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关于网络安全域隔离问题的研究思考

在企业网络安全防护方面,网络安全域隔离也是网络安全防御最重要、最基础的手段之一,也是企业数据中心、信息系统建设最先需要考虑的基础性问题。 但是在企业网络安全建设过程中,网络安全域隔离的有效落实却面临各种各样的问题,本文就是笔者对此问题的一些思考,记录下来以供各位读者参考。 上面的解释其实还是比较抽象,举几个例子,比如存储**的数据库服务器供客户访问的Web服务器显然就不是一个安全等级,测试环境的服务器正式提供服务的生产服务器显然也不是一个安全等级,因此,要对他们进行安全域划分 国际权威技术分析咨询研究公司Gartner公司在2016年、2017年、2018年连续三次将“微分段或微隔离”纳入年度十安全技术(项目),但是在最新的2019年已经没有纳入,不知道Gartner是怎么考虑的 、初探下一代网络隔离访问控制 赵彦 5、阿里云安全白皮书 6、数据安全架构设计实战 郑云文 (本文是作者在企业安全实践中一些分析和思考,也是作者的一家之言,供大家参考。

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国内外网络安全现状存在的问题

国家互联网应急中心发布的《2019年上半年我国互联网网络安全态势》显示,2019年上半年,我国互联网网络安全状况具有四特点:个人信息和重要数据泄露风险严峻;多个高危漏洞曝出给我国网络安全造成严重安全隐患 No.2 国际网络安全现状 全球网络攻击事件更加频发 世界经济论坛《2018年全球风险报告》中首次将网络攻击纳入全球风险前五名,成为2018年全球第三风险因素。 9月,西班牙巴塞罗那港美国圣地亚哥港相继遭受网络攻击。11月,美国国土安全部称黑客多次试图破坏美选举系统。 三是个人信息商业数据遭遇大规模泄露违规利用。 各国将更加重视数据安全治理 数据已成为国家重要战略资源和生产要素,针对数据的网络攻击以及数据滥用问题日趋严重,提升数据安全治理水平刻不容缓。 一是进一步完善数据安全保护法律法规。 No.3 我国网络安全目前存在的问题 我国网络威胁监测技术仍待加强 长期以来,我国网络安全核心技术受制于人,在网络攻防技术发展日新月异的今天,我国应对网络安全威胁的能力相对于发达国家处于劣势。

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    医疗行业面临的网络安全问题解决方案

    医疗行业需要加强网络安全意识,防御网络攻击刻不容缓。 pexels-photo-263402 - 副本.jpg 医疗行业最常遇到的网络安全问题 1. 数据泄露 数据泄露是最常见的医疗行业网络安全问题,所有行业中医疗行业的数据泄露概率最高。最常见的数据泄露类型是基于恶意软件的黑客攻击。 2.定期进行网络安全培训应急演练 培训员工和管理层识别网络钓鱼邮件和规避恶意链接,避免遭到钓鱼威胁。 定期开展网络安全相关培训应急演练工作, 培养相关人员的安全素养和安全意识, 提高相关人员的专业知识水平和处理安全事件的能力。 所以加强网络安全意识,加大网络安全保护工作,才能减少网络安全问题,避免不要的安全隐患经济损失。

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    RFID安全十问题威胁

    本文将主要介绍几个RFID相关的安全问题。 ? 2.RFID嗅探 RFID嗅探是RFID系统中一个主要的问题。RFID阅读器总是向标签发送请求认证的信息,当阅读器收到标签发送的认证信息时,它会利用后端数据库验证标签认证信息的合法性。 4.拒绝服务 当阅读器收到来自标签的认证信息时,它会将认证信息后端数据库内的信息进行比对。阅读器和后端数据库都很容易遭受拒绝服务攻击。 多数情况下,病毒的目标都是后端数据库。 RFID病毒可以破坏或泄露后端数据库中存储的标签内容,拒绝或干扰阅读器后端数据库之间的通信。为了保护后端数据库,一定要及时修补数据库漏洞和其他风险。 所以当准备部署RFID系统时,一定要更多的关注其安全问题,特别是本文描述的前四种攻击:伪造、嗅探、跟踪和拒绝服务攻击。

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    网络安全AiLPHA大数据智能分析平台

    网络安全法的正式施行,不仅从法律上保障了人民群众在网络空间的合法利益,有效维护了国家网络空间主权和安全。而且,还有利于推动信息技术的创新和应用,有利于凸显物联网、云计算以及大数据安全分析的巨大价值。 安恒AiLPHA大数据智能分析平台在网络安全法法规和安全分析技术层面有非常高的契合度。 网络安全法要求: 第二十一条:国家实行网络安全等级保护制度。 网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的要求,履行下列安全保护义务,保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问,防止网络数据泄露或者被窃取、篡改。 (三)采取监测、记录网络运行状态、网络安全事件的技术措施,并按照规定留存相关的网络日志不少于六个月; AiLPHA大数据智能分析平台解决方案: 安恒AiLPHA大数据智能安全平台包括实时流分析系统 网络安全法要求: 第五十一条:国家建立网络安全监测预警和信息通报制度。

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    网络安全AiLPHA大数据智能安全平台

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    数据思维陷阱

    应用大数据进行精准营销,要注意规避如下三陷阱: 1,有数不一定有据; 2,而不全; 3,内生变量模糊了因果关系。 一要养成大数据思维,二要避开三陷阱。 大数据思维 大数据思维有如下四个维度。 定量思维:一切皆可测。POS机、网上购物、社交媒体以及各种各样的卡,都是大数据的来源。 “车”的应用也已有案例,如美国一家保险公司为汽车加装了跟踪器,根据行驶数据来决定保险费率;米其林也会搜集环境相关的数据,某智能芯片厂商为长途货运汽车提供的芯片,可以全球定位、调节物流和运输。 三陷阱 应用大数据进行精准营销,要注意规避如下三陷阱。 有数不一定有据。应用大数据需要什么样的统计或逻辑背景?首先,描述。要能辨识出我们描述的人跟心里想的目标人群是不是一群人。其次,预测。 而不全。有些大数据应用收集的数据非常多,但对其倾向性却不清楚。解决的办法是跨界,收集企业之外的数据。例如,汽车制造商要跟电商结合,要跟社交媒体结合,通过跨界把数据做全,才能把精准营销做得更好。

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    数据库10 常见安全问题盘点

    尽管意识到数据库安全的重要性,但开发者在开发、集成应用程序或修补漏洞、更新数据库的时候还是会犯一些错误,让黑客们有机可乘。下面就列出了数据库系统 10 最常见的安全问题: ★ 1. 这是当代企业最常面临的一个问题,而解决这种问题的唯一方法就是对档案进行加密。 ★ 5. 滥用数据库特性 据专家称,每一个被黑客攻击的数据库都会滥用数据库特性。 尽管听起来可能有点复杂,但实际上就是利用这些数据库特征中固有的漏洞。解决这种问题的方法就是删除不必要的工具。 ★ 6. ★ 8.SQL 注入 对于保护数据库而言,这是一个重要的问题。一旦应用程序被注入恶意的字符串来欺骗服务器执行命令,那么管理员不得不收拾残局。目前最佳的解决方案就是使用防火墙来保护数据库网络。 虽然这不是一项容易的工作,但是开发人员可以利用追踪信息 / 日志文本来查询和解决此类问题。 来源:ITPUB(itpuber) . . .

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    动态 | DeepMindNHS陷“隐私门”,剑桥学者列举三问题质疑数据安全

    这自然引发了对隐私问题的讨论和担忧,DeepMind 一直声称隐私信任是它们首要考虑的问题,所有数据会被加密且不会与母公司谷歌分享,但依然有不少学者质疑 DeepMind 此言的真实性。 2016 年 9 月,DeepMind 三创始人之一 Mustafa Suleyman Royal Free 的 Subir Mondal 签署了一份八页的信息共享协议(ISA),这份时效五年的协议显示 但这样的声明并不能让 Julia Powles 满意,她在报告中指出了 DeepMind 可能存在的三个问题: 首先是 DeepMind 是否可以被视为一个数据处理方,并直接对病人护理产生影响的问题。 不论是 DeepMind 还是 Royal Free London,都没有对这个问题进行正面回答。」 其次,数据如何在法律保护下进行使用? 看热闹不嫌事的 BBC 记者 Jane Wakefield 还邀请双方在一个公开场合进行回应,并表示,「自然,我们非常关心谷歌 DeepMind 进军医疗领域,毕竟它此前并没有涉足过,此外,这些公司并不属于传统专业的卫生信息技术基础设施提供商

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    SDNOpenStack集成需要解决的三问题

    最近这大半年,博主花了不少精力在SDNOpenStack neutron的集成上。快到年底了,有必要稍微总结一下这大半年来究竟都解决了些什么问题。抛砖引玉,希望同行们一起探讨。 这个问题的确小困扰过博主一段时间。因为就在半年多前,博主面临过一个选择:是花时间在SDN控制器和交换机上做一个feature,还是把neutron和我们的SDN产品集成起来?博主最终选择了后者。 Multiple OpenStack Environments & One SDN controller 现有的SDNOpenStack的集成方案大概都长这个样子:租户在OpenStack上建立了一个 比如,如何检测到两个schema完全不同的数据库所存储的信息不一致?用hash是最直接的办法。但问题也随之而来:hash计算昂贵,由谁来做?多频繁? 一个成熟的SDNOpenStack的集成方案,一定需要把以上这三个问题解决好,否则希望借助OpenStack的东风让SDN落地会很困难。

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    2016数据行业的变不变

    趋势不容忽视 据潘柱延介绍,今年CCF大数据专家委列出了2016年数据产业技术发展的十趋势,而这些趋势可以解释上面提到的关键词。 潘柱延指出,虽然现在并没有针对大数据攻击的大规模报道,但是安全和隐私方面的隐忧已令大家担忧,这也是阻碍大数据发展的问题之一。 还有许多新热点将持续融入大数据的模式中,形成更加平衡的路径。 大数据之变 根据2013年发布的大数据白皮书显示,十关注点在于:数据的资源化,大数据的隐私问题突出,大数据云计算等深度融合,基于大数据智能的出现,大数据分析的革命性方法,大数据安全,数据科学兴起,数据共享联盟 而2014年的十关注点是:大数据从概念走向现实,大数据架构的多样化模式并存,大数据的安全和隐私,大数据的分析可视化,大数据产业成为战略性产业,数据商品化数据共享联盟化,基于大数据的推荐预测流行, 深度学习数据智能成为支撑,数据科学的兴起数据生态环境逐步完善。

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    分布式数据库的“三件 ” 问题 和 NEW SQL 流派

    2 硬件的变化 硬件实际上是软件的实现的基础,几十年中数据库在数据的存储和提取中的一些优化都是针对我们的磁盘I/O问题来围绕的,SSD 磁盘系统的推出其实已经解决了部分一些数据库中难以被优化和难以实现的问题 分布式数据库的三件包含了哪些(个人理解) 1 数据存储节点 2 全局事务管理节点 3 数据访问接入层 而这三点掌握的分布式数据库的keys 1 数据存储节点,数据存储节点在分布式数据库中并不单纯 这决定了数据存储容量的大小和数据提取的速度等问题 2 全局事务管理节点,物理是NEW SQL 还是 POSTGRES-XC 都有相关的全局事务管理节点的设计,而核心在于事务的次序,为了保证分布式数据单体数据库之间的部分的吻合性 ,才能保证分布式数据库在事务的使用中单体数据库类似。 当然这里也包含了语法的解析执行计划的下发结果的合并,并且数据接入层可以支持更多的其他的数据接入方法,如类似 POSTGRESQL FDW方式,或者通过支持更多的流行的数据接入如SPARK SQL

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    缓存遇到的数据过滤分页问题

    遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能,用于记录所有的请求数据数据插入频繁,量非常,比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率,就使用内存KV缓存来保存。 3、增加了需求 这些数据要在运维界面里还要可以按条件过滤,这个就非常头疼啦,redis没有条件过滤啊。即使过滤出来了数据要显示在界面上必须分页。 问题思考 最终突然发现如果存在数据库里是不是很好解决? 但是存在数据库里就会有大量写操作的问题,而且数据这么,像Mysql单表很容易就破了。所以我想着是不是还是在nosql的基础上解决。 这里就有几个问题:大数据量的排序、查找过滤、分页。 先不管这么多,如果使用Mysql的话,除了表保存问题,查找、过滤、分页功能都是直接使用sql实现的,开发起来简单。 mysql 如果使用mysql存储后,如果要查一些数据怎么整? 好了,这里有几个问题: 1、使用了*返回字段,全字段返回的问题就是要扫描全表 2、进行了ORDERBY排序,我测试的这个表只有几百万数据 3、最后分页是取的130万开始的100条,等于是要扫描130

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    数据质量问题剖析解决锦囊

    目录 数据质量问题的剖析 针对质量问题的锦囊 数据质量的问题影响业务是十分常见的,比如某个数据应用(报表A)的数据出现了异常,使用方就会因为出了异常不会使用,这样子会很影响业务的开展。 一个好的数据服务应该是需要对这些质量问题有一个“预知”能力,简单来说就是需要先于业务知道问题,从而提前解决。 ? ? 数据质量问题的剖析 正所谓“知己知彼,百战不殆”,我们需要对数据质量进行控制,那么一开始就需要对数据质量做问题的归类,对症下药,根据郭忆老师的介绍总结,数据质量问题大致可以分为3类。 ,就不包含新服务器的日志同步任务,虽然不会报错,但是数据就不完整了,也就出数据质量问题了。 锦囊2:建立全链路的监控 中台建设的目的就是抽象出可以公用的模型,这样子往往会有一个比较现实的问题,那就是数据加工的链路可能会很长,那么应用层上的指标出现问题了,排查问题也会比较困难了,所以我们需要对中台的数据模型的数据质量进行质量监控

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    数据时代下的“教育”遇到了哪些问题

    最后,教育大数据之“”并非指数量之大,而是强调“价值”之大,即能从繁杂的教育数据中发现相关关系、诊断现存问题、预测发展趋势,发挥教育大数据在提升教育质量、促进教育公平、实现个性化学习、优化教育资源配置 教育关乎国计民生,而教育问题又异常复杂,需要一批教育大数据研究者实践者,充分发挥其创造性,将数据挖掘、学习分析、人工智能、可视化等先进技术教育现实问题相结合,方可破解当前教育发展之难题。 教育数据每时每刻都在产生,然而教育领域究竟包含哪些数据?如何采集?不同的数据又指向何种教育应用?这些问题的解决是教育大数据建设应用的关键。 1.教育大数据的分类 教育数据有多种分类方式。 此外,大数据在提升学校网络安全(北京民教信息科学研究院,2013)、改善教学和科研管理(宓詠等,2013)、完善学生救助体系(张越,2013)、促进区域教育均衡发展(刘雍潜等,2014)等方面也有极大的应用价值 大数据在教育领域究竟该如何全面“落地”,有无可推广的成熟应用模式,仍是困扰教育界的一难题。

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    管理领域可能的问题解决举措

    人际因素 开发商客户的关系 销售人员技术人员的关系 项目管理者开发人员的关系等。 及时完成项目过程中的质量检查,在毎次进行检查之前应检查清单,并将质量管理相关情况予以记录: 依据检查的情况和记录,识别相应软件开发过程的偏差,分析问题原因,发现尚可能存在的问题,并与当事人协商,争取解決问题 问题解決后要进行验证,如果无法当事人达成一致,应按问题上报流程报告项目经理(或更高级别的领导),直至问题解决 定期给项目干系人分发质量报告: 协调变更控制和变更管理,并帮助收集和分析软件度量信息等; 缺乏沟通,合作氛围不够 没有对团队成员的测通需求和沟通风格进行分析 没有开一个高效的会 沟通方式单一 没有冲突管理 内部管理有问题,监管不力 没有或极少容户进行直接沟通 现场管理制度执行不力 总包分包责任不清 没有正确理解业务问题 用户不能恰当的使用系统 拒绝需求变更 对工作的分析和评估不足 人员流动 缺乏合适的开发工具 缺乏合适的开发实施人员 缺乏适合的开发平台 使用了过时的技术 原因: 项目干系人对业务问题的认识不足

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    数据入门实战-Hive 常见SQL、技巧问题

    1 常见SQL 取数据库前100条数据 select * from table order limit 100; -随机取100条数据 select * from table order by rand collect_set 将分组中的某列转为一个数组返回,不同的是collect_list不去重而collect_set去重 Hive笔记之collect_list/collect_set(列转行) 3 常见问题 hive严格模式:No partition predicate found for Alias 在一个分区表执行hive,除非where语句中包含分区字段过滤条件来显示数据范围,否则不允许执行。 进行这个限制的原因是,通常分区表都拥有非常数据集,而且数据增加迅速。如果没有进行分区限制的查询可能会消耗令人不可接受的巨大资源来处理这个表。

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    智能音箱2017爆发,6数据看懂亚马逊谷歌之争

    在一个包含了3000个问题的测试中,谷歌 Home 比亚马逊的 Alexa 显示出更强大的智能。 请不要在根据销量来判断一个智能音箱的好坏,至少在当下的互联网时代更是如此。 与此同时,亚马逊通常会选择信息和内容合作伙伴协作,来获得数据。对于随机用户来说,特别是现在许多AI 业务都是在云上完成,谷歌和亚马逊的搜索结果可能不会有本质的区别。但是,搜索引擎的数据集是海量的。 虽然,360i并没有透露这3000个问题是通用的常识还是私人的请求,但是 ,你可以想象,研究者肯定有要求智能音箱去完成播放音乐和关灯的任务。 例如,如果你现在要求Nest 的家庭温度计互联的谷歌Home“将空调的温度调到72华氏度”,它可以顺利地完成这一任务。 当然是更适合厨房使用的设备,所以增加屏幕是一个不错的选择,它能让用户看菜谱视频、朋友家人视频聊天,或者在做饭的同时看好在客厅的孩子。

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    2014年数据云计算的预测

    数据并不是一个全新的思路了;企业们知道需要解决它,由这些大数据可以产生出很多有益的见解(或一些集成的障碍)。 在2014年,我们可以期待大数据和云计算的发展: 1、大数据和云计算一同成长:大多数组织知道他们应该使用云计算平台,但云计算到大数据的主要贡献将会转移。 不久,云计算将成为许多大数据的来源,从开放数据到社会数据到聚合数据——所有来源都将为大数据项目提供能量和动力。 企业要建立一个包括全面数据源的大数据基础设施。 要超越“传统”的数据源(数据库,ERP/ CRM等),这一基础设施必须扩展到任何问题有关的可用的数据源。 2、Hadoop的成长:最初,Hadoop基本上是一个单任务批处理平台。 从本质上讲,数据量的大量增加是可以被存储或处理的,这已经使得企业能够从大数据中受益。更多的数据意味着更多的可操作的见解。

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      腾讯威胁情报云查服务(TICS)依托腾讯安全在近二十年的网络安全工作中积累的安全经验和大数据情报,为客户提供威胁情报查询服务、IP/Domain/文件等信誉查询服务。帮助大中型企业客户提升现有安全解决方案的防御和检测能力,并且可以帮助小微企业以很小的代价来享受专业的威胁情报服务……

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