① 雲平台安全威脅有哪些
1.虛擬化安全問題：如果物理主機受到破壞，其所管理的虛擬伺服器由於存在和物理主機的交流，有可能被攻克，若物理主機和虛擬機不交流，則可能存在虛擬機逃逸。如果物理主機上的虛擬網路受到破壞，由於存在物理主機和虛擬機的交流，以及一台虛擬機監控另一台虛擬機的場景，導致虛擬機也會受到損害。
2.數據集中的安全問題：用戶的數據存儲、處理、網路傳輸等都與雲計算系統有關，包括如何有效存儲數據以避免數據丟失或損壞，如何對多租戶應用進行數據隔離，如何避免數據服務被阻塞等等。
3.雲平台可用性問題：用戶的數據和業務應用處於雲平台遭受攻擊的問題系統中，其業務流程將依賴於雲平台服務連續性、SLA和IT流程、安全策略、事件處理和分析等提出了挑戰。另外，當發生系統故障時，如何保證用戶數據的快速恢復也成為一個重要問題。
4.雲平台遭受攻擊的問題：雲計算平台由於其用戶、信息資源的高度集中，容易成為黑客攻擊的目標，由此拒絕服務造成的後果和破壞性將會明顯超過傳統的企業網應用環境。
② 2016信息安全威脅和趨勢主要來自於哪些方面
隨著2015年即將接近尾聲，我們可以預期，在2016年相關網路罪犯活動的規模、嚴重程度、危害性、復雜性都將繼續增加，一家負責評估安全和風險管理問題的非營利性協會：信息安全論壇(ISF)的總經理史蒂夫·德賓代表其成員表示說。「在我看來，2016年可能將會是網路安全風險最為嚴峻的一年。」德賓說。「我這樣說的原因是因為人們已經越來越多的意識到這樣一個事實：即在網路運營正帶來了其自己的特殊性。」德賓說，根據ISF的調研分析，他們認為在即將到來的2016年，五大安全趨勢將占據主導。
當我們進入2016年，網路攻擊將進一步變得更加具有創新性、且更為復雜，德賓說：「不幸的是，雖然現如今的企業正開發出新的安全管理機制，但網路犯罪分子們也正在開發出新的技術來躲避這些安全管理機制。在推動企業網路更具彈性的過程中，企業需要將他們的風險管理的重點從純粹的信息保密性、確保數據信息的完整性和可用性轉移到包括風險規模，如企業聲譽和客戶渠道保護等方面，並充分認識到網路空間活動可能導致的意想不到的後果。通過為未知的各種突發狀況做好萬全的准備，企業才能過具有足夠的靈活性，以抵禦各種意外的、高沖擊性的安全事件。」德賓說，ISF所發現的這些網路安全威脅趨勢並不相互排斥。他們甚至可以結合起來，創造更具破壞性的網路安全威脅配置文件。他補充說，我們預計明年將為出現新的網路安全威脅。
1、國家干預網路活動所導致的意外後果
德賓說，在2016年，有官方背景參與的網路空間相關活動或將對網路安全造成附帶的損害，甚至造成不可預見的影響和後果。而這些影響和後果的危害程度將取決於這些網路活動背後所依賴的官方組織。並指出，改變監管和立法將有助於限制這些活動，無論其是否是以攻擊企業為目標。但他警告說，即使是那些並不受牽連的企業也可能會遭受到損害。
德賓說：「我們已經看到，歐洲法院宣布歐美數據《安全港協議》無效。同時，我們正看到越來越多的來自政府機構關於重視數據隱私的呼籲，盡管某些技術供應商會表示說，』我們已經徹底執行了端到端的加密。』但在一個連恐怖主義都變得日趨規范的世界裡，當看到一個網路物理鏈接時，我們要如何面對這一問題?」展望未來，企業必須了解政府部分的相關監管要求，並積極與合作夥伴合作，德賓說。
德賓說：「立法者必須將始終對此高度重視，並及時跟上最新網路攻擊技術的步伐，我甚至認為立法者本身也需要參與到預防網路安全威脅的過程中來。他們所探討的一直是如何應對昨天已經發生的網路安全事件，但事實上，網路安全更多的是關於明天的。」
2、大數據將引發大問題
現如今的企業在他們的運營和決策過程中，正越來越多的運用到大數據分析了。但這些企業同時也必須認識到：數據分析其實是有人為因素的。對於那些不尊重人的因素的企業而言，或將存在高估了大數據輸出價值的風險，德賓說。並指出，信息數據集完整性較差，很可能會影響分析結果，並導致糟糕的業務決策，甚至錯失市場機會，造成企業品牌形象受損和利潤損失。
德賓說：「當然，大數據分析是一個巨大的誘惑，而當您訪問這些數據信息時，必須確保這些數據信息是准確的。」這個問題關乎到數據的完整性，對我來說，這是一個大問題。當然，數據是當今企業的生命線，但是我們真的對其有充分的認識嗎?」「現如今，企業已經收集了大量的信息。而最讓我所擔憂的問題並不是犯罪份子竊取這些信息，而是企業實際上是在以其從來不會去看的方式來操縱這些數據。」他補充道。例如，他指出，相當多的企業已經將代碼編寫工作進行外包多年了。他說：「我們並不知道在那些代碼中有沒有可能會讓您企業泄露數據信息的後門。」事實上，這是有可能的。而您更需要懷疑的是：不斷提出假設的問題，並確保從數據信息中獲得的洞察分析正是其實際上所反映的。」當然，您所需要擔心的並不只是代碼的完整性。您更需要了解所有數據的出處。「如果企業收集並存儲了相關數據信息，務必要明白了解其出處。」他說。一旦您開始分享這些數據，您就是把自己也打開了。您需要知道這些信息是如何被使用的，與誰進行了分享，誰在不斷增加，以及這些數據是如何被操縱的。」
3、移動應用和物聯網
德賓說，智能手機和其他移動設備迅速普及正在使得物聯網(IoT)日漸成為網路犯罪份子進行惡意行為的首要目標。隨著攜帶自己的設備辦公(BYOD)、以及工作場所可穿戴技術的不斷推出，在未來的一年裡，人們對工作和家庭移動應用程序的要求會不斷增加。而為了滿足這一需求的增加，開發商們在面臨強大的工作壓力和微薄的利潤空間的情況下，很可能會犧牲應用程序的安全性，並盡快在未經徹底測試的情況下，以低成本交付產品，導致質量差的產品更容易被不法分子或黑客所攻擊。「不要把這和手機簡單的相混淆了。」德賓說。移動性遠不只有這么一點，智能手機只是移動性的一個組成部分。他注意到，越來越多的企業員工也和他一樣，需要不斷地出差到各地辦公。「我們沒有固定的辦公室。」他說。上次我登陸網路是在一家旅館。而今天則是在別人的辦公環境。我如何確保真的是我史蒂夫本人登錄的某個特別的系統呢?我可能只知道這是一款來自史蒂夫的設備登錄的，或者我相信是史蒂夫的設備登錄的，但我怎麼能夠知道這是否是用史蒂夫的另一款設備的呢?
企業應做好准備迎接日益復雜的物聯網，並明白物聯網的到來對於他們的意義何在，德賓說。企業的首席信息安全官們(CISO)應積極主動，確保企業內部開發的各款應用程序均遵循了公認的系統開發生命周期方法，相關的測試准備步驟是不可避免的。他們還應該按照企業現有的資產管理策略和流程管理員工用戶的設備，將用戶設備對於企業網路的訪問納入企業現有管理的標准，以創新的方式推動和培養員工們的BYOD風險意識。
4、網路犯罪造成的安全威脅風暴
德賓說，網路犯罪高居2015年安全威脅名單榜首，而這一趨勢在2016年並不會減弱。網路犯罪以及黑客活動的增加，迫使企業必須遵從不斷提升的監管要求，不懈追求技術進步，這使得企業在安全部門的投資激增，而這些因素結合起來，可能形成安全威脅風暴。那些採用了風險管理辦法的企業需要確定那些企業的業務部門所最為依賴的技術，並對其進行量化，投資於彈性。
網路空間對於網路犯罪分子和恐怖分子而言，是一個越來越有吸引力的攻擊動機、和賺錢來源，他們會製造破壞，甚至對企業和政府機構實施網路攻擊。故而企業必須為那些不可預測的網路事件做好准備，以便使他們有能力能夠承受住不可預見的，高沖擊性的網路事件。「我看到越來越多日益成熟的網路犯罪團伙。」德賓說。他們的組織非常復雜和成熟，並具有良好的協調。我們已經看到網路犯罪作為一種服務的增加。這種日益增加的復雜性將給企業帶來真正的挑戰。我們真的進入了一個新的時代，您根本無法預測一個網路犯罪是否會找您。從企業的角度來看，您要如何防禦呢?
問題的部分原因在於，許多企業仍然還處在專注於保衛企業外部邊界的時代，但現如今的主要威脅則是由於企業內部的人士，無論其是出於惡意目的或只是無知採取了不當的安全實踐方案，這使得網路威脅日漸已經開始向外圍滲透了「不管是對是錯，我們一直是將網路犯罪視為是從外部攻擊的角度來看，所以我們試圖採用防火牆來簡單應對。」德賓說。 「但企業還存在來自內部的威脅。這讓我們從企業的角度來看，是一個非常不舒服的地方。」事實的真相是，企業根本無法對付網路犯罪，除非他們採取更具前瞻性的方法。「幾個星期前，我在與一名大公司的擁有九年工作經驗的首席信息安全官交談時，他告訴我說，藉助大數據分析，他現在已經在整個企業幾乎完全實現了可視化。在從業了九年後，他發現網路罪犯的這種能力也在不斷積累。而我們的做法只是不斷地被動反應，而不是主動的防禦。」「網路犯罪分子的工作方式卻不是這樣的。」他補充說。「他們總是試圖想出一個新的方法。我認為我們還不擅長打防守。我們需要真正將其提高到同一水平。我們永遠不會想出新的方法。而在我們企業內部甚至還存在這樣的想法：即然我們還沒有被攻破，為什麼我們要花所有這些錢呢?」
5、技能差距將成為信息安全的一個無底深淵
隨著網路攻擊犯罪份子的能力日益提高，信息安全專家們正變得越來越成熟，企業對於信息安全專家的需求越來越多。而網路犯罪分子和黑客也在進一步深化他們的技能，他們都在努力跟上時代的步伐，德賓說。企業的首席信息安全官們需要在企業內部建立可持續的招募計劃，培養和留住現有人才，提高企業網路的適應能力。德賓說，在2016年，隨著超連通性的增加，這個問題將變得更糟。首席信息安全官在幫助企業及時獲得新的技能方面將需要更積極。「在2016年，我認為我們將變得更加清楚，也許企業在其安全部門並沒有合適的人才。」他說。我們知道，企業有一些很好的技術人員可以安裝和修復防火牆等。但真正好的人才則是可以在確保企業網路安全的情況下，滿足業務的挑戰和業務發展。這將是一個明顯的弱點。企業的董事會也開始意識到，企業網路是他們做生意的重要方式。我們還沒有在業務和網路安全實踐之間建立起聯系。」
在某些情況下，企業根本沒有合適的首席信息安全官會變得相當明顯。而其他企業也必須問自己，安全本身是否被放在了恰當的位置。
德賓說：「您企業無法避免每一次嚴重的事件，雖然許多企業在事件管理方面做得很好，但很少有企業建立了一套有組織的方法來評估哪些是錯誤的。」因此，這會產生不必要的成本，並讓企業承擔不適當的風險。各種規模的企業均需要對此給予高度重視，以確保他們對於未來的這些新興的安全挑戰做好了充分的准備，並能夠很好的應對。通過採用一個切實的，具有廣泛基礎的，協作的方式，提高網路安全和應變能力，政府部門、監管機構、企業的高級業務經理和信息安全專業人士都將能夠更好地了解網路威脅的真實本質，以及如何快速作出適當的反應。」
③ 面對分布式拒絕服務和勒索軟體攻擊威脅，雲原生架構有哪些具體優勢可幫助抵禦這類攻擊
主要包括三方面：分布式、不可變和短生命周期。
1、分布式—應用與服務
如果您採用的是分布式應用交付模式（如利用包括CDN在內的雲服務），就不用過分擔心遭受DDoS攻擊，因為這些攻擊更喜歡集中火力攻擊一個方向。
2、不可變–數據集
如果您的應用採用不是修改記錄，而是「寫時附加」（換句話說，您的數據集是不可變的），那麼您就不必擔心數據完整性會受到攻擊，因為這種方式更容易檢測和暴露此類攻擊。
3、短生命周期——工作負載
如果應用生命周期較短，您也不用擔心攻擊者會發動持續性攻擊並橫向移動。包括應用實例相關的令牌在內的機密信息的價值，會在短期內隨著舊資產的退役而消失，也會隨著新資產的投入使用而實例化。
因此，利用好現代雲原生架構的分布式、不可變和短生命周期三種屬性，就可以解決網路安全的基本三要素，即機密性、完整性和可用性。
④ 雲計算面臨的安全威脅有哪些
雲計算面臨七大安全威脅：
一、拒絕服務攻擊
首先，雲計算以寬頻網路和Web方式提供服務，其可用性方面將會受到挑戰，針對雲計算服務的拒絕服務攻擊，需要雲計算服務提供商認真調查、採取相應的專門保護措。
二、不安全的介面和API
「開放」是雲計算時代的一個重要的業務變革方向。雲計算服務商需要提供大量的網路介面和API（應用程序編程介面）來整合上下游、尋找業務夥伴，甚至直接提供業務。
但是，開發過程中的安全測試、運行過程中的滲透測試，以及測試工具、測試方法等，在針對網路介面和API上都還不夠成熟，這些通常工作於後台相對安全環境的功能被開放出來後，將會帶來新的安全威脅。
三、惡意的內部員工
Verizon
Business最新的數據泄漏調查報告顯示，48%的數據泄漏是由於惡意的內部人士所為。雲計算服務作為某種程度上的外包業務，工作上有許可權、有能力接觸並處理用戶數據的范圍進一步擴大，其中包括用戶自己的內部人士、供應商員工、雲計算服務商的管理維護人員、雲計算服務商的供應商員工等。這種訪問范圍的擴大，增加了惡意的「內部員工」濫用數據和服務的可能性。
四、共享技術產生的問題
資源的虛擬池化和共享是雲計算的根本，但是這種共享並不是沒有代價的，最為典型的代價就是使得安全性降低。事實上，針對虛擬層的安全研究已經被廣為重視，從2007年開始，主流的虛擬層軟體屢有漏洞被發現。
五、數據泄漏
數據泄漏是雲計算、尤其是公共「雲」最被人們擔心的問題。企業或組織的管理層和IT決策者，需要仔細評估雲計算提供商對數據的保護能力。很多威脅都可能導致雲中的數據丟失和泄漏。雲中關鍵數據的高密度聚合，給潛在的攻擊者帶來極大的誘惑。
密鑰的管理也是一個挑戰，密鑰的丟失會導致數據毀壞，密鑰的國度分享又會削弱加密的效果。另外，由於同宿主機上其他客戶的法律取證要求，也可能會導致不必要的數據外泄和損失。
六、賬號和服務劫持
傳統的服務和會話劫持已經廣為人知，雲計算給賬號和服務「劫持」又增添了不少新的含義。在雲環境中，如果攻擊者能夠獲得你的賬號信息，他們就可以竊聽你的活動和交易，操縱處理的數據，發送虛假的信息，將你的客戶引到假冒的站點，並且被「劫持」的服務和賬號可能會被利用，以便發起新的攻擊。
七、未知的風險場景
雲計算服務商和用戶之間存在很大的信息不對稱性。一方面，用戶選擇將自己的IT計算和服務外包給雲服務提供商，就是為了解放和優化自己的資源，所以沒有必要也沒有足夠的資源去全面洞察「雲」中的所有細節；另一方面，雲服務提供商出於商業機密和安全考慮，並不情願分享所有的關鍵信息（即使是和安全直接相關的）。在這種情形下，雲計算的用戶必然需要處理大量的未知安全風險。
⑤ 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。
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⑥ 雲計算需要考慮哪些信息安全問題
1、虛擬化帶來的虛擬機的系統安全
虛擬化技術在系統組織，降低系統操作代價，改進硬體資源的效率、利用率以及靈活性方面扮演著主要的角色。然而，虛擬化技術本身不僅面臨著傳統網路已有的安全威脅，還面臨著自身引入的安全問題。
如果一個系統感染了病毒，其它系統是否會受到株連，隔離工作能否做好，甚至後台的存儲與數據信息是否受影響。如果虛擬機系統崩潰了，是否會對其它虛擬機有影響，這是一個很現實的問題。
2、電子商務的興起帶來的身份認證安全、個人信息安全和交易安全
電子商務成為互聯網的一個重要的發展方向，目前，每年全國網路產生的交易額已經佔到全年所有交易總額的9%，許多貴重的大件物品也有在網路上面交易的趨勢。
因此電子商務交易安全就成為非常迫切的問題，而在這方面，用戶的安全防護卻顯得非常薄弱，個人交易密碼被盜，網站或者銀行資料庫信息泄漏問題層出不窮，成為新的安全熱點。
3、雲計算如何保證自身關鍵業務數據的安全
企業把自己的業務放到雲端數據中心去，如何系統內的用戶可以輕松共享，節約了很多事情。看上去挺美，但是安全問題呢，萬一數據泄密呢?
這是每個CIO心裡都打鼓的問題，這個問題既是安全問題，又是信息化的規劃問題，而且要熟悉雲計算的方方面面，到底是拿哪一層做虛擬，怎麼來做。這些問題既對安全廠商展現機遇，又提出挑戰。
4、移動用戶對傳統網路的沖擊帶來的安全問題
隨著智能手機的普及和移動互聯的發展，移動終端的安全問題正在挑戰傳統的網路攻防體系。眾所周知，以前傳統的安全防護是守住我伺服器的埠，用防火牆防毒牆和流量監控等鑄成一道馬其諾防線，這樣什麼郵件伺服器，資料庫伺服器，以及外面的各種攻擊都會被拒之門外。
但是，當移動互聯網融入常規網路後，估計由以前的平面變成了立體的了。許多郵件病毒或者攻擊程序是從手機或者PDA引入的，這使得常規的防護體系面臨巨大的挑戰。
企業想要確保雲數據安全，就要招聘相應的人才，這就催生了新的高薪行業——雲安全工程師。
⑦ 計算機網路安全有哪些方面的影響
一.計算機網路的脆弱性編輯
互聯網是對全世界都開放的網路，任何單位或個人都可以在網上方便地傳輸和獲取各種信息，互聯網這種具有開放性、共享性、國際性的特點就對計算機網路安全提出了挑戰。互聯網的不安全性主要有以下幾項：
1）網路的開放性
網路的技術是全開放的，使得網路所面臨的攻擊來自多方面。或是來自物理傳輸線路的攻擊，或是來自對網路通信協議的攻擊，以及對計算機軟體、硬體的漏洞實施攻擊。
2）網路的國際性
意味著對網路的攻擊不僅是來自於本地網路的用戶，還可以是互聯網上其他國家的黑客，所以，網路的安全面臨著國際化的挑戰。
3）網路的自由性
大多數的網路對用戶的使用沒有技術上的約束，用戶可以自由的上網，發布和獲取各類信息。
二網路系統的脆弱性
計算機網路本身存在一些固有的弱點(脆弱性)，非授權用戶利用這些脆弱性可對網路系統進行非法訪問，這種非法訪問會使系統內數據的完整性受到威脅，也可能使信息遭到破壞而不能繼續使用，更為嚴重的是有價值的信息被竊取而不留任何痕跡。
網路系統的脆弱性主要表現為以下幾方面：
1.操作系統的脆弱性
網路操作系統體系結構本身就是不安全的，具體表現為：
·動態聯接。為了系統集成和系統擴充的需要，操作系統採用動態聯接結構，系統的服務和I/O操作都可以補丁方式進行升級和動態聯接。這種方式雖然為廠商和用戶提供了方便，但同時也為黑客提供了入侵的方便(漏洞),這種動態聯接也是計算機病毒產生的溫床。
·創建進程。操作系統可以創建進程，而且這些進程可在遠程節點上被創建與激活，更加嚴重的是被創建的進程又可以繼續創建其他進程。這樣，若黑客在遠程將「間諜」程序以補丁方式附在合法用戶，特別是超級用戶上，就能擺脫系統進程與作業監視程序的檢測。
·空口令和RPC。操作系統為維護方便而預留的無口令入口和提供的遠程過程調用(RPC)服務都是黑客進入系統的通道。
·超級用戶。操作系統的另一個安全漏洞就是存在超級用戶，如果入侵者得到了超級用戶口令，整個系統將完全受控於入侵者。
2.計算機系統本身的脆弱性
計算機系統的硬體和軟體故障可影響系統的正常運行，嚴重時系統會停止工作。系統的硬體故障通常有硬體故障、電源故障、晶元主板故障、驅動器故障等；系統的軟體故障通常有操作系統故障、應用軟體故障和驅動程序故障等。
3.電磁泄漏
計算機網路中的網路埠、傳輸線路和各種處理機都有可能因屏蔽不嚴或未屏蔽而造成電磁信息輻射，從而造成有用信息甚至機密信息泄漏。
4.數據的可訪問性
進入系統的用戶可方便地復制系統數據而不留任何痕跡；網路用戶在一定的條件下，可以訪問系統中的所有數據，並可將其復制、刪除或破壞掉。
5.通信系統和通信協議的弱點
網路系統的通信線路面對各種威脅顯得非常脆弱，非法用戶可對線路進行物理破壞、搭線竊聽、通過未保護的外部線路訪問系統內部信息等。通信協議TCP/IP及FTP、E-mail、NFS、WWW等應用協議都存在安全漏洞，如FTP的匿名服務浪費系
統資源；E-mail中潛伏著電子炸彈、病毒等威脅互聯網安全；WWW中使用的通用網關介面（CGI）程序、Java
Applet程序和SSI等都可能成為黑客的工具；黑客可採用Sock、TCP預測或遠程訪問直接掃描等攻擊防火牆。
6.資料庫系統的脆弱性
由於數據集庫管理系統對資料庫的管理是建立在分級管理的概念上，因此，DBMS的安全必須與操作系統的安全配套，這無疑是一個先天的不足之處。黑客通過探訪工具可強行登錄或越權使用資料庫數據，可能會帶來巨大損失；數據加密往往與DBMS的功能發生沖突或影響資料庫的運行效率。由於伺服器/瀏覽器(B/S)結構中的應用程序直接對資料庫進行操作，所以，使用B/S結構的網路應用程序的某些缺陷可能威脅資料庫的安全。
國際通用的資料庫如Oracle、sql server、mysql、db2存在大量的安全漏洞，以Oracle為例，僅CVE公布的資料庫漏洞就有2000多個，同時我們在使用資料庫的時候，存在補丁未升級、許可權提升、緩沖區溢出等問題，資料庫安全也由於這些存在的漏洞讓安全部門越來越重視。
7.網路存儲介質的脆弱
各種存儲器中存儲大量的信息，這些存儲介質很容易被盜竊或損壞，造成信息的丟失；存儲器中的信息也很容易被復制而不留痕跡。
此外，網路系統的脆弱性還表現為保密的困難性、介質的剩磁效應和信息的聚生性等。
⑧ 大數據環境下的網路安全分析
大數據環境下的網路安全分析
「大數據」一詞常被誤解。事實上，使用頻率太高反而使它幾乎沒有什麼意義了。大數據確實存儲並處理大量的數據集合，但其特性體現遠不止於此。
在著手解決大數據問題時，將其看作是一種觀念而不是特定的規模或技術非常有益。就其最簡單的表現來說，大數據現象由三個大趨勢的交集所推動：包含寶貴信息的大量數據、廉價的計算資源、幾乎免費的分析工具。
大數據架構和平台算是新事物，而且還在以一種非凡的速度不斷發展著。商業和開源的開發團隊幾乎每月都在發布其平台的新功能。當今的大數據集群將會與將來我們看到的數據集群有極大不同。適應這種新困難的安全工具也將發生變化。在採用大數據的生命周期中，業界仍處於早期階段，但公司越早開始應對大數據的安全問題，任務就越容易。如果安全成為大數據集群發展過程中的一種重要需求，集群就不容易被黑客破壞。此外，公司也能夠避免把不成熟的安全功能放在關鍵的生產環境中。
如今，有很多特別重視不同數據類型（例如，地理位置數據）的大數據管理系統。這些系統使用多種不同的查詢模式、不同的數據存儲模式、不同的任務管理和協調、不同的資源管理工具。雖然大數據常被描述為「反關系型」的，但這個概念還無法抓住大數據的本質。為了避免性能問題，大數據確實拋棄了許多關系型資料庫的核心功能，卻也沒犯什麼錯誤：有些大數據環境提供關系型結構、業務連續性和結構化查詢處理。
由於傳統的定義無法抓住大數據的本質，我們不妨根據組成大數據環境的關鍵要素思考一下大數據。這些關鍵要素使用了許多分布式的數據存儲和管理節點。這些要素存儲多個數據副本，在多個節點之間將數據變成「碎片」。這意味著在單一節點發生故障時，數據查詢將會轉向處理資源可用的數據。正是這種能夠彼此協作的分布式數據節點集群，可以解決數據管理和數據查詢問題，才使得大數據如此不同。
節點的鬆散聯系帶來了許多性能優勢，但也帶來了獨特的安全挑戰。大數據資料庫並不使用集中化的「圍牆花園」模式（與「完全開放」的互聯網相對而言，它指的是一個控制用戶對網頁內容或相關服務進行訪問的環境），內部的資料庫並不隱藏自己而使其它應用程序無法訪問。在這兒沒有「內部的」概念，而大數據並不依賴數據訪問的集中點。大數據將其架構暴露給使用它的應用程序，而客戶端在操作過程中與許多不同的節點進行通信。
規模、實時性和分布式處理：大數據的本質特徵（使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面）使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。驗證哪些數據節點和哪些客戶應當訪問信息是很困難的。別忘了，大數據的本質屬性意味著新節點自動連接到集群中，共享數據和查詢結果，解決客戶任務。
嵌入式安全：在涉及大數據的瘋狂競賽中，大部分的開發資源都用於改善大數據的可升級、易用性和分析功能上。只有很少的功能用於增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大數據平台中的安全功能。你希望開發人員在設計和部署階段能夠支持所需要的功能。你希望安全功能就像大數據集群一樣可升級、高性能、自組織。問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。
應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用。它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。雖然全面討論大數據安全的這個問題超出了本文的范圍，但基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問。應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。
數據安全：存儲在大數據集群中的數據基本上都保存在文件中。每一個客戶端應用都可以維持其自己的包含數據的設計，但這種數據是存儲在大量節點上的。存儲在集群中的數據易於遭受正常文件容易感染的所有威脅，因而需要對這些文件進行保護，避免遭受非法的查看和復制。
⑨ 如何下載derbin惡意軟體檢測數據集
其中pandas採用conda安裝的原因是pip一直timeout，後來發現conda安裝真的是快，建議直接用這個安裝。安裝好後開始運行即可。
2018年4月份，網路安全公司Endgame發布了一款名為EMBER的大型開源數據集。EMBER是一個包含了100多萬種良性和惡意PE文件（Windows可執行文件）集合，這是一種常見的惡意軟體隱藏格式。