大数据时代给信息安全带来的挑战
在大数据时代,商业生态环境在不经意间发生了巨大变化:无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络,让以往只是网页浏览者的网民的面孔从模糊变得清晰,企业也有机会进行大规模的精准化的消费者行为研究。大数据蓝海将成为未来竞争的制高点。
大数据在成为竞争新焦点的同时,不仅带来了更多安全风险,同时也带来了新机遇。
一、大数据成为网络攻击的显著目标。
在网络空间,大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面,大数据意味着海量的数据,也意味着更复杂、更敏感的数据,这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面,数据的大量汇集,使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据,无形中降低了黑客的进攻成本,增加了“收益率”。
二、大数据加大隐私泄露风险。
大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面,数据集中存储增加了泄露风险,而这些数据不被滥用,也成为人身安全的一部分。另一方面,一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定,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。
三、大数据威胁现有的存储和安防措施。
大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起,很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况,致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新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。
四、大数据技术成为黑客的攻击手段。
在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时,黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。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,大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸网络攻击,可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。
五、大数据成为高级可持续攻击的载体。
传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测,而高级可持续攻击(APT)是一个实施过程,无法被实时检测。此外,由于大数据的价值低密度特性,使得安全分析工具很难聚焦在价值点上,黑客可以将攻击隐藏在大数据中,给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击,都会导致安全监测偏离应有方向。
六、大数据技术为信息安全提供新支撑。
当然,大数据也为信息安全的发展提供了新机遇。大数据正在为安全分析提供新的可能性,对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为,从而找出数据中的风险点。对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析,可识别钓鱼攻击,防止诈骗和阻止黑客入侵。网络攻击行为总会留下蛛丝马迹,这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中,利用大数据技术整合计算和处理资源有助于更有针对性地应对信息安全威胁,有助于找到攻击的源头。
在大数据时代下,不管国内,还是国外都是一样的,个人隐私很难做到100%的保障不泄露,这个论调好像比较不符合主流。这就是现状,所有从个人角度来说,自己注意个人隐私的安全,如各种app的使用时,注意把不必要的信息给屏蔽掉,如位置信息禁止app使用,一般的app中都支持禁止,但是否好用就另说了。还有就是不使用的app及时卸除。当然还有其他可能泄露个人隐私的情况,也得多加注意。
一、分布式系统
大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中,以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载,避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁,黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。
二.数据存取
大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问,否则,任何用户都可以访问机密数据,有些用户可能会出于恶意使用。此外,网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统,窃取敏感数据。因此,使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。
三.数据不正确
网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此,网络犯罪分子可以创建虚假数据,并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历,而黑客可以修改这些数据,产生不正确的诊断结果。
四.侵犯隐私
大数据系统通常包含机密数据,这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外,网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻,导致数百万人的敏感数据被盗。
五、云安全性不足
大数据系统收集的数据通常存储在云中,这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密,并且没有适当的数据安全性,就会出现这些问题。
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(一)大数据遭受异常流量攻击
大数据所存储的数据非常巨大,往往采用分布式的方式进行存储,而正是由于这种存储方式,存储的路径视图相对清晰,而数据量过大,导致数据保护,相对简单,黑客较为轻易利用相关漏洞,实施不法操作,造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多,且受众类型较多,对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。由于APT攻击具有很强的针对性,且攻击时间长,一旦攻击成功,大数据分析平台输出的最终数据均会被获取,容易造成的较大的信息安全隐患。
(二)大数据信息泄露风险
大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候,要注重用户隐私数据的安全问题,在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时,当前的大数据数据量并不是固定的,而是在应用过程中动态增加的,但是,传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的,所以,如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后,大数据的数据远比传统数据复杂,现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。
(三)大数据传输过程中的安全隐患
数据生命周期安全问题。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展,在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节,越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如,大数据传输环节,除了存在泄漏、篡改等风险外,还可能被数据流攻击者利用,数据在传播中可能出现逐步失真等。又如,大数据传输处理环节,除数据非授权使用和被破坏的风险外,由于大数据传输的异构、多源、关联等特点,即使多个数据集各自脱敏处理,数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施,云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此,云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。
个人隐私安全问题。在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下,互联网上的个人隐私泄露失去管控,微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系,监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录,网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。但在大数据传输时代,人们面临的威胁不仅限于个人隐私泄露,还在于基于大数据传输对人的状态和行为的预测。近年来,国内多省社保系统个人信息泄露、12306账号信息泄露等大数据传输安全事件表明,大数据传输未被妥善处理会对用户隐私造成极大的侵害。因此,在大数据传输环境下,如何管理好数据,在保证数据使用效益的同时保护个人隐私,是大数据传输时代面临的巨大挑战之一。
(四)大数据的存储管理风险
大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的,在大数据的存储平台上,数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的,各种类型和各种结构的数据进行数据存储,势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行,极易造成数据存储错位和数据管理混乱,为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统,能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求,还有待考验。不过,如果数据管理系统没有相应的安全机制升级,出现问题后则为时已晚。