大数据时代的网络信息安全培训与实践分享

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在大数据时代,互联网信息安全变得尤为重要。针对这一挑战,很多培训资料不断涌现,旨在帮助人们更好地理解和保护自己在互联网空间的信息安全。其中一份名为《大数据时代的互联网信息安全培训资料全》的文档成为了备受关注的指南。这份资料详细介绍了互联网信息安全的重要性,以及如何通过各种方式来加强自身的网络安全意识和技能。 在这份资料中,首先介绍了网络社会的特性,指出每个人都可以是网络的中心,体现了网络社会的去中心化特性。随后讨论了网络的治理原则,强调了各方共同参与互联网治理的重要性。其中,我国互联网信息服务采取许可制,特别强调了采编发布服务的规范。此外,对于网络行为的违规情况也有所规范,通过双罚制来惩罚企业及法定代表人、主管人员。同时,介绍了我国网络实名制采取后台实名前台自愿的原则,以及网络群组信息服务提供者应根据活跃程度为用户提供相应服务。 除了介绍制度规范,这份资料还强调了个人在互联网信息安全方面的责任和应对措施。例如,教育人们如何创建强密码、避免点击可疑链接、及时更新软件等基本的网络安全措施。同时,提醒人们关注网络隐私保护,提高信息的保密性和完整性。此外,还介绍了一些常见的网络安全威胁,如网络钓鱼、恶意软件等,并提供了相应的防范方法。 这份资料还探讨了大数据时代的信息安全挑战,介绍了用户数据在大数据分析中可能面临的隐私泄露风险。提出了加密通信、数据备份和定期安全检查等措施,以应对大数据时代带来的信息安全挑战。此外,还介绍了人工智能在信息安全领域的应用,如智能安全检测和自动化安全响应系统,以提高信息安全的智能化水平。 总的来说,《大数据时代的互联网信息安全培训资料全》这份资料全面而详尽地介绍了互联网信息安全的重要性及应对措施,对于帮助人们更好地保护自己在网络空间的隐私和数据安全起到了积极的作用。在这个信息爆炸的时代,保护个人信息安全已经成为每个人都需要重视的问题,而这份资料为人们提供了一个清晰的指南和参考,帮助他们更好地应对互联网时代的信息安全挑战。
2022-12-24 上传
大数据时代信息安全全文共5页,当前为第1页。大数据时代信息安全全文共5页,当前为第1页。大数据时代信息安全 大数据时代信息安全全文共5页,当前为第1页。 大数据时代信息安全全文共5页,当前为第1页。 目前中国已经进入大数据时代,科学的进行大数据管理对于我国实行网络强国目标有重要意义。本文笔者根据当前全球数据发展的驱动作用,结合我国大数据时代的具体特征,对信息安全特点进行分析,并对新要求做简要探讨。 【关键词】大数据;信息安全;新特点;新要求 大数据是当今社会科技发展以及产业化发展的融合体,随着国际化进程的加剧,数据信息的数量、发展规模和流通速度都发生巨大变化,特别是与国际信息的联接与交互,对我国的外交、经济、军事、政治、文化等都产生深远影响,同时也给我国传统的信息安全管理带来了新的挑战,分析大数据时代的发展趋势对于探讨其特点和要求有重要意义。 一、大数据时代发展趋势探讨 大数据属于数据集合,其特点主要表现为:类型多、容量大、应用便利、存取便捷,其发展速度快且管理方法科学已经成为新一代最重要的信息技术。大数据背景下逐渐形成万物互联的发展趋势,这种模式促进了全球经济的发展,也使新的国际经济模式发展趋于网络化、数据化、智能化、共享化、便捷化、互联化,信息安全也随之进入到大数据时代。近年来,发达国家相继推出与大数据相关的国家发展战略,大数据已经成为经济发展和转型的新动力,并为国家发展带来了新的机遇和挑战。外国的大数据大数据时代信息安全全文共5页,当前为第2页。大数据时代信息安全全文共5页,当前为第2页。国家发展战略为我国发展大数据战略提供了借鉴经验,在2014年我国正式提出大数据行动纲领,2016年"十三五"期间,国家将发展大数据作为未来发展战略,更加明确其经济意义和战略意义。在大数据时代背景下,我国的信息安全管理工作也迎来了新的发展机遇,数据实现了线上线下、软件硬件、人与万物、政府与行业间的融合、分享、跨越以及渗透,实现了数据间的有效联接。但是伴随机遇而来的是挑战,大数据给信息安全带来发展的同时也使信息安全管理工作变得更为综合性、动态性、交织性、复杂性,使人们不得不对信息安全管理工作树立新的认知。 二、基于大数据时代背景下的信息安全新特点分析 大数据的特点与风险特点极为相像,大数据在发展过程中,给人们带来便利、驱动、转型、发现的同时,也给信息安全管理带来了风险和威胁,并且使信息安全在新形势下呈现出新的特点。与信息安全传统模式相比,大数据时代的信息安全其性质、内容、形态、空间、时间都发生一定变化,并且处于重构阶段,使信息安全管理呈现出综合安全、规模安全、跨域安全、泛在安全、隐形安全等特点。1.综合安全基于大数据背景下,信息安全使协同、整合、互联、交叉、共生、跨界、双赢、互动等发展成为大热词汇,大量数据信息正在向民生管理、城市建设、产业发展以及行政事务的方向发展,我国的信息安全也呈现出综合安全的新特点,如何坚持国家的综合安全观念,保证我国的人民安全、政治安全、经济安全、社会安全、文化安全、军事安全,并依托国际安全,大数据时代信息安全全文共5页,当前为第3页。大数据时代信息安全全文共5页,当前为第3页。形成具有中国特色的国家信息安全道路,成为我国目前探索综合安全发展的重点。2.规模安全万物互联是大数据时代的主要特征,促使其信息传播呈现出新的形态,实现了物与物之间的联接、物与人之间的联接、人与物之间的联接以及人与人之间的联接。随着互联网信息技术的发展,中国的网民数量急剧增加,截止到2015年我国的网民数量已经接近7亿,其网络活动的轨迹均被抓取并记录,数据概念已经渗透到各个领域和各个行业,为人类生产和生活提供数据参考。同时巨量的数据信息在数据中心的汇聚,使数据规模化风险加剧,并时刻威胁着个人的信息安全,例如:骇客盗取个人信息资料等。3.跨域安全随着经济全球化的发展,信息、人才、知识等都实现了跨区域传递和流通,这些新兴模式使我国的数据资料实现了国家间的互连互通,在增加信息交互便捷的同时信息安全的威胁也相应增加。针对跨境信息风险问题,需要国家及时建立跨境数据检测体系,控制和管理好国家的跨境数据传导,以实现国家信息安全。4.泛在安全在大数据发展中,由于网络的便利性使得信息资料可以快速的渗透到各个领域内,且实现了跨国家、跨行业、跨部门,并体现出即时性特点,信息流快速且隐蔽流动,渗透面积强且影响广泛。笔者认为计算机信息管理已经从静态管理模式转变为动态管理模式,并且管理时间要求也更为严格。5.隐性安全基于大数据背景下的信息安全主要表现有以下几点:其一,数据信息呈现出泛滥和冗余的特点,造成"脏数据"过量,导致有价值的信息被淹没,需要加强数据管大数据时代信息安全全文共5页,当前为第4页。大数据时代信息安全全文共5页,当前为第4页。理和控制,才能保证有价值信息
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大数据安全资料全文共16页,当前为第1页。大数据安全资料全文共16页,当前为第1页。(一)大数据安全 从收集大数据开始(1) 大数据安全资料全文共16页,当前为第1页。 大数据安全资料全文共16页,当前为第1页。 为了从安全的角度来对付"大数据",企业应该怎么做?很多企业会希望整合大量不同的数据源,但大部分企业没有这样做的原因在于:这是一个长期而具有挑战性的过程。 为了利用大数据来加强企业信息安全,我们需要部署哪些技术和流程?日志管理?SIEM部署?我们需要进行什么样的培训?保护数据中心需要怎么做?在本文中,笔者将提供现实的建议,让企业信息安全团队知道他们必须部署什么样的技术以及必须部署什么样的流程以充分利用大数据。 什么是大数据?为什么它对信息安全意义重大? 就像电影《黑客帝国》中的感知机器人或者《终结者》电影中的Skynet一样,现在的大数据环境由大规模并行处理数据库产品(不过所幸的是,它们没有自我感知能力)组成,这些产品通过处理PB级(1015)到ZB级(1021)看似不同的数据来创建趋势和数据映射。通过建立这种宏观层面的信息,大数据可以让企业了解到他们的产品是如何以前所未有的经济理解水平在运行。也就是说,通过以新方式来结合和分析海量数据,我们可以实现新的业务洞察力。 虽然大数据在商业世界有很多有价值的应用,重要的是要记住,这些大数据信息对于企业信息安全团队同样具有价值。那么,安全团队应该怎样利用大数据以加强企业安全—同时抵御内部和外部威胁? 保护大数据:基础设施准备 首先,对于利用大数据系统来分析企业内活动的安全工具,企业安全团队必须了解传统安全修复工具和它们之间的基础设施差异。在现在的企业安全办公室,我们并不难找到报告不同类型安全数据(试图查找问题的安全分析师会对这些数据感兴趣)的各种安全工具,日志记录工具、安全监控工具、外围安全设备、应用程序访问控制设备、配置系统、供应商风险分析程序、GRC产品等,这些工具收集了大量信息,企业安全团队必须分解和规范化这些信息以确定安全风险。 虽然这些传统工具针对其特定类型的控制提供了数据视图,但这些系统的输出往往不是统一的,又或者这些数据被分解成汇总数据,并被输入到一个或者多个SIEM工具以在视觉上显示安全团队感兴趣的预定事件。一旦确定了某 趋势或者潜在事故,安全专业人士团队就必须从大量输出数据中筛选出证据以发现任何未经授权或恶意的活动。对于安全管理而言,这种"松散结合"的方法通常可行,但它速度很慢,很容易错过良好伪装的恶意事件,并且大数据安全资料全文共16页,当前为第2页。大数据安全资料全文共16页,当前为第2页。要在对大量历史数据进行收集、分析和总结后,才能发现严重的安全事件。 大数据安全资料全文共16页,当前为第2页。 大数据安全资料全文共16页,当前为第2页。 相比之下,大数据安全环境的创建需要依赖于前面提到的工具,为安全信息输入单一逻辑大数据安全信息仓库。这种仓库的优势在于,它将数据作为更大的安全生态系统的一部分,这个安全生态系统具有强大的分析和趋势分析工具来识别威胁,威胁需要通过检查多个数据集才能被确认,而不像传统的方法那样---安全团队通过虚拟放大镜来筛选松散耦合的数据集。 保护大数据:基础设施支持 当然在其核心,这种新环境将需要对基础设施进行调整,使其能够收集和分析数据。 为了创建支持大数据环境的基础设施,我们需要一个安全且高速的网络来收集很多安全系统数据源,从而满足大数据收集要求。鉴于大数据基础设施的虚拟化和分布式性质,企业需要将虚拟网络作为底层通信基础设施。此外,从承载大数据的角度来看,在数据中心和虚拟设备之间使用VLAN等技术作为虚拟主机(已经部署了虚拟交换机)内的网络是最佳选择。由于防火墙需要检查通过防火墙的每个会话的每个数据包,它们成了大数据快速计算能力的瓶颈。因此,企业需要分离传统用户流量与构成大数据安全数据的流量。通过确保只有受信任的服务器流量流经加密网络通道以及消除之间的传统基础设施防火墙,这个系统就能够以所需要的不受阻碍的速度进行通信。 接着,这个安全数据仓库的虚拟服务器需要受到保护。最好的做法是,确保这些服务器按照NIST标准进行加强,卸载不必要的服务(例如FTP工具)以及确保有一个良好的补丁管理流程。鉴于这些服务器上的数据的重要性,我们还需要为大数据中心部署备份服务。此外,这些备份还必须加密--无论是通过磁带介质还是次级驱动器的备份,毕竟在很多时候,安全数据站点发生数据泄露事故都是因为备份媒介的丢失或者被盗。另外,应该定时进行系统更新,同时,为了进行集中监控和控制,还应该部署具有正式运营中心的系统监视工具。 大数据安全:整合现有工具和流程 为了确保大数据安全仓库位于安全事件生态系统的顶端,我们还必须整合现有安全工具和流程。当然,这些整合点应该