經濟損失是一般案件的幾十到幾百倍。

威脅社會和國家安全。一些計算機網路攻擊者於各種目的經常把政府要害部門和軍事部門的計算機作為攻擊對象，從而對社會和國家造成威脅。

參考資料來源：

網路——計算機網路攻擊

網路——網路攻擊

Ⅹ 大數據存在的安全問題有哪些

一、分布式系統

大數據解決方案將數據和操作分布在許多系統中，以實現更快的處理和分析。這種分布式系統可以平衡負載，避免單點故障。但是這樣的系統容易受到安全威脅，黑客只要攻擊一個點就可以滲透整個網路。

二.數據存取

大數據系統需要訪問控制來限制對敏感數據的訪問，否則，任何用戶都可以訪問機密數據，有些用戶可能會出於惡意使用。此外，網路犯罪分子可以入侵與大數據系統相連的系統，竊取敏感數據。因此，使用大數據的公司需要檢查和驗證每個用戶的身份。

三.數據不正確

網路犯罪分子可以通過操縱存儲的數據來影響大數據系統的准確性。因此，網路犯罪分子可以創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據系統。比如醫療機構可以利用大數據系統研究患者的病歷，而黑客可以修改這些數據，產生不正確的診斷結果。

四.侵犯隱私

大數據系統通常包含機密數據，這是很多人非常關心的問題。這樣的大數據隱私威脅已經被全世界的專家討論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據系統以破壞敏感數據。這種數據泄露已經成為頭條新聞，導致數百萬人的敏感數據被盜。

五、雲安全性不足

大數據系統收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全威脅。網路犯罪分子破壞了許多知名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，並且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。

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