❶ 中国网络安全现状
2021年7月20日，新浪科技发文称iPhone手机存在安全隐患，Pegasus恶意软件可能会入侵用户的iPhone手机，窃取用户的信息和邮件，甚至可以控制手机的麦克风和摄像头，大数据时代用户或无隐私可言。
实际上，我国对打击大数据泄露安全事件有着强大的决心和执行力，在滴滴事件之后，国家网信办依据《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规修订了《网络安全审查好办法》，向社会公开征求意见，拟规定掌握超百万用户信息国外上市须审查。
由此可见，在我国互联网高速发展的时代，用户数据的监管变得越来越困难，此次网信办修订《网络安全审查办法》凸显了我国对收集隐私数据行为严厉打击的决心。
网络安全行业主要企业：目前国内网络安全行业的主要企业有深信服(300454)、安恒信息(688023)、绿盟科技(300369)、启明星辰(002439)、北信源(300352)等。
1、iPhone存在漏洞对用户数据安全造成威胁
2021年7月20日，新浪科技发文称iPhone存在漏洞，Pegasus恶意软件在用户不点击链接的情况下也可以入侵用户的手机，窃取信息和邮件，甚至可以操控用户的摄像头，此消息一出，网友大呼大数据时代无隐私可言，网络安全问题堪忧，实际上，在我国对网络安全问题有着强大的决心，滴滴事件之后，国家网信办依据《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规修订了《网络安全审查好办法》，向社会公开征求意见，拟规定掌握超百万用户信息国外上市须审查。
由此可见，在我国互联网高速发展的时代，用户数据的监管变得越来越困难，此次网信办修订《网络安全审查办法》凸显了我国对收集隐私数据行为严厉打击的决心。
综合来看，滴滴事件对国家数据安全层面敲起了警钟，而iPhone此次网络安全漏洞问题针对个人数据安全问题敲响了警铃，相信未来随着我国网络安全相关法案的不断完善，我国个人网络安全问题将得到有效的保护。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
计算机网络安全与维护的目的：
1、防止基于网络监听的入侵手段。
2、保护网络免遭黑客袭击。
3、防毒、查毒和杀毒。
4、提供实时的入侵检测及采取相应的防护手段。
5、保证电子邮件和操作系统等应用平台的安全。
(2)大数据环境下计算机网络安全研究扩展阅读
计算机网络的脆弱性：
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。
防范间谍软件之危害的对策
公开安装的间谍软件
对于那些公开安装的间谍软件，你无需费多大工夫去研究他，因为你可以轻而易举的将之卸载，除此之外，你还可以知道他们的大至功能所在。
换句话说，对于这些公开安装的间谍软件，你有很多措施保护你的隐私不受侵犯。例如，从不在办公室计算机里检查私有的电子邮件。公开安装的间谍软件一般都是合法的，他们有特定的使用人群和用途。
公司和学院：他们也许使用间谍软件监测他们雇员的计算机和网络使用。
父母：他们也许使用间谍软件监测家庭电脑和网络使用。防止他们的孩子受到有害信息的毒害。许多父母希望间谍软件可能帮助他们。
政府:他们也许为公开安全或信息战争而使用间谍软件监测网络。
❸ 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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❹ 大数据背景下的信息安全问题探讨
大数据背景下的信息安全问题探讨
大数据具有体量巨大、类型繁杂、处理速度快、价值密度低四大特点，因此，对于个人来说，难以处理极其庞大的数据，只有国家和大型企业等组织或集团才有可能获取到各种敏感信息；大数据所搜集提取的个人信息可能连本人都不完全知晓，比如个人的行为特征、语言风格、爱好兴趣等。在大数据时代如何保护个人敏感信息或隐私，必将成为高难度的世界课题。
2013年6月，美国前中情局雇员斯诺登曝光了始于2007年小布什时期美国国家安全局和联邦调查局启动的代号为“棱镜”的秘密项目。美国国家安全局通过接入雅虎、谷歌、微软、苹果等9家美国互联网公司中心服务器，对邮件、图片、视频、电话等10类数据进行监控，以搜集情报，监视民众的网络活动。“棱镜”项目缘于2004年美国政府的“星风”监视计划。但是，当时小布什政府由于法律程序等敏感问题而做出让步，美国本土的监听项目有所缩减。为了“星风”计划的继续进行，小布什政府通过司法程序将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，包括“棱镜”、“主干道”、“码头”和“核子”，均交由美国家安全局执掌。“棱镜”项目用于监视互联网个人信息。“主干道”和“码头”项目负责存储和分析通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”。元数据主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。“核子”项目负责内容信息的获取，截获电话通话者对话内容及关键词，通过拦截通话以及通话者所提及的地点，来实现日常的监控。由此可见，斯诺登不仅揭露了美国的大规模窃听计划，更揭示了大数据时代国家信息安全保护问题。大数据的分析与使用，无论对个人（如跟踪健康状况防范疾病）、对企业（如了解市场偏好以有效安排产品设计生产营销）乃至对国家（如防范疫情或恐怖主义）显然都有巨大的好处，从商业用途来说，谷歌、微软、雅虎等互联网公司，完全可以通过它们掌握到的数以百万计、千万计甚至亿万计的数据，经由“超级计算”，准确推断消费者的爱好及习惯、商品的销售额、疾病疫情的发展趋势。商业如此，在政治、经济、军事等方面亦存在诸多的用途和潜在利益。像“棱镜”计划里涉及的谷歌、雅虎、苹果、微软等大网站，人们每天由于各种业务需要，会把大量个人信息输入其中，但常常并不被事先告知数据的用途。而这些数据会被企业或政府用来进行一些特殊的计算或分析，如通过对大数据的分析预测来对人们尚未实施的行为进行惩罚。比如“大数据之父”舍恩伯格曾披露过一个例子：在美国有一个计划名为“预测式配警”，通过对大数据分析来预测美国某个城市的某条街道的某个时段是犯罪高峰时段，然后在那个位置部署更多的警力。从此该地区居民将长时间被监控，这是一种变相的侵犯或惩罚。他们不是因为做错事，而是因为某个计算机的算法预测他们可能做错事而被惩罚了，显然这是不公平的。美国国安局拥有的正是类似的一套基于“大数据”的新型情报收集系统，这套名为“无界爆料”的系统，以30天为周期，从全球网络系统中接收到970亿条讯息，再通过比对信用卡或者通讯记录等方式，能几近真实地还原个人的实时状况。当然，像谷歌这样的商业组织也有可能掌握同样量级的信息而进行商业预测分析。因此，必须建立一套规则予以规范和约束对大数据的收集和使用。第一，虽然这些信息储存在不同的服务器上，但这些数据是用户的资产，拥有权属于用户自己而不是这些公司，这是必须明确的，就像财产所有权一样，个人隐私数据也应该有所有权。第二，利用大数据、云计算技术给用户提供信息服务的公司或企业，需要把收集到的用户数据进行安全存储和传输，这是企业的责任和义务。第三，如果企业或政府要使用用户的信息，一定要让用户有知情权和选择权，泄露用户数据甚至牟利，不仅要被视作不道德的行为，而且是非法行为。大数据时代的数据存储和应用方式是跨地域甚至是跨国界的。作为国家层面要将大数据上升为国家战略，奥巴马政府在2012年3月将“大数据战略”上升为最高国策，像陆权、海权、空权一样，将对数据的占有和控制作为重要的国家核心能力。我国也应从国家高度重视大数据，在对其进行安全保护、政策制定需要重视三个方面：一是要正视数据霸权，要清醒认识到我国在网络控制权、关键技术和高端设备等方面，还受制于西方。二是要明确主权，数据作为一种重要的战略资源，无论是个人拥有还是国家拥有，都要纳入到主权范围里面来考虑。三是要有治权，因为有主权不一定能够管治。比如：数据存到国外，云计算跨越国境，可能不在你的主权范围之内。要区别对待不同的数据，对确需保护的数据，必须有切实可靠的手段进行有效管理。如果做不到对数据的有效管理，大数据就必然面临失控的危险。政策界定安全责任问题。大数据的安全问题涉及政府、相关企业、网络运营商、服务提供者，以及数据产生者、使用者等方方面面，必须对各自的安全责任有明晰的政策界定。信息安全风险存在于数据的全生命周期之中，从技术思路、产品开发、用户使用、服务管理，各个环节均要分担相应的安全责任。监管保障基础设施安全问题。大数据的发展离不开电信网络甚至工控系统等关键基础设施，其安全可靠同样依赖于这些基础设施，受供应链全球化、产业私有化的影响，网络与关键基础设施间的安全日趋复杂，一国的大数据可能存放在别国的网络中，一国的基础设施可能同时服务于多个国家，高度的全球相互依赖性，挑战着原有的国家主权观念。所以，关键基础设施的安全监管体系十分重要，我国需要尽快确立对供应链的实质性国家安全审查和对基础网络的常态化安全监管。
网络空间冲突管理问题。大数据的资源价值越来越高，围绕大数据的争夺和冲突就越来越激烈。大数据的生成、处理和利用方式，将极大改变各种冲突的表现方式和破坏烈度。通过立法与国际合作应对包括知识产权的保护、网络犯罪的处置、网络破坏活动特别是网络恐怖主义的打击以及网络战争的威胁。
❺ 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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