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基于数据安全的风险评估(一):数据资产识别、脆弱性识别

数据资产识别 现今信息系统的风险评估体系已非常完善,但数据安全方面并没有形成相关评估内容,整个体系中缺少数据安全相关的检测与评估项,所以近期一直思考数据安全风险评估应是如何,应该从哪些方面进行检测与评估 如何与现有评估体系融合等问题。 本文产生的目就是希望解决如上一系列数据安全风险评估疑问,尽可能从资产识别、威胁分类、脆弱性识别风险计算、处置建议等5个环节进行完善,通过不断持续优化完善,以期实现基于数据安全风险评估的体系化建设。 第一章为资产识别,资产是安全保护的对象,是风险评估的主体,资产的识别是理清内容、看透价值的重要手段,只有准确的资产识别,才能产生有意义的风险评估报告。 资产登记示例图 ● 脆弱性识别 数据资产识别风险评估的开始,而脆弱性是对一个或多个资产弱点的集合,脆弱性识别也可称为弱点识别,而该弱点是资产本身存在的,如果没有威胁利用,单纯的弱点不会引发安全事件。

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基于数据安全的风险评估(二):数据资产威胁性识别

拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。 ? 一 威胁来源 在对威胁进行分类前,首先需要考虑威胁来源,威胁来源包括环境因素及人为因素,环境因素包括:断电、静电、温度、湿度、地震、火灾等,由于环境因素是共性因素(信息系统评估与数据安全品评估),本篇不过多做介绍 数据威胁示例图 一 脆弱性识别内容 资产脆弱性包括管理型与技术型两大类。技术脆弱性主要涉及数据库(结构化,关系型和非关系型)及网络层和主机层(非结构化,DLP检测)。 数据脆弱性识别示例 二 威胁识别与分类 威胁识别风险评估过程中至关重要,威胁识别的准确性直接影响识别风险评估及后续的安全建设方向,所以丰富的数据威胁识别内容或分类,影响整体风险评估质量。 威胁等级划分示例图 下章介绍数据资产风险分析及综合风险评估分析(结合资产识别、威胁识别、脆弱性识别风险),主要包括风险计算、风险判定及综合风险分析表。

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    如何识别虚假数据

    如果收集数据的机构能够通过扭曲数据获得经济利益,那么数据就会被扭曲。例如,我曾经听到过一名市场研究员(一名外部顾问)询问雇佣了他的市场营销人员:“你想要数据说什么?” 你如何问一个问题往往会让接受调查的人按照可预见的方式来回答。我们可以看看一个来自政府的例子,如果一名研究人员询问退休人员“你是否赞成政府援助?”那么你就会得到和“你是否支持联邦医疗保险?” 但是,任何基于“自我选择”的调查结果都必然是虚假数据。例如,如果我在网站上贴出一个类似这样的问题,“我们的客户服务如何?”只有那些得到非常好或者非常糟糕的客户服务体验的人才会参与回答。 即使两组数据看起来步调一致,你也不知道这种一致性是否有意义,除非你很确定地知道一组数据会导致另一组数据。 让我们来看看如何在看一份真实的市场调研报告的时候运用这些规则。昨天,一家名为Millward Brown的公司发布了该公司的“全球100个最流行品牌”榜单。

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    如何评估数据库的安全风险

    数据如今已经成为企业最重要的资产之一。企业通常将数据存储在数据库中,因此了解如何保护这些数据至关重要。 本文将介绍从1到10的等级范围内量化数据库的安全级别。 破坏数据库安全的最简单方法之一是窃取凭证。例如,窃取数据库管理员(DBA)用户名和密码将授予攻击者对数据的无限制访问权限。监控登录可以降低这种风险。 大多数数据库允许以最小的开销审计登录和失败的登录。 5.基本的SQL审计(DDL&DML) 等级5适用于定期记录、报告和审查高风险SQL活动的数据库。 6.完整的SQL审计和网络加密 等级6适用于接受全面SQL审计的数据库,其中所有具有潜在风险的SQL活动都会定期记录、报告和审查。 这将转化为审计大量活动,包括查询。 9.主动取证审查 等级9适用于定期进行主动活动审查的数据库。这意味着熟悉数据库活动概况的人员会定期检查活动(例如每月一次)。 取证审查的目的是识别可能未被发现的行为,包括内部滥用和外部攻击。

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    风险与机遇并存,数据分析厂商如何突围?

    如今,哈姆比的预测已经成为了事实,尤其是随着5G、云计算、云上物联网技术的发展,如何将云上采集的数据变为可加工、可盈利的素材,是企业数字化转型大潮的一个最基本的过程。 国内对大数据分析概念的认知和摸索始于2012年前后,彼时,国内数据的掘金者开始疯狂涌现,像耳熟能详的独立数据分析工具企业友盟、神策数据、诸葛IO、GrowingIO、热云数据、观远数据......都是数据智能赛道早期崛起的见证者和先行者 可想而知数据分析赛道有多拥挤。 抢占赛道的玩家离不开大厂的身影。 最早从数据中掘到金的企业,非亚马逊莫属,长期以来,亚马逊一直通过大数据分析,尝试定位客户和获取客户反馈,从而使数据价值最大化。 刨除与大厂竞争之外,数据分析赛道的市场发展本身也属于初期阶段,企业对其虽有认知,但对于如何操作,如何正确使用尚不明确,这也导致掘金者们在走向市场阶段,需要投入大量的精力与财力作市场教育。 相比于单个价值服务,全栈式解决方案的高效更体现在数据实现全链路闭环:前端的UA买量数据与后端的变现数据打通,通过分析后端变现数据,能精准买量人群与素材。

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    如何解决数据文件传输的风险

    系统底层的重要、核心数据文件时常面临着更新和传输,仅仅依靠防止拷贝数据文件是无法避免事故的发生,也无法快速定位事故原因,更加无法及时恢复灾难。 那么“快速定位事故原因、及时恢复数据文件,将经济损失降至最低”就成为了我们应时刻紧绷的一根弦。 更多风险等着我们 传输文件的方式多种多样,如SCP、SFTP、FTP、RDP(磁盘映射和剪贴板)、zmodem等,如果未能及时做到事前预防、事中控制、事后审计,那后果不堪设想。 可能存在的风险有: 上传恶意文件或木马 窃取数据文件 拖库 有意攻击 无意操作 ...... 风险最小化 本次危机能及时、顺利处理,得益于前期规范整个运维管理,特别是在文件传输方面进行了严格的管控和审计: 基于权限管理,规范人和服务器之间的关系,做到事前预防; 基于文件传输控制策略,控制哪些人可以传文件

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    Oracle中如何创建数据

    也就是说当我们要使用Oracle作为项目的数据库时,我们需要先创建数据库实例,之后创建表空间,再创建相对应的表(也就是逻辑结构中的数据段)。 一、创建数据库实例 创建数据库实例一般使用“配置移植工具 -> Database Configuration Assistant”来创建。 当然也可以使用代码来创建,不过使用代码过于复杂,在这里不作介绍。 二、创建表空间 创建表空间必须先登录数据库,你可以使用Oracle自带的sqlplus或plsql登录(当然还可以用OEM)。 执行以下语句,创建名为“animal”的表空间,数据文件为“animal.dbf” create tablespace animal datafile 'animal.dbf' size 10M; 执行后可以使用以下语句查看是否添加成功 XINPINV; 最后,赋予用户DBA权限: --赋予用户DBA权限 grant connect,resource,dba to csy; 四、创建表(数据段) 下面的语句在animal表控件下创建一个名为

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    5最糟糕的大数据隐私风险(以及如何防范)

    数据分析有巨大的收益,但也有巨大的潜在风险,可能会导致任何从尴尬到彻底歧视的事情。 这里有什么要注意的 - 以及如何保护自己和员工 ? 正如其支持者近十年来一直在说的那样,大数据可以带来巨大的收益:广告专注于你实际想买的东西,智能型汽车可以帮助您避免碰撞,或者如果碰巧进入救援车,请联系救护车无论如何,可穿戴或可植入的设备,可以监控您的健康 她说:“大数据分析加上事物互联网(IoT)数据将会 - 并已经能够识别那些个人甚至不认识自己的个人的健康问题和遗传细节。” 她说:“数据的有效匿名化将很快变得几乎是不可能的,因为相关的个人不能被重新识别。” 除了容易受到破坏之外,IoT设备是用户最多的个人信息的大量数据收集引擎。 传统上,发现歧视的最大问题之一是缺乏数据,“他说。 倡导者普遍认为,国会需要通过CPBR版本,呼吁消费者权利包括: 个人控制个人数据公司收集他们以及如何使用它们。

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    如何用大数据感知你看不到的风险

    如何借助大数据、云计算、智能机器学习等新一代信息技术,完善国家、政府、企业所需要的安全防护能力提出新思路。 因此,如何解决新形势下的信息安全威胁则是企业信息安全保障下一步建设的关键所在。 ? 安恒信息推出的AiLPHA大数据智能安全平台采用国际领先的大数据分析和机器学习技术,可从海量数据中提取关键信息,通过多维度风险评估,采用大数据分析方法关联单点异常行为,发现关键线索从而还原出攻击事件,避免核心信息资产损失 大数据的安全威胁来自于不同的层面, AiLPHA大数据智能分析平台采用了分布式计算和搜索引擎技术对所有数据进行集中存储、检索,通过多台设备建立集群以保证存储空间和计算能力的供应。 而AiLPHA大数据智能分析平台可对用户进行多维度画像,利用多个异常行为模型,结合加权线性回归的方式来发现最可疑的用户。

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    数据挖掘算法在物业设备设施管理的风险识别与防控应用

    拓端数据(tecdat)研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据,从多个角度进行数据分析。 ▼ 物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作,保障全体业主的正常生活,令物业保值升值,是项目的心脏部门。 基于以上背景,拓端数据(tecdat)研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据,从多个角度进行数据分析。 1 电梯故障 影响因素网络 图表1 ?

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    干货案例 | 数据挖掘如何进行信用风险建模?

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    量子技术竞赛如何使世界数据面临风险(Security)

    但是,在此级别上进行超级计算的前景引起了对数据完整性和整体安全威胁的若干担忧。 什么是量子技术竞赛? 在基于量子的网络安全中落后不仅会危害存储在硬盘和云中的金融和个人信息,而且还会使美国国家安全面临风险。 量子计算机的迅速出现可能会威胁到通信和数据的安全性。安全集成电路(Secure IC)在量子时代之前就一直致力于安全技术的更新,以确保安全可靠的过渡。 网络安全的主要目标是防止数据泄露并保持数据完整性。 当前的加密技术依靠非对称加密,该加密使用公钥和私钥系统授予数据库访问权限。 目标是使用诸如区块链,人工智能和机器学习之类的技术来创建不可破解的加密标准,这些标准将成为后量子世界的行业现状。 研究人员正试图通过使用相同的基本概念在测试领域打破一些问题来解决问题。

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    如何识别度量数据中的改进信号

    度量驱动改进活动中最大的痛点,就是搜集了一堆数据后,发现无法精确地识别哪些数据是改进信号,哪些数据是可以获取经验的经验信号。 也没法告诉我,剩下的未达标的数据,是否属于正常波动的数据,无须做根因分析。而对于达标的数据,在识别达标经验的时候,也有类似的问题。 我们可以用PBC图表,来识别不可预测的信号,进而识别改进点和经验点。 下面首先讨论如何用PBC图表判断不可预测的信号,然后讨论用PBC图表实现度量驱动改进的步骤。 用PBC图表判断不可预测的信号 下面以控制自己体重为例,来说明如何用PBC图表的4个规则,判断不可预测的信号。 图2就是最近两年的体重的PBC图表,按月统计体重。 用PBC图表可视化度量数据,能清晰地识别系统在当前指标上是否可预测,进而发现哪些指标不可预测,值得做根因分析,以便识别改进信号和经验信号,进行系统性的持续改进。

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    Flume如何使用SpoolingDirSource和TailDirSource来避免数据丢失的风险?

    异步source的缺点 execsource和异步的source一样,无法在source向channel中放入event故障时(比如channel的容量满了),及时通知客户端,暂停生成数据,容易造成数据丢失 如果客户端无法暂停,必须有一个数据的缓存机制! 如果希望数据有强的可靠性保证,可以考虑使用SpoolingDirSource或TailDirSource或自己写Source自己控制! 即使flume被杀死或重启,依然不丢数据! hdfs.filePrefix = logs- #以下三个和目录的滚动相关,目录一旦设置了时间转义序列,基于时间戳滚动 #是否将时间戳向下舍 a1.sinks.k1.hdfs.round = true #多少时间单位创建一个新的文件夹 如果JSON文件丢失了,此时会重新从 每个文件的第一行,重新读取,这会造成数据的重复! Taildir Source目前只能读文本文件!

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    数据仓库中如何创建拉链表?

    某些表(如用户表)中的数据每日既有可能新增,也有可能修改,但修改频率并不高,属于缓慢变化维度,此处采用拉链表存储(用户维度)数据。 1 什么是拉链表 ? 2 如何做拉链表 ? ? ? email` string COMMENT '邮箱', `user_level` string COMMENT '用户等级', `create_time` string COMMENT '创建时间 (包括新增,修改)每日执行 (1)如何获得每日变动表   a.最好表内有创建时间和变动时间(Lucky!)    .要求业务数据库提供变动流水 (2)假设已经存在新增变动明细表(ods_order_info)   数据库中新增2020-03-11这一天的数据 步骤2:先合并变动信息,再追加新增信息,插入到临时表中 email` string COMMENT '邮箱', `user_level` string COMMENT '用户等级', `create_time` string COMMENT '创建时间

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    如何快速创建百万级测试数据

    场景 进行SQL优化或查询性能测试时,我们需要大量数据测试来模拟,这个时候引出一个问题:数据创建 如何快速创建大量数据 创建数据无非几种操作下面一一列举; ~ 1 手动输入 (可忽略) ~ 2 使用编写好的存储过程和函数执行 (下面会有介绍) ~ 3 编写代码,通过代码插入数据 (例:使用mybatis的foreach循环插入..步骤多,速度慢) ~ 4 临时数据表方式执行 (强烈推荐,速度快,简单) 准备操作前提 首先 我们不管选哪种操作 都要先准备一张表,这个是毫无疑问的; 那么我们就简单的创建一个表 如下; CREATE TABLE `t_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT INTERVAL FLOOR(1+RAND()*(sub-1)) SECOND); -> RETURN ret; -> END $$ mysql> delimiter ; # 创建插入数据存储过程 t_user_memory; Query OK, 218953 rows affected (1.70 sec) Records: 218953 Duplicates: 0 Warnings: 0 临时表方式 创建临时数据

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    如何识别损坏的Tick数据,今天教你来修复!

    可是,Tick数据也是最容易受数据损坏影响,因此在用于任何形式的分析之前必须要进行清洗和调整。 1 数据损坏的原因是什么? 由于数据量大,Tick数据特别容易受到数据损坏,有些股票的数据可以达到每天10个Tick,这使得错误检测非常具有挑战性。通常情况下,是信号中断或信号延迟导致了损坏的或无序的数据。 在bid-ask反弹期间,价格似乎会随着bid-ask报价的执行而上下波动;然而,这种模式可以通过没有趋势的重复价格清楚地识别出来。 缺乏经验的分析师往往会将损坏数据门槛设置得很低,排除任何看似不正常的数据,并删除对理解市场结构至关重要的有效数据。 它需要经验的研究员来直观地进行识别,当然,即使是没有经验的分析人员也能够识别明显的错误,比较图像很直观。 后面我们会带来更多关于Tick数据的文章。

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    OS: Linux 3.16.0-4-amd64 #1 SMP Debian 3.16.7-ckt11-1+deb8u6 (2015-11-09) x86_64 GNU/Linux 1新建pool 创建数据 index_pool": "demo.rgw.buckets.index", #index pool "data_pool": "demo.rgw.buckets.data", #数据

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    如何使用Hue通过数据文件创建Collections

    1.文档编写目的 ---- 在CDH5.9版本及更新版本中,Hue新增一个全新工具从数据文件中创建Apache Solr的Collections,可以通过该工具轻松的将数据加载到Solr的Collection 过去,将数据索引到Solr是相当困难。这项任务涉及到编写一个Solr的Schema和一个morphlines文件,然后将一个Job提交给YARN来建索引。 这种做法往往需要较长的时间,现在Hue的新功能可以以界面的方式在几分钟内为您启动一个YARN的作业来创建索引工作。本篇文章主要介绍如何使用Hue通过数据文件创建Collections。 安装依赖库 2.修改Hue配置及集成Solr 3.功能测试 测试环境 1.CM和CDH版本为5.13.0 2.采用root用户操作 前置条件 1.集群已安装Solr服务 2.安装依赖库 1.在HDFS上创建一个目录用于存放依赖库 Cloudera Manager进入Solr服务 [a48oivktu7.jpeg] 2.点击“配置” [kp1vtsxf29.jpeg] 点击“保存更改”,重启Hue服务 5.功能测试 ---- 1.在HDFS创建

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