聚焦数据网络安全

㈠ 网络安全知识内容有哪些

网络安全是比较复杂，涵盖网络的各个方面。入门简单，但是要深入学习就比较难了。网络安全主要有下面几个方向
一、网站维护员
由于有些知名度比较高的网站，每天的工作量和资料信息都是十分庞大的，所以在网站正常运行状态中肯定会出现各种问题，例如一些数据丢失甚至是崩溃都是有肯出现的，这个时候就需要一个网站维护人员了，而我们通过网络安全培训学习内容也是工作上能够用到的。
二、网络安全工程师
为了防止黑客入侵盗取公司机密资料和保护用户的信息，许多公司都需要建设自己的网络安全工作，而网络安全工程师就是直接负责保护公司网络安全的核心人员。
三、渗透测试岗位 渗透测试岗位主要是模拟黑客攻击，利用黑客技术，挖掘漏洞，提出修复建议。需要用到数据库，网络技术，编程技术，操作系统，渗透技术、攻防技术、逆向技术等。
四、等保测评
等保测评主要是针对目标信息系统进行安全级别评定，需要用到数据库、网络技术、操作系统以及渗透技术、攻防技术等等。
五、攻防工程师
攻防工程师岗位主要是要求能够渗透能够防范，需要用到数据库、网络技术、操作系统、编程技术、渗透技术等技术点。
六、网络安全的主要任务主要包括以下三方面：
1.保护，我们应该尽可能正确地配置我们的系统和网络
2.检测，我们需要确认配置是否被更改，或者某些网络流量出现问题
3.反应，在确认问题后，我们应该立即解决问题，尽快让系统和网络回到安全的状态
七、网络安全根据不同环境和应用可以划分为：系统安全，运行系统安全即保证信息处理和传输系统的安全。网络的安全，网络上系统信息的安全。信息传播安全，信息传播后果的安全，包括信息过滤等。信息内容安全，网络上信息内容的安全。

㈡ 大数据时代如何保护自己的隐私

大数据时代应该这样保护自己的隐私首先今年的全国两会，这是多名政协委员关心的问题，政协委员连玉明多次提出有关加强网络安全和个人隐私保护的提案，聚焦个人隐私保护，并呼吁加速立法。制定数据安全法，应确立数据主权。全国人大代表，浙江移动董事长、总经理郑杰也认为，数据安全关系并影响网络安全、国家安全、公民个人隐私权益和社会安全稳定，应加快制定数据安全法。
在我国，数据安全已纳入国家战略保护领域。但郑杰对现有与数据安全相关的法律法规政策进行研究后发现，我国数据安全的相关规定不够全面，缺乏体系化，如“数据主权”的地位尚未确立。有鉴于此，郑杰建议，尽快制定数据安全法。要确立数据主权，明确数据安全法的管辖范围。明确境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当在境内存储；确需向境外提供的，应当按照国家有关规定进行安全评估；要将相关国家、企业、组织、公民利益的数据活动纳入数据安全法管辖范围。
完善数据出境安全评估机制，将机制的适用范围从网络安全法规定的关键信息基础设施运营者拓展至网络运营者，明确重要数据的出境评估要求和评估责任主体。同时，对安全责任单位采取安全措施的原则、落实数据安全保护责任、采取防范危害数据安全行为技术措施等作出相应规范，建立数据安全投诉举报制度。明晰数据安全监督管理的部门职责，明确数据安全监测预警与应急处置的规定，及时进行数据安全角势研判和风险评估，发布安全风险预警，实现对数据安全风险的全天候实时、动态监测。
中国需要建立针对个人信息保护的组织
国际层面，欧盟、美国、日本等国家和地区都出台了个人信息保护相关的法律法规；在国内，网络安全法实施以后，个人信息保护法和数据安全法也被列入了本届全国人大常委会的立法规划，这方面的标准也在不断制定当中，所以关注度一直很高。
全国政协委员、德勤中国副主席蒋颖敏锐地观察到了这个趋势，并据此提出了《关于推进国际间个人信息保护规则充分认可的提案》，提出中国需要建立一个针对个人信息保护的组织，来统一和协同国内外的法律法规。她透露，德勤将在今年发布一份亚太区隐私保护趋势的调研报告，中国过去两年内在个人信息保护方面的进展也将被纳入其中。
蒋颖指出，对于进入中国的企业来讲，中国很多个人信息保护相关的规定都散落在各种法律法规当中，内容也停留在相对原则性的层面，有些标准还只是建议性、而不是强制性的。所以，如何真正地规范和保护“走进来”的企业，还是有些挑战。
更重要的是“走出去”的中国企业。GDPR的规定是非常广泛和严格的，跟国内的法规差别也很大，像“被遗忘权”这样的概念，在中国还没有被清晰地提出来。即使技术上能做到合规，也需要付出极高的成本，而违规成本同样很高。在目前数据跨境流动几乎不可避免的情况下，企业全球化会面临很大挑战。
建立一个针对个人信息保护的组织，不管是委员会还是其他形式，要能够统一和协同现在法律法规当中关于个人信息保护的很多规则，既对企业合规更有针对性，也更便于监管。同时，还可以利用这个组织跟国外机构加强互动，参与到国际规则的制定过程当中，让我们的法律法规跟国外已经建立起来的法律法规实现互认，在立法过程中适当地借鉴参考，提升包容性，使跨境数据可以在一个相对无间、无阻的安全区域里面传输。这样既减少了企业的合规成本，又增加了国际竞争力。
成立国家大数据管理中心
全国政协委员、天津晟航通广科贸有限公司经理孙昌隆带来的提案是《关于成立国家大数据管理中心的建议》。孙昌隆指出，大数据应用场景越来越广泛，在进行一些分析和判断的过程中，需要其他领域的数据做支撑，而一旦需要跨领域寻求数据源，则会经历比较漫长和复杂的程序，毕竟信息数据安全无小事。目前，我国还没有一个专门的机构来统筹大数据的管理和应用。
针对这样的情况，孙昌隆委员建议成立国家大数据管理中心。他说：“该部门将管理所有采集数据的出入口，对数据进行分类管理。按照形势发展要求，拟定数据标准体系，组织实施数据开放、交易、应用等相关工作。统筹推进社会经济各领域数据开放应用，包括个人社会组织申请应用数据。统筹全部数据信息系统、网络系统、政务信息中心的建设、管理，组织协调政务信息资源的共享与开放。统筹协调数据信息安全保障体系建设，推进信息安全等级保护、应急协调相关工作。”
信息安全问题目前已经被摆在了“两会”的台面上，对其的关注度势必将会越来越高。无论是个人还是企业、机构等，如果不从宏观层面深度思考信息安全之于国家建设和社会发展的地位，就难以真正抓住人民期盼之所在。
‍

㈢ 信息安全和网络安全的区别和联系

信息安全与网络安全的区别和联系，信息安全不仅限于网络，包括人、财、物等信息安全。
（1）信息安全的有关概念。信息安全（Information Security）是指系统的硬件、软件及其信息受到保护，并持续正常地运行和服务。信息安全的实质是保护信息系统和信息资源免受各种威胁、干扰和破坏，即保证信息的安全性。主要目标是防止信息被非授权泄露、更改、破坏或被非法的系统辨识与控制，确保信息的保密性、完整性、可用性、可控性和可审查性（信息安全5大特征）。在《计算机信息系统安全保护条例》中指出，计算机信息系统的安全保护，应当保障计算机及其相关的配套设备、设施（含网络）的安全，运行环境的安全，保障信息的安全，保障计算机功能的正常发挥，以维护计算机信息系统安全运行。
国际标准化组织（ISO）对于信息安全给出的定义是：为数据处理系统建立和采取的技术及管理保护，保护计算机硬件、软件、数据不因偶然及恶意的原因而遭到破坏、更改和泄漏。
（2）网络安全与网络空间安全的概念。网络安全（Network Security）指利用网络技术、管理和控制等措施，保证网络系统和信息的保密性、完整性、可用性、可控性和可审查性受到保护。即保证网络系统的硬件、软件及系统中的数据资源得到完整、准确、连续运行与服务不受干扰破坏和非授权使用。ISO/IEC27032的网络安全定义则是指对网络的设计、实施和运营等过程中的信息及其相关系统的安全保护。
注意：网络安全不仅限于计算机网络安全，还包括手机网络安全等。实际上，网络安全是一个相对性的概念，世界上不存在绝对的安全，过分提高网络的安全性可能降低网络传输速度等方面的性能，而且浪费资源和成本代价。
网络空间安全（Cyberspace Security）是研究网络空间中的信息在产生、传输、存储、处理等环节中所面临的威胁和防御措施，以及网络和系统本身的威胁和防护机制。不仅包括传统信息安全所研究的信息的保密性、完整性和可用性，还包括构成网络空间基础设施的基础设施的安全和可信。需要明确信息安全、网络安全、网络空间安全概念之异同，三者均属于非传统安全，均聚焦于信息安全问题。网络安全及网络空间安全的核心是信息安全，只是出发点和侧重点有所差别。
摘自：网络安全技术及应用（第3版），机械工业出版社，贾铁军主编，2017

㈣ 大数据时代的信息安全和未来展望

大数据时代的信息安全和未来展望
随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增，企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。大数据彻底的改变了信息安全行业，基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势，以使他们更好地检测和防御高级网络威胁。
大数据时代信息安全面临挑战
在大数据时代，无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。随着产生、存储、分析的数据量越来越大，在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。大数据如同一把双刃剑，在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时，其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。
1、黑客更显着的攻击目标：在网络空间里，大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的攻击成本，增加了其“收益率”。
2、隐私泄露风险增加：大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，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。
3、威胁现有的存储和防护措施：大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新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。
4、大数据技术成为黑客的攻击手段：在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。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，大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸网络攻击，可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。
5、成为高级可持续攻击的载体：传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击（APT）是一个实施过程，无法被实时检测。此外，由于大数据的价值低密度特性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。
6、信息安全产业面临变革：大数据的到来也为信息安全产业的发展带来了新的契机，还没有意识到这场变革的安全厂商将在这场变革大潮中被抛弃。大数据正在为安全分析提供新的可能性，在未来的安全架构体系中，通过大数据智能分析有效的将原来分割的安全产品更好的融合起来，成为不同的安全智能节点，这将是在大数据时代安全产业需要研究突破的重点。
大数据安全未来趋势展望
据MacDonald预测，到2016年，40%的企业（银行、保险、医药和国防行业为主）将积极地对至少10TB数据进行分析，以找出潜在危险的活动。然而，供应商的产品格局却无法在短期内进行转变。现在，企业通常依赖于SIEM系统来关联和分析安全相关的数据，MacDonald表示目前的SIEM产品无法处理这么大的工作量，大多数SIEM产品提供接近实时数据，但只能处理规范化数据，还有些SIEM产品能够处理大量原始交易数据，但无法提供实时情报信息。
Gartner公司分析师表示，使用“大数据”来提高企业信息安全不完全是炒作，这在未来几年内这将成为现实。大数据将为安全团队带来新的工作方式，通过了解大数据的优势、制定切合实际的目标以及利用现有安全技术的优势，安全管理人员将会发现他们在大数据进行的投资是值得的。
RSA大中国区总经理胡军表示，“大数据将带动安全行业方向性的改变，安全与数据互相影响，未来共同促进发展。现今的安全需要更全面和广泛的可视性，敏捷的分析，可采取行动的情报和可扩展的基础设施。”
我们可以看到，大数据安全已经成为不可阻挡的趋势。在未来，不论是从商业需求角度，还是产业技术角度，大数据安全都将成为业界关注的热点。而在这场大数据安全的盛宴中，也必然会出现新老更替、推陈出新，这一切就让我们拭目以待吧！

㈤ 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。

以上是小编为大家分享的关于大数据安全的六大挑战的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈥ 网络安全需要学什么

网络安全是一个很广的方向，现在市场上比较火的岗位有：安全运维、渗透测试、web安全、逆向、安全开发、代码审计、安服类岗位等。根据岗位不同工作上需要的技术也有部分差异。

如果编程能力较好，建议可以从事web安全、逆向、代码审计、安全开发等岗位。如果对编程没兴趣，可以从事安全运维、渗透测试、web安全、网络安全架构等工作。

如果要学习全栈的安全工程师，那么建议学习路线如下：

1. 学习网络安全：路由交换技术、安全设备、学会怎么架构和配置一个企业网络安全架构

2. 学习系统安全：windows系统和Linux系统、如服务器的配置部署、安全加固、策略、权限、日志、灾备等。客户端的安全加固等

3. 学习渗透攻防：信息收集技术、社会工程学、端口检测、漏洞挖掘、漏洞验证，恶意代码、逆向、二进制等。

4. 学习web安全：sql注入、XSS、CSRF、上传漏洞、解析漏洞、逻辑漏洞、包含漏洞等挖掘及修复

5. 学习安全服务类：风险评估、等级保护、安全咨询、安全法律法规解读等

6. 学习CTF技术：有过CTF经验一定会是企业最喜欢的一类人才
零基础也可以学习的

㈦ 如何做好网络安全工作

1、完善网络安全机制

制定《网络安全管理制度》，设立公司网络与信息化管理机构，负责网络设施和信息系统的运维管理。坚持做好网络与信息安全风险评估和定期巡查，制定网络安全应急预案，健全网络安全事件联动机制，提高公司网络安全应急处理能力。

通过计算机入网申请登记表、网络密码变更记录、公司网络管理日志等记录，做好网络监控和安全服务，构建安全即服务的双重纵深防御模式，为公司管理保驾护航。

6、加强新媒体运营维护

做好公司微信、网站等的管理和维护，及时发布企业运行信息，构筑全公司资源共享的信息平台，弘扬企业文化，提升企业形象，更好地服务于企业改革发展。

㈧ 数据安全保护的方法有什么

方法如下：

大数据安全防护要“以数据为中心”、“以技术为支撑”、“以管理为手段”，聚焦数据体系和生态环境，明确数据来源、组织形态、路径管理、应用场景等，围绕大数据采集、传输、存储、应用、共享、销毁等全过程，构建由组织管理、制度规程、技术手段组成的安全防护体系，实现大数据安全防护的闭环管理。

1．大数据采集安全

元通过数据安全管理、数据类型和安全等级打标，将相应功能内嵌入后台的数据管理系统，或与其无缝对接，从而保证网络安全责任制、安全等级保护、数据分级分类管理等各类数据安全制度有效的落地实施。

2．大数据存储及传输安全

通过密码技术保障数据的机密性和完整性。在数据传输环节，建立不同安全域间的加密传输链路，也可直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障传输过程安全。数据存储过程中，可采取数据加密、磁盘加密、HDFS加密等技术保障存储安全。

3．大数据应用安全

除了防火墙、入侵监测、防病毒、防DDos、漏洞扫描等安全防护措施外，还应对账号统一管理，加强数据安全域管理，使原始数据不离开数据安全域，可有效防范内部人员盗取数据的风险。另外还应对手机号码、身份证号、家庭住址、年龄等敏感数据脱敏工作。

4．大数据共享及销毁

在数据共享时，除了应遵循相关管理制度，还应与安全域结合起来，在满足业务需求的同时，有效管理数据共享行为。在数据销毁过程中，可通过软件或物理方式操作，保证磁盘中存储的数据永久删除、不可恢复。

（1）物理安全措施：物理安全主要包括环境安全、设备安全、媒体安全等方面。处理秘密信息的系统中心机房应采用有效的技术防范措施，重要的系统还应配备警卫人员进行区域保护。

（2）运行安全安全措施：运行安全主要包括备份与恢复、病毒的检测与消除、电磁兼容等。涉密系统的主要设备、软件、数据、电源等应有备份，并具有在较短时间内恢复系统运行的能力。应采用国家有关主管部门批准的查毒杀毒软件适时查毒杀毒，包括服务器和客户端的查毒杀毒。

（3）信息安全安全措施：确保信息的保密性、完整性、可用性和抗抵赖性是信息安全保密的中心任务。

（4）安全保密管理安全措施：涉密计算机信息系统的安全保密管理包括各级管理组织机构、管理制度和管理技术三个方面。

国际标准化委员会的定义是"为数据处理系统和采取的技术的和管理的安全保护，保护计算机硬件、软件、数据不因偶然的或恶意的原因而遭到破坏、更改、显露。"中国公安部计算机管理监察司的定义是"计算机安全是指计算机资产安全，即计算机信息系统资源和信息资源不受自然和人为有害因素的威胁和危害。"

㈨ 网络安全主要学什么

包括信息科学基础类课程、信息安全基础类课程、密码学类课程、系统安全类课程、网络安全类课程、内容安全类，人文社科类课程。主要专业课程有：高级语言程序设计、计算机网络、信息安全数学基础等，具体来看一下！

网络空间安全专业课程有哪些

《计算机网络》、《信息安全数学基础》、《密码学》、《操作系统原理及安全》、《网络安全》、《通信原理》、《可信计算技术》、《云计算和大数据安全》、《电子商务和电子政务安全》、《网络舆情分析》。

网络空间安全专业就业前景

网络空间安全是一个比较新的专业，是2015年开设的一级学科，但是由于部分高校在网络空间安全领域有较为系统的积累，所以对应专业的硕士研究生和博士研究生教育也从2017年开始陆续开设。从该专业的学科设置上来看，网络空间安全专业具有非常重要的地位，随着社会信息化程度的不断加深，未来网络空间安全专业的发展前景将非常广阔。

网络空间安全毕业生能够从事网络空间安全领域的科学研究、技术开发与运维、安全管理等方面的工作。其就业方向有政府部分的安全规范和安全管理，包括法律的制定；安全企业的安全产品的研发；一般企业的安全管理和安全防护；国与国之间的空间安全的协调。

㈩ 聚焦大数据时代的漏洞分析与风险评估

聚焦大数据时代的漏洞分析与风险评估

在大数据时代中，新技术创新发展的历史机遇夹杂着安全风险与挑战扑面而来，对网络与信息安全保障提出了新的要求，对信息安全漏洞的挖掘分析和对网络安全风险的综合管控愈显重要和关键。近日，第八届信息安全漏洞分析与风险评估大会(VARA2015)召开。主题探讨是“大数据时代的漏洞分析与风险评估技术”，会议由中国信息安全测评中心主办，北京交通大学承办，清华大学协办。来自政府部门、高等院校、研究机构、信息安全产业界及应用单位的800余名嘉宾参加了活动。
中国信息安全测评中心李守鹏副主任作为大会主持，中国信息安全测评中心朱胜涛主任和北京交通大学校长宁滨分别致欢迎辞，中央网信办网络安全协调局胡啸副局长做了重要发言。中国工程院院士何德全、两院院士王越、中国工程院院士倪光南、费爱国，中国信息安全测评中心党委书记吴世忠出席本次大会，何院士和倪院士做了重要发言。国家发改委高技术产业司王娜处长进行了“促进大数据创新发展，强化大数据安全保障”的主题演讲。国家信息安全主管部门、国家相关部委、专家学者、大型行业、知名企业代表分别围绕此次大会主题分享该领域理论、方法、技术和实践的最新成果。
同时，此次大会举行了中国国家信息安全漏洞库(CNNVD)第三批技术支撑单位授牌仪式，十三家单位分别获得漏洞库一、二、三级支撑单位称号。其中一级共三家：中电长城网际系统应用有限公司、北京云间有道科技有限公司、北京江南天安科技有限公司;二级共三家：北京安信天行科技有限公司、北京锦龙信安科技有限公司、北京永信至诚科技有限公司;三级共七家：北京中测安华科技有限公司、上海斗象信息科技有限公司、深圳百密信安科技有限公司、北京洋浦伟业科技发展有限公司、远江盛邦(北京)信息技术有限公司、成都科来软件有限公司、东巽科技(北京)有限公司。此外，为了更好地表彰和奖励在工作岗位上做出卓越贡献的CISP持证人员，进一步推进信息安全专业人才培养工作体系的建设，中国信息安全测评中心CISP运营中心联合《中国信息安全》杂志共同举办了首届“CISP杰出人物”评选活动。大会对10位评选出的“CISP杰出人物”进行颁奖，他们是：中国联通河北省分公司高级工程师孔令飞，中石化信息化管理部工程师刘远，杭州安恒信息技术有限公司首席安全官刘志乐，江苏天创科技有限公司总经理任国强，中国保险信息技术管理有限责任公司高级工程师杨磊，中国信息安全测评中心副研究员班晓芳，深圳市安络科技有限公司总裁谢朝霞，北京江南天安科技有限公司部门经理程娜，北京邮电大学信息安全中心信息安全系副主任雷敏，北京永信至诚科技有限公司董事长蔡晶晶。
本次会议分别设立了“漏洞分析”、“风险评估”、“大数据安全分析”和"互联网+"时代下的信息安全”四个分会场，展开专题研讨。从多角度、多层面反映了大数据时代下漏洞分析新技术和新方法，展现了复杂网络与系统环境下风险评估的新思路和新实践，沟通了工控系统信息安全技术发展与测评工作的新进展，从更宽的视野探讨了信息安全积极防御的新举措。
网络空间已日益成为国际竞争的战略制高点，网络安全事关各国未来繁荣与发展的核心利益。近年来，信息技术软硬件漏洞正在成为全球各类信息安全问题的主要源头，高度依赖网络信息系统的社会和经济运行正在面临黑客攻击等网络犯罪行为的严重侵袭。我国抓住全球化、信息化的发展机遇，趋利避害，综合实力不断增强，现已成为全球信息化发展大国。但是随着信息化进程的持续深入推进，网络与信息安全问题凸显，成为我国面临的新的综合挑战。
作为信息安全领域业界专家、学术研究人员和政府、行业及用户交流的重要平台，信息安全漏洞分析与风险评估大会之前已成功举办七届，为及时、全面反映我国在信息安全漏洞分析和风险评估领域的创新成果和研究能力，探索国家信息安全保障新思路、新方法，推动信息安全技术进步，促进信息安全保障水平提升正发挥着愈来愈重要的作用。本届大会的成功召开，为信息安全领域的技术探索、产业进步与应用推进的融合发展链接了协作的桥梁，为分享相关领域在理论、方法、技术、标准和实践等方面的最新成果与研究进展提供了一个良好的沟通与交流平台。

以上是小编为大家分享的关于聚焦大数据时代的漏洞分析与风险评估的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货