數據挖掘網路安全問題

Ⅰ 網路爬蟲技術可以做什麼 有哪些用途和危害

網路爬蟲技術可以用於信息收集、數據挖掘和分析，具有多種用途，但同時也存在一些危害。

用途：1. 搜索引擎的核心技術：網路爬蟲能夠海量的抓取特定主題和內容的網路信息，作為搜索引擎向用戶搜索和查詢相關內容的儲備數據資源。2. 數據挖掘和分析：通過對抓取到的網頁數據進行分析和過濾，可以提取出有價值的信息，用於市場調研、商業智能等領域。3. 網路推廣：一些公司或操作者可以利用簡單的爬蟲技術，對自己的網站或產品進行推廣，提高曝光度和知名度。

危害：1. 侵犯用戶隱私：不受控制的爬蟲程序會記錄和分析用戶的網路行為，包括訪問的頁面、點擊的內容、購買的商品等，嚴重侵犯了用戶的隱私權。2. 消耗網路資源：大量的爬蟲程序同時運行會佔用大量的網路帶寬和伺服器資源，導致網路擁堵和服務質量下降。3. 安全風險：一些惡意爬蟲可能會利用漏洞攻擊網站，竊取敏感信息，給網路安全帶來威脅。4. 信息泄露：通過爬蟲技術收集到的數據，如果被不法分子利用，可能會導致個人信息泄露，進而引發一系列安全問題。

總結：網路爬蟲技術在信息收集、數據挖掘和分析等方面具有重要作用，但同時也存在侵犯用戶隱私、消耗網路資源、安全風險和信息泄露等危害。因此，在使用網路爬蟲技術時，需要遵守相關法律法規和道德規范，確保合法、合規、安全地使用。

Ⅱ 如何利用大數據來處理網路安全攻擊

「大數據」已經成為時下最火熱的IT行業詞彙，各行各業的大數據解決方案層出不窮。究竟什麼是大數據、大數據給信息安全帶來哪些挑戰和機遇、為什麼網路安全需要大數據，以及怎樣把大數據思想應用於網路安全技術，本文給出解答。
一切都源於APT
APT（Advanced Persistent Threat）攻擊是一類特定的攻擊，為了獲取某個組織甚至是國家的重要信息，有針對性的進行的一系列攻擊行為的整個過程。APT攻擊利用了多種攻擊手段，包括各種最先進的手段和社會工程學方法，一步一步的獲取進入組織內部的許可權。APT往往利用組織內部的人員作為攻擊跳板。有時候，攻擊者會針對被攻擊對象編寫專門的攻擊程序，而非使用一些通用的攻擊代碼。此外，APT攻擊具有持續性，甚至長達數年。這種持續體現在攻擊者不斷嘗試各種攻擊手段，以及在滲透到網路內部後長期蟄伏，不斷收集各種信息，直到收集到重要情報。更加危險的是，這些新型的攻擊和威脅主要就針對國家重要的基礎設施和單位進行，包括能源、電力、金融、國防等關繫到國計民生，或者是國家核心利益的網路基礎設施。
現有技術為什麼失靈
先看兩個典型APT攻擊案例，分析一下盲點在哪裡：
1、 RSA SecureID竊取攻擊
1) 攻擊者給RSA的母公司EMC的4名員工發送了兩組惡意郵件。郵件標題為「2011 Recruitment Plan」，寄件人是[email protected]，正文很簡單，寫著「I forward this file to you for review. Please open and view it.」;裡面有個EXCEL附件名為「2011 Recruitment plan.xls」；
2) 很不幸，其中一位員工對此郵件感到興趣，並將其從垃圾郵件中取出來閱讀，殊不知此電子表格其實含有當時最新的Adobe Flash的0day漏洞(CVE-2011-0609)。這個Excel打開後啥也沒有，除了在一個表單的第一個格子裡面有個「X」(叉)。而這個叉實際上就是內嵌的一個Flash；
3) 該主機被植入臭名昭著的Poison Ivy遠端控制工具，並開始自BotNet的C&C伺服器(位於 good.mincesur.com)下載指令進行任務；
4) 首批受害的使用者並非「位高權重」人物，緊接著相關聯的人士包括IT與非IT等伺服器管理員相繼被黑；
5) RSA發現開發用伺服器(Staging server)遭入侵，攻擊方隨即進行撤離，加密並壓縮所有資料(都是rar格式)，並以FTP傳送至遠端主機，又迅速再次搬離該主機，清除任何蹤跡；
6) 在拿到了SecurID的信息後，攻擊者就開始對使用SecurID的公司(例如上述防務公司等)進行攻擊了。
2、 震網攻擊
遭遇超級工廠病毒攻擊的核電站計算機系統實際上是與外界物理隔離的，理論上不會遭遇外界攻擊。堅固的堡壘只有從內部才能被攻破，超級工廠病毒也正充分的利用了這一點。超級工廠病毒的攻擊者並沒有廣泛的去傳播病毒，而是針對核電站相關工作人員的家用電腦、個人電腦等能夠接觸到互聯網的計算機發起感染攻擊，以此 為第一道攻擊跳板，進一步感染相關人員的U盤，病毒以U盤為橋梁進入「堡壘」內部，隨即潛伏下來。病毒很有耐心的逐步擴散，利用多種漏洞，包括當時的一個 0day漏洞，一點一點的進行破壞。這是一次十分成功的APT攻擊，而其最為恐怖的地方就在於極為巧妙的控制了攻擊范圍，攻擊十分精準。
以上兩個典型的APT攻擊案例中可以看出，對於APT攻擊，現代安全防禦手段有三個主要盲點：

1、0day漏洞與遠程加密通信
支撐現代網路安全技術的理論基礎最重要的就是特徵匹配，廣泛應用於各類主流網路安全產品，如殺毒、入侵檢測/防禦、漏洞掃描、深度包檢測。Oday漏洞和遠程加密通信都意味著沒有特徵，或者說還沒來得及積累特徵，這是基於特徵匹配的邊界防護技術難以應對的。
2、長期持續性的攻擊
現代網路安全產品把實時性作為衡量系統能力的一項重要指標，追求的目標就是精準的識別威脅，並實時的阻斷。而對於APT這種Salami式的攻擊，則是基於實時時間點的檢測技術難以應對的。
3、內網攻擊
任何防禦體系都會做安全域劃分，內網通常被劃成信任域，信任域內部的通信不被監控，成為了盲點。需要做接入側的安全方案加固，但不在本文討論范圍。

大數據怎麼解決問題
大數據可總結為基於分布式計算的數據挖掘，可以跟傳統數據處理模式對比去理解大數據：
1、數據采樣——>全集原始數據（Raw Data）
2、小數據+大演算法——>大數據+小演算法+上下文關聯+知識積累
3、基於模型的演算法——>機械窮舉（不帶假設條件）
4、精確性+實時性——>過程中的預測
使用大數據思想，可對現代網路安全技術做如下改進：
1、特定協議報文分析——>全流量原始數據抓取（Raw Data）
2、實時數據+復雜模型演算法——>長期全流量數據+多種簡單挖掘演算法+上下文關聯+知識積累
3、實時性+自動化——>過程中的預警+人工調查
通過傳統安全防禦措施很難檢測高級持續性攻擊，企業必須先確定日常網路中各用戶、業務系統的正常行為模型是什麼，才能盡早確定企業的網路和數據是否受到了攻擊。而安全廠商可利用大數據技術對事件的模式、攻擊的模式、時間、空間、行為上的特徵進行處理，總結抽象出來一些模型，變成大數據安全工具。為了精準地描述威脅特徵，建模的過程可能耗費幾個月甚至幾年時間，企業需要耗費大量人力、物力、財力成本，才能達到目的。但可以通過整合大數據處理資源，協調大數據處理和分析機制，共享資料庫之間的關鍵模型數據，加快對高級可持續攻擊的建模進程，消除和控制高級可持續攻擊的危害。

Ⅲ 商院案例:大數據安全隱患與體系建設

商院案例:大數據安全隱患與體系建設

著互聯網、雲計算、物聯網等網路技術快速發展和智能終端、智慧城市廣泛應用及大范圍建設，全球數據量呈現爆炸式增長，驅動著整個互聯網世界邁入大數據時代。

為應對大數據時代的挑戰，推廣大數據基礎分析、技術研發與應用、安全技術，以及推進大數據技術創新管理能力和業務能力、加強大數據安全與隱私管理，廣東省信息協會、廣東省計算機信息網路安全協會、廣東省大數據技術聯盟聯合主辦的「2014廣東省大數據應用與安全高峰論壇」定於10月21日(星期二)上午在廣東亞洲國際大酒店召開且圓滿結束。

藍盾股份作為中國信息安全行業領先的專業網路安全企業和服務提供商，也應邀參加該次峰會，並圍繞「大數據應用安全隱患與安全體系建設」作出了重要演講。

下文就演講的幾個重要方面整理成文，重點歸納總結了大數據的應用價值、大數據背景下面臨的安全問題以及對大數據時代安全建設的幾點考慮。

一、大數據背景介紹

1、大數據特性

大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的基本特徵。

一是數據體量巨大(Volume)。據國際知名數據公司IDC 提供的更為復雜的新數據已經出現，而且生成的速度達到了前所未有的程度，IBM預計，到2020年將增至40萬億GB的水平。

二是數據類型繁多(Variety)。大數據來源種類豐富，更為復雜的新數據已經出現，社交網路數據、網路日誌、存檔數據和感測器數據、地理位置信息都屬於人們在分析中關注的新數據源。

三是價值密度低(Value)。雖然每天產生25億GB數據，但其中只有接近0.5%的經檢測數據才具有分析價值。

四是處理速度快(Velocity)。面對如此海量的數據，非結構化數據也越來越多，如何快速地處理這些數據並挖掘出有價值的信息，這也是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。

2、大數據技術趨勢

1)Hadoop技術的應用

Apache

hadoop是一個開源的分布式計算框架，通過集成MapRece技術，Hadoop將大數據分布到多個數據節點上進行處理。Hadoop遵循Apache 2.0許可證，可以輕松處理結構化、半結構化和非結構化數據，一舉成為現在非常流行的大數據解決方案，可以用來應對PB甚至ZB級的海量數據存儲。

2)與雲計算的融合

大數據和雲是兩個不同的概念，但兩者之間有很多交集。支撐大數據以及雲計算的底層原則是一樣的，即規模化、自動化、資源配置、自愈性，因此實際上大數據和雲之間存在很多合力的地方。可以說大數據和雲計算是相伴而生的，大數據的處理離不開雲，大數據應用是在雲上跑的、非常典型的應用。

二、大數據的應用價值

《華爾街日報》將大數據時代、智能化生產和無線網路革命稱為引領未來繁榮的三大技術變革。麥肯錫公司的報告指出數據是一種生產資料，大數據是下一個創新、競爭、生產力提高的前沿。更有世界經濟論壇報告認定：大數據為新財富，價值堪比石油。

就國內外對大數據的研究與投入來看，2014年，Intel、IBM、微軟、阿里巴巴[微博]等行業巨頭紛紛布局大數據。IDC預測2014年產生2萬TB數據，2014年大數據產值超6億，2016年將可望突破100億。

那麼，這些看似平凡的數據能為我們帶來什麼？事實上當你把微博等社交平台當作發泄工具時，專業的斂財高手們卻正在挖掘這些互聯網的「數據財富」，先人一步用這些數據來預判市場走勢，做出正確的決定，並取得不俗的收益。

大數據的核心價值是能夠為政府、企業提供決策服務，幫助企業把握市場機遇、迅速實現大數據商業模式創新，協助政府建設智慧城市和應對公共安全，幫助公安進行犯罪預測與預防。

例如，華爾街根據民眾情緒拋售股票；美國疾控中心依據國民搜索，分析全球范圍內流感等病疫的傳播狀況；投資機構搜集並分析上市企業聲明，從中尋找破產的蛛絲馬跡；電信行業利用大數據幫助電信業對業務的分析和優化；電子商務收集、分析海量的消費者數據，從中挖掘消費者多變、復雜的需求。

總之，在大數據時代，以利用數據價值為核心，合理挖掘和利用大數據，已經為各行各業帶來了巨額財富。

三、大數據的安全隱患

隨著大數據應用的爆發性增長，大數據衍生出獨特架構，並推動存儲、網路及計算機技術的發展，同時也引發了新的安全問題。

1、網路化社會使大數據成攻擊目標

開放的網路化社會，大數據的數據量大且相互關聯，對於攻擊者而言，相對低的成本可以獲得「滾雪球」的收益。用戶數據泄露，個人賬號信息失竊的事件時有發生，一旦遭受攻擊，失竊的數據量也是巨大的。

最近幾年來數以百萬計的信息大泄密和大量的網路犯罪案件說明，大數據和雲環境下的信息安全的風險度已非昔時可比。

2、大數據加大隱私泄露風險

大數據是把「雙刃劍」，快捷的網路、精準的營銷，雖能帶給人們一個更加便捷的生活方式，同時，卻也讓個人隱私的保護幾成空談。數據分析技術的發展，勢必對用戶隱私產生極大威脅。如今的大數據營銷，對於消費者而言，就好似被一雙眼睛盯著，每時每刻窺探著你的一舉一動，作為個體消費者，我們早就無法避免自己的個人隱私被網路系統記取被商家掌握並挖掘利用，甚至被惡意使用。

3、技術短板帶來的安全隱患

NOSQL(非關系型資料庫)作為大數據處理的基礎技術，與當前廣泛應用的SQL(關系型資料庫)技術不同，沒有經過長期改進和完善，在維護數據安全方面也未設置嚴格的訪問控制和隱私管理，缺乏保密性和完整性特質。

4、大數據環境打破傳統安全壁壘

大數據的處理和存儲離不開雲，其運營環境的特殊性打破了傳統的網路邊界壁壘，使得傳統的安全技術手段無法做到有效的安全防護。

大數據本身的安全防護存在漏洞，雖然雲計算對大數據提供了便利，但對大數據的安全控制力度仍然不夠。

5、大數據可能成為高級可持續攻擊的載體

APT攻擊是一個持續的過程，不具有被實時檢測到的明顯特徵。同時，隱藏在大量數據中的APT攻擊代碼也很難被發現。此外，攻擊者還可以利用社交網路和系統漏洞進行攻擊，在威脅特徵庫無法檢測出來的時間段發起攻擊行為。

四、大數據時代下的安全體系建設

1、大數據存儲安全

大量的數據產生、存儲和分析，數據安全存儲問題將在未來幾年內成為一個更大的問題。行業必須盡快盡早規劃和布局大數據安全存儲防護措施，協同技術的發展，加大安全防護投入。安全存儲是大數據安全的最基本需求，我們可以從集中存儲、加密存儲、加密傳輸、認證授權和日誌審計等方面來對大數據的安全存儲環境加大保護力度。

2、個人隱私信息的保護

大數據和個人隱私之間的「戰爭」早已打響，必須從技術和法規層面上保障大數據時代的隱私安全，完善用戶個人信息的保障體系。

法規層面應從標准和法律兩個方面界定數據屬性和銷售許可，出台相應資質認證和法律法規，建立健全大數據隱私安全保障體系。

技術層面應使用大數據清洗、去隱私化等技術完成對客戶隱私數據的隱藏化處理。

3、大數據雲安全

大數據一般都需要在雲中實現上傳、下載及交互，在吸引越來越多黑客和病毒攻擊的雲端及客戶端做好安全保護必不可少。

我們可基於虛擬化的雲數據中心提供系統性的安全解決方案，以安全虛擬器件代替原有硬體設備的產品交付方式，確保物理、虛擬和雲環境中伺服器的應用程序和數據的安全，可以為雲和虛擬化環境提供主動防禦、自動安全保護，將傳統數據中心的安全策略擴展到雲計算平台上。

4、建立防禦機制

在規劃大數據發展的同時，建立並完善大數據信息安全體系很有必要。結合傳統信息安全技術和考量大數據收集、處理和應用時的實際環境安全需求，建立面向大數據信息安全的事件監測機制，及時發現信息系統安全問題，當大數據運營環境遭到攻擊前或已經遭到攻擊時，快速、准確地發現攻擊行為，並迅速啟動處置和應急機制。

5、重新規范管理員的許可權

大數據的跨平台傳輸應用在一定程度上會帶來內在風險，可以根據大數據的密級程度和用戶需求的不同，將大數據和用戶設定不同的許可權等級，並嚴格控制訪問許可權。而且，通過單點登錄的統一身份認證與許可權控制技術，對用戶訪問進行嚴格的控制，有效地保證大數據應用安全。

總之，大數據時代機遇與挑戰並存，在推進大數據技術創新管理能力和業務能力的同時，要加強大數據安全與隱私管理相關研究的力度，通過政策法規與技術手段相互作用，使大數據在我國各個行業得以沿著正確的方向更快、更深入的發展。

特別說明：由於各方面情況的不斷調整與變化，新浪網所提供的所有考試信息僅供參考，敬請考生以權威部門公布的正式信息為准。

以上是小編為大家分享的關於商院案例:大數據安全隱患與體系建設的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅳ 大數據安全的挑戰是什麼

當前，隨著互聯網+、大數據、雲計算、移動互聯網等新技術興起，特別是大數據技術創新應用，使我們具備了對海量數據的處理和分析能力，數據驅動的時代已經來臨。與此同時，數據匯聚、數據分析等帶來的安全問題也給我們帶來前所未有的挑戰。

基於目前我國大數據安全保護現狀，以及大數據面臨的安全風險挑戰，筆者悔鍵提出以下幾方面建議對策：

一是進一步加強頂層設計。在《網路安全法》的基礎上，完善數據安全保護的規章制畝前御度，明確數據在收集、使用、處理、交易、出境等各環節的安全要求。完善數據安全保護的網路安全國家標准，充分發揮標準的指導和引領作用，提升數據保護能力和水平。

二是加強重要數據基礎設施保護。建立大數據分類分級安全保護機制,結合各行業數據的敏感程度、數據脫敏與否、數據可用性要求等對大數據資產進行分類分級,採取不同級別的安全防護策略。

三是落實網路安全責任制。明確大數據管理者和運營者的法律責任與義務。加強監督管理和風險評估，提升數據保護能力。對掌控大數據資源的單位進行大數據業務上線前安全評估，對重點產品進行在線安全監測，開展定期的檢查和不定期的抽查，發現問題及時督促整改。

四是加強網路安全宣傳。通過國家網路安全宣傳周等活動，普及網路安全知識，加強網路安全教育，提升廣大網民網路安全意識和防護技能，推動形成全社會重視數據安全的良好氛圍。

Ⅳ 網路信息與安全和數據挖掘這兩塊哪個更好就業一點

網路信息與安全和數據挖掘都是比較好就業的專業，具體情況根據就業城市不同另有區別。網路信息與安全和數據挖掘就業區別：

網路安全和大數據這兩個專業同屬於計算機專業大類，顧名思義，一個偏向於學習一些諸如密碼學、網路防禦方面的課程；一個偏向於大數據演算法，也就是大量數據的分析方法，主要是數學研究方向。從本科就業來說，差別不大，計算機軟硬體方面的課程都會涉及。如果未來從事這些不同的方向，需要詳細了解個方向的研究內容，學科思維。
網路安全: 未來可觀，算是比較新但是發展快。現在開始對於人才需求越來越多，不過網路安全也和法律有一定聯系。純技術的話，公司也許會偏向法律人士。
大數據: 中國發展特別快，也是投資特別多的技術，當下需要非常多的人才，國外也在大資金投入。現在市場需求是分析大數據。如果專業對口，這個比較好，可以慢慢再往網路安全延伸。大數據現在就業率和待遇都非常好，比較推薦。

如果你對於網路信息與安全和數據挖掘有疑問的話，推薦CDA數據分析師的課程，課程主要培養學員硬性的數據挖掘理論與Python數據挖掘演算法技能的同時，還兼顧培養學員軟性數據治理思維、商業策略優化思維、挖掘經營思維、演算法思維、預測分析思維，全方位提升學員的數據洞察力。課程以項目調動學員數據挖掘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考並操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的數據挖掘能力。點擊預約免費試聽課。