数据挖掘网络安全问题

Ⅰ 网络爬虫技术可以做什么 有哪些用途和危害

网络爬虫技术可以用于信息收集、数据挖掘和分析，具有多种用途，但同时也存在一些危害。

用途：1. 搜索引擎的核心技术：网络爬虫能够海量的抓取特定主题和内容的网络信息，作为搜索引擎向用户搜索和查询相关内容的储备数据资源。2. 数据挖掘和分析：通过对抓取到的网页数据进行分析和过滤，可以提取出有价值的信息，用于市场调研、商业智能等领域。3. 网络推广：一些公司或操作者可以利用简单的爬虫技术，对自己的网站或产品进行推广，提高曝光度和知名度。

危害：1. 侵犯用户隐私：不受控制的爬虫程序会记录和分析用户的网络行为，包括访问的页面、点击的内容、购买的商品等，严重侵犯了用户的隐私权。2. 消耗网络资源：大量的爬虫程序同时运行会占用大量的网络带宽和服务器资源，导致网络拥堵和服务质量下降。3. 安全风险：一些恶意爬虫可能会利用漏洞攻击网站，窃取敏感信息，给网络安全带来威胁。4. 信息泄露：通过爬虫技术收集到的数据，如果被不法分子利用，可能会导致个人信息泄露，进而引发一系列安全问题。

总结：网络爬虫技术在信息收集、数据挖掘和分析等方面具有重要作用，但同时也存在侵犯用户隐私、消耗网络资源、安全风险和信息泄露等危害。因此，在使用网络爬虫技术时，需要遵守相关法律法规和道德规范，确保合法、合规、安全地使用。

Ⅱ 如何利用大数据来处理网络安全攻击

“大数据”已经成为时下最火热的IT行业词汇，各行各业的大数据解决方案层出不穷。究竟什么是大数据、大数据给信息安全带来哪些挑战和机遇、为什么网络安全需要大数据，以及怎样把大数据思想应用于网络安全技术，本文给出解答。
一切都源于APT
APT（Advanced Persistent Threat）攻击是一类特定的攻击，为了获取某个组织甚至是国家的重要信息，有针对性的进行的一系列攻击行为的整个过程。APT攻击利用了多种攻击手段，包括各种最先进的手段和社会工程学方法，一步一步的获取进入组织内部的权限。APT往往利用组织内部的人员作为攻击跳板。有时候，攻击者会针对被攻击对象编写专门的攻击程序，而非使用一些通用的攻击代码。此外，APT攻击具有持续性，甚至长达数年。这种持续体现在攻击者不断尝试各种攻击手段，以及在渗透到网络内部后长期蛰伏，不断收集各种信息，直到收集到重要情报。更加危险的是，这些新型的攻击和威胁主要就针对国家重要的基础设施和单位进行，包括能源、电力、金融、国防等关系到国计民生，或者是国家核心利益的网络基础设施。
现有技术为什么失灵
先看两个典型APT攻击案例，分析一下盲点在哪里：
1、 RSA SecureID窃取攻击
1) 攻击者给RSA的母公司EMC的4名员工发送了两组恶意邮件。邮件标题为“2011 Recruitment Plan”，寄件人是[email protected]，正文很简单，写着“I forward this file to you for review. Please open and view it.”;里面有个EXCEL附件名为“2011 Recruitment plan.xls”；
2) 很不幸，其中一位员工对此邮件感到兴趣，并将其从垃圾邮件中取出来阅读，殊不知此电子表格其实含有当时最新的Adobe Flash的0day漏洞(CVE-2011-0609)。这个Excel打开后啥也没有，除了在一个表单的第一个格子里面有个“X”(叉)。而这个叉实际上就是内嵌的一个Flash；
3) 该主机被植入臭名昭着的Poison Ivy远端控制工具，并开始自BotNet的C&C服务器(位于 good.mincesur.com)下载指令进行任务；
4) 首批受害的使用者并非“位高权重”人物，紧接着相关联的人士包括IT与非IT等服务器管理员相继被黑；
5) RSA发现开发用服务器(Staging server)遭入侵，攻击方随即进行撤离，加密并压缩所有资料(都是rar格式)，并以FTP传送至远端主机，又迅速再次搬离该主机，清除任何踪迹；
6) 在拿到了SecurID的信息后，攻击者就开始对使用SecurID的公司(例如上述防务公司等)进行攻击了。
2、 震网攻击
遭遇超级工厂病毒攻击的核电站计算机系统实际上是与外界物理隔离的，理论上不会遭遇外界攻击。坚固的堡垒只有从内部才能被攻破，超级工厂病毒也正充分的利用了这一点。超级工厂病毒的攻击者并没有广泛的去传播病毒，而是针对核电站相关工作人员的家用电脑、个人电脑等能够接触到互联网的计算机发起感染攻击，以此 为第一道攻击跳板，进一步感染相关人员的U盘，病毒以U盘为桥梁进入“堡垒”内部，随即潜伏下来。病毒很有耐心的逐步扩散，利用多种漏洞，包括当时的一个 0day漏洞，一点一点的进行破坏。这是一次十分成功的APT攻击，而其最为恐怖的地方就在于极为巧妙的控制了攻击范围，攻击十分精准。
以上两个典型的APT攻击案例中可以看出，对于APT攻击，现代安全防御手段有三个主要盲点：

1、0day漏洞与远程加密通信
支撑现代网络安全技术的理论基础最重要的就是特征匹配，广泛应用于各类主流网络安全产品，如杀毒、入侵检测/防御、漏洞扫描、深度包检测。Oday漏洞和远程加密通信都意味着没有特征，或者说还没来得及积累特征，这是基于特征匹配的边界防护技术难以应对的。
2、长期持续性的攻击
现代网络安全产品把实时性作为衡量系统能力的一项重要指标，追求的目标就是精准的识别威胁，并实时的阻断。而对于APT这种Salami式的攻击，则是基于实时时间点的检测技术难以应对的。
3、内网攻击
任何防御体系都会做安全域划分，内网通常被划成信任域，信任域内部的通信不被监控，成为了盲点。需要做接入侧的安全方案加固，但不在本文讨论范围。

大数据怎么解决问题
大数据可总结为基于分布式计算的数据挖掘，可以跟传统数据处理模式对比去理解大数据：
1、数据采样——>全集原始数据（Raw Data）
2、小数据+大算法——>大数据+小算法+上下文关联+知识积累
3、基于模型的算法——>机械穷举（不带假设条件）
4、精确性+实时性——>过程中的预测
使用大数据思想，可对现代网络安全技术做如下改进：
1、特定协议报文分析——>全流量原始数据抓取（Raw Data）
2、实时数据+复杂模型算法——>长期全流量数据+多种简单挖掘算法+上下文关联+知识积累
3、实时性+自动化——>过程中的预警+人工调查
通过传统安全防御措施很难检测高级持续性攻击，企业必须先确定日常网络中各用户、业务系统的正常行为模型是什么，才能尽早确定企业的网络和数据是否受到了攻击。而安全厂商可利用大数据技术对事件的模式、攻击的模式、时间、空间、行为上的特征进行处理，总结抽象出来一些模型，变成大数据安全工具。为了精准地描述威胁特征，建模的过程可能耗费几个月甚至几年时间，企业需要耗费大量人力、物力、财力成本，才能达到目的。但可以通过整合大数据处理资源，协调大数据处理和分析机制，共享数据库之间的关键模型数据，加快对高级可持续攻击的建模进程，消除和控制高级可持续攻击的危害。

Ⅲ 商院案例:大数据安全隐患与体系建设

商院案例:大数据安全隐患与体系建设

着互联网、云计算、物联网等网络技术快速发展和智能终端、智慧城市广泛应用及大范围建设，全球数据量呈现爆炸式增长，驱动着整个互联网世界迈入大数据时代。

为应对大数据时代的挑战，推广大数据基础分析、技术研发与应用、安全技术，以及推进大数据技术创新管理能力和业务能力、加强大数据安全与隐私管理，广东省信息协会、广东省计算机信息网络安全协会、广东省大数据技术联盟联合主办的“2014广东省大数据应用与安全高峰论坛”定于10月21日(星期二)上午在广东亚洲国际大酒店召开且圆满结束。

蓝盾股份作为中国信息安全行业领先的专业网络安全企业和服务提供商，也应邀参加该次峰会，并围绕“大数据应用安全隐患与安全体系建设”作出了重要演讲。

下文就演讲的几个重要方面整理成文，重点归纳总结了大数据的应用价值、大数据背景下面临的安全问题以及对大数据时代安全建设的几点考虑。

一、大数据背景介绍

1、大数据特性

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的基本特征。

一是数据体量巨大(Volume)。据国际知名数据公司IDC 提供的更为复杂的新数据已经出现，而且生成的速度达到了前所未有的程度，IBM预计，到2020年将增至40万亿GB的水平。

二是数据类型繁多(Variety)。大数据来源种类丰富，更为复杂的新数据已经出现，社交网络数据、网络日志、存档数据和传感器数据、地理位置信息都属于人们在分析中关注的新数据源。

三是价值密度低(Value)。虽然每天产生25亿GB数据，但其中只有接近0.5%的经检测数据才具有分析价值。

四是处理速度快(Velocity)。面对如此海量的数据，非结构化数据也越来越多，如何快速地处理这些数据并挖掘出有价值的信息，这也是大数据区分于传统数据挖掘的最显着特征。

2、大数据技术趋势

1)Hadoop技术的应用

Apache

hadoop是一个开源的分布式计算框架，通过集成MapRece技术，Hadoop将大数据分布到多个数据节点上进行处理。Hadoop遵循Apache 2.0许可证，可以轻松处理结构化、半结构化和非结构化数据，一举成为现在非常流行的大数据解决方案，可以用来应对PB甚至ZB级的海量数据存储。

2)与云计算的融合

大数据和云是两个不同的概念，但两者之间有很多交集。支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性，因此实际上大数据和云之间存在很多合力的地方。可以说大数据和云计算是相伴而生的，大数据的处理离不开云，大数据应用是在云上跑的、非常典型的应用。

二、大数据的应用价值

《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。更有世界经济论坛报告认定：大数据为新财富，价值堪比石油。

就国内外对大数据的研究与投入来看，2014年，Intel、IBM、微软、阿里巴巴[微博]等行业巨头纷纷布局大数据。IDC预测2014年产生2万TB数据，2014年大数据产值超6亿，2016年将可望突破100亿。

那么，这些看似平凡的数据能为我们带来什么？事实上当你把微博等社交平台当作发泄工具时，专业的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用这些数据来预判市场走势，做出正确的决定，并取得不俗的收益。

大数据的核心价值是能够为政府、企业提供决策服务，帮助企业把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新，协助政府建设智慧城市和应对公共安全，帮助公安进行犯罪预测与预防。

例如，华尔街根据民众情绪抛售股票；美国疾控中心依据国民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；电信行业利用大数据帮助电信业对业务的分析和优化；电子商务收集、分析海量的消费者数据，从中挖掘消费者多变、复杂的需求。

总之，在大数据时代，以利用数据价值为核心，合理挖掘和利用大数据，已经为各行各业带来了巨额财富。

三、大数据的安全隐患

随着大数据应用的爆发性增长，大数据衍生出独特架构，并推动存储、网络及计算机技术的发展，同时也引发了新的安全问题。

1、网络化社会使大数据成攻击目标

开放的网络化社会，大数据的数据量大且相互关联，对于攻击者而言，相对低的成本可以获得“滚雪球”的收益。用户数据泄露，个人账号信息失窃的事件时有发生，一旦遭受攻击，失窃的数据量也是巨大的。

最近几年来数以百万计的信息大泄密和大量的网络犯罪案件说明，大数据和云环境下的信息安全的风险度已非昔时可比。

2、大数据加大隐私泄露风险

大数据是把“双刃剑”，快捷的网络、精准的营销，虽能带给人们一个更加便捷的生活方式，同时，却也让个人隐私的保护几成空谈。数据分析技术的发展，势必对用户隐私产生极大威胁。如今的大数据营销，对于消费者而言，就好似被一双眼睛盯着，每时每刻窥探着你的一举一动，作为个体消费者，我们早就无法避免自己的个人隐私被网络系统记取被商家掌握并挖掘利用，甚至被恶意使用。

3、技术短板带来的安全隐患

NOSQL(非关系型数据库)作为大数据处理的基础技术，与当前广泛应用的SQL(关系型数据库)技术不同，没有经过长期改进和完善，在维护数据安全方面也未设置严格的访问控制和隐私管理，缺乏保密性和完整性特质。

4、大数据环境打破传统安全壁垒

大数据的处理和存储离不开云，其运营环境的特殊性打破了传统的网络边界壁垒，使得传统的安全技术手段无法做到有效的安全防护。

大数据本身的安全防护存在漏洞，虽然云计算对大数据提供了便利，但对大数据的安全控制力度仍然不够。

5、大数据可能成为高级可持续攻击的载体

APT攻击是一个持续的过程，不具有被实时检测到的明显特征。同时，隐藏在大量数据中的APT攻击代码也很难被发现。此外，攻击者还可以利用社交网络和系统漏洞进行攻击，在威胁特征库无法检测出来的时间段发起攻击行为。

四、大数据时代下的安全体系建设

1、大数据存储安全

大量的数据产生、存储和分析，数据安全存储问题将在未来几年内成为一个更大的问题。行业必须尽快尽早规划和布局大数据安全存储防护措施，协同技术的发展，加大安全防护投入。安全存储是大数据安全的最基本需求，我们可以从集中存储、加密存储、加密传输、认证授权和日志审计等方面来对大数据的安全存储环境加大保护力度。

2、个人隐私信息的保护

大数据和个人隐私之间的“战争”早已打响，必须从技术和法规层面上保障大数据时代的隐私安全，完善用户个人信息的保障体系。

法规层面应从标准和法律两个方面界定数据属性和销售许可，出台相应资质认证和法律法规，建立健全大数据隐私安全保障体系。

技术层面应使用大数据清洗、去隐私化等技术完成对客户隐私数据的隐藏化处理。

3、大数据云安全

大数据一般都需要在云中实现上传、下载及交互，在吸引越来越多黑客和病毒攻击的云端及客户端做好安全保护必不可少。

我们可基于虚拟化的云数据中心提供系统性的安全解决方案，以安全虚拟器件代替原有硬件设备的产品交付方式，确保物理、虚拟和云环境中服务器的应用程序和数据的安全，可以为云和虚拟化环境提供主动防御、自动安全保护，将传统数据中心的安全策略扩展到云计算平台上。

4、建立防御机制

在规划大数据发展的同时，建立并完善大数据信息安全体系很有必要。结合传统信息安全技术和考量大数据收集、处理和应用时的实际环境安全需求，建立面向大数据信息安全的事件监测机制，及时发现信息系统安全问题，当大数据运营环境遭到攻击前或已经遭到攻击时，快速、准确地发现攻击行为，并迅速启动处置和应急机制。

5、重新规范管理员的权限

大数据的跨平台传输应用在一定程度上会带来内在风险，可以根据大数据的密级程度和用户需求的不同，将大数据和用户设定不同的权限等级，并严格控制访问权限。而且，通过单点登录的统一身份认证与权限控制技术，对用户访问进行严格的控制，有效地保证大数据应用安全。

总之，大数据时代机遇与挑战并存，在推进大数据技术创新管理能力和业务能力的同时，要加强大数据安全与隐私管理相关研究的力度，通过政策法规与技术手段相互作用，使大数据在我国各个行业得以沿着正确的方向更快、更深入的发展。

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Ⅳ 大数据安全的挑战是什么

当前，随着互联网+、大数据、云计算、移动互联网等新技术兴起，特别是大数据技术创新应用，使我们具备了对海量数据的处理和分析能力，数据驱动的时代已经来临。与此同时，数据汇聚、数据分析等带来的安全问题也给我们带来前所未有的挑战。

基于目前我国大数据安全保护现状，以及大数据面临的安全风险挑战，笔者悔键提出以下几方面建议对策：

一是进一步加强顶层设计。在《网络安全法》的基础上，完善数据安全保护的规章制亩前御度，明确数据在收集、使用、处理、交易、出境等各环节的安全要求。完善数据安全保护的网络安全国家标准，充分发挥标准的指导和引领作用，提升数据保护能力和水平。

二是加强重要数据基础设施保护。建立大数据分类分级安全保护机制,结合各行业数据的敏感程度、数据脱敏与否、数据可用性要求等对大数据资产进行分类分级,采取不同级别的安全防护策略。

三是落实网络安全责任制。明确大数据管理者和运营者的法律责任与义务。加强监督管理和风险评估，提升数据保护能力。对掌控大数据资源的单位进行大数据业务上线前安全评估，对重点产品进行在线安全监测，开展定期的检查和不定期的抽查，发现问题及时督促整改。

四是加强网络安全宣传。通过国家网络安全宣传周等活动，普及网络安全知识，加强网络安全教育，提升广大网民网络安全意识和防护技能，推动形成全社会重视数据安全的良好氛围。

Ⅳ 网络信息与安全和数据挖掘这两块哪个更好就业一点

网络信息与安全和数据挖掘都是比较好就业的专业，具体情况根据就业城市不同另有区别。网络信息与安全和数据挖掘就业区别：

网络安全和大数据这两个专业同属于计算机专业大类，顾名思义，一个偏向于学习一些诸如密码学、网络防御方面的课程；一个偏向于大数据算法，也就是大量数据的分析方法，主要是数学研究方向。从本科就业来说，差别不大，计算机软硬件方面的课程都会涉及。如果未来从事这些不同的方向，需要详细了解个方向的研究内容，学科思维。
网络安全: 未来可观，算是比较新但是发展快。现在开始对于人才需求越来越多，不过网络安全也和法律有一定联系。纯技术的话，公司也许会偏向法律人士。
大数据: 中国发展特别快，也是投资特别多的技术，当下需要非常多的人才，国外也在大资金投入。现在市场需求是分析大数据。如果专业对口，这个比较好，可以慢慢再往网络安全延伸。大数据现在就业率和待遇都非常好，比较推荐。

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