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大数据网络安全系统PPT:保护网络,防御黑客攻击。 (大数据网络安全系统ppt)

大数据网络安全系统PPT:保护网络,防御黑客攻击

在今天的数字化时代,网络安全已经成为了所有企业和个人用户所必须要关注的一个重要问题。随着互联网的普及以及企业对于信息化建设的追求,网络安全的风险与挑战也随之增加,因此保障网络安全已经成为了企业发展的必要条件之一。而大数据网络安全系统正是在这种背景下迅速崛起的一种科技手段,它基于大数据技术进行数据挖掘和分析,可分析出安全漏洞和黑客攻击等,旨在保护网络、防御攻击。本篇文章将从以下几个方面介绍大数据网络安全系统的相关情况。

一、大数据网络安全系统的概述

大数据网络安全系统是一种集大数据技术、、云计算等多种技术于一体的网络安全系统,主要是利用数据挖掘和分析管理网络安全。该系统是一种开放性的平台,可以融合各种数据源、分析方法和分析工具,实现数据处理的多样性、灵活性与可拓展性。研究表明,大数据网络安全系统是最能够保证网络安全的技术之一,能够为企业提供完整的安全防护方案,让企业信息安全更加有保障。

二、大数据网络安全系统的功能

1、实时监测:大数据网络安全系统可以实时监测网络中发生的事件,并把这些事件进行分析处理,快速识别出可能造成威胁的信息,以减小被攻击和被入侵的风险。

2、预测分析:大数据网络安全系统具有非常强大的预测分析能力,可以运用数据挖掘和分析技术,对未来可能出现的网络安全威胁进行预警,并在威胁发生前采取相应的应对措施。

3、智能识别:该系统可利用技术来识别和分析异常行为,实现自动化的安全管理和风险评估,为企业定制出更加安全的网络环境。

4、数据可视化:该系统可将数据进行可视化呈现,让企业管理人员可以更加清晰地看到网络安全的风险状况,以及哪些部分是企业网络的薄弱点。

三、大数据网络安全系统的优势

1、高效性:其大数据挖掘和分析技术,可以在海量数据中快速有效地筛选出安全威胁。这能够让企业根据它的分析结果,能够及时采取措施防止威胁进一步升级,保护企业信息的安全。

2、全面性:大数据网络安全系统可以对企业的整个网络进行全面覆盖,从网络接入、网络流量、端口连接等多个维度进行分析和管理,确保网络安全的全面性。

3、快速响应:在大数据网络安全系统的协助下,企业可以找到网络环境中的异常情况,并迅速采取响应措施,避免损失进一步扩大。

4、数据可视化:这是一种非常重要的优势,因为数据可视化可以帮助企业管理人员对网络安全状况进行直观的观察和判断,以及对关键数据的更深入的了解,以采取更完善和更精确的网络安全方案。

四、大数据网络安全系统的未来发展

当前,大数据网络安全系统是各大企业使用的一种流行网络安全方案,随着、物联网等新兴技术的发展,大数据为其提供的数据支持也将更加强劲,进一步完善网络安全方案。未来,大数网络安全系统也将采用更多更先进的技术,为企业提供更加全面、细致的网络安全服务,帮助企业解决更多更具有挑战性的网络安全问题。

以上是本篇文章对大数据网络安全系统的相关介绍,该系统将协助企业进行网络安全防护,防范黑客、病毒和其他网络安全问题的威胁,为企业信息安全保驾护航。

相关问题拓展阅读:

  • 大数据时代:如何守护我们的数据安全
  • 如何利用大数据来处理网络安全攻击

大数据时代:如何守护我们的数据安全

大数据时代:如何守护我们的数据安全

不管你承认不承认,我们已经全面进入了大数据时代。无时无刻,我们的很多信息都被通过各种途径传播出去,这就必然导致安全问题的产生。

大数据的安全问题有多严重?在此前举办的“2023中国大数据产业峰会”上发生的一个实例,就可见一斑。

在360展区,市民严女士随手将钱包、手机放到安检筐里,空手走过安检门。她通过安检门,突然发现大屏幕上显示出自己银行卡的姓名拼音、身份证号、银行卡号、卡片有陪局效期、最近10次的消费时间、消费地点、取现记录、转账记录等等。严女士惊呼:“遇到了魔术师”。

360安全专家刘洋解释,实际上,存放手机钱包的安检筐里存有一张具有NFC(近距离通信)功能的无线读卡器,旁边还有配套的信号接收器和电脑等设备,就像公交车刷卡器,只要银行卡靠近读卡器,卡片的信息就显示出来,安检门其实就是“安全魔术师”手中的障眼法。就在严女士将钱包放进安检筐的那一刻,严女士的个人信息就已经泄露了。

那么,我们靠什么来保障我们的数据安全呢?难道我们只能看着个人的数据和隐私到处泄露吗?

数据安全事件日益高发

近来,大数据安全事件芦亮让呈高发之势。日前,广东警方破获一起高科技经济犯罪案件,17岁的“黑客”叶世广,攻破了多个商业银行网站,窃取了储户的身份证号、银行卡号、支付密码等数据,带领一批人在网上大肆盗刷别人的信用卡,涉案金额近15亿元,涉及银行49家。

今年2月,发生了世界上键哪有史以来规模更大的网络盗窃案。黑客入侵了孟加拉国央行在纽约联邦储备银行的账户,盗走了8100万美元,后来孟加拉国官方表示,黑客出现了一个拼写错误,否则随后还将进行一笔近10亿美元的转账。

今年3月,与叙利亚有关联的激进黑客组织对一个自来水厂发起网络攻击。黑客操纵系统改变了进入到自来水中的化学物含量,阻碍净水过程。

类似的案例不胜枚举。

360公司总裁齐向东向《中国科学报》记者表示,接入互联网的设备越多,网络攻击的发生几率就越高,网络攻击首先瞄准大数据,攻击造成大数据丢失、情报泄密和破坏网络安全运行。大数据技术是一把双刃剑,既可以造福社会、造福人民,又可以被一些人用来损害社会公共利益和民众利益。

大数据安全体系构建势在必行

“在互联网乃至物联网时代,如果我们不能很好地解决安全问题,就会影响社会各方面的发展。因此,各级在鼓励发展大数据的同时,要同步考虑构建大数据安全体系。”齐向东表示。

值得注意的是,传统的网络安全思路已经无法保障大数据时代的安全。刘洋向记者介绍,传统网络安全的防护思路是划分边界,将内网、外网分开,业务网和公众网分离,用终端设备将潜在风险隔离。通过在每个边界设立网关设备和网络流量设备,来守住“边界”,以期解决安全问题。但随着移动互联网、云服务的出现,移动终端在4G信号、Wi-Fi信号、电缆之间穿梭,网络边界实际上已经消亡。

“很多传统的大企业认为,只要自己购买服务器并搭建独立的机房,安排专门的技术人员就能够保护企业的数据不被泄露,能够保护企业的信息安全。但实际上,在如今的互联网时代,这种传统的方法更加容易被不法分子所攻破。”阿里云安全资深总监肖力向《中国科学报》记者介绍,这是因为从技术实力来看,绝大部分企业并不是专门做网络安全、数据安全,其设置的技术壁垒难以阻挡专业的黑客。

齐向东介绍,360安全中心每天发现木马样本近千万个,每天发现的各种软硬件漏洞、网站漏洞超过120个,“每一个木马每一个漏洞,都可能攻破预先部署的安全设备和安全软件”。这种情况下,企业的传统防护的确难以奏效。

云平台和大数据需“双剑合璧”

在采访中,有专家认为,对付大数据时代的数据安全问题,防止信息泄露,除了完善相关法制法规,更加需要云平台的防护技术,结合大数据技术来应对数据安全。

“在云计算不断深入发展的当下,将数据存储在云平台上,或许比传统的企业信息防护更加安全。”肖力介绍,以阿里云为例,阿里云在架构设计之初就同步考虑了安全架构,不仅将安全的基因植入到整个云平台和各个云产品中,也将数据安全要求嵌入产品开发生命周期的各个环节。依靠专业的云计算平台,强大的技术团队能够更好地应付来自黑客的攻击。

不同用户之间,无论是CPU、内存,还是存储和网络,都默认相互隔离,既看不到对方的数据,也不会相互影响。“就像一间五星级酒店被分割成多个房间,他们之间是相互独立和封闭的,从而确保不同租户互不干扰和数据隔离。”肖力表示。

据介绍,目前全国35%的网站的数据安全防护都依托于阿里云平台的防护。阿里云的云盾,涵盖网络安全、服务器安全、数据安全、业务安全和移动安全这五个安全领域,来保护数据安全。

360也有自己的云安全管理平台。刘洋介绍,该平台将360独有的云安全漏洞挖掘能力输出给广大用户,通过统一管理、安全可见以及网络、主机、应用、数据的分层纵深防御,为用户全面解决云安全问题。

“用大数据技术来解决大数据时代的安全问题十分必要。”齐向东进一步指出,必须建立“数据驱动安全”的思维,搭建全新的互联网安全体系—“传统安全+互联网+大数据”。也就是说,要利用漏洞挖掘技术、网络攻击技术、软件样行为分析技术以及由网络地址解析数据库、网络访问日志数据库、文件黑白名单数据库等组成大数据系统与分析技术,构建全天候全方位感知网络安全态势。“要基于强大的大数据库、利用先进的大数据技术和广泛的用户覆盖率,提前感知网络威胁态势,为大众提供未知威胁的发现与回溯功能并进行有效防护。”齐向东说。

“未来还应当联合各方力量,共建互联网安全产业链生态,来应对大数据时代的安全风险。”肖力表示。

如何利用大数据来处理网络安全攻击

只能是利用大数据技术,去查看,网络上哪个方锋或面,容易被黑客攻击,哪些是事故的多发区。从而银庆伍针对性的,进行系统,软件的差运防护。

“大数据”已经成为时下最火热的IT行业词汇,各行各业的大数据解决方案层出不穷。究竟什么是大数据、大数据给信息安全带来哪些挑战和机遇、为什么网络安全需要大数据,以及怎样把大数据思想应用于网络安全技术,本文给出解答。

一切都源于APT

APT(Advanced Persistent Threat)攻击是一类特定的攻击,为了获取某个组织甚至是国家的重要信息,有针对性的进行的一系列攻击行为的整个过程。APT攻击利用了多种攻击手唤租段,包括各种更先进的手段和社会工程学方法,一步一步的获取进入组织内部的权限。APT往往利用组织内部的人员作为攻击跳板。有时候,攻击者会针对被攻击对和返兆象编写专门的攻击程序,而非使用一些通用的攻击代码。此外,APT攻击具有持续性,甚至长达数年。这种持续体现在攻击者不断尝试各种攻击手段,以及在渗透到网络内部后长期蛰伏,不断收集各种信息,直到收集到重要情报。更加危险的是,这些新型的攻击和威胁主要就针对国家重要的基础设施和单位进行,包括能源、电力、金融、国防等关系到国计民生,或者是国家核心利益的网络基础设施。

现有技术为什么失灵

先看两个典型APT攻击案例,分析一下盲点在哪里:

1、 RSA SecureID窃取攻击

1) 攻击者给RSA的母公司EMC的4名员工发送了两组恶意邮件。邮件标题为“2023 Recruitment Plan”,,正文很简单,写着“I forward this file to you for review. Please open and view it.”;里面有个EXCEL附件名为“2023 Recruitment plan.xls”;

2) 很不幸,其中一位员工对此邮世咐件感到兴趣,并将其从垃圾邮件中取出来阅读,殊不知此电子表格其实含有当时最新的Adobe Flash的0day漏洞(CVE)。这个Excel打开后啥也没有,除了在一个表单的之一个格子里面有个“X”(叉)。而这个叉实际上就是内嵌的一个Flash;

3) 该主机被植入臭名昭著的Poison Ivy远端控制工具,并开始自BotNet的C&C服务器(位于 good.mincesur.com)下载指令进行任务;

4) 首批受害的使用者并非“位高权重”人物,紧接着相关联的人士包括IT与非IT等服务器管理员相继被黑;

5) RSA发现开发用服务器(Staging server)遭入侵,攻击方随即进行撤离,加密并压缩所有资料(都是rar格式),并以FTP传送至远端主机,又迅速再次搬离该主机,清除任何踪迹;

6) 在拿到了SecurID的信息后,攻击者就开始对使用SecurID的公司(例如上述防务公司等)进行攻击了。

2、 震网攻击

遭遇超级工厂病毒攻击的核电站计算机系统实际上是与外界物理隔离的,理论上不会遭遇外界攻击。坚固的堡垒只有从内部才能被攻破,超级工厂病毒也正充分的利用了这一点。超级工厂病毒的攻击者并没有广泛的去传播病毒,而是针对核电站相关工作人员的家用电脑、个人电脑等能够接触到互联网的计算机发起感染攻击,以此 为之一道攻击跳板,进一步感染相关人员的U盘,病毒以U盘为桥梁进入“堡垒”内部,随即潜伏下来。病毒很有耐心的逐步扩散,利用多种漏洞,包括当时的一个 0day漏洞,一点一点的进行破坏。这是一次十分成功的APT攻击,而其最为恐怖的地方就在于极为巧妙的控制了攻击范围,攻击十分精准。

以上两个典型的APT攻击案例中可以看出,对于APT攻击,现代安全防御手段有三个主要盲点:

1、0day漏洞与远程加密通信

支撑现代网络安全技术的理论基础最重要的就是特征匹配,广泛应用于各类主流网络安全产品,如杀毒、入侵检测/防御、漏洞扫描、深度包检测。Oday漏洞和远程加密通信都意味着没有特征,或者说还没来得及积累特征,这是基于特征匹配的边界防护技术难以应对的。

2、长期持续性的攻击

现代网络安全产品把实时性作为衡量系统能力的一项重要指标,追求的目标就是精准的识别威胁,并实时的阻断。而对于APT这种Salami式的攻击,则是基于实时时间点的检测技术难以应对的。

3、内网攻击

任何防御体系都会做安全域划分,内网通常被划成信任域,信任域内部的通信不被监控,成为了盲点。需要做接入侧的安全方案加固,但不在本文讨论范围。

大数据怎么解决问题

大数据可总结为基于分布式计算的数据挖掘,可以跟传统数据处理模式对比去理解大数据:

1、数据采样——>全集原始数据(Raw Data)

2、小数据+大算法——>大数据+小算法+上下文关联+知识积累

3、基于模型的算法——>机械穷举(不带假设条件)

4、精确性+实时性——>过程中的预测

使用大数据思想,可对现代网络安全技术做如下改进:

1、特定协议报文分析——>全流量原始数据抓取(Raw Data)

2、实时数据+复杂模型算法——>长期全流量数据+多种简单挖掘算法+上下文关联+知识积累

3、实时性+自动化——>过程中的预警+人工调查

通过传统安全防御措施很难检测高级持续性攻击,企业必须先确定日常网络中各用户、业务系统的正常行为模型是什么,才能尽早确定企业的网络和数据是否受到了攻击。而安全厂商可利用大数据技术对事件的模式、攻击的模式、时间、空间、行为上的特征进行处理,总结抽象出来一些模型,变成大数据安全工具。为了精准地描述威胁特征,建模的过程可能耗费几个月甚至几年时间,企业需要耗费大量人力、物力、财力成本,才能达到目的。但可以通过整合大数据处理资源,协调大数据处理和分析机制,共享数据库之间的关键模型数据,加快对高级可持续攻击的建模进程,消除和控制高级可持续攻击的危害。

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