产品简介 中安威士大数据安全平台（VS-BDSG）专注于为大数据环境的数据资产提供一系列的审计、访问控制、加密、脱敏等保护措施及管控，对数据的收集、加工、存储、应用等全生命周期的每个环节进行自动监测和实时处理 提供数据在事前、事中、事后的安全应对方案和处理机制，形成事前能预测，事中有方法，事后可追踪的安全闭环。 产品功能 大数据安全审计 本系统支持大数据HDFS、HIVE、HBASE等组件的数据安全单向、双向审计功能，提供可视化、向导式、多层次的策略配置管理。丰富和灵活的规则体系，能够适应不同场景需求。 应用场景 优势及特性 中安威士大数据安全平台，为Hadoop、Hortonworks、Cloudera以及国产大数据架构提供了数据访问审计、数据访问控制、数据加密、数据脱敏等安全功能。 数据安全防护手段、方法丰富适用。 自动安装和部署，无需人工在大数据集群节点进行操作。 功能齐套，集成简易，可快速构建数据安全网。 模块化设计，灵活定制和组装，适应各类场景需要。
1.背景 互联网从来就不是一个安全的地方。很多时候我们过分依赖防火墙来解决安全的问题，不幸的是，防火墙是假设“坏人”是来自外部的，而真正具有破坏性的攻击事件都是往往都是来自于内部的。 近几年，在thehackernews等网站上总会时不时的看到可以看到一些因为数据安全问题被大面积攻击、勒索的事件。 在Hadoop1.0.0之前，Hadoop并不提供对安全的支持，默认集群内所有角色都是可靠的。用户访问时不需要进行任何验证,++导致++恶意用户很容易就可以伪装进入集群进行破坏。 [不安全的Hadoop集群] 要保证Hadoop集群的安全，至少要做到2个A：Authentication(认证)，Authorization(授权)。 Kerberos本质上是一种协议或安全通道，对于大多数用户或普通用户来说，是有一定学习曲线的，是否有更好的实现能够对普通用户隐藏这些繁琐的细节。
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数据安全 安全体系 面对复杂的大数据安全环境，需要从四个层面综合考虑以建立全方位的大数据安全体系：边界安全、访问控制和授权、数据保护、审计和监控。 （3）传输安全：关注数据在传输过程中的安全性，包括采用安全接口设计及高安全的数据传输协议，保证在通过接口访问、处理、传输数据时的安全性，避免数据被非法访问、窃听或旁路嗅探。 对不同级别的数据提供差异化的流程、权限、审批要求等管理措施，数据安全等级越高，管理越严格。 总之，大数据平台要能对数据进行全方位安全管控，做到“事前可管、事中可控、事后可查”。 （2）日志审计：日志审计作为数据管理，数据溯源以及攻击检测的重要措施不可或缺。 逻辑分层 从数据流程上进行安全管理，就是把上述提到的安全节点流程化管理。 总结 本篇从结构上和逻辑上对数据安全做了小结。接下来打算慢慢通过实际案例分析各个安全模块的实践。
Redis在热点数据的保存、session缓存、计数、社交网络、消息队列等场景下发挥了出色的作用，但是大部分NoSQL产品都存在数据不一致的问题，redis也不例外，那么redis 在数据安全方面做了哪些优化和改进呢 RDB持久化给数据安全提供了保障，利用RDB文件恢复数据也比较快，但是由于每次执行bgsave命令都需要fork出一个子进程，频繁执行成本较高，无法进行实时持久化，因此redis又提供了AOF持久化的机制来解决这个问题 always：每次更新操作后手动调用fsync()将数据写到磁盘，数据最安全，但是性能相对较低，会严重降低redis的速度。 everysec：每秒刷新到磁盘一次，兼顾了性能和数据安全，建议配置。 AOF重写机制 随着redis接收的写命令越来越多，AOF 文件也会越来越大，为此，redis引入了重写机制。 Redis的主从数据同步分两种，全量复制和部分复制。
目录 课程介绍 1.数据安全概述 常见的数据安全问题 数据本身及数据防护的安全 阿里云的数据安全防护 2.数据备份、恢复和容灾 常见的不同级别的备份方法 云服务器ECS快照 云数据库RDS备份与恢复 云数据库加密存储——TDE透明数据加密 云存储OSS加密存储——客户端加密保护数据 云存储OSS数据完整性验证 阿里云加密服务 4.数据传输安全 数据传输安全风险认识 https协议 有效的https RDS的传输安全——SSL加密 1.开通SSL 2.设置SSL 3.下载证书 4.在客户端配置SSL CA证书 课程介绍 1.数据安全概述 常见的数据安全问题 ? 数据本身及数据防护的安全 ? 阿里云的数据安全防护 ? 2.数据备份、恢复和容灾 常见的不同级别的备份方法 按地理位置、按备份模式、按时效性 ? 云数据库加密存储——TDE透明数据加密 ? 云存储OSS加密存储——客户端加密保护数据 ? 云存储OSS数据完整性验证 ? 阿里云加密服务 ? 4.数据传输安全 数据传输安全风险认识 ?
以下节选择《Netkiller Architect 手札》地址 http://www.netkiller.cn/architect/ 接下来几周的话题是数据库安全。 5.4. 为数据安全而分库 我们通常使用一个数据库开发，该数据库包含了前后台所有的功能，我建议将前后台等等功能进行分库然后对应各种平台分配用户权限，例如 我们创建三个数据库cms,frontend,backend 同时对应创建三个用户 cms,frontend,backend 三个用户只能分别访问自己的数据库，注意在系统的设计之初你要考虑好这样的划分随之系统需要做相应的调整。 `Employees`表用户认证，所以他需要读取权限，但不允许修改其中的数据。
我们借鉴了这个思路，将数据安全的日志汇聚并加以分析就能够让安全人员关注数据方面每天的威胁或者风险。 数据安全日志审计主要任务是通过对敏感数据接口日志的访问情况进行分析，发现数据泄露等安全事件，或识别潜在数据安全风险，并留存证据。 安全日志分析平台提供了数据操作和导出时的审计工作。 利用数据染色技术，监控所有第三方是否泄露数据 此外还有多方安全计算等不直接提供原始数据的方案根治问题。 ，使其逐步演进为一个安全基础监控平台和安全大数据平台。
1.背景 互联网从来就不是一个安全的地方。很多时候我们过分依赖防火墙来解决安全的问题，不幸的是，防火墙是假设“坏人”是来自外部的，而真正具有破坏性的攻击事件都是往往都是来自于内部的。 近几年，在thehackernews等网站上总会时不时看到可以看到一些因为数据安全问题被大面积攻击、勒索的事件。 在Hadoop1.0.0之前，Hadoop并不提供对安全的支持，默认集群内所有角色都是可靠的。用户访问时不需要进行任何验证,导致恶意用户很容易就可以伪装进入集群进行破坏。 ? 要保证Hadoop集群的安全，至少要做到2个A：Authentication（认证），Authorization（授权）。 Kerberos本质上是一种协议或安全通道，对于大多数用户或普通用户来说，是有一定学习曲线的，是否有更好的实现能够对普通用户隐藏这些繁琐的细节。
是说通过大数据分析来提高企业安全？但这更像是大数据在安全领域的运用。 没关系，我们先不急着下定义，让我们先从几个不同的方面来感受下大数据安全的轮廓。 ---- 大数据语境下都有哪些安全问题？ ，但这是大数据系统在安全领域中的运用，是“安全大数据”而不是“大数据安全”。 数据在应用里诞生、流转、被消费，这些应用自身的安全性如何，在很大程度上将直接影响数据的安全性。因此，大数据安全也应该包含这些应用的安全。 ? 虽然没有名单妙药能够既简单又高效的一键解决大数据安全所面对的各种挑战，不过大数据安全倒是可以从传统数据安全、企业安全等等传统安全实践中借鉴经验。 那我们到底应该做些什么呢？ 为确保大数据安全系统中的数据安全，传统数据安全领域里的安全实践完全可以复用。
一、引言 单纯的防御措施无法阻止蓄意的攻击者，这已经是大家都认同的事实，应对挑战业界有了诸多方面的探索和实践，而其中最有趣的就非安全分析莫属了，围绕着安全分析展开，我们可以看到大数据、安全智能 、情景感知、威胁情报、数据挖掘、可视化等等，因为这些都是安全分析师手中的武器。 在整个过程中（数据收集、检测、分析）都需要以威胁为中心，如果丢掉这个中心点，单纯的追求数据的大而全，则必然达不到效果。以威胁为中心，用数据来驱动安全，是检测APT类型威胁的有效手段。 ”，认为这才是大数据安全中最关键的成功标准，首先学会问问题，而不是盲目收集数据或者是急于建立一套Hadoop大数据平台。 此类数据往往难以从机器中直接获取，但对安全分析会有巨大的帮助，往往要依赖安全体系建设而逐步完善； 2.网络数据：包括FPC（Full Packet Capture，一般是PCAP格式）、会话或Flow
ELK 安全问题 对于日常使用到的 ELK 组件的系统，默认在 ELK 部署的时候默认都是没有安装配置任何权限管控插件，这对于存储在 es 之中的数据无异于“裸奔”。 没有任何防护的话，只要稍微会一点 ELK 知识，网络探测到暴露在域外的 es 数据库后，可以直接对数据进行“增删改查”，这是致命的安全问题。 ，只要能远程连上这台机器的 9200 端口，这对数据安全来说是比较大的隐患。 安全（Security） 支持索引和字段级别，读写等细分权限的控制管理，实现数据安全防护、业务访问隔离，向正确的人员授予访问权限，阻止恶意破坏和数据泄露，有效地保障数据安全。 [m89xqwerwu.jpeg] 用户角色管控 对于数据的访问，我们也需要加固访问权限，根据不同的用户角色设置不同类别的数据查询权限。
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二、总体设计 针对电网的安全需求，为了保证电网信息系统的数据安全，中安威士构建数据安全防护平台，通过可视、可控、存储安全的方式达到数据的安全防护。 3、数据存储安全：针对存储大量重要数据的数据库，需要有选择地将敏感内容进行加密存储，防止数据库系统在被入侵的情况下丢失数据，进一步增强访问控制，防止内部人员特权的滥用和盗用。 基于数据可视化，可控化及数据安全存储的需求，有针对性的对XX电网提供数据安全防护的解决方案，弥补现有的安全体系不足。 有效满足了电网数据管理可视、可控及存储安全的需求，给客户带来的如下价值： 1、简化业务治理，提高数据安全管理能力。由于数据库系统是一个复杂的“黑盒子”软件系统，其可视化程度很低。 我司数据安全防护解决方案通过多种手段全面监控数据的访问情况，并提供丰富的预设统计报表，以图形化的方式将数据的访问情况和风险情况可视化，进而提供访问控制能力，极大简化了业务治理，提高了数据安全管理能力；
产品简介 中安威士数据安全态势感知系统（VS-DSSA）是一款以数据访问行为分析为基础的数据安全防护和管理系统。 该系统通过对数据库审计、数据库防火墙、数据加密、数据脱敏等各种数据安全产品采集的信息进行集中处理，将多种异构数据进行归一，并进行关联分析，将数据资产分布状况、敏感数据访问行为进行动态展示，并预测数据资产可能面临的泄露风险 向客户还原并展示一个清晰、透明、可控的数据资产分布及访问行为态势。 产品功能 数据分布分析 统计数据库数量、识别敏感数据库及其数量、表数量、敏感表数量、字段数量、敏感字段数量、敏感数据类别等。 数据流动分析 统计数据访问总量、敏感数据访问量、请求总量、用户数和应用数等信息。 展现敏感数据访问量最多的TOP10应用、敏感数据访问量最多的TOP10数据类型、敏感数据访问量最多的TOP10用户和敏感数据访问量最多的TOP10IP及敏感数据流动地图等。
摘要：通过梳理和总结，为各位分析《金融数据安全数据安全分级指南》如何指导金融机构数据分类与定级，一文看懂数据安全定级怎么做。 《规范》旨在为指导金融业机构合理制定和有效落实金融数据生命周期安全管理策略，进一步提高金融业机构的数据管理和安全防护水平，确保金融数据安全应用。 做为数据安全小白，刚刚开始接触数据以及个人信息，还在不断学习和摸索之中，和大家一起聊聊数据安全定级这个事（也叫做分级）。 在确定定级对象的时候，《指南》建议全面梳理数据资产，并确定适当的数据安全分级。 该类信息一旦遭到未经授权的查看或未经授权的变更，可能会对个人金融信息主体的信息安全与财产安全造成一定影响。 金融数据安全定级主要根据《指南》给出的《数据安全定级规则参考表》，如下所示： ?
腾讯云鼎实验室数据安全总监姬生利在峰会上发表题为《腾讯云数据安全与隐私保护》的演讲，分享了当下云端数据安全威胁形势与解决这一问题的新思路和新方法。 ? 日渐复杂的云上安全态势、政策法规和企业自身业务良性发展的要求、用户对数据安全和隐私安全的意识提升等多方面因素下，如何保证云上数据安全已经成为云厂商和企业的头号难题。 构建云数据安全中台 提供云原生数据安全服务 云上数据分类和治理，自动识别和发现敏感数据并通过数据加密、动态脱敏等手段保障数据在传输、使用、存储过程中的安全，是云上敏感数据安全保护的关键。 当前，国内外云厂商普遍尚未提供云原生一体化的数据安全治理工具，云租户需要借助外部工具碎片化实现云上数据安全保护的技术落地。 目前，腾讯云数据安全中台已广泛应用在智慧城市、政务云、金融云等多个行业领域。 应用免改造 CASB成为云上数据安全应用最佳实践 《数据安全法》对于企业数据安全的防护上提出了新的合规要求。
大数据安全自身风险 风险一、大数据加大了信息泄漏风险，大数据囊括了大量的个人隐私，以及各种政府机构、公司行为的细节记录，数据集中存储增加了泄露风险。 风险四、数据集中存储会出现将数据乱放的情况，使数据的管理不合标准，影响到安全控制措施的良好运行，也加大了事后追溯的难度，这都将给数据安全带来威胁。 同时，大数据的价值密度低，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全预警分析带来了很大困难。 随着各国对大数据安全重要性认识的不断加深，包括美国、英国、澳大利亚、欧盟和我国在内的很多国家和组织都制定了大数据安全相关的法律法规和政策来推动大数据利用和安全保护，在政府数据开放、数据跨境流通和个人信息保护等方向进行了探索与实践 HIPAA目标是确保健康信息的安全性和隐私性，其主要内容包括隐私条例和安全条例。隐私条例保护所有由适用实体保存的可识别个体的受保护健康信息（PHI）。
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