大数据和信息安全课件

大数据与信息安全新时代的挑战与机遇第一章大数据概述与时代背景年数据量的积累被近年超越4003人类文明积累了数百年的数据量,在近三年内就被新产生的数据总量所超越这一惊人的事实揭示了数据增长的指数级速度

8.1ZB根据最新统计,2022年中国数据产量已达到

8.1ZB泽字节,相当于81亿TB的海量信息更值得中国数据产量关注的是,这些数据中有80%为非结构化数据,包括视频、图片、社交媒体内容等,这给传统的数据管理与安全防护带来了前所未有的挑战2022年度非结构化数据的特点是格式多样、难以标准化处理,传统的关系型数据库和安全策略往往力不从心,亟需新的技术范式来应对80%非结构化数据管理难度高年3超越年400大数据定义与特征大数据并非简单的大量数据,而是具有独特特征的数据集合业界普遍认同大数据的4V特征,这些特征决定了大数据处理与安全防护的复杂性数据量大类型多样Volume Variety数据规模从TB级跃升至PB、EB甚至ZB级,传统存储与处理系统难以应对包含结构化、半结构化和非结构化数据,格式涵盖文本、图像、视频、音频等处理速度快价值密度低Velocity Value要求实时或近实时处理,数据流动速度极快,延迟容忍度低海量数据中真正有价值的信息占比很小,需要通过分析挖掘提取价值数据生命周期管理产生数据源头采集传输网络安全传递存储安全可靠保存使用授权访问分析销毁安全彻底删除大数据的应用场景大数据技术已经渗透到社会经济的方方面面,不同行业基于各自的业务特点产生了差异化的数据安全需求互联网行业电信运营商用户行为分析、精准推荐、内容审核面临海量用户隐私数据保护和平台安全责任网络优化、客户服务、反欺诈掌握大量通信数据,监管合规要求严格金融服务医疗健康风险控制、信用评估、智能投顾数据价值极高,是黑客攻击的重点目标精准医疗、疾病预测、药物研发涉及敏感个人健康信息,隐私保护至关重要政府公共服务工业制造城市治理、应急响应、公共安全关系国家安全和社会稳定,安全等级最高智能制造、预测性维护、供应链优化工业数据泄露可能导致核心技术流失数据存储的演进之路传统时代大数据时代纸质档案和文件柜分布式存储和云端数据中心••本地服务器和磁带备份海量数据实时处理••数据量有限管理相对简单数据无处不在边界模糊•,•,物理安全为主要关注点网络安全成为核心挑战••从纸质档案到云端海量数据存储方式的变革带来了安全范式的根本转变物理边界的消,失使得传统的城墙式安全防护失效零信任架构成为新的安全理念,第二章大数据安全面临的主要威胁在享受大数据带来便利的同时我们也必须正视其所面临的严峻安全威胁从技术漏洞到人为攻击从隐私泄露到数据滥用威胁无处不在,,,移动数据安全压力剧增随着移动互联网的普及智能手机已成为人们生活中不可或缺的一部分然而移,,动设备也成为数据安全的新薄弱环节主要威胁来源恶意软件泛滥移动端病毒、木马程序通过应用商店或第三方渠道传播窃取用户:,通讯录、短信、位置等敏感信息不安全的网络连接公共、蓝牙等连接方式容易被监听和劫持数据传输过程:WiFi,中面临被窃取风险设备丢失或被盗物理设备一旦失控若无有效加密措施设备内存储的所有数据将:,,完全暴露跨设备数据同步多设备间的数据同步增加了攻击面一个设备被攻破可能导致所:,有设备数据泄露警示据统计移动设备上的恶意软件数量每年以超过的速度增长而普通用户的安全意识却远未跟上这一矛盾使得移动数据安全形势日:,100%,,益严峻网络攻击与大数据大数据时代网络攻击的规模、复杂度和破坏力都达到了前所未有的高度攻击者利用大数据技术精准定位目标发动更具针对性的攻击,,123高级持续性威胁僵尸网络与攻击数据投毒攻击APT DDoS黑客组织通过长期潜伏,持续收集目标组织攻击者控制大量被感染的设备组成僵尸网在机器学习和AI时代,攻击者通过向训练数的大数据分析网络架构、人员行为模式寻络发起分布式拒绝服务攻击瘫痪目标系统据中注入恶意样本影响模型的判断导致系,,,,,,,找最佳攻击时机和路径或作为跳板发起进一步攻击统做出错误决策攻击周期长隐蔽性强攻击规模庞大难以溯源攻击隐蔽难以检测•,•,•,•针对性极强,成功率高•造成服务中断,经济损失巨大•影响模型准确性可窃取海量核心数据可作为勒索手段可能造成严重后果•••一次成功的大数据攻击可以获取数百万甚至上亿条用户记录而攻击成本却在不断降低这使得数据黑产链条愈发猖獗,,用户隐私保护难题在大数据时代,个人隐私保护面临前所未有的挑战数据的收集、存储、分析和共享过程中,隐私泄露风险无处不在数据关联分析看似匿名的数据通过交叉分析可以精准还原个人身份多个数据源的组合使得传统的去标识化技术失效用户画像滥用企业通过大数据构建详细的用户画像,用于精准营销甚至价格歧视,用户在不知情的情况下被透明化法律滞后数据技术发展迅速,而相关法律法规的制定与完善相对滞后,执法难度大,违法成本低技术手段不足传统的隐私保护技术如数据脱敏、访问控制等难以适应大数据动态、分布式的特征,保护效果有限隐私泄露的典型场景第三方数据共享:企业间的数据交易和共享缺乏有效监管,用户数据在不知情中被多次转手内部人员泄露:拥有数据访问权限的内部员工可能出于利益驱动主动泄露数据系统漏洞被利用:技术漏洞导致大规模数据泄露事件频发,影响范围广社交工程攻击:通过欺骗、诱导等手段获取用户敏感信息海量数据存储安全挑战大数据存储不同于传统数据存储,面临着规模、复杂度和动态性带来的多重安全挑战数据库的安全隐患存储安全的多维威胁NoSQL为了应对海量数据,NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra凭借其高扩展性和灵物理故障活性得到广泛应用,但也带来了新的安全问题:硬件故障可能导致数据丢失,虽然有备份机制,但恢复过程复杂且耗时访问控制薄弱部分NoSQL数据库默认配置缺乏身份认证,任何人都可以访问,导致数据完全人为误操作暴露管理员的误删除、错误配置等操作可能造成不可逆的数据损失注入攻击风险恶意软件攻击NoSQL查询语言的灵活性也带来了新型注入攻击的可能,如MongoDB的注入攻击勒索软件、数据擦除病毒等可以快速加密或删除大量数据数据加密不足为了性能考虑,很多NoSQL系统对静态数据和传输数据的加密支持不够完善数据完整性保障:在分布式存储环境中,保证数据的完整性、一致性和可用性是一项系统工程,需要从技术架构、管理流程和应急响应等多方面入手大数据生命周期安全演进大数据环境下,数据的生命周期管理变得更加复杂,安全防护需要贯穿每一个环节数据采集阶段1来源多样,真实性难以验证,可能混入恶意数据2数据传输阶段跨网络、跨地域传输,面临监听和篡改风险数据存储阶段3分布式存储,数据副本多,访问控制复杂4数据处理阶段动态并行处理,中间结果的安全性容易被忽视数据共享阶段5数据流转频繁,权限管理难度大6数据销毁阶段彻底删除困难,残留数据可能被恢复新的安全挑战权属分离动态特征并行处理大数据环境中,数据的所有者、管理者和使用者往往是分离的数据可能存储数据在不同节点间动态流动,传统的静态安全产品如防火墙、入侵检测系统等MapReduce等并行计算框架使得数据处理高效,但也带来了新的攻击面恶在云端,由第三方管理,这使得数据主权和责任边界变得模糊,安全责任难以明难以适应需要具备实时监控和动态防护能力的新一代安全产品意代码可能在分布式节点上执行,传统的集中式安全防护失效确界定网络攻击的隐秘战场数据在网络中传输时最为脆弱黑客可以通过多种手段截获、篡改甚至注入恶意数据一次成功的中间人攻击可能导致整个系统的沦陷,010203侦察扫描渗透入侵权限提升攻击者首先扫描目标网络,寻找薄弱环节和潜在漏利用漏洞或社会工程学手段获取初始访问权限在系统内部横向移动,提升权限,获取更多数据访洞问能力0405数据窃取痕迹清除批量下载敏感数据或实时监听数据流删除日志清除攻击痕迹避免被发现,,,在网络攻击中时间就是金钱从入侵到数据外泄整个过程可能只需要几分钟而企业发现被攻击往往需要数月之久,,,第三章大数据安全技术与防护措施面对严峻的安全威胁我们需要构建多层次、全方位的安全防护体系从技术手段到管理,措施每一道防线都至关重要,云存储安全基础云存储是大数据时代的基础设施,其安全性直接关系到数据的可用性和机密性建立完善的云存储安全体系是保障大数据安全的第一步访问控制机制实施基于角色的访问控制RBAC和基于属性的访问控制ABAC,确保只有授权用户才能访问特定数据采用最小权限原则,用户只能获得完成工作所需的最低权限•多因素身份认证MFA•细粒度权限管理•定期权限审计数据加密技术数据加密是保护数据机密性的核心手段需要在数据静态存储和数据传输两个阶段都实施加密保护,防止未授权访问和窃听•AES-256等强加密算法•传输层安全协议TLS•密钥管理体系数据备份与恢复建立多副本、多地域的数据备份策略,确保在灾难发生时能够快速恢复数据,保障业务连续性采用3-2-1备份原则:至少3份副本,2种不同介质,1份异地存储•定期自动备份•备份数据加密•恢复演练验证加密云存储与密文检索传统加密方法虽然保护了数据安全但却使数据失去了可用性加密后的数据,——无法被检索和分析加密云存储与密文检索技术的出现在保证安全的同时维持,了数据的可用性技术原理同态加密允许在加密数据上直接进行计算计算结果解密后与明文计算结果一致:,可搜索加密通过特殊的加密方案使得用户可以在加密数据库中搜索关键词而不:,技术挑战密文计算的效率仍是当前的主要瓶颈计算开:,泄露内容销通常是明文计算的数百倍甚至更高需要在安全性和,安全多方计算:多个参与方在不泄露各自数据的前提下,共同完成数据计算和分析性能之间寻求平衡应用场景医疗数据在保护患者隐私的前提下进行疾病研究•:金融数据多机构协作进行风险分析而不共享原始数据•:政务数据跨部门数据共享时保护敏感信息•:身份认证与访问控制身份认证是安全防护的第一道门槛,访问控制则确保通过认证的用户只能访问其被授权的资源12多因素认证单点登录MFA SSO结合你知道的密码、你拥有的手机令牌、你是谁生物特征三类要素,显著提升账户安全性用户一次登录即可访问多个系统,减少密码管理负担,同时集中管理认证策略34零信任架构动态访问控制永不信任,始终验证即使在内网,每次访问也需要重新认证和授权,防止内部威胁根据用户身份、设备状态、位置、时间等上下文信息动态调整访问权限,实现精细化管理细粒度权限管理大数据环境中,数据的维度和复杂度都很高,需要实现行级、列级甚至单元格级的权限控制例如,同一张包含客户信息的数据表,销售部门可以看到联系方式,而数据分析部门只能看到脱敏后的统计信息安全审计与异常检测即使有了严密的防护措施,也无法做到百分百安全安全审计和异常检测就像是安装在系统中的监控摄像头,能够及时发现可疑行为并告警安全审计机制智能异常检测全面日志记录利用机器学习和大数据分析技术,从海量日志中识别异常行为模式:记录所有数据访问、修改、删除等操作,包括操作者、时间、内容等详细信息用户行为分析UEBA:建立用户正常行为基线,检测偏离基线的异常操作,如非工作时间访问、大量数据下载等日志集中管理威胁情报集成:结合外部威胁情报,及时发现已知的攻击特征和恶意IP地址实时告警:对高危操作和异常行为实时告警,支持自动化响应将分布在各个系统和节点的日志集中收集,便于统一分析和长期保存预测性分析:通过分析历史数据和攻击趋势,预测潜在的安全威胁合规性审计定期检查系统配置和操作流程是否符合安全策略和法律法规要求可追溯性确保任何安全事件都能追溯到源头,明确责任,支持事后取证安全是一场持久战,不是一劳永逸的只有持续监控、及时响应,才能在攻防对抗中占据主动云安全的多层防护体系云安全架构采用纵深防御策略,从物理层到应用层构建多道防线,确保即使某一层被突破,其他层仍能提供保护应用层安全代码审计、输入验证、会话管理数据层安全加密存储、访问控制、数据脱敏网络层安全防火墙、入侵检测、流量分析主机层安全系统加固、漏洞修补、病毒防护物理层安全机房管控、环境监测、灾备措施第四章数据安全治理与合规实践技术手段只是数据安全的一部分完善的治理体系和合规实践同样重要从战略规划到具,体执行需要组织、流程、技术的协同配合,数据安全治理五大体系框架数据安全治理是一项系统工程,需要从多个维度构建完整的体系框架,确保数据安全工作有章可循、有据可依组织保障体系设立数据安全委员会,明确各部门职责,建立跨部门协作机制法律合规体系遵守《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规,建立合规管理制度流程体系细化数据分类分级、安全评估、事件响应等各项操作流程和规范安全基础设施建设安全的网络环境、计算环境和存储环境技术体系部署先进的安全技术和产品,构建技术防护能力数据分类分级管理数据安全治理的基础是数据分类分级根据数据的敏感程度和业务重要性,将数据划分为不同等级,并采取相应的保护措施:典型企业实践案例借鉴行业领先企业的实践经验,能够帮助我们更好地理解和实施数据安全治理腾讯云安全实践金融行业安全实践医疗行业安全实践数据分级分类管理强化内部控制患者隐私保护腾讯云建立了完善的数据分类分级体系,对不同金融机构面临的数据安全风险尤为突出通过职医疗数据涉及大量个人健康隐私信息通过数据级别的数据采取差异化的保护策略通过自动化责分离、双人复核、操作留痕等内控措施,防范脱敏、访问控制、审计日志等手段,在保障诊疗工具识别和标记敏感数据,确保数据在全生命周内部人员违规操作和道德风险需要的同时保护患者隐私期中得到适当保护风险防控体系数据共享与科研机密计算技术建立反欺诈、反洗钱等风控模型,利用大数据分医疗数据对疾病研究和药物研发具有重要价值采用基于硬件可信执行环境TEE的机密计算技析识别异常交易行为,及时阻断风险采用联邦学习、安全多方计算等技术,实现数据术,在使用态保护数据安全,实现数据可用不可灾备与业务连续性可用不可见的共享模式见即使云平台管理员也无法访问客户的明文合规性管理金融数据的可用性要求极高,需要建立两地三中数据心等高可用架构,确保在极端情况下业务仍能持严格遵守《个人信息保护法》等法律法规,建立运维管控体系续运行患者知情同意机制,明确数据使用范围和目的实施零信任运维模式,运维人员的每次操作都需要授权和审计通过堡垒机、操作录像等手段,确保运维操作的合规性和可追溯性数据跨境流通与合规挑战在全球化的今天,数据跨境流通成为常态,但不同国家和地区的法律法规存在差异,给企业带来了复杂的合规挑战主要法规中国《数据安全法》合规策略规定重要数据出境需进行安全评估,关键信息基础设施运营者收集的个人信息应在境内存储本地化存储:在数据产生地建立数据中心,满足数据本地化要求数据分类管理:明确哪些数据可以跨境,哪些必须留在境内欧盟GDPR合规评估:在数据跨境前进行全面的法律和安全风险评估对个人数据保护设置了严格标准,数据跨境传输需满足充分性认定或标准合同条款数据脱敏传输:对跨境传输的数据进行脱敏或加密处理多地域部署:在多个国家和地区部署系统,减少数据跨境流动美国法案CLOUD赋予美国执法机构在特定情况下访问美国企业存储在海外的数据的权力趋势:数据主权日益成为国家安全的重要组成部分,各国都在加强数据跨境流通的监管企业需要密切关注法规变化,及时调整合规策略数据安全治理流程建立标准化的安全治理流程,是确保数据安全工作有效落地的关键从风险评估到事件响应,每个环节都需要明确的流程和责任人资产识别与分类盘点组织内的数据资产,进行分类分级,明确保护重点风险评估识别数据面临的威胁和脆弱性,评估风险等级,确定处置优先级策略制定根据风险评估结果,制定相应的安全策略和防护措施措施实施部署技术产品,完善管理制度,开展安全培训监控审计持续监控安全状态,定期开展审计,发现问题及时整改事件响应建立应急响应机制,快速处置安全事件,最小化损失持续改进总结经验教训,优化安全策略,提升防护能力第五章未来趋势与挑战技术的发展永不停歇新技术在带来机遇的同时也带来了新的安全挑战展望未来数据安全将向何处去,,,人工智能与大数据安全融合人工智能技术正在深刻改变数据安全的攻防格局,既是强大的防御武器,也可能成为攻击者的工具赋能安全防御带来的新挑战AI AI对抗性攻击攻击者可以通过精心构造的输入样本,欺骗AI模型做出错误判断,导致安全防护失效智能威胁检测模型窃取机器学习模型能够从海量日志中快速识别异常行为,检测未知威胁,大幅提升检测效率和准确率通过大量查询,攻击者可以复制目标AI模型的功能,窃取知识产权深度伪造自动化响应利用生成式AI技术制作虚假音视频,进行诈骗、造谣等恶意活动AI可以自动分析安全事件,制定响应策略,甚至自动执行隔离、阻断等操作,缩短响应时间隐私泄露AI模型可能在训练过程中记忆敏感信息,通过模型逆向可能泄露训练数据中的隐私预测性防护通过分析历史数据和威胁情报,AI能够预测潜在的攻击目标和路径,提前部署防护措施AI时代的数据安全是一场算法对算法的较量,我们需要用更智能的AI来对抗恶意的AI区块链技术在数据安全中的应用区块链以其去中心化、不可篡改、可追溯的特性,为数据安全提供了新的解决思路,尤其在数据确权、溯源和可信共享方面具有独特优势数据确权数据溯源利用区块链为数据生成唯一的数字指纹,明确数据的所有权和使用权,防数据在流转过程中的每一步操作都被记录在区块链上,形成完整的溯源链止权属纠纷条,便于审计和责任追溯可信共享防篡改保护通过智能合约自动执行数据使用规则,实现数据在不同主体间的安全共享区块链的不可篡改特性确保数据一旦上链就无法被恶意修改,保证数据完和流转整性典型应用场景供应链管理电子存证医疗数据共享通过区块链记录商品从生产到销售的全过程,实现防伪溯源,保障消费者权将电子合同、知识产权等重要数据上链,提供不可抵赖的存证服务,具有法患者控制自己的医疗数据,授权不同医疗机构访问,实现数据可控共享益律效力数据安全人才培养与标准化建设技术和制度固然重要,但最终还是要靠人来执行数据安全人才的短缺和标准体系的不完善,是当前制约数据安全发展的重要因素专业人才培养职业资格认证全民安全意识加强高校网络安全、数据科学等相关专业建设,培养既懂技术又懂业务的复合型人才推广CISP注册信息安全专业人员、CISSP等国际国内认证,建立数据安全从业人员资质标准数据安全不仅是专业人员的责任,每个人都应提升安全意识,养成良好的数据使用习惯•设立数据安全专业课程•规范从业资格•开展安全培训和宣传•开展产学研合作•提升专业能力•普及安全知识•建设实训基地和攻防演练平台•促进行业交流•培养安全文化标准化体系建设统一的标准是实现数据安全互联互通和协同治理的基础当前需要加强以下方面的标准制定:12数据分类分级标准安全技术标准统一数据分类分级的依据和方法规范加密算法、访问控制等技术实现34安全管理标准评估认证标准明确安全组织、流程、审计等管理要求建立数据安全能力成熟度评估体系未来数据安全生态技术、法规、人才三位一体:构建完善的数据安全生态,需要技术创新、法规完善和人才培养三者协同发展,缺一不可顶层设计国家战略与政策引导1法律法规2完善的法律体系与执法机制标准规范3统一的技术与管理标准技术产品4先进的安全技术与解决方案人才队伍与安全文化5专业人才培养与全民安全意识提升技术驱动法治保障人才支撑持续的技术创新是应对新型威胁的根本保障,需要加大研发完善的法律法规为数据安全提供制度保障,明确责任边界,震专业人才是落实各项安全措施的关键,需要建立完善的人才培投入,攻克关键技术难题慑违法行为养和激励机制结语共筑大数据安全防线拥抱数字新时代:,大数据已经成为推动经济社会发展的核心生产要素,数据安全则是数字经济健康发展的基石没有数据安全,就没有国家安全;没有数据安全,数字经济也将成为空中楼阁技术创新是核心动力治理完善是制度保障面对日益复杂的安全威胁,我们需要不断突破技术瓶颈,发展新一代数据安建立健全数据安全法律法规体系,完善数据安全治理框架,明确各方责任,形全技术,从被动防御走向主动防护,从边界防护走向纵深防御成政府监管、企业自律、行业规范、社会监督的多元共治格局全民参与是坚实基础数据安全关乎每一个人的切身利益,需要全社会共同参与提升全民数据安全意识,培育安全文化,让数据安全成为每个人的自觉行为让我们携手共进100%在享受大数据带来便利的同时,筑牢安全防线,让数据真正成为推动社会进步、造福人民的安全力量安全意识数字新时代已经到来,让我们以更加积极的姿态拥抱变革,以更加负责的态度守护全员参与安全,共同开创数字文明的美好未来!24/7持续防护不间断监控∞创新动力永不止步。