大数据的网络攻击有哪些

Ⅰ 常见的网络攻击都有哪几种

1、口令入侵

所谓口令入侵是指使用某些合法用户的帐号和口令登录到目的主机，然后再实施攻击活动。这种方法的前提是必须先得到该主机上的某个合法用户的帐号，然后再进行合法用户口令的破译。

2、电子邮件

电子邮件是互连网上运用得十分广泛的一种通讯方式。攻击者能使用一些邮件炸弹软件或CGI程式向目的邮箱发送大量内容重复、无用的垃圾邮件，从而使目的邮箱被撑爆而无法使用。当垃圾邮件的发送流量特别大时，更有可能造成邮件系统对于正常的工作反映缓慢，甚至瘫痪。

3、节点攻击

攻击者在突破一台主机后，往往以此主机作为根据地，攻击其他主机(以隐蔽其入侵路径，避免留下蛛丝马迹)。他们能使用网络监听方法，尝试攻破同一网络内的其他主机；也能通过IP欺骗和主机信任关系，攻击其他主机。

4、网络监听

网络监听是主机的一种工作模式，在这种模式下，主机能接收到本网段在同一条物理通道上传输的所有信息，而不管这些信息的发送方和接收方是谁。因为系统在进行密码校验时，用户输入的密码需要从用户端传送到服务器端，而攻击者就能在两端之间进行数据监听。

5、黑客软件

利用黑客软件攻击是互连网上比较多的一种攻击手法。Back Orifice2000、冰河等都是比较着名的特洛伊木马，他们能非法地取得用户计算机的终极用户级权利，能对其进行完全的控制，除了能进行文件操作外，同时也能进行对方桌面抓图、取得密码等操作。

6、端口扫描

所谓端口扫描，就是利用Socket编程和目标主机的某些端口建立TCP连接、进行传输协议的验证等，从而侦知目标主机的扫描端口是否是处于激活状态、主机提供了哪些服务、提供的服务中是否含有某些缺陷等等。常用的扫描方式有：Connect()扫描。Fragmentation扫描。

Ⅱ 大数据安全问题有哪些类型

【导读】大数据运用有助于公司改善事务运营并猜测职业趋势。然而，这项技能可能会被歹意利用，如果没有适当的数据安全策略，黑客就有可能对用户隐私造成重大要挟。那么，大数据安全问题有哪些类型呢?

1、散布式体系

大数据解决方案将数据和操作散布在许多体系上，以便更快地进行处理和分析。这种散布式体系能够平衡负载，并避免发生单点故障。然而，这样的体系很简单遭到安全要挟，黑客只需攻击一个点就能够渗透到整个网络。因而，网络犯罪分子能够很简单地获取敏感数据并损坏连网体系。

2、数据拜访

大数据体系需求拜访控制来约束对敏感数据的拜访，否则，任何用户都能够拜访机密数据，有些用户可能将其用于歹意目的。此外，网络犯罪分子能够侵入与大数据体系相连的体系，以盗取敏感数据。因而，运用大数据的公司需求查看并验证每个用户的身份。

3、不正确的数据

网络犯罪分子能够经过操纵存储的数据来影响大数据体系的精确性。为此，网络罪犯分子能够创立虚伪数据，并将这些数据提供给大数据体系，例如，医疗机构能够运用大数据体系来研究患者的病历，而黑客能够修正此数据以生成不正确的诊断成果。这种有缺陷的成果不简单被发现，公司可能会持续运用不精确的数据。此类网络攻击会严重影响数据完整性和大数据体系的性能。

4、侵略隐私权

大数据体系通常包括机密数据，这是许多人十分关怀的问题。这样的大数据隐私要挟现已被全球的专家们评论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据体系，以损坏敏感数据。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据安全问题有哪些类型?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

Ⅲ 什么是大数据信息安全的威胁

在携程信用卡信息泄露、小米社区用户信息泄露、OpenSSL“心脏出血”漏洞等事件中，大量用户信息数据被盗，导致用户网络银行账户发生入侵事件等情况。这些事情发生在个人用户身上。如果类似事件发生在国家财政、政务等相关部门的数据平台系统上，其后果将是不可想象的，对国家网络安全造成的损失将是前所未有的。大数据时代，我国网络安全面临多重安全威胁。

1、大数据信息安全的威胁——网络基础设施和基本的硬件和软件系统由其他人控制

大数据平台依托互联网，为政府、企业、公众提供服务。然而，从基础设施的角度来看，中国互联网已经存在一些不可控的因素。例如，域名解析系统(DNS)是Internet的基础设施之一，使访问Internet变得很容易，而不必记住复杂的IP地址字符串。今年1月，由于DNS根服务器受到攻击，数千万人在数小时内无法访问该网站。根服务器是全球DNS的基础，但全世界有13个根服务器，都是国外的，由美国控制。此外，中国还没有完全实现对大数据平台基础软硬件系统的自主控制。在能源、金融、电信等重要信息系统的核心软硬件实施中，服务器、数据库等相关产品占据主导地位。因此，目前中国的信息流是通过对国外企业产品的计算、传输和存储来实现的。相关设备设置更多“后门”，国内数据安全生命线几乎全部掌握在外国公司手中。2013年棱镜事件的曝光，突显了硬件和软件基础设施对中国数据安全乃至国家安全的重要性。

2、大数据信息安全的威胁——网站和应用程序充斥着漏洞和后门

近年来，由于网站和应用系统的漏洞，由后门引起的重大安全事件频繁发生，以上三起事件都属于这一类。据中国安全公司的网站安全检测服务统计，多达60%的中国网站存在安全漏洞和后门。可以说，网站和应用系统的漏洞是大数据平台面临的最大威胁之一。然而，各种第三方数据库和中间件在中国的各种大数据行业应用中得到了广泛的应用。然而，此类系统的安全状况并不乐观，存在广泛的漏洞。更令人担忧的是，网站的错误修复都不令人满意。

3、大数据信息安全的威胁——除了系统问题之外，网络攻击的手段更加丰富

其中，终端恶意软件和恶意代码是黑客或敌对势力攻击大数据平台、窃取数据的主要手段之一。目前，越来越多的网络攻击来自终端。终端渗透攻击也成为国与国之间网络战的主要手段。例如，着名的针对伊朗核设施的stuxnet病毒，利用Windows操作系统的弱点，渗透到特定终端，渗透到伊朗核工厂的内部网络，摧毁伊朗核设施。此外，针对大数据平台的高级持续威胁(Advanced Persistent Threat, APT)攻击十分常见，可以绕过各种传统的安全检测和保护措施，窃取网络信息系统的核心数据和各种智能。例如，极光袭击谷歌和其他30多家高科技公司就是一个例子。APT攻击结合了社会工程、吊马、脆弱性、深度渗透、潜伏期长、隐蔽性等特点，具有极强的破坏性。它不仅是未来网络战的主要手段，也是对我国网络空间安全危害最大的攻击手段之一。近年来，具有国家和组织背景的APT攻击不断增多，大数据平台无疑将成为APT攻击的主要目标。

大数据信息安全的威胁有哪些?这才是大数据工程师头疼的问题，在携程信用卡信息泄露、小米社区用户信息泄露、OpenSSL“心脏出血”漏洞等事件中，大量用户信息数据被盗，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅳ 大数据安全的六大挑战

大数据安全的六大挑战_数据分析师考试

大数据的价值为大家公认。业界通常以4个“V”来概括大数据的基本特征——Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快)。当你准备对大数据所带来的各种光鲜机遇大加利用的同时，请别忘记大数据也会引入新的安全威胁，存在于大数据时代“潘多拉魔盒”中的魔鬼可能会随时出现。

挑战一：大数据的巨大体量使得信息管理成本显着增加

4个“V”中的第一个“V”(Volume)，描述了大数据之大，这些巨大、海量数据的管理问题是对每一个大数据运营者的最大挑战。在网络空间，大数据是更容易被“发现”的显着目标，大数据成为网络攻击的第一演兵场所。一方面，大量数据的集中存储增加了泄露风险，黑客的一次成功攻击能获得比以往更多的数据量，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“攻击收益”;另一方面，大数据意味着海量数据的汇集，这里面蕴藏着更复杂、更敏感、价值巨大的数据，这些数据会引来更多的潜在攻击者。

在大数据的消费者方面，公司在未来几年将处理更多的内部生成的数据。然而在许多组织中，不同的部门像财务、工程、生产、市场、IT等之间的信息仍然是孤立的，各部门之间相互设防，造成信息无法共享。那些能够在不破坏壁垒和部门现实优势的前提下更透明地沟通的公司将更具竞争优势。

【解决方案】 首先要找到有安全管理经验并受过大数据管理所需要技能培训的人员，尤其是在今天人力成本和培训成本不断上升的节奏中，这一定足以让许多CEO肝颤，但这些针对大数据管理人员的巨额教育和培训成本，是一种非常必要的开销。

与此同时，在流程的设计上，一定要将数据分散存储，任何一个存储单元被“黑客”攻破，都不可能拿到全集，同时对于不同安全域要进行准确的评估，像关键信息索引的保护一定要加强，“好钢用在刀刃上”，作为数据保全，能够应对部分设施的灾难性损毁。

挑战二：大数据的繁多类型使得信息有效性验证工作大大增加

4个“V”中的第二个“V”(Variety)，描述了数据类型之多，大数据时代，由于不再拘泥于特定的数据收集模式，使得数据来自于多维空间，各种非结构化的数据与结构化的数据混杂在一起。

未来面临的挑战将会是从数据中提取需要的数据，很多组织将不得不接受的现实是，太多无用的信息造成的信息不足或信息不匹配。我们可以考虑这样的逻辑：依托于大数据进行算法处理得出预测，但是如果这些收集上来的数据本身有问题又该如何呢?也许大数据的数据规模可以使得我们无视一些偶然非人为的错误，但是如果有个敌手故意放出干扰数据呢?现在非常需要研究相关的算法来确保数据来源的有效性，尤其是比较强调数据有效性的大数据领域。

正是因为这个原因，对于正在收集和储存大量客户数据的公司来说，最显而易见的威胁就是在过去的几年里，存放于企业数据库中数以TB计，不断增加的客户数据是否真实可靠，依然有效。

众所周知，海量数据本身就蕴藏着价值，但是如何将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来是一个棘手的问题，甚至引发越来越多的安全问题。

【解决方案】 尝试尽可能使数据类型具体化，增加对数据更细粒度的了解，使数据本身更加细化，缩小数据的聚焦范围，定义数据的相关参数，数据的筛选要做得更加精致。与此同时，进一步健全特征库，加强数据的交叉验证，通过逻辑冲突去伪存真。

挑战三：大数据的低密度价值分布使得安全防御边界有所扩展

4个“V”中的第三个“V”(Value)，描述了大数据单位数据的低价值。这种广种薄收似的价值量度，使得信息效能被摊薄了，大数据的安全预防与攻击事件的分析过程更加复杂，相当于安全管理范围被放大了。

大数据时代的安全与传统信息安全相比，变得更加复杂，具体体现在三个方面：一方面，大量的数据汇集，包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录，这些数据的集中存储增加了数据泄露风险;另一方面，因为一些敏感数据的所有权和使用权并没有被明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题;再一方面，大数据对数据完整性、可用性和秘密性带来挑战，在防止数据丢失、被盗取、被滥用和被破坏上存在一定的技术难度，传统的安全工具不再像以前那么有用。

【解决方案】 确立有限管理边界，依据保护要求，加强重点保护，构建一体化的数据安全管理体系，遵循网络防护和数据自主预防并重的原则，并不是实施了全面的网络安全护理就能彻底解决大数据的安全问题，数据不丢失只是传统的边界网络安全的一个必要补充，我们还需要对大数据安全管理的盲区进行监控，只有将二者结合在一起，才是一个全面的一体化安全管理的解决方案

挑战四：大数据的快速处理要求使得独立决策的比例显着降低

“4个“V”中最后一个“V”(Velocity)，决定了利用海量数据快速得出有用信息的属性。

大数据时代，对事物因果关系的关注，转变为对事物相关关系的关注。如果大数据系统只是一种辅助决策系统，这还不是最可怕的。事实上，今天大数据分析日益成为一项重要的业务决策流程，越来越多的决策结果来自于大数据的分析建议，对于领导者最艰难的事情之一，是让我的逻辑思考来做决定，还是由机器的数据分析做决定，可怕的是，今天看来，机器往往是正确的，这不得不让我们产生依赖。试想一下，如果收集的数据已经被修正过，或是系统逻辑已经被控制了呢!但是面对海量的数据收集、存储、管理、分析和共享，传统意义上的对错分析和奇偶较验已失去作用。

【解决方案】 在依靠大数据进行分析、决策的同时，还应辅助其他的传统决策支持系统，尽可能明智地使用数据所告诉我们的结果，让大数据为我们所用。但绝对不要片面地依赖于大数据系统。

挑战五：大数据独特的导入方式使得攻防双方地位的不对等性大大降低

在大数据时代，数据加工和存储链条上的时空先后顺序已被模糊，可扩展的数据联系使得隐私的保护更加困难。过去传统的安全防护工作，是先扎好篱笆、筑好墙，等待“黑客”的攻击，我们虽然不知道下一个“黑客”是谁，但我们一定知道，它是通过寻求新的漏洞，从前面逐层进入。守方在明处，但相比攻方有明显的压倒性优势。而在大数据时代，任何人都可以是信息的提供者和维护者，这种由先天的结构性导入设计所带来的变化，你很难知道“它”从哪里进来，“哪里”才是前沿。这种变化，使得攻、防双方的力量对比的不对等性大大下降。

同时，由于这种不对等性的降低，在我们用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取有价值信息的同时，“黑客”也可以利用这些大数据技术发起新的攻击。“黑客”会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使“黑客”的攻击更加精准。此外，“黑客”可能会同时控制上百万台傀儡机，利用大数据发起僵尸网络攻击。

【解决方案】 面对大数据所带来新的安全问题，有针对性地更新安全防护手段，增加新型防护手段，混合生产数据和经营数据，多种业务流并行，增加特征标识建设内容，增强对数据资源的管理和控制。

挑战六：大数据网络的相对开放性使得安全加固策略的复杂性有所降低

在大数据环境下，数据的使用者同时也是数据的创造者和供给者，数据间的联系是可持续扩展的，数据集是可以无限延伸的，上述原因就决定了关于大数据的应用策略要有新的变化，并要求大数据网络更加开放。大数据要对复杂多样的数据存储内容做出快速处理，这就要求很多时候，安全管理的敏感度和复杂度不能定得太高。此外，大数据强调广泛的参与性，这将倒逼系统管理者调低许多策略的安全级别。

当然，大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确地执行，升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。

【解决方案】 使用更加开放的分布式部署方式，采用更加灵活、更易于扩充的信息基础设施，基于威胁特征建立实时匹配检测，基于统一的时间源消除高级可持续攻击(APT)的可能性，精确控制大数据设计规模，削弱“黑客”可以利用的空间。

大数据时代已经到来，大数据已经产生出巨大影响力，并对我们的社会经济活动带来深刻影响。充分利用大数据技术来挖掘信息的巨大价值，从而实现并形成强有力的竞争优势，必将是一种趋势。面对大数据时代的六种安全挑战，如果我们能够予以足够重视，采取相应措施，将可以起到未雨绸缪的作用。

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Ⅳ 常见的网络攻击方式有哪些

1、跨站脚本-XSS
相关研究表明，跨站脚本攻击大约占据了所有攻击的40%，是最为常见的一类网络攻击。但尽管最为常见，大部分跨站脚本攻击却不是特别高端，多为业余网络罪犯使用别人编写的脚本发起的。
跨站脚本针对的是网站的用户，而不是Web应用本身。恶意黑客在有漏洞的网站里注入一段代码，然后网站访客执行这段代码。此类代码可以入侵用户账户，激活木马程序，或者修改网站内容，诱骗用户给出私人信息。
防御方法：设置Web应用防火墙可以保护网站不受跨站脚本攻击危害。WAF就像个过滤器，能够识别并阻止对网站的恶意请求。购买网站托管服务的时候，Web托管公司通常已经为你的网站部署了WAF，但你自己仍然可以再设一个。
2、注入攻击
开放Web应用安全项目新出炉的十大应用安全风险研究中，注入漏洞被列为网站最高风险因素。SQL注入方法是网络罪犯最常见的注入方法。
注入攻击方法直接针对网站和服务器的数据库。执行时，攻击者注入一段能够揭示隐藏数据和用户输入的代码，获得数据修改权限，全面俘获应用。
防御方法：保护网站不受注入攻击危害，主要落实到代码库构建上。比如说：缓解SQL注入风险的首选方法就是始终尽量采用参数化语句。更进一步，可以考虑使用第三方身份验证工作流来外包你的数据库防护。
3、模糊测试
开发人员使用模糊测试来查找软件、操作系统或网络中的编程错误和安全漏洞。然而，攻击者可以使用同样的技术来寻找你网站或服务器上的漏洞。
采用模糊测试方法，攻击者首先向应用输入大量随机数据让应用崩溃。下一步就是用模糊测试工具发现应用的弱点，如果目标应用中存在漏洞，攻击者即可展开进一步漏洞利用。
防御方法：对抗模糊攻击的最佳方法就是保持更新安全设置和其他应用，尤其是在安全补丁发布后不更新就会遭遇恶意黑客利用漏洞的情况下。
4、零日攻击
零日攻击是模糊攻击的扩展，但不要求识别漏洞本身。此类攻击最近的案例是谷歌发现的，在Windows和chrome软件中发现了潜在的零日攻击。
在两种情况下，恶意黑客能够从零日攻击中获利。第一种情况是：如果能够获得关于即将到来的安全更新的信息，攻击者就可以在更新上线前分析出漏洞的位置。第二种情况是：网络罪犯获取补丁信息，然后攻击尚未更新系统的用户。这两种情况，系统安全都会遭到破坏，至于后续影响程度，就取决于黑客的技术了。
防御方法：保护自己和自身网站不受零日攻击影响最简便的方法，就是在新版本发布后及时更新你的软件。
5、路径(目录)遍历
路径遍历攻击针对Web
root文件夹，访问目标文件夹外部的未授权文件或目录。攻击者试图将移动模式注入服务器目录，以便向上爬升。成功的路径遍历攻击能够获得网站访问权，染指配置文件、数据库和同一实体服务器上的其他网站和文件。
防御方法：网站能否抵御路径遍历攻击取决于你的输入净化程度。这意味着保证用户输入安全，并且不能从你的服务器恢复出用户输入内容。最直观的建议就是打造你的代码库，这样用户的任何信息都不会传输到文件系统API。即使这条路走不通，也有其他技术解决方案可用。

Ⅵ 常见的网络攻击有哪些使用什么方法可以解决

CSRF攻击
CSRF全称是跨站请求伪造(cross site request forgery)，CSRF伪装受信任用户，向第三方平台发送恶意请求
案例：比如你曾经在浏览器访问过银行A的网站，所以浏览器是有保存Cookie的，Cookie并没有过期，这时，你不小心登录一个恶意的论坛网站还是什么网站，你访问了链接（其实链接后面加的是窃取Cookie，调银行A网站转账API），这时候，如果网站安全性验证不过的话，就会窃取金钱的恶意操作
解决方案
1、设置Cookie为HttpOnly
我们知道CSRF是通过窃取Cookie来发送恶意请求的，所以我们可以为Cookie设置HttpOnly属性，这样JavaScript或者Applet就不可以恶意发送请求了
添加Token验证
竟然Cookie有被恶意窃取的可能性，那么我们或许可以另辟新径，我们可以在访问请求时加上Token，服务端再进行验证，Token验证通过则可以访问，否则限制访问，当然这个Token不可以放在Cookie里。
添加Referer识别
学习HTTP协议的你可能知道，在HTTP的请求头里有个参数叫Referer，这个参数其实就是记录了请求的来源地址

Ⅶ 论述常见的网络攻击类型有哪些如何应对

1、水坑式网络钓鱼攻击

水坑攻击是通过软件或网站漏洞来嵌入恶意代码，使得网站受感染，在支付页面中窃取相关信息。该攻击主要通过漏洞攻击与弱配置等技术，定位托管热门网站的CMS，用DSL调整解调器等基础设施实现的。

通常来说，攻击者会经常访问你使用的网站，以确定攻击目标及提高成功率，最终使消费者从合法网站转移到冒牌网站，并通过浏览器进行扩展进行传播。

2、第三方服务漏洞

企业业务、数据的增长，使得企业越来越以来第三方服务，包括备份、存储与扩展等，但这也给了攻击者机会，他们通过与可以访问你的数据中心或系统的第三方链接来渗透网络。

因此，企业需要了解当前的供应商，了解他们是否出售或与其他方共享了你的数据，这些行为都将违反保密协议而为你带来损失。

3、Web应用程序攻击

Ⅷ 常见的互联网信息安全攻击行为都有哪些

随着互联网的不断发展，信息安全成为企业非常关注的一个重点问题，尤其是现在许多企业实现了数字化运营，对于信息安全的问题更是提高了监控等级。今天，昆明电脑培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下，目前市面上比较常见的信息安全攻击行为都有哪些。

漏洞扫描器

一个漏洞扫描器是用来快速检查已知弱点，网络上的计算机的工具。黑客通常也使用端口扫描仪。它们检查指定计算机上的哪些端口“打开”或可用于访问计算机，并且有时会检测该端口上侦听的程序或服务以及其版本号。(防火墙通过限制对端口和机器的访问来防止入侵者侵入计算机，但它们仍然可以绕开。)

逆向工程

逆向工程也是可怕的，黑客也可能尝试手动查找漏洞。一种常用的方法是搜索计算机系统代码中可能存在的漏洞，然后对其进行测试，有时会在未提供代码的情况下对软件进行逆向工程。

蛮力攻击

密码猜测。这种方法用于检查所有短密码时速度非常快，但对于更长的密码，由于蛮力搜索需要时间，所以使用其他方法(如字典攻击)。

密码破解

密码破解是从存储在计算机系统中或由计算机系统传输的数据中恢复密码的过程。常见的方法包括反复尝试密码猜测，手工尝试常见的密码，并反复尝试使用“字典”或带有许多密码的文本文件中的密码。

数据包嗅探器

数据包嗅探器是捕获的数据分组，其可以被用于捕捉密码和其他的应用程序的数据在传输过程中在网络上。

欺骗攻击(网络钓鱼)

一个欺骗攻击涉及到一个程序，系统或网站，成功地伪装成另一个通过伪造数据，并因此被视为一个值得信赖的系统由用户或其他程序-通常以欺骗程序，系统或用户透露机密信息，如用户名和密码。

Ⅸ 常见的网络攻击都有哪几种

1、口令入侵，是指使用某些合法用户的帐号和口令登录到目的主机，然后再实施攻击活动。这种方法的前提是必须先得到该主机上的某个合法用户的帐号，然后再进行合法用户口令的破译。

2、特洛伊木马，常被伪装成工具程式或游戏等诱使用户打开，一旦用户打开了这些邮件的附件或执行了这些程式之后，他们就会留在计算机中，并在自己的计算机系统中隐藏一个能在windows启动时悄悄执行的程式。

3、WWW欺骗，正在访问的网页已被黑客篡改过，网页上的信息是虚假的！例如黑客将用户要浏览的网页的URL改写为指向黑客自己的服务器，当用户浏览目标网页的时候，实际上是向黑客服务器发出请求。

4、节点攻击，攻击者在突破一台主机后，往往以此主机作为根据地，攻击其他主机。他们能使用网络监听方法，尝试攻破同一网络内的其他主机；也能通过IP欺骗和主机信任关系，攻击其他主机。

5、网络监听，是主机的一种工作模式，在这种模式下，主机能接收到本网段在同一条物理通道上传输的所有信息，而不管这些信息的发送方和接收方是谁。

(9)大数据的网络攻击有哪些扩展阅读：

由于攻击和入侵的对象是网络上的计算机，所以一旦他们取得成功，就会使网络中成千上万台计算机处于瘫痪状态。从而给计算机用户造成巨大的经济损失，如美国每年因计算机犯罪而造成的经济损失就达几百亿美元。平均一起计算机犯罪案件所造成的经济损失是一般案件的几十到几百倍。

威胁社会和国家安全。一些计算机网络攻击者于各种目的经常把政府要害部门和军事部门的计算机作为攻击对象，从而对社会和国家造成威胁。

参考资料来源：

网络——计算机网络攻击

网络——网络攻击

Ⅹ 大数据存在的安全问题有哪些

一、分布式系统

大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。

二.数据存取

大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。

三.数据不正确

网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。

四.侵犯隐私

大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。

五、云安全性不足

大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。

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