聚焦數據網路安全

㈠ 網路安全知識內容有哪些

網路安全是比較復雜，涵蓋網路的各個方面。入門簡單，但是要深入學習就比較難了。網路安全主要有下面幾個方向
一、網站維護員
由於有些知名度比較高的網站，每天的工作量和資料信息都是十分龐大的，所以在網站正常運行狀態中肯定會出現各種問題，例如一些數據丟失甚至是崩潰都是有肯出現的，這個時候就需要一個網站維護人員了，而我們通過網路安全培訓學習內容也是工作上能夠用到的。
二、網路安全工程師
為了防止黑客入侵盜取公司機密資料和保護用戶的信息，許多公司都需要建設自己的網路安全工作，而網路安全工程師就是直接負責保護公司網路安全的核心人員。
三、滲透測試崗位 滲透測試崗位主要是模擬黑客攻擊，利用黑客技術，挖掘漏洞，提出修復建議。需要用到資料庫，網路技術，編程技術，操作系統，滲透技術、攻防技術、逆向技術等。
四、等保測評
等保測評主要是針對目標信息系統進行安全級別評定，需要用到資料庫、網路技術、操作系統以及滲透技術、攻防技術等等。
五、攻防工程師
攻防工程師崗位主要是要求能夠滲透能夠防範，需要用到資料庫、網路技術、操作系統、編程技術、滲透技術等技術點。
六、網路安全的主要任務主要包括以下三方面：
1.保護，我們應該盡可能正確地配置我們的系統和網路
2.檢測，我們需要確認配置是否被更改，或者某些網路流量出現問題
3.反應，在確認問題後，我們應該立即解決問題，盡快讓系統和網路回到安全的狀態
七、網路安全根據不同環境和應用可以劃分為：系統安全，運行系統安全即保證信息處理和傳輸系統的安全。網路的安全，網路上系統信息的安全。信息傳播安全，信息傳播後果的安全，包括信息過濾等。信息內容安全，網路上信息內容的安全。

㈡ 大數據時代如何保護自己的隱私

大數據時代應該這樣保護自己的隱私首先今年的全國兩會，這是多名政協委員關心的問題，政協委員連玉明多次提出有關加強網路安全和個人隱私保護的提案，聚焦個人隱私保護，並呼籲加速立法。制定數據安全法，應確立數據主權。全國人大代表，浙江移動董事長、總經理鄭傑也認為，數據安全關系並影響網路安全、國家安全、公民個人隱私權益和社會安全穩定，應加快制定數據安全法。
在我國，數據安全已納入國家戰略保護領域。但鄭傑對現有與數據安全相關的法律法規政策進行研究後發現，我國數據安全的相關規定不夠全面，缺乏體系化，如「數據主權」的地位尚未確立。有鑒於此，鄭傑建議，盡快制定數據安全法。要確立數據主權，明確數據安全法的管轄范圍。明確境內運營中收集和產生的個人信息和重要數據應當在境內存儲；確需向境外提供的，應當按照國家有關規定進行安全評估；要將相關國家、企業、組織、公民利益的數據活動納入數據安全法管轄范圍。
完善數據出境安全評估機制，將機制的適用范圍從網路安全法規定的關鍵信息基礎設施運營者拓展至網路運營者，明確重要數據的出境評估要求和評估責任主體。同時，對安全責任單位採取安全措施的原則、落實數據安全保護責任、採取防範危害數據安全行為技術措施等作出相應規范，建立數據安全投訴舉報制度。明晰數據安全監督管理的部門職責，明確數據安全監測預警與應急處置的規定，及時進行數據安全形勢研判和風險評估，發布安全風險預警，實現對數據安全風險的全天候實時、動態監測。
中國需要建立針對個人信息保護的組織
國際層面，歐盟、美國、日本等國家和地區都出台了個人信息保護相關的法律法規；在國內，網路安全法實施以後，個人信息保護法和數據安全法也被列入了本屆全國人大常委會的立法規劃，這方面的標准也在不斷制定當中，所以關注度一直很高。
全國政協委員、德勤中國副主席蔣穎敏銳地觀察到了這個趨勢，並據此提出了《關於推進國際間個人信息保護規則充分認可的提案》，提出中國需要建立一個針對個人信息保護的組織，來統一和協同國內外的法律法規。她透露，德勤將在今年發布一份亞太區隱私保護趨勢的調研報告，中國過去兩年內在個人信息保護方面的進展也將被納入其中。
蔣穎指出，對於進入中國的企業來講，中國很多個人信息保護相關的規定都散落在各種法律法規當中，內容也停留在相對原則性的層面，有些標准還只是建議性、而不是強制性的。所以，如何真正地規范和保護「走進來」的企業，還是有些挑戰。
更重要的是「走出去」的中國企業。GDPR的規定是非常廣泛和嚴格的，跟國內的法規差別也很大，像「被遺忘權」這樣的概念，在中國還沒有被清晰地提出來。即使技術上能做到合規，也需要付出極高的成本，而違規成本同樣很高。在目前數據跨境流動幾乎不可避免的情況下，企業全球化會面臨很大挑戰。
建立一個針對個人信息保護的組織，不管是委員會還是其他形式，要能夠統一和協同現在法律法規當中關於個人信息保護的很多規則，既對企業合規更有針對性，也更便於監管。同時，還可以利用這個組織跟國外機構加強互動，參與到國際規則的制定過程當中，讓我們的法律法規跟國外已經建立起來的法律法規實現互認，在立法過程中適當地借鑒參考，提升包容性，使跨境數據可以在一個相對無間、無阻的安全區域裡面傳輸。這樣既減少了企業的合規成本，又增加了國際競爭力。
成立國家大數據管理中心
全國政協委員、天津晟航通廣科貿有限公司經理孫昌隆帶來的提案是《關於成立國家大數據管理中心的建議》。孫昌隆指出，大數據應用場景越來越廣泛，在進行一些分析和判斷的過程中，需要其他領域的數據做支撐，而一旦需要跨領域尋求數據源，則會經歷比較漫長和復雜的程序，畢竟信息數據安全無小事。目前，我國還沒有一個專門的機構來統籌大數據的管理和應用。
針對這樣的情況，孫昌隆委員建議成立國家大數據管理中心。他說：「該部門將管理所有採集數據的出入口，對數據進行分類管理。按照形勢發展要求，擬定數據標准體系，組織實施數據開放、交易、應用等相關工作。統籌推進社會經濟各領域數據開放應用，包括個人社會組織申請應用數據。統籌全部數據信息系統、網路系統、政務信息中心的建設、管理，組織協調政務信息資源的共享與開放。統籌協調數據信息安全保障體系建設，推進信息安全等級保護、應急協調相關工作。」
信息安全問題目前已經被擺在了「兩會」的檯面上，對其的關注度勢必將會越來越高。無論是個人還是企業、機構等，如果不從宏觀層面深度思考信息安全之於國家建設和社會發展的地位，就難以真正抓住人民期盼之所在。
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㈢ 信息安全和網路安全的區別和聯系

信息安全與網路安全的區別和聯系，信息安全不僅限於網路，包括人、財、物等信息安全。
（1）信息安全的有關概念。信息安全（Information Security）是指系統的硬體、軟體及其信息受到保護，並持續正常地運行和服務。信息安全的實質是保護信息系統和信息資源免受各種威脅、干擾和破壞，即保證信息的安全性。主要目標是防止信息被非授權泄露、更改、破壞或被非法的系統辨識與控制，確保信息的保密性、完整性、可用性、可控性和可審查性（信息安全5大特徵）。在《計算機信息系統安全保護條例》中指出，計算機信息系統的安全保護，應當保障計算機及其相關的配套設備、設施（含網路）的安全，運行環境的安全，保障信息的安全，保障計算機功能的正常發揮，以維護計算機信息系統安全運行。
國際標准化組織（ISO）對於信息安全給出的定義是：為數據處理系統建立和採取的技術及管理保護，保護計算機硬體、軟體、數據不因偶然及惡意的原因而遭到破壞、更改和泄漏。
（2）網路安全與網路空間安全的概念。網路安全（Network Security）指利用網路技術、管理和控制等措施，保證網路系統和信息的保密性、完整性、可用性、可控性和可審查性受到保護。即保證網路系統的硬體、軟體及系統中的數據資源得到完整、准確、連續運行與服務不受干擾破壞和非授權使用。ISO/IEC27032的網路安全定義則是指對網路的設計、實施和運營等過程中的信息及其相關系統的安全保護。
注意：網路安全不僅限於計算機網路安全，還包括手機網路安全等。實際上，網路安全是一個相對性的概念，世界上不存在絕對的安全，過分提高網路的安全性可能降低網路傳輸速度等方面的性能，而且浪費資源和成本代價。
網路空間安全（Cyberspace Security）是研究網路空間中的信息在產生、傳輸、存儲、處理等環節中所面臨的威脅和防禦措施，以及網路和系統本身的威脅和防護機制。不僅包括傳統信息安全所研究的信息的保密性、完整性和可用性，還包括構成網路空間基礎設施的基礎設施的安全和可信。需要明確信息安全、網路安全、網路空間安全概念之異同，三者均屬於非傳統安全，均聚焦於信息安全問題。網路安全及網路空間安全的核心是信息安全，只是出發點和側重點有所差別。
摘自：網路安全技術及應用（第3版），機械工業出版社，賈鐵軍主編，2017

㈣ 大數據時代的信息安全和未來展望

大數據時代的信息安全和未來展望
隨著高級可持續性攻擊的出現以及惡意軟體的復雜性與日俱增，企業急需一種突破傳統信息安全保障模式的、靈活的技術和方案來應對未來不斷變化的安全威脅。大數據徹底的改變了信息安全行業，基於大數據分析的智能驅動型安全戰略將幫助信息安全從業人員重獲警惕性和時間的優勢，以使他們更好地檢測和防禦高級網路威脅。
大數據時代信息安全面臨挑戰
在大數據時代，無處不在的智能終端、隨時在線的網路傳輸、互動頻繁的社交網路使得互聯網時時刻刻都在產生著海量的數據。隨著產生、存儲、分析的數據量越來越大，在這些海量數據背後隱藏著大量的經濟與政治利益。大數據如同一把雙刃劍，在我們享受大數據分析帶來的精準信息的同時，其所帶來的安全問題也開始成為企業的隱患。
1、黑客更顯著的攻擊目標：在網路空間里，大數據是更容易被「發現」的大目標。一方面，大數據意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者。另一方面，數據的大量匯集，使得黑客成功攻擊一次就能獲得更多數據，無形中降低了黑客的攻擊成本，增加了其「收益率」。
2、隱私泄露風險增加：大量數據的匯集不可避免地加大了用戶隱私泄露的風險。一方面，數據集中存儲增加了泄露風險，而這些數據不被濫用，也成為人身安全的一部分。另一方面，一些敏感數據的所有權和使用權並沒有明確界定，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。
3、威脅現有的存儲和防護措施：大數據存儲帶來新的安全問題。數據大集中的後果是復雜多樣的數據存儲在一起，很可能會出現將某些生產數據放在經營數據存儲位置的情況，致使企業安全管理不合規。大數據的大小也影響到安全控制措施能否正確運行。安全防護手段的更新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。
4、大數據技術成為黑客的攻擊手段：在企業用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取商業價值的同時，黑客也在利用這些大數據技術向企業發起攻擊。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，大數據也為黑客發起攻擊提供了更多機會。黑客利用大數據發起僵屍網路攻擊，可能會同時控制上百萬台傀儡機並發起攻擊。
5、成為高級可持續攻擊的載體：傳統的檢測是基於單個時間點進行的基於威脅特徵的實時匹配檢測，而高級可持續攻擊（APT）是一個實施過程，無法被實時檢測。此外，由於大數據的價值低密度特性，使得安全分析工具很難聚焦在價值點上，黑客可以將攻擊隱藏在大數據中，給安全服務提供商的分析製造很大困難。黑客設置的任何一個會誤導安全廠商目標信息提取和檢索的攻擊，都會導致安全監測偏離應有方向。
6、信息安全產業面臨變革：大數據的到來也為信息安全產業的發展帶來了新的契機，還沒有意識到這場變革的安全廠商將在這場變革大潮中被拋棄。大數據正在為安全分析提供新的可能性，在未來的安全架構體系中，通過大數據智能分析有效的將原來分割的安全產品更好的融合起來，成為不同的安全智能節點，這將是在大數據時代安全產業需要研究突破的重點。
大數據安全未來趨勢展望
據MacDonald預測，到2016年，40%的企業（銀行、保險、醫葯和國防行業為主）將積極地對至少10TB數據進行分析，以找出潛在危險的活動。然而，供應商的產品格局卻無法在短期內進行轉變。現在，企業通常依賴於SIEM系統來關聯和分析安全相關的數據，MacDonald表示目前的SIEM產品無法處理這么大的工作量，大多數SIEM產品提供接近實時數據，但只能處理規范化數據，還有些SIEM產品能夠處理大量原始交易數據，但無法提供實時情報信息。
Gartner公司分析師表示，使用「大數據」來提高企業信息安全不完全是炒作，這在未來幾年內這將成為現實。大數據將為安全團隊帶來新的工作方式，通過了解大數據的優勢、制定切合實際的目標以及利用現有安全技術的優勢，安全管理人員將會發現他們在大數據進行的投資是值得的。
RSA大中國區總經理胡軍表示，「大數據將帶動安全行業方向性的改變，安全與數據互相影響，未來共同促進發展。現今的安全需要更全面和廣泛的可視性，敏捷的分析，可採取行動的情報和可擴展的基礎設施。」
我們可以看到，大數據安全已經成為不可阻擋的趨勢。在未來，不論是從商業需求角度，還是產業技術角度，大數據安全都將成為業界關注的熱點。而在這場大數據安全的盛宴中，也必然會出現新老更替、推陳出新，這一切就讓我們拭目以待吧！

㈤ 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。

以上是小編為大家分享的關於大數據安全的六大挑戰的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈥ 網路安全需要學什麼

網路安全是一個很廣的方向，現在市場上比較火的崗位有：安全運維、滲透測試、web安全、逆向、安全開發、代碼審計、安服類崗位等。根據崗位不同工作上需要的技術也有部分差異。

如果編程能力較好，建議可以從事web安全、逆向、代碼審計、安全開發等崗位。如果對編程沒興趣，可以從事安全運維、滲透測試、web安全、網路安全架構等工作。

如果要學習全棧的安全工程師，那麼建議學習路線如下：

1. 學習網路安全：路由交換技術、安全設備、學會怎麼架構和配置一個企業網路安全架構

2. 學習系統安全：windows系統和Linux系統、如伺服器的配置部署、安全加固、策略、許可權、日誌、災備等。客戶端的安全加固等

3. 學習滲透攻防：信息收集技術、社會工程學、埠檢測、漏洞挖掘、漏洞驗證，惡意代碼、逆向、二進制等。

4. 學習web安全：sql注入、XSS、CSRF、上傳漏洞、解析漏洞、邏輯漏洞、包含漏洞等挖掘及修復

5. 學習安全服務類：風險評估、等級保護、安全咨詢、安全法律法規解讀等

6. 學習CTF技術：有過CTF經驗一定會是企業最喜歡的一類人才
零基礎也可以學習的

㈦ 如何做好網路安全工作

1、完善網路安全機制

制定《網路安全管理制度》，設立公司網路與信息化管理機構，負責網路設施和信息系統的運維管理。堅持做好網路與信息安全風險評估和定期巡查，制定網路安全應急預案，健全網路安全事件聯動機制，提高公司網路安全應急處理能力。

通過計算機入網申請登記表、網路密碼變更記錄、公司網路管理日誌等記錄，做好網路監控和安全服務，構建安全即服務的雙重縱深防禦模式，為公司管理保駕護航。

6、加強新媒體運營維護

做好公司微信、網站等的管理和維護，及時發布企業運行信息，構築全公司資源共享的信息平台，弘揚企業文化，提升企業形象，更好地服務於企業改革發展。

㈧ 數據安全保護的方法有什麼

方法如下：

大數據安全防護要「以數據為中心」、「以技術為支撐」、「以管理為手段」，聚焦數據體系和生態環境，明確數據來源、組織形態、路徑管理、應用場景等，圍繞大數據採集、傳輸、存儲、應用、共享、銷毀等全過程，構建由組織管理、制度規程、技術手段組成的安全防護體系，實現大數據安全防護的閉環管理。

1．大數據採集安全

元通過數據安全管理、數據類型和安全等級打標，將相應功能內嵌入後台的數據管理系統，或與其無縫對接，從而保證網路安全責任制、安全等級保護、數據分級分類管理等各類數據安全制度有效的落地實施。

2．大數據存儲及傳輸安全

通過密碼技術保障數據的機密性和完整性。在數據傳輸環節，建立不同安全域間的加密傳輸鏈路，也可直接對數據進行加密，以密文形式傳輸，保障傳輸過程安全。數據存儲過程中，可採取數據加密、磁碟加密、HDFS加密等技術保障存儲安全。

3．大數據應用安全

除了防火牆、入侵監測、防病毒、防DDos、漏洞掃描等安全防護措施外，還應對賬號統一管理，加強數據安全域管理，使原始數據不離開數據安全域，可有效防範內部人員盜取數據的風險。另外還應對手機號碼、身份證號、家庭住址、年齡等敏感數據脫敏工作。

4．大數據共享及銷毀

在數據共享時，除了應遵循相關管理制度，還應與安全域結合起來，在滿足業務需求的同時，有效管理數據共享行為。在數據銷毀過程中，可通過軟體或物理方式操作，保證磁碟中存儲的數據永久刪除、不可恢復。

（1）物理安全措施：物理安全主要包括環境安全、設備安全、媒體安全等方面。處理秘密信息的系統中心機房應採用有效的技術防範措施，重要的系統還應配備警衛人員進行區域保護。

（2）運行安全安全措施：運行安全主要包括備份與恢復、病毒的檢測與消除、電磁兼容等。涉密系統的主要設備、軟體、數據、電源等應有備份，並具有在較短時間內恢復系統運行的能力。應採用國家有關主管部門批準的查毒殺毒軟體適時查毒殺毒，包括伺服器和客戶端的查毒殺毒。

（3）信息安全安全措施：確保信息的保密性、完整性、可用性和抗抵賴性是信息安全保密的中心任務。

（4）安全保密管理安全措施：涉密計算機信息系統的安全保密管理包括各級管理組織機構、管理制度和管理技術三個方面。

國際標准化委員會的定義是"為數據處理系統和採取的技術的和管理的安全保護，保護計算機硬體、軟體、數據不因偶然的或惡意的原因而遭到破壞、更改、顯露。"中國公安部計算機管理監察司的定義是"計算機安全是指計算機資產安全，即計算機信息系統資源和信息資源不受自然和人為有害因素的威脅和危害。"

㈨ 網路安全主要學什麼

包括信息科學基礎類課程、信息安全基礎類課程、密碼學類課程、系統安全類課程、網路安全類課程、內容安全類，人文社科類課程。主要專業課程有：高級語言程序設計、計算機網路、信息安全數學基礎等，具體來看一下！

網路空間安全專業課程有哪些

《計算機網路》、《信息安全數學基礎》、《密碼學》、《操作系統原理及安全》、《網路安全》、《通信原理》、《可信計算技術》、《雲計算和大數據安全》、《電子商務和電子政務安全》、《網路輿情分析》。

網路空間安全專業就業前景

網路空間安全是一個比較新的專業，是2015年開設的一級學科，但是由於部分高校在網路空間安全領域有較為系統的積累，所以對應專業的碩士研究生和博士研究生教育也從2017年開始陸續開設。從該專業的學科設置上來看，網路空間安全專業具有非常重要的地位，隨著社會信息化程度的不斷加深，未來網路空間安全專業的發展前景將非常廣闊。

網路空間安全畢業生能夠從事網路空間安全領域的科學研究、技術開發與運維、安全管理等方面的工作。其就業方向有政府部分的安全規范和安全管理，包括法律的制定；安全企業的安全產品的研發；一般企業的安全管理和安全防護；國與國之間的空間安全的協調。

㈩ 聚焦大數據時代的漏洞分析與風險評估

聚焦大數據時代的漏洞分析與風險評估

在大數據時代中，新技術創新發展的歷史機遇夾雜著安全風險與挑戰撲面而來，對網路與信息安全保障提出了新的要求，對信息安全漏洞的挖掘分析和對網路安全風險的綜合管控愈顯重要和關鍵。近日，第八屆信息安全漏洞分析與風險評估大會(VARA2015)召開。主題探討是「大數據時代的漏洞分析與風險評估技術」，會議由中國信息安全測評中心主辦，北京交通大學承辦，清華大學協辦。來自政府部門、高等院校、研究機構、信息安全產業界及應用單位的800餘名嘉賓參加了活動。
中國信息安全測評中心李守鵬副主任作為大會主持，中國信息安全測評中心朱勝濤主任和北京交通大學校長寧濱分別致歡迎辭，中央網信辦網路安全協調局胡嘯副局長做了重要發言。中國工程院院士何德全、兩院院士王越、中國工程院院士倪光南、費愛國，中國信息安全測評中心黨委書記吳世忠出席本次大會，何院士和倪院士做了重要發言。國家發改委高技術產業司王娜處長進行了「促進大數據創新發展，強化大數據安全保障」的主題演講。國家信息安全主管部門、國家相關部委、專家學者、大型行業、知名企業代表分別圍繞此次大會主題分享該領域理論、方法、技術和實踐的最新成果。
同時，此次大會舉行了中國國家信息安全漏洞庫(CNNVD)第三批技術支撐單位授牌儀式，十三家單位分別獲得漏洞庫一、二、三級支撐單位稱號。其中一級共三家：中電長城網際系統應用有限公司、北京雲間有道科技有限公司、北京江南天安科技有限公司;二級共三家：北京安信天行科技有限公司、北京錦龍信安科技有限公司、北京永信至誠科技有限公司;三級共七家：北京中測安華科技有限公司、上海斗象信息科技有限公司、深圳百密信安科技有限公司、北京洋浦偉業科技發展有限公司、遠江盛邦(北京)信息技術有限公司、成都科來軟體有限公司、東巽科技(北京)有限公司。此外，為了更好地表彰和獎勵在工作崗位上做出卓越貢獻的CISP持證人員，進一步推進信息安全專業人才培養工作體系的建設，中國信息安全測評中心CISP運營中心聯合《中國信息安全》雜志共同舉辦了首屆「CISP傑出人物」評選活動。大會對10位評選出的「CISP傑出人物」進行頒獎，他們是：中國聯通河北省分公司高級工程師孔令飛，中石化信息化管理部工程師劉遠，杭州安恆信息技術有限公司首席安全官劉志樂，江蘇天創科技有限公司總經理任國強，中國保險信息技術管理有限責任公司高級工程師楊磊，中國信息安全測評中心副研究員班曉芳，深圳市安絡科技有限公司總裁謝朝霞，北京江南天安科技有限公司部門經理程娜，北京郵電大學信息安全中心信息安全系副主任雷敏，北京永信至誠科技有限公司董事長蔡晶晶。
本次會議分別設立了「漏洞分析」、「風險評估」、「大數據安全分析」和"互聯網+"時代下的信息安全」四個分會場，展開專題研討。從多角度、多層面反映了大數據時代下漏洞分析新技術和新方法，展現了復雜網路與系統環境下風險評估的新思路和新實踐，溝通了工控系統信息安全技術發展與測評工作的新進展，從更寬的視野探討了信息安全積極防禦的新舉措。
網路空間已日益成為國際競爭的戰略制高點，網路安全事關各國未來繁榮與發展的核心利益。近年來，信息技術軟硬體漏洞正在成為全球各類信息安全問題的主要源頭，高度依賴網路信息系統的社會和經濟運行正在面臨黑客攻擊等網路犯罪行為的嚴重侵襲。我國抓住全球化、信息化的發展機遇，趨利避害，綜合實力不斷增強，現已成為全球信息化發展大國。但是隨著信息化進程的持續深入推進，網路與信息安全問題凸顯，成為我國面臨的新的綜合挑戰。
作為信息安全領域業界專家、學術研究人員和政府、行業及用戶交流的重要平台，信息安全漏洞分析與風險評估大會之前已成功舉辦七屆，為及時、全面反映我國在信息安全漏洞分析和風險評估領域的創新成果和研究能力，探索國家信息安全保障新思路、新方法，推動信息安全技術進步，促進信息安全保障水平提升正發揮著愈來愈重要的作用。本屆大會的成功召開，為信息安全領域的技術探索、產業進步與應用推進的融合發展鏈接了協作的橋梁，為分享相關領域在理論、方法、技術、標准和實踐等方面的最新成果與研究進展提供了一個良好的溝通與交流平台。

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