1. 学习物联网安全技术这门课我们应该怎样做
《物联网安全技术》介绍信息安全的基础知识，概述物联网的基本概念和主要特征，分析物联网所面临的安全挑战，提出物联网安全的体系结构，同时阐述物联网安全主要的关键技术；分别从感知层安全、网络层安全、应用层安全及安全管理等方面对物联网安全进行了介绍，包括传感器网络安全、RFID安全、核心网安全、移动通信接入安全、无线接入安全、数据处理安全、数据存储安全、云安全、安全管理等，并举例说明物联网安全技术的典型应用，最后对物联网安全技术的发展趋势进行了总结。
这门课程干货还是比较多的，建议您在老师讲解之前自己提前阅读理解一下，都是在您未来工作中可能会遇到的问题。望采纳。
2. 大数据带来解决网络安全新机遇
大数据带来解决网络安全新机遇_数据分析师考试
2015年中国互联网大会近日在北京召开，网络安全成为讨论热点，在专家看来，传统防御手段已经失效。
普华永道发布的调查报告指出，2014年全球所有行业监测到的网络攻击共有4280万次，比上一年增长了48%。有专家分析，随着大数据时代的到来，解决网络安全问题变得越来越难。
360公司总裁齐向东认为，以前的互联网安全，企业面临的是只是操作系统的安全问题，用软件就能够解决。但是进入万物互联的时代以后，包括智能摄像机、路由器、汽车，甚至随身穿戴、智能医疗设备等，都趋于智能化、网络化，解决这些智能硬件的安全问题，无法用上网安全的解决方案完成。
齐向东透露了一组数据：2011年到2014年，国内互联网公开的安全事故已经造成了累计11.3亿用户的信息泄露。95%的网站能够被黑，40%网站存在后门，70%网站存在漏洞。”
随着大数据、云服务的普及，物联网成为攻击对象，网络安全威胁如“细胞分裂”般扩散。在新一代技术革命的浪潮下，信息资源已经成为基础性社会资源，融入到了社会生活的各个领域，颠覆性地改变着人类的生活方式和生产方式。
齐向东表示，“在个人网络安全领域，360已拥有超过12亿的用户，这就相当于12亿个安全大数据的“探测器”，分布在互联网每一个节点上。每一个用户在使用产品的同时，这些终端设备都可以实时感知各种威胁和攻击，汇集到云端。”
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3. 大数据时代,谁能保障互联网安全
大数据时代,谁能保障互联网安全
网络安全事件近期频发，网络安全警钟再次响起。互联网企业应如何保护数据安全?
5月27日下午到夜间，很多用户发现自己的支付软件无法登陆，故障2.5个小时;28日，国内最大的旅游在线预定网站也出了问题，故障时间长达12小时。两家企业均是互联网行业中的佼佼者，出现如此问题，显示出网络安全和稳定遭遇严峻挑战，在当下“互联网+”热潮中，网络安全和稳定更应该引起高度重视。随着这几年互联网、移动互联网的发展，我们每个人都实实在在的感受到了方便快捷的互联网的服务，但是这几天的事情告诉我们，在方便背后是黑色危机。
互联网与生活
对大多数人而言，用手机查看账单，看看水、煤、电缴费，看看信用卡还款情况，看看理财账户的收益，都是方便快捷的方式。而在数千里之外的一次施工，就可以让一切中断。隐私暂且不说，软件托管的资金、理财都是真金白银。网络出点问题也好，服务器有点麻烦也罢，你的钱就会成为一笔糊涂账，这是很可怕的。
同样，现在很多人都依靠网上预订行程。出行从订机票、出发车辆送机场，到落地对方城市车辆接到酒店，再到酒店住宿，返程机票，车辆接送，几乎拥有一整套服务。然而网络出现问题，很多预订了行程的客人就会出现各种问题，因为网络或者服务器的问题，机票没出，车辆没订，酒店没订，或者时间拖延，出行者就会遇到大麻烦。
我们的生活已经与互联网，移动互联网紧紧联系在了一起，互联网就像空气一样必不可少。具有行业主导地位的互联网公司对于个人的重要性不亚于银行、电信这些关系到国计民生的国企。他们出点问题，就会是社会性的大问题。
如果用一句话来总结：此次事件损失是惨重的，教训是深刻的。如何对此类事件有所防范，成为各大互联网企业与用户共同面对的问题。有个生僻词从今天开始就会成为热门词汇—灾备。
什么是灾备?
一般来说，灾备可以分为数据级、应用级和业务级三个级别，可能大多数人对这三种级别的灾备都不是很了解，那么下面我们就来具体的了解一下这三种灾备。
数据级灾备主要关注的就是数据，就是在灾难发生之后，可以确保数据不受到损坏。对于级别较低的数据级灾备来说，可以将需要备份的数据通过人工的方式保存到异地实现。如将备份的磁带(盘或光盘)定时运送到异地保存就是方法之一。而较高级的数据灾备方案则依靠基于网络的数据复制工具，实现生产中心不同备份设备之间或是生产中心与灾备中心之间的异步/同步的数据传输，如采用基于磁盘阵列的数据复制功能。
应用级灾备是建立在数据级灾备的基础上的，对应用系统进行复制，也就是在异地灾备中心再构建一套应用支撑系统。支撑系统包括数据备份系统、备用数据处理系统、备用网络系统等部分。应用级灾备能提供应用系统接管能力，即在生产中心发生故障的情况下，灾备中心便能够接管应用，从而尽量减少系统停机时间，提高业务连续性。
业务级灾备是最高级别的灾备系统。它包括非IT系统，所以当发生大的灾难时，用户的办公场所可能会被损坏，用户除了需要原来的数据以外，还需要工作人员在一个备份的工作场所能够正常地开展业务。
金融业的信息系统标准一直有明确的监管要求，而且严于其他行业。我国金融行业标准中的《银行业信息系统灾难恢复管理规范》对灾难分级、恢复时间有详细规定。中国银监会印发的《商业银行数据中心监管指引》也已经明确，总资产规模一千亿元人民币以上且跨省设立分支机构的法人商业银行，以及省级农村信用联合社，应设立异地模式灾备中心。
选择具有灾备系统的互联网公司
据记者采访的多位网络安全技术专家介绍，目前，不少普通的互联网企业并没有灾难备份，对用户而言，选择具有灾备系统的互联网公司显得尤为重要。
江淮云信易通公司则表示，通过云计算技术可以低成本地实现多个数据备份及快速恢复，并进行更严格的云上权限管理。如果没有完善的数据可靠性机制保障和安全防御能力，对互联网公司而言意味着致命性打击。
据了解，信易通是一家数据公司，和中国金融电子化公司(中国人民银行软件开发中心)签订灾备协议，为中小企业制定数据灾备方案，所有的数据由中国人民银行电子化公司备份传输到北京，提供数据级和业务级的灾备，安全性很高。
以前，自建灾备中心往往需要建设基础设施和全部的应用系统的硬件软件，覆盖全部应用系统数据的实时数据传输，应用管理，这个建设周期很长，而且成本高、见效慢。
相比之下，信易通的云灾备中心基础设施可以共享中小金融机构灾备服务中心的机房，网络可以实时通信，网络安全设备监控设备共享，数据层面可以共享虚拟化云存储，应用层可以根据每个金融机构不同需求在平时的时候可以分配一定的计算资源、存储资源。这样对比下来，采用云灾备服务中心最明显的特点就是投入成本更少而见效更快了。
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4. 应用大数据分析技术 让安全危险看的见
应用大数据分析技术 让安全危险看的见
水能载舟，亦能覆舟。互联网的普及和信息化建设的增强即有助于增强企业的竞争力，也给企业内网安全和关键信息资产的安全带来了极大的隐患。近年来，网络攻击呈现爆炸性的增长，手段也越来越隐蔽。攻击者的目的由炫耀技术能力转变为窃取企业机密、获取经济利益。
面对新的安全挑战，传统的、基于特征码识别的单体软件杀毒技术，往往对位置的恶意威胁缺乏防护和发现相应能力，开始逐步退出了历史舞台，取而代之的是以云计算为基础的现代互联网安全技术，并且以360为代表的一批新兴的现代互联网企业开始从思想到防御体系彻底颠覆传统企业安全。
在ISC 2015的开幕峰会中国互联网安全领袖峰会上，360公司董事长兼CEO周鸿祎发表了题为“看得见的安全”的主题演讲，演讲中周鸿祎首次提出了“网络安全新法则”，指出今天大多数已知的威胁和攻击都可以防御，但企业和机构面临更多的是未知的威胁和漏洞，所以传统的防火墙产品和防病毒技术已经力不从心，需要通过大数据技术的应用才能防御新的安全威胁。
基于大数据分析技术，将所有企业面临的安全威胁作为一个整体来看，用于防御变化莫测的新威胁，是当前业界安全技术发展的一个趋势。当然，这就需要安全厂商在数据收集阶段有一定的能力。恰好360作为最大的互联网安全公司，目前有超过13亿个安全探测点，还有数十万台服务器，安全大数据是其能力的核心，在威胁情报的数据收集阶段，具有天然优势。这些安全大数据可以被用来在威胁情报的生产过程中，产生价值更高，针对性更强的高质量威胁情报。
在产品层面，360拥有天机、天擎、天巡和天眼组成的终端和边界的安全大数据采集系。每一个用户在使用产品的同时，这些终端设备都可以实时感知各种威胁和攻击，汇集到云端，成为网络安全的智慧大脑。然后通过大数据引擎，进行关联分析，快速地找到有价值的数据，并通过可视化技术，让安全威胁展现在眼前。
然而对于企业而言，将已有的传统安全架构“一勺烩”全部替换也不太现实，为此360公司创始人、总裁齐向东在接受媒体采访时，给出了几个建议：通过对企业现有安全架构进行局部的改造，让基于传统的网络安全架构体系能够发挥更大的效用，或者是弥补更多的缺陷和不足。第一个就是加强终端，第二个是把数据打通，建立一个大数据中心，大数据中心构建一个新的威胁情报感知系统。第三个是把单兵作战的网络安全防护设备通过连接云的这种服务，让它提供具备云端的这种智慧的能力。
同时，齐向东表示，360“希望和全球的网络安全从业者携起手来，加强合作，共同探索和寻找解决网络安全问题的新方法，为提升网络安全贡献力量。”
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5. 大数据安全问题及应对思路研究
大数据安全问题及应对思路研究
随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量出现爆炸式增长。与此同时，云计算为这些海量的多样化数据提供了存储和运算平台，分布式计算等数据挖掘技术又使得大数据分析规律、研判趋势的能力大大增强。在大数据不断向各个行业渗透、深刻影响国家的政治、经济、民生和国防的同时，其安全问题也将对个人隐私、社会稳定和国家安全带来巨大的潜在威胁，如何应对面临巨大挑战。
一、大数据安全关键问题
随着数字化进程不断深入，大数据逐步渗透至金融、汽车、制造、医疗等各个传统行业，甚至到社会生活的每个角落，大数据安全问题影响也日益增大。
（一）国家数据资源大量流失。互联网海量数据的跨境流动，加剧了大数据作为国家战略资源的大量流失，全世界的各类海量数据正在不断汇总到美国，短期内还看不到转变的迹象。随着未来大数据的广泛应用，涉及国家安全的政府和公用事业领域的大量数据资源也将进一步开放，但目前由于相关配套法律法规和监管机制尚不健全，极有可能造成国家关键数据资源的流失。
（二）大数据环境下用户隐私安全威胁严重。随着大数据挖掘分析技术的不断发展，个人隐私保护和数据安全变得非常紧迫。一是大数据环境下人们对个人信息的控制权明显下降，导致个人数据能够被广泛、详实的收集和分析。二是大数据被应用于攻击手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，为发起攻击做准备，大数据分析让黑客的攻击更精准。三是随着大数据技术发展，更多信息可以用于个人身份识别，个人身份识别信息的范围界定困难，隐私保护的数据范围变得模糊。四是以往建立在“目的明确、事先同意、使用限制”等原则之上的个人信息保护制度，在大数据场景下变得越来越难以操作。
（三）基于大数据挖掘技术的国家安全威胁日益严重。大数据时代美国情报机构已抢占先机，美国通过遍布在全球的国安局监听机构如地面卫星站、国内监听站、海外监听站等采集各种信息，对采集到的海量数据进行快速预处理、解密还原、分析比对、深度挖掘，并生成相关情报，供上层决策。2013年6月底，美中情局前雇员斯诺登爆料，美国情报机关通过思科路由器对中国内地移动运营商、中国教育和科研计算机网等骨干网络实施长达4年之久的长期监控，以获取网内海量短信数据和流量数据。
（四）基础设施安全防护能力不足引发数据资产失控。一是基础通信网络关键产品缺乏自主可控，成为大数据安全缺口。我国运营企业网络中，国外厂商设备的现网存量很大，国外产品存在原生性后门等隐患，一旦被远程利用，大量数据信息存在被窃取的安全风险。二是我国大数据安全保障体系不健全，防御手段能力建设处于起步阶段，尚未建立起针对境外网络数据和流量的监测分析机制，对棱镜监听等深层次、复杂、高隐蔽性的安全威胁难以有效防御、发现和处置。
二、国外大数据安全相关举措及我国应对思路
目前世界各国均通过出台国家战略、促进数据融合与开放、加大资金投入等推动大数据应用。相比之下，各国在涉及大数据安全方面的保障举措则起刚刚起步，主要集中在通过立法加强对隐私数据的保护。德国在2009年对《联邦数据保护法》进行修改并生效，约束范围包括互联网等电子通信领域，旨在防止因个人信息泄露导致的侵犯隐私行为；印度在2012年批准国家数据共享和开放政策的同时，通过拟定非共享数据清单以保护涉及国家安全、公民隐私、商业秘密和知识产权等数据信息；美国在2014年5月发布《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书表示，在大数据发挥正面价值的同时，应该警惕大数据应用对隐私、公平等长远价值带来的负面影响，建议推进消费者隐私法案、通过全国数据泄露立法、修订电子通信隐私法案等。
我国在布局、鼓励和推动大数据发展应用的同时，也应提早谋划、积极应对大数据带来的安全挑战，从战略制定、法律法规、基础设施防护等方面应对大数据安全问题。
（一）将大数据资源保护上升为国家战略，建立分级分类安全管理机制。一是把数据资源视为国家战略资源，将大数据资源保护纳入到国家网络空间安全战略框架中，构建大数据环境下的信息安全体系，提高应急处置能力和安全防范能力，提升服务能力和运作效率。二是通过国家层面的战略布局，明确大数据资源保护的整体规划和近远期重点工作。三是对国内大数据资源按实施分级分类安全保护思路，保障数据安全、可靠，积极开展大数据安全风险评估工作，针对不同级别大数据特点加强安全防范。五是尽快制定不同级别的大数据采集、存储、备份、迁移、处理和发布等关键环节的安全规范和标准，配套完善相应的监管措施。
（二）完善法律法规，加大个人信息保护监管力度。一是积极推动个人信息保护法律的立法工作，探索通过技术标准、行业自律等手段解决法律出台前的个人信息保护问题。加快《网络安全法》的出台，在《网络安全法》中对电信和互联网行业用户信息保护作出明确法律界定，为相关工作开展提供法律依据。二是加强对个人隐私保护的行政监管，同时要加大对侵害个人隐私行为的打击力度，建立对个人隐私保护的测评机制，推动大数据行业的自律和监督。
（三）加强国家信息基础设施保护，提升大数据安全保障与防范能力。一是促进技术研究和创新，通过加大财政支持力度，激励关系国家安全和稳定的政府和国有企事业单位采用安全可控的产品，提升我国基础设施关键设备的安全可控水平。二是加强大数据信息安全系统建设，针对大数据的收集、处理、分析、挖掘等过程设计与配置相应的安全产品，并组成统一的、可管控的安全系统，推动建立国家级、企业级的网络个人信息保护态势感知、监控预警、测评认证平台。三是充分利用大数据技术应对网络攻击，通过大数据处理技术实现对网络异常行为的识别和分析，基于大数据分析的智能驱动型安全模型，把被动的事后分析变成主动的事前防御；基于大数据的网络攻击追踪，实现对网络攻击行为的溯源。
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6. 网络安全的前景趋势 网络安全教育培训机构哪家好
网络安全的前景趋势怎么说呢，个人感觉不太好，即使是这个安全角势日益严峻，人们安全意识越来越强的今天，它的趋势依然不是很好。
原因很简单：它除了协议等一些比较精尖的技术外，其他的并没有什么太深技术含量，很多都是安全安全一般性质的，日常的工作，例如路由，防火墙，安全运维等等。大多数的网络安全工作成长的空间很小。培训机构不是很了解，不推荐了。
现在安全行业相对比较适合发展的有两个方向：web安全和底层信息安全。
web安全你可以通俗的理解为网站端的安全，是渗透测试，前端漏洞，网站数据这些，应用面较广，入门也较为简单，但是和网络安全一样技术性一般。web安全的培训机构很多，基本上市面上的安全培训机构都是web安全这一系列。i春秋还可以，但是好像是网课，有没有实地不知道。此外农夫好像也还不错。
底层信息安全是安全里面注重技术的一个方向，有病毒反病毒，漏洞挖掘利用，软件逆向，以及当下比较火的移动安全等。入门难，就业面相对较窄，但是前景光明，从业几年的人，年薪几十万算是保守的，培训机构推荐十五派，因为从事这方面的培训机构只有这一家。
7. 万字干货|新规下，车企如何建设数据安全体系
随着智能网联化、数字化发展，汽车数据安全和网络风险防范成为行业密切关注的难题。
汽车传统的物理边界被打破，出现了大量的云上服务，比如车联网、自动驾驶技术、OTA等等，相应的，汽车产生的数据也越来越多。相关数据显示，一辆智能网联汽车每天大概会产生 10TB 的数据，这些数据包含驾驶人员的出行轨迹、驾乘习惯、车内语音图像等个人信息，也包含车辆实时收集到的地图数据等。
随着《个人信息保护法》、《汽车数据安全管理若干规定(试行)》的颁布实施，对数据的合规分类收集和使用提出了更为严格的要求。同时，也有汽车品牌近来遭受到网络黑客攻击，造成不小的损失和安全风险。如何平衡数据使用的合规与高效，并在全面上云的背景下构筑扎实的安全防线，成为整个行业密切关注的话题和迫切需要解决的难题。
此此背景下，腾讯智慧出行与汽车之心联合策划了“行者有云”系列沙龙第二期——《车企上云，如何构筑云上安全防线？》，聚焦汽车数据的合规使用和安全防范问题，加速车企构建在数据网络安全领域的竞争力。
本期沙龙邀请到上海帆一尚行科技有限公司网络安全总监、上汽腾讯网络安全联合实验室负责人陈宁，腾讯安全策略发展中心总经理吕一平，共同探讨车企数据安全防护建设和未来趋势发展并发表了独到精辟的见解。
以下为沙龙对话实录：
主持人：大家好！欢迎收看“行者有云”系列沙龙，本期我们讨论的话题是“车企数据上云，如何构筑云上安全防线”，我们将围绕数据安全和风险防御问题讨论。车企在系列新规背景下，将采用怎样的新手段、新模式来保证数据的合理开发利用，并有效防范潜在风险。非常有幸我们请到了两位嘉宾和我们一起分享讨论。一位是上海帆一尚行科技有限公司网络安全总监、上汽腾讯网络安全实验室联合负责人陈宁；另一位是腾讯安全策略发展中心总经理吕一平。
在智能化网联化大变革下，一辆汽车在使用过程中产生的数据越来越多，随着《个人信息保护法》和《汽车数据安全管理若干规定（试行）》颁布实施，企业在使用处理数据的时候，要遵守哪些行为准则？
陈宁：在《个网法》讲得比较细致针对《个人信息保护法》有8类处理原则，大概总结：
第一，对于用户个人信息数据的授权，信息处理，告诉用户要收集个人信息，个人隐私数据要进行处理。
第二，处理过程中要注意处理流程，要保护和保密。
第三，数据收集，要符合相关的规定。对于汽车来说，有《汽车数据安全管理若干规定（试行）》，定得比较明确，这和《个网法》有相互呼应的关系，上面有《数据安全法》，以此为由展开。
吕一平：还有一点，去年下半年国家集中出台了比如《个人隐私信息保护》，及《数据安全法》等法律法规。同时面向汽车行业，汽车行业本身属于关键信息基础设施行业，针对“关基”（关键信息基础）行业也有一些相应的针对基础安全和数据安全的要求。所以，这也是需要汽车行业各位同仁需要考虑的问题。
主持人：如果针对整个汽车数据来说，我们有什么样的分类界定？
陈宁：现在最关键的第一步是，汽车数据不可避免要收集。汽车联网以后，很多服务云化后，为了对汽车的一些服务以及汽车这状态甚至说自动驾驶，这天然需要搜集很多数据，所以说数据搜集是不可避免的。现在我们觉得对于汽车数据搜集，首先真正的明确怎样服务搜集数据，如果说要做自动驾驶相关的，那么最少应该搜集什么样的数据，尽可能的还是少搜。不要说不做分类，不做区分一概搜集上来后面处理，这是不合法不合情的，这是第一个按照服务的细分来分。第二，数据的共享和流动，这也是很重要的因素，现在很多服务在云上之后，不仅是主机厂要收集数据，很多合作伙伴，比如车上应用需要第三方的数据，我们要把数据给他，数据在流通的过程中以什么样的合法合规方式流通，以及我如何对它授权，如何对它约束，这要处理好。
最后，敏感数据的收集，现在汽车厂有大量的传感器、摄像头，对于用户的面部轮廓，关键设施和关键单位的识别、存储，是否要做相关的模糊化处理或透明处理，这也比较关键。
吕一平：我主要做补充，从汽车行业数据来讲，不仅要保护数据，要脱敏，尽量按照服务手续收集数据。基于很大的前提是，收集数据时要进行分类分型，针对不同的类型利用手段去保护数据。汽车行业有几大数据比较重要：
1、汽车研发过程中的车辆状态，这些数据传统一直做收集，这方面更多是车企自用，甚至从数据保护角度来讲是比较容易实现的，因为汽车公司内部流转数据。
2、和用户相关的隐私数据，国家有明确的法律法规要做到保护和保密。针对不同的使用场景我们应该如何给到数据，需要通过分类分级的方法做明确的界定，并有对应的使用要求和规则。
3、从技术进入到其他行业带来新的需求，比如传感器受地理位置数据，高清地图数据，这是相当敏感的数据领域，这会涉及到国家安全部分，车企需要非常关注这类问题。去年国家重点关注了一家海外车企这方面的问题，所以这也值得汽车行业重点关注的信息。
主持人：随着一系列的新规的出台，从车企角度来讲，在主动防范上有哪些变化？
陈宁：有很多，结合各方数据安全规定，首先，按照上位法《网安法》来讲车企相关车辆应用服务，肯定要通过等保测评。第二，通过等保，配套相关的网络安全或者数据安全，配套的防范措施和防范的管理体系建立起来。第三，提出明确要求，用户上车默认情况不收集数据。如果要收集数据要告诉用户，清晰地告诉用户要收集一些数据，且收集哪些数据。第四，在收集数据状态中让用户知道我们正在收集你的数据，用户有地方说不希望收集数据，屏蔽它。第五，尽量在车里将敏感的数据轮廓化和清晰化去掉，模糊化。尽量不要通过数据清楚地定义出一个人，这样方便处理。
再往后，数据共享方面，该企业一开始只做商业合作，后面可能有一些约束，同时很重要的是按照《数据安全法》和汽车相关规定，每年12月25日左右要上报数据安全报告。中国汽车品牌开始向海外发展，根据规定要求要对相关的监管部门进行报备，并且在企业数据安全方面写清楚，今年发生过几次数据向境外输出，以及经过相关评审，这些情况要说清楚。企业不仅仅是义务合规，还要满足国家战略需要。
主持人：在上述规定的使用数据和国家安全的前提下，数据如何反哺研发，开发相应的车联网服务？
陈宁：这挑战很大。
主持人：要实现两者的平衡？
陈宁：对，基于我服务的内容收集相关数据，这是做到平衡的关键。如果只是判断车的自动驾驶，只收一些和路况相关的信息，就不要收多余的信息，尽量精简收集内容，比如只是采集一些路边的图象，车内的信息就不要收。现在有汽车保险，主要是根据用户的驾驶习惯收集车辆数据，收集一般驾驶者的驾驶习惯就不要收集个人信息，这样才能合法合情，又能反哺到业务。
第二，做分析时，流通方面尽量做到应用和数据分开，举个典型的例子，现在自动驾驶数据的安全屋，可能确实采集了很多数据，经过合理处理之后放在数据模型箱里，我们做的事情是将计算模型放进去，用数据计算完之后最后拿出来是模型计算结果或者是模型存储的算法，而不是数据本身，这不合理。在模型足够成熟之后，这些数据可能销毁掉或者撤掉，这可以比较好达成平衡。这需要付出很多努力。
吕一平：我们在去年国家出台一系列数据安全相关规定时我们非常关注，因为互联网有大量数据，很多互联网业务都在线上。我们自己在推进数据安全保护方面做了很完整的展开，从产品的设计上，比如数据收集的最小化，包括用户知情角度，数据使用需要用户充分知悉并且充分授权，然后才能进行相应使用。
另外，应用和数据相应分离，腾讯在《数据安全法》出台前两三年已经做这方面的工作。特别是在不应该使用不合理数据提供下如何规避掉，我们在内部进行了工作。腾讯可以给汽车行业做一些交流和传递的工作，帮助行业更好地理解如何做数据安全建立。
主持人：对于外资或者合资车企来说，《个人信息保护法》和《汽车数据安全管理若干规定（试行）》相关规定对他们的影响是否更大？
陈宁：相对会大一点，但大体上差不多。首先是对于敏感信息的定义，对外资企业来说风险一样。另外，用户的存储、流动也是一样。对于外企挑战最大的是数据不能出境，最大变化是跨境的问题。由于《个人信息保护法》和数据安全定义上，外资也要跟随国家相关规定，可能要对自己做出规范。但大方向比较好，主要是促进问题。
主持人：腾讯和外资车企在这些领域是否有一些合作？
吕一平：其实外资车企面临，在中国市场如何满足国家合规性要求和规定，现在有一些海外业务在推进。不管欧洲还是美国地区，相应的个人信息隐私保护和合规，及数据使用的要求可能都有相应的要求。所以在欧洲和美国，中国企业属于外资，其实大家遇到的挑战一样。对于车企来讲，不管是合资还是外资品牌，都要考虑如何满足本地的个人隐私保护和数据安全合规使用的要求，这其实是基本需要做到的工作。
从腾讯角度来讲，腾讯在汽车行业定位一直是数字化助手的角色。我们不仅和合资和外资的车企，和上汽也在数据安全方面有很多交流，我们一起研究如何将数据安全保护的工作做好。相对来讲，这个领域比较新，比如网络安全、基础的安全建设方面，中国已经经历了几十年的发展和建设，但数据安全对大家来说是一个新课题。随着车企联网和相应技术不断落地的情况下，数据量会非常大，而且数据的集中度也不一定这么高。如何将数据安全保护工作做好是很有挑战的课题。先要从汽车数据的分类分级开始，以此作为基础再去延伸，根据不同级别和类别的数据进行相应保护措施，对应有技术的部分。
陈宁：关键是立法，以前没有明确上位法，2016年有上位法出来之后，车企必须要符合法律。
主持人：除了数据合规收集和处理，也不能忽略的是汽车智能度越高，面临潜在被攻击的风险也越来越高，我们也出现过车子被攻击的案例。这样的场景在汽车中，是真的能实现的吗？在车联网中真的会有这样的风险吗？
陈宁：汽车传统的物理边界被打破了，大量的云上服务，大家可以用手机跟车进行互动。汽车拥抱了数字化，但拥抱了数字化的福利和变革也拥抱了数字化的风险，最典型的是云上服务，比如远程车控、OTA等等，被不法分子利用之后，远程的车辆造成一些群体性的影响。另外，手机APP，手机上有蓝牙，APP设计或者接口不严谨，可能出现批量控制用户APP，可以随意开走任何一辆车。另外车联网在车上暴露大屏、智能驾驶舱等等，这些是数字化东西，数字化的东西多少有软件的问题会被人利用。1月份德国的小孩才19岁，利用了特斯拉的第三方的软件的漏洞同时控制不同国家的车辆。数字化是大量的软件大量的应用，人设计的东西总有一些问题。
主持人：吕总，之前设计的科恩实验室破解了特斯拉和宝马，反响很大，为什么做这样的实验？
吕一平：我们不是定义成“黑客”，我们定义为“白帽”，我们希望能改善各类产品和网络的安全性，为之努力的一群专业技术研究团队。当时为什么关注特斯拉和宝马？我们在2016年看到了比较大的趋势，汽车行业“四化”，对我们来讲比较关心是网联化和智能化，汽车联网了，汽车的自动驾驶的能力，这和数字化结合程度非常高，当享受数字化福利的时候，肯定会面临新技术引入带来的风险。
汽车行业本身对安全非常关注的行业，那个安全叫“safety”，当时汽车行业更多关注safety的部分，对security部分理解不那么强。Security能对safety造成的影响理解不是很充分，当时我们选了两个比较有代表性的车企，一是原生数字化，即网联、智能化、新能源化的特斯拉。另外是传统的从互联网非智能化到智能化的标杆，宝马在全球保有量非常高，我们做了相应的研究。的确发现了网络安全问题，不仅对虚拟世界造成影响，对实际的行驶安全、人身安全，放大一点是公共安全。作为一个负责任的团队，我们发现问题之后第一时间和特斯拉和宝马做了相应的沟通，并且在没有第三方参与情况下，全部将数据暴露给他们，他们修复之后一起联合对外做发声的工作，做发声的工作目的是帮助行业更好地理解，在未来数字化的时代安全有重要的影响，也是让它回归到汽车行业对security的关注。
主持人：现阶段网络安全技术处于什么样的水平？
吕一平：中国网络安全技术能力非常出色，我们可以代表国际领先水平。对汽车行业来讲，汽车进入到数字化时代才开始逐步关注网络安全部分，所以起步相对晚一些。但我们看到很明显的趋势，即国内的各大OEM都在积极地布局网络安全的专业能力和专业团队的建设，比如陈宁博士带领的上汽实验室，4年前成立起来有专职的安全的人员，也有专项的安全能力的建设，逐步形成了上汽进入比较相对安全网络体系，这是比较好的例子。国内其他OEM厂商也在实践同样的工作，专业团队和专业能力建设在不断地前进。
主持人：在已经有潜在风险存在的前提下，车企可以做哪些方案防御外部的攻击，尤其是来自恶意的攻击。
陈宁：我现在在上汽帆一尚行，现在的防御从云管边端一层层防下来，传统云驱动安全内容全部适用，不管从边界的应用防火墙、APS到里面的防护，再到探视感知，我们对车辆相关的服务做保护。通道方面，主要是从云端到车端的通讯链路用加密方法进行加密，确保我们链路不会被截断或者被中间人截取掉。同时对车之间相关传输的信息做加密，保证安全性和唯一性。
车上现在dirty端和clean端，前者是指暴露在外面，可以触手可及的大屏，这些最明显。在它投产之前不管做技术还是流程，设计方面从风险评估、安全设置、投产运营，对于产品的零件或者整车做一系列的测试研发，然后交付。交付之后有相关的防御措施，比如网关或者IDPS等等，通过它将车辆相关的模块或者相关的服务隔开，确保车辆在行使过程中，关键通信和关键指令不会被人恶意篡改。
主持人：具体什么情况会用到安全网关，对车企研发来讲是否刚需？
陈宁：随着智能网联化和电动化之后，网关已经是标准选配，相当于是一道防火墙，阻挡了相关请求。现在很难说硬件和软件哪一项技术更重要，随着零件集成度高了之后，对硬件芯片依赖层次更高，芯片越好，表示应用软件的复杂度或者功能会越好。当然，从网关模块的必要性来看不排除现在也有把网关做到相当重要的零部件，保证零件模块之间也有防火墙，这是所谓预控的思路。
主持人：随着我们对数据合规、安全要求越来越高，对车企来说是否意味着要更多投入？
陈宁：肯定要增加投入，因为国家立法，现在不是讲人情，而是讲法，肯定要增加投入。
吕一平：对，从我的角度来看，汽车行业是对安全关注度非常高的行业。在过去二三十年里，车企在功能安全方面和研发的投入和体系建设非常完备，功能安全成为了汽车质量管理体系很重要的关注点。随着这两年数字化带来网络安全风险和挑战，这方面还是需要加强和加大投入。我个人希望网络安全逐步进入到汽车质量管理体系，成为它的一部分。在网络安全方面的投入更加成为研发投入的必要。
陈宁：这种投入可能并不是额外的投入。
吕一平：没错。
陈宁：就像security和safety，security引发了safety的问题，所以这些投入不是凭空多出来的投入，而是为了保证车辆质量投入必要的研发资金，从行业发展来说，这方面的投入必不可少。
主持人：刚刚两位嘉宾的分享我们也意识到数据安全的重要性，从意识到重要性，到车企打造完善的网络安全体系我们大概要经历一个什么样过程？
陈宁：这个过程很漫长，需要时间积累。对大部分汽车企业来说数字化是相对新的东西，就我前面提到，数字化有很多新的东西，也有很多风险，需要消化。具体到车上，汽车厂特别关注数据安全，但是我觉得数据安全只是大的安全里的一个内容，想做好数据安全要打好很多所谓的低阶工作，比如云上安全、技术架构安全，很多相关的网络安全建设先跟上去，比如云上的边界防护、安全的监测、网络安全的漏洞或者网络安全响应的能力，这些都需要时间打磨。技术完全落地，这其实和汽车的有些概念不太完全一样，因为对汽车来说，比如汽车某一个功能可能做不好的情况下换一个零件，或者买一个方案测试下可以用。但网络安全本身和汽车所谓的功能安全有一点点不一样，它的边界相对模糊，没有绝对的安全，也没有绝对的攻不破的堡垒，这注定了需要很多时间去打磨和完善。现在汽车行业慢慢向网络安全转，很多功能要求是为了safety服务，但security也要慢慢理解safety的东西，对于主机厂来说，到底造成了什么样的影响，对safety来说是比较抽象的东西，那么需要具体化，比如影响到车辆驾驶有很多safety，如果影响了数据安全，可能和safety没有关系，而完全和security挂钩，所以融合需要时间。同时在技术方面也需要时间去匹配，比如腾讯等互联网企业、安全企业也需要时间更好地了解车辆技术，车辆技术天生需要注重安全，有些内容可以重合，比如个人隐私方面可以高度重合。
除了技术因素之外很重要的是人的因素，中国现在网络安全的每年高校输送毕业生大概是十来万，但去年缺口是非常大，人才缺口越来越大，涉及到汽车网络安全的人才缺口更大。所以我们需要时间找到这样的人，或者培养这样的团队，让他们适应到环境中，贡献自己，将更好的技术能力赋能上去。
同时，以前汽车卖出去之后，使命基本上结束了，除非维修或者维保，不再关注车辆本身。但是，电动化和网络化之后，车辆出去进入到一个新阶段，称之为车辆运营阶段。因为要关注车辆的自动驾驶的状态，关注用户驾驶习惯或者用户车辆的状态，这些数据和状态都需要专业的人，实时地提供所谓的监控或者服务或者异地响应，并不是买了一套工具，如果这么简单的话找腾讯买一套工具摆在这里就万事无忧了。但并不是如此，优秀的工具需要优秀的人才或者优秀的团队使用，成熟的团队人力因素很重要。
吕一平：刚才陈宁博士提到今天主要议题是如何做好数据安全底座，造坚固的城墙底座没有做好的话，数据安全基本上是做不好的事情，的确需要周期。国家在出台安全合规性要求越来越快，能给车企应对的时间非常紧张。所以在这个情况下，怎么样能快速地将能力建立起来很重要，但目前看到一个挑战是，对汽车行业来讲，在数字化投入部分，在网络安全投入只有2%到3%左右，而对于金融行业经历了二十年的IT能力建设，目前网络安全投入大概8%到10%。所以，投入加大可以加速能力建设。所以，我们非常建议汽车行业投入，要考虑到时间窗口并不太长，这是一个很大的挑战和风险。
第二，关于人才能力建设和人才梯队建设来看，我们看到这点，每年国家能够通过高校体制培养出来的人才和行业真正需求有很大的差距，而且当出现严重失衡的情况下；人才有更大溢价能力，看到信息安全专业水平不断地上来，这是供求关系失衡造成的问题。所以人才引入和培养是很大的过程，这是长周期的过程，但在市场上我们从外围观察，汽车行业传统的新生代的体系是否可以支撑数字化时代下的需求。这是很大的挑战，也是车企需要思考的问题，如何快速成为数字化公司，在数字化体系下对人才引入的政策更加灵活，人才薪酬待遇更加灵活，汽车行业在数字化时代所需要的新型人才和新型能力，这和投入相关，这个过程不会那么快。所以这需要汽车行业思考的重点。
陈宁：逐步发展的速度不能满足现在国家政策或者国家监管的要求了，因为从2016年“网安法”（《网络安全法》）发布之后，中间两
8. 大数据时代安全要怎样的分析技术
大数据时代安全要怎样的分析技术
网络时代的发展日新月异，技术与体验的改变与改进正变得异常迅速。如今，我们的网络已经从千兆迈向了万兆时代，这便使得诸多网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。而随着下一代防火墙等安全产品的出现，安全网关所要进行的分析的数据量大增、安全监测的内容不断细化使得安全产品所要监测和分析比以往更多的数据。除了数据包、日志、资产数据，更多的诸如漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等正在逐渐加入安全要素信息中。正如上述情况所说的那样，随着企业和组织安全体系架构变得越来越复杂，与之俱来的是各类安全数据正在变得越来越多。而传统的分析能力已不足以应对当下安全数据的分析。在面对新型威胁的兴起时，传统的分析方法无法对更多的安全信息做出准确分析，也就更加无从谈起更加快速的做出判定和响应。而以上信息安全所面临的这些问题，正是大数据时代带来的挑战。
在此背景下，对信息安全业而言，如何将大数据技术应用于安全领域、将大数据分析技术应用于信息安全的技术的大数据安全分析的需求正变得愈加急迫。而与此同时，安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题，更是对传统的安全分析方法带来了挑战。
目前，市场上绝大多数安全分析工具和方法都是针对小数据量设计的，在面对大数据量时难以为继。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，传统的分析技术已是不堪重负。
一方面，高速海量安全数据的采集和存储变得困难，而异构数据的存储和管理同样变得困难;而传统的安全分析技术对历史数据的检测能力很弱，对安全事件的调查效率十分低;以往，安全系统相互独立，无法有效地进行协同工作，对于趋势性的威胁更是无法预测，在应对当今诸如APT等高级威胁的攻击时防护效果十分薄弱。另一方面，传统的分析方法大都采用基于规则和特征的分析引擎，必须要有规则库和特征库才能工作，而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述，无法识别未知的攻击，或者是尚未被描述成规则的攻击和威胁。
可见，对于大数据安全分析而言，如何以安全数据自身的特点和安全分析为目标，让大数据安全分析的应用更加凸显其价值是十分必要的。
如今，对于信息与网络安全分析出现了两个基本趋势：情境感知的安全分析与智能化的安全分析。Gartner曾经在2010年的两份报告中分别指出：“未来的信息安全将是情境感知的和自适应的。”以及“要为企业安全智能的兴起做好准备。”
情境感知的安全分析，更多地需要利用相关性要素信息的综合研判来提升安全决策的能力，例如：资产感知、位置感知、拓扑感知、应用感知、身份感知、内容感知，等等。利用情境感知分析技术，安全分析会得以在纵深方面得到极大的扩展;而更多的安全要素信息的纳入，也拉升了分析的空间和时间范围。而安全智能则更加强调将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，最终实现智能化的安全分析与决策。
从长远看，借助大数据安全分析技术，能够更好地解决大量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，亦能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，从而更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。在未来一段时期内，关于大数据安全分析技术的探究，必会成为新的市场热点。
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