① 云平台安全威胁有哪些
1.虚拟化安全问题：如果物理主机受到破坏，其所管理的虚拟服务器由于存在和物理主机的交流，有可能被攻克，若物理主机和虚拟机不交流，则可能存在虚拟机逃逸。如果物理主机上的虚拟网络受到破坏，由于存在物理主机和虚拟机的交流，以及一台虚拟机监控另一台虚拟机的场景，导致虚拟机也会受到损害。
2.数据集中的安全问题：用户的数据存储、处理、网络传输等都与云计算系统有关，包括如何有效存储数据以避免数据丢失或损坏，如何对多租户应用进行数据隔离，如何避免数据服务被阻塞等等。
3.云平台可用性问题：用户的数据和业务应用处于云平台遭受攻击的问题系统中，其业务流程将依赖于云平台服务连续性、SLA和IT流程、安全策略、事件处理和分析等提出了挑战。另外，当发生系统故障时，如何保证用户数据的快速恢复也成为一个重要问题。
4.云平台遭受攻击的问题：云计算平台由于其用户、信息资源的高度集中，容易成为黑客攻击的目标，由此拒绝服务造成的后果和破坏性将会明显超过传统的企业网应用环境。
② 2016信息安全威胁和趋势主要来自于哪些方面
随着2015年即将接近尾声，我们可以预期，在2016年相关网络罪犯活动的规模、严重程度、危害性、复杂性都将继续增加，一家负责评估安全和风险管理问题的非营利性协会：信息安全论坛(ISF)的总经理史蒂夫·德宾代表其成员表示说。“在我看来，2016年可能将会是网络安全风险最为严峻的一年。”德宾说。“我这样说的原因是因为人们已经越来越多的意识到这样一个事实：即在网络运营正带来了其自己的特殊性。”德宾说，根据ISF的调研分析，他们认为在即将到来的2016年，五大安全趋势将占据主导。
当我们进入2016年，网络攻击将进一步变得更加具有创新性、且更为复杂，德宾说：“不幸的是，虽然现如今的企业正开发出新的安全管理机制，但网络犯罪分子们也正在开发出新的技术来躲避这些安全管理机制。在推动企业网络更具弹性的过程中，企业需要将他们的风险管理的重点从纯粹的信息保密性、确保数据信息的完整性和可用性转移到包括风险规模，如企业声誉和客户渠道保护等方面，并充分认识到网络空间活动可能导致的意想不到的后果。通过为未知的各种突发状况做好万全的准备，企业才能过具有足够的灵活性，以抵御各种意外的、高冲击性的安全事件。”德宾说，ISF所发现的这些网络安全威胁趋势并不相互排斥。他们甚至可以结合起来，创造更具破坏性的网络安全威胁配置文件。他补充说，我们预计明年将为出现新的网络安全威胁。
1、国家干预网络活动所导致的意外后果
德宾说，在2016年，有官方背景参与的网络空间相关活动或将对网络安全造成附带的损害，甚至造成不可预见的影响和后果。而这些影响和后果的危害程度将取决于这些网络活动背后所依赖的官方组织。并指出，改变监管和立法将有助于限制这些活动，无论其是否是以攻击企业为目标。但他警告说，即使是那些并不受牵连的企业也可能会遭受到损害。
德宾说：“我们已经看到，欧洲法院宣布欧美数据《安全港协议》无效。同时，我们正看到越来越多的来自政府机构关于重视数据隐私的呼吁，尽管某些技术供应商会表示说，’我们已经彻底执行了端到端的加密。’但在一个连恐怖主义都变得日趋规范的世界里，当看到一个网络物理链接时，我们要如何面对这一问题?”展望未来，企业必须了解政府部分的相关监管要求，并积极与合作伙伴合作，德宾说。
德宾说：“立法者必须将始终对此高度重视，并及时跟上最新网络攻击技术的步伐，我甚至认为立法者本身也需要参与到预防网络安全威胁的过程中来。他们所探讨的一直是如何应对昨天已经发生的网络安全事件，但事实上，网络安全更多的是关于明天的。”
2、大数据将引发大问题
现如今的企业在他们的运营和决策过程中，正越来越多的运用到大数据分析了。但这些企业同时也必须认识到：数据分析其实是有人为因素的。对于那些不尊重人的因素的企业而言，或将存在高估了大数据输出价值的风险，德宾说。并指出，信息数据集完整性较差，很可能会影响分析结果，并导致糟糕的业务决策，甚至错失市场机会，造成企业品牌形象受损和利润损失。
德宾说：“当然，大数据分析是一个巨大的诱惑，而当您访问这些数据信息时，必须确保这些数据信息是准确的。”这个问题关乎到数据的完整性，对我来说，这是一个大问题。当然，数据是当今企业的生命线，但是我们真的对其有充分的认识吗?”“现如今，企业已经收集了大量的信息。而最让我所担忧的问题并不是犯罪份子窃取这些信息，而是企业实际上是在以其从来不会去看的方式来操纵这些数据。”他补充道。例如，他指出，相当多的企业已经将代码编写工作进行外包多年了。他说：“我们并不知道在那些代码中有没有可能会让您企业泄露数据信息的后门。”事实上，这是有可能的。而您更需要怀疑的是：不断提出假设的问题，并确保从数据信息中获得的洞察分析正是其实际上所反映的。”当然，您所需要担心的并不只是代码的完整性。您更需要了解所有数据的出处。“如果企业收集并存储了相关数据信息，务必要明白了解其出处。”他说。一旦您开始分享这些数据，您就是把自己也打开了。您需要知道这些信息是如何被使用的，与谁进行了分享，谁在不断增加，以及这些数据是如何被操纵的。”
3、移动应用和物联网
德宾说，智能手机和其他移动设备迅速普及正在使得物联网(IoT)日渐成为网络犯罪份子进行恶意行为的首要目标。随着携带自己的设备办公(BYOD)、以及工作场所可穿戴技术的不断推出，在未来的一年里，人们对工作和家庭移动应用程序的要求会不断增加。而为了满足这一需求的增加，开发商们在面临强大的工作压力和微薄的利润空间的情况下，很可能会牺牲应用程序的安全性，并尽快在未经彻底测试的情况下，以低成本交付产品，导致质量差的产品更容易被不法分子或黑客所攻击。“不要把这和手机简单的相混淆了。”德宾说。移动性远不只有这么一点，智能手机只是移动性的一个组成部分。他注意到，越来越多的企业员工也和他一样，需要不断地出差到各地办公。“我们没有固定的办公室。”他说。上次我登陆网络是在一家旅馆。而今天则是在别人的办公环境。我如何确保真的是我史蒂夫本人登录的某个特别的系统呢?我可能只知道这是一款来自史蒂夫的设备登录的，或者我相信是史蒂夫的设备登录的，但我怎么能够知道这是否是用史蒂夫的另一款设备的呢?
企业应做好准备迎接日益复杂的物联网，并明白物联网的到来对于他们的意义何在，德宾说。企业的首席信息安全官们(CISO)应积极主动，确保企业内部开发的各款应用程序均遵循了公认的系统开发生命周期方法，相关的测试准备步骤是不可避免的。他们还应该按照企业现有的资产管理策略和流程管理员工用户的设备，将用户设备对于企业网络的访问纳入企业现有管理的标准，以创新的方式推动和培养员工们的BYOD风险意识。
4、网络犯罪造成的安全威胁风暴
德宾说，网络犯罪高居2015年安全威胁名单榜首，而这一趋势在2016年并不会减弱。网络犯罪以及黑客活动的增加，迫使企业必须遵从不断提升的监管要求，不懈追求技术进步，这使得企业在安全部门的投资激增，而这些因素结合起来，可能形成安全威胁风暴。那些采用了风险管理办法的企业需要确定那些企业的业务部门所最为依赖的技术，并对其进行量化，投资于弹性。
网络空间对于网络犯罪分子和恐怖分子而言，是一个越来越有吸引力的攻击动机、和赚钱来源，他们会制造破坏，甚至对企业和政府机构实施网络攻击。故而企业必须为那些不可预测的网络事件做好准备，以便使他们有能力能够承受住不可预见的，高冲击性的网络事件。“我看到越来越多日益成熟的网络犯罪团伙。”德宾说。他们的组织非常复杂和成熟，并具有良好的协调。我们已经看到网络犯罪作为一种服务的增加。这种日益增加的复杂性将给企业带来真正的挑战。我们真的进入了一个新的时代，您根本无法预测一个网络犯罪是否会找您。从企业的角度来看，您要如何防御呢?
问题的部分原因在于，许多企业仍然还处在专注于保卫企业外部边界的时代，但现如今的主要威胁则是由于企业内部的人士，无论其是出于恶意目的或只是无知采取了不当的安全实践方案，这使得网络威胁日渐已经开始向外围渗透了“不管是对是错，我们一直是将网络犯罪视为是从外部攻击的角度来看，所以我们试图采用防火墙来简单应对。”德宾说。 “但企业还存在来自内部的威胁。这让我们从企业的角度来看，是一个非常不舒服的地方。”事实的真相是，企业根本无法对付网络犯罪，除非他们采取更具前瞻性的方法。“几个星期前，我在与一名大公司的拥有九年工作经验的首席信息安全官交谈时，他告诉我说，借助大数据分析，他现在已经在整个企业几乎完全实现了可视化。在从业了九年后，他发现网络罪犯的这种能力也在不断积累。而我们的做法只是不断地被动反应，而不是主动的防御。”“网络犯罪分子的工作方式却不是这样的。”他补充说。“他们总是试图想出一个新的方法。我认为我们还不擅长打防守。我们需要真正将其提高到同一水平。我们永远不会想出新的方法。而在我们企业内部甚至还存在这样的想法：即然我们还没有被攻破，为什么我们要花所有这些钱呢?”
5、技能差距将成为信息安全的一个无底深渊
随着网络攻击犯罪份子的能力日益提高，信息安全专家们正变得越来越成熟，企业对于信息安全专家的需求越来越多。而网络犯罪分子和黑客也在进一步深化他们的技能，他们都在努力跟上时代的步伐，德宾说。企业的首席信息安全官们需要在企业内部建立可持续的招募计划，培养和留住现有人才，提高企业网络的适应能力。德宾说，在2016年，随着超连通性的增加，这个问题将变得更糟。首席信息安全官在帮助企业及时获得新的技能方面将需要更积极。“在2016年，我认为我们将变得更加清楚，也许企业在其安全部门并没有合适的人才。”他说。我们知道，企业有一些很好的技术人员可以安装和修复防火墙等。但真正好的人才则是可以在确保企业网络安全的情况下，满足业务的挑战和业务发展。这将是一个明显的弱点。企业的董事会也开始意识到，企业网络是他们做生意的重要方式。我们还没有在业务和网络安全实践之间建立起联系。”
在某些情况下，企业根本没有合适的首席信息安全官会变得相当明显。而其他企业也必须问自己，安全本身是否被放在了恰当的位置。
德宾说：“您企业无法避免每一次严重的事件，虽然许多企业在事件管理方面做得很好，但很少有企业建立了一套有组织的方法来评估哪些是错误的。”因此，这会产生不必要的成本，并让企业承担不适当的风险。各种规模的企业均需要对此给予高度重视，以确保他们对于未来的这些新兴的安全挑战做好了充分的准备，并能够很好的应对。通过采用一个切实的，具有广泛基础的，协作的方式，提高网络安全和应变能力，政府部门、监管机构、企业的高级业务经理和信息安全专业人士都将能够更好地了解网络威胁的真实本质，以及如何快速作出适当的反应。”
③ 面对分布式拒绝服务和勒索软件攻击威胁，云原生架构有哪些具体优势可帮助抵御这类攻击
主要包括三方面：分布式、不可变和短生命周期。
1、分布式—应用与服务
如果您采用的是分布式应用交付模式（如利用包括CDN在内的云服务），就不用过分担心遭受DDoS攻击，因为这些攻击更喜欢集中火力攻击一个方向。
2、不可变–数据集
如果您的应用采用不是修改记录，而是“写时附加”（换句话说，您的数据集是不可变的），那么您就不必担心数据完整性会受到攻击，因为这种方式更容易检测和暴露此类攻击。
3、短生命周期——工作负载
如果应用生命周期较短，您也不用担心攻击者会发动持续性攻击并横向移动。包括应用实例相关的令牌在内的机密信息的价值，会在短期内随着旧资产的退役而消失，也会随着新资产的投入使用而实例化。
因此，利用好现代云原生架构的分布式、不可变和短生命周期三种属性，就可以解决网络安全的基本三要素，即机密性、完整性和可用性。
④ 云计算面临的安全威胁有哪些
云计算面临七大安全威胁：
一、拒绝服务攻击
首先，云计算以宽带网络和Web方式提供服务，其可用性方面将会受到挑战，针对云计算服务的拒绝服务攻击，需要云计算服务提供商认真调查、采取相应的专门保护措。
二、不安全的接口和API
“开放”是云计算时代的一个重要的业务变革方向。云计算服务商需要提供大量的网络接口和API（应用程序编程接口）来整合上下游、寻找业务伙伴，甚至直接提供业务。
但是，开发过程中的安全测试、运行过程中的渗透测试，以及测试工具、测试方法等，在针对网络接口和API上都还不够成熟，这些通常工作于后台相对安全环境的功能被开放出来后，将会带来新的安全威胁。
三、恶意的内部员工
Verizon
Business最新的数据泄漏调查报告显示，48%的数据泄漏是由于恶意的内部人士所为。云计算服务作为某种程度上的外包业务，工作上有权限、有能力接触并处理用户数据的范围进一步扩大，其中包括用户自己的内部人士、供应商员工、云计算服务商的管理维护人员、云计算服务商的供应商员工等。这种访问范围的扩大，增加了恶意的“内部员工”滥用数据和服务的可能性。
四、共享技术产生的问题
资源的虚拟池化和共享是云计算的根本，但是这种共享并不是没有代价的，最为典型的代价就是使得安全性降低。事实上，针对虚拟层的安全研究已经被广为重视，从2007年开始，主流的虚拟层软件屡有漏洞被发现。
五、数据泄漏
数据泄漏是云计算、尤其是公共“云”最被人们担心的问题。企业或组织的管理层和IT决策者，需要仔细评估云计算提供商对数据的保护能力。很多威胁都可能导致云中的数据丢失和泄漏。云中关键数据的高密度聚合，给潜在的攻击者带来极大的诱惑。
密钥的管理也是一个挑战，密钥的丢失会导致数据毁坏，密钥的国度分享又会削弱加密的效果。另外，由于同宿主机上其他客户的法律取证要求，也可能会导致不必要的数据外泄和损失。
六、账号和服务劫持
传统的服务和会话劫持已经广为人知，云计算给账号和服务“劫持”又增添了不少新的含义。在云环境中，如果攻击者能够获得你的账号信息，他们就可以窃听你的活动和交易，操纵处理的数据，发送虚假的信息，将你的客户引到假冒的站点，并且被“劫持”的服务和账号可能会被利用，以便发起新的攻击。
七、未知的风险场景
云计算服务商和用户之间存在很大的信息不对称性。一方面，用户选择将自己的IT计算和服务外包给云服务提供商，就是为了解放和优化自己的资源，所以没有必要也没有足够的资源去全面洞察“云”中的所有细节；另一方面，云服务提供商出于商业机密和安全考虑，并不情愿分享所有的关键信息（即使是和安全直接相关的）。在这种情形下，云计算的用户必然需要处理大量的未知安全风险。
⑤ 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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⑥ 云计算需要考虑哪些信息安全问题
1、虚拟化带来的虚拟机的系统安全
虚拟化技术在系统组织，降低系统操作代价，改进硬件资源的效率、利用率以及灵活性方面扮演着主要的角色。然而，虚拟化技术本身不仅面临着传统网络已有的安全威胁，还面临着自身引入的安全问题。
如果一个系统感染了病毒，其它系统是否会受到株连，隔离工作能否做好，甚至后台的存储与数据信息是否受影响。如果虚拟机系统崩溃了，是否会对其它虚拟机有影响，这是一个很现实的问题。
2、电子商务的兴起带来的身份认证安全、个人信息安全和交易安全
电子商务成为互联网的一个重要的发展方向，目前，每年全国网络产生的交易额已经占到全年所有交易总额的9%，许多贵重的大件物品也有在网络上面交易的趋势。
因此电子商务交易安全就成为非常迫切的问题，而在这方面，用户的安全防护却显得非常薄弱，个人交易密码被盗，网站或者银行数据库信息泄漏问题层出不穷，成为新的安全热点。
3、云计算如何保证自身关键业务数据的安全
企业把自己的业务放到云端数据中心去，如何系统内的用户可以轻松共享，节约了很多事情。看上去挺美，但是安全问题呢，万一数据泄密呢?
这是每个CIO心里都打鼓的问题，这个问题既是安全问题，又是信息化的规划问题，而且要熟悉云计算的方方面面，到底是拿哪一层做虚拟，怎么来做。这些问题既对安全厂商展现机遇，又提出挑战。
4、移动用户对传统网络的冲击带来的安全问题
随着智能手机的普及和移动互联的发展，移动终端的安全问题正在挑战传统的网络攻防体系。众所周知，以前传统的安全防护是守住我服务器的端口，用防火墙防毒墙和流量监控等铸成一道马其诺防线，这样什么邮件服务器，数据库服务器，以及外面的各种攻击都会被拒之门外。
但是，当移动互联网融入常规网络后，估计由以前的平面变成了立体的了。许多邮件病毒或者攻击程序是从手机或者PDA引入的，这使得常规的防护体系面临巨大的挑战。
企业想要确保云数据安全，就要招聘相应的人才，这就催生了新的高薪行业——云安全工程师。
⑦ 计算机网络安全有哪些方面的影响
一.计算机网络的脆弱性编辑
互联网是对全世界都开放的网络，任何单位或个人都可以在网上方便地传输和获取各种信息，互联网这种具有开放性、共享性、国际性的特点就对计算机网络安全提出了挑战。互联网的不安全性主要有以下几项：
1）网络的开放性
网络的技术是全开放的，使得网络所面临的攻击来自多方面。或是来自物理传输线路的攻击，或是来自对网络通信协议的攻击，以及对计算机软件、硬件的漏洞实施攻击。
2）网络的国际性
意味着对网络的攻击不仅是来自于本地网络的用户，还可以是互联网上其他国家的黑客，所以，网络的安全面临着国际化的挑战。
3）网络的自由性
大多数的网络对用户的使用没有技术上的约束，用户可以自由的上网，发布和获取各类信息。
二网络系统的脆弱性
计算机网络本身存在一些固有的弱点(脆弱性)，非授权用户利用这些脆弱性可对网络系统进行非法访问，这种非法访问会使系统内数据的完整性受到威胁，也可能使信息遭到破坏而不能继续使用，更为严重的是有价值的信息被窃取而不留任何痕迹。
网络系统的脆弱性主要表现为以下几方面：
1.操作系统的脆弱性
网络操作系统体系结构本身就是不安全的，具体表现为：
·动态联接。为了系统集成和系统扩充的需要，操作系统采用动态联接结构，系统的服务和I/O操作都可以补丁方式进行升级和动态联接。这种方式虽然为厂商和用户提供了方便，但同时也为黑客提供了入侵的方便(漏洞),这种动态联接也是计算机病毒产生的温床。
·创建进程。操作系统可以创建进程，而且这些进程可在远程节点上被创建与激活，更加严重的是被创建的进程又可以继续创建其他进程。这样，若黑客在远程将“间谍”程序以补丁方式附在合法用户，特别是超级用户上，就能摆脱系统进程与作业监视程序的检测。
·空口令和RPC。操作系统为维护方便而预留的无口令入口和提供的远程过程调用(RPC)服务都是黑客进入系统的通道。
·超级用户。操作系统的另一个安全漏洞就是存在超级用户，如果入侵者得到了超级用户口令，整个系统将完全受控于入侵者。
2.计算机系统本身的脆弱性
计算机系统的硬件和软件故障可影响系统的正常运行，严重时系统会停止工作。系统的硬件故障通常有硬件故障、电源故障、芯片主板故障、驱动器故障等；系统的软件故障通常有操作系统故障、应用软件故障和驱动程序故障等。
3.电磁泄漏
计算机网络中的网络端口、传输线路和各种处理机都有可能因屏蔽不严或未屏蔽而造成电磁信息辐射，从而造成有用信息甚至机密信息泄漏。
4.数据的可访问性
进入系统的用户可方便地复制系统数据而不留任何痕迹；网络用户在一定的条件下，可以访问系统中的所有数据，并可将其复制、删除或破坏掉。
5.通信系统和通信协议的弱点
网络系统的通信线路面对各种威胁显得非常脆弱，非法用户可对线路进行物理破坏、搭线窃听、通过未保护的外部线路访问系统内部信息等。通信协议TCP/IP及FTP、E-mail、NFS、WWW等应用协议都存在安全漏洞，如FTP的匿名服务浪费系
统资源；E-mail中潜伏着电子炸弹、病毒等威胁互联网安全；WWW中使用的通用网关接口（CGI）程序、Java
Applet程序和SSI等都可能成为黑客的工具；黑客可采用Sock、TCP预测或远程访问直接扫描等攻击防火墙。
6.数据库系统的脆弱性
由于数据集库管理系统对数据库的管理是建立在分级管理的概念上，因此，DBMS的安全必须与操作系统的安全配套，这无疑是一个先天的不足之处。黑客通过探访工具可强行登录或越权使用数据库数据，可能会带来巨大损失；数据加密往往与DBMS的功能发生冲突或影响数据库的运行效率。由于服务器/浏览器(B/S)结构中的应用程序直接对数据库进行操作，所以，使用B/S结构的网络应用程序的某些缺陷可能威胁数据库的安全。
国际通用的数据库如Oracle、sql server、mysql、db2存在大量的安全漏洞，以Oracle为例，仅CVE公布的数据库漏洞就有2000多个，同时我们在使用数据库的时候，存在补丁未升级、权限提升、缓冲区溢出等问题，数据库安全也由于这些存在的漏洞让安全部门越来越重视。
7.网络存储介质的脆弱
各种存储器中存储大量的信息，这些存储介质很容易被盗窃或损坏，造成信息的丢失；存储器中的信息也很容易被复制而不留痕迹。
此外，网络系统的脆弱性还表现为保密的困难性、介质的剩磁效应和信息的聚生性等。
⑧ 大数据环境下的网络安全分析
大数据环境下的网络安全分析
“大数据”一词常被误解。事实上，使用频率太高反而使它几乎没有什么意义了。大数据确实存储并处理大量的数据集合，但其特性体现远不止于此。
在着手解决大数据问题时，将其看作是一种观念而不是特定的规模或技术非常有益。就其最简单的表现来说，大数据现象由三个大趋势的交集所推动：包含宝贵信息的大量数据、廉价的计算资源、几乎免费的分析工具。
大数据架构和平台算是新事物，而且还在以一种非凡的速度不断发展着。商业和开源的开发团队几乎每月都在发布其平台的新功能。当今的大数据集群将会与将来我们看到的数据集群有极大不同。适应这种新困难的安全工具也将发生变化。在采用大数据的生命周期中，业界仍处于早期阶段，但公司越早开始应对大数据的安全问题，任务就越容易。如果安全成为大数据集群发展过程中的一种重要需求，集群就不容易被黑客破坏。此外，公司也能够避免把不成熟的安全功能放在关键的生产环境中。
如今，有很多特别重视不同数据类型（例如，地理位置数据）的大数据管理系统。这些系统使用多种不同的查询模式、不同的数据存储模式、不同的任务管理和协调、不同的资源管理工具。虽然大数据常被描述为“反关系型”的，但这个概念还无法抓住大数据的本质。为了避免性能问题，大数据确实抛弃了许多关系型数据库的核心功能，却也没犯什么错误：有些大数据环境提供关系型结构、业务连续性和结构化查询处理。
由于传统的定义无法抓住大数据的本质，我们不妨根据组成大数据环境的关键要素思考一下大数据。这些关键要素使用了许多分布式的数据存储和管理节点。这些要素存储多个数据副本，在多个节点之间将数据变成“碎片”。这意味着在单一节点发生故障时，数据查询将会转向处理资源可用的数据。正是这种能够彼此协作的分布式数据节点集群，可以解决数据管理和数据查询问题，才使得大数据如此不同。
节点的松散联系带来了许多性能优势，但也带来了独特的安全挑战。大数据数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式（与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境），内部的数据库并不隐藏自己而使其它应用程序无法访问。在这儿没有“内部的”概念，而大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信。
规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务。
嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。
应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。虽然全面讨论大数据安全的这个问题超出了本文的范围，但基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。
数据安全：存储在大数据集群中的数据基本上都保存在文件中。每一个客户端应用都可以维持其自己的包含数据的设计，但这种数据是存储在大量节点上的。存储在集群中的数据易于遭受正常文件容易感染的所有威胁，因而需要对这些文件进行保护，避免遭受非法的查看和复制。
⑨ 如何下载derbin恶意软件检测数据集
其中pandas采用conda安装的原因是pip一直timeout，后来发现conda安装真的是快，建议直接用这个安装。安装好后开始运行即可。
2018年4月份，网络安全公司Endgame发布了一款名为EMBER的大型开源数据集。EMBER是一个包含了100多万种良性和恶意PE文件（Windows可执行文件）集合，这是一种常见的恶意软件隐藏格式。