网络攻防大数据是什么_网络攻防大数据

大安全时代 大数据是网络安全公司的核心竞争力

大数据是企业的宝藏，做金融，蚂蚁金服背后是支付宝的大数据。做电商，淘宝、天猫要用大数据了解网民买什么卖什么。谁有大数据，谁就是行业王者。在大安全时代，数据更是网络安全公司的核心竞争力。

360公司董事长兼CEO周鸿祎认为，从网络安全角度来看，“万物均要互联，一切皆可编程”，这意味着物理世界和虚拟世界已经打通，线上线下的边界正在消失，网络空间的攻击将会穿透虚拟空间，直接影响到物理世界的安全。加之物联网的发展，联网的智能设备增长可多达百亿计，每个智能设备都可能成为攻击的切入点。但目前的网络安全观念和防御体系并不能应对未来的安全问题。

在周鸿祎看来，由于漏洞的存在，世界上没有攻不破的网络。“面对国家级、有组织的高强度网络攻击，传统的特征比对等方式已很难发挥作用，必须依靠大数据。”他说。

“网络安全本质上是人和人的对抗，是高智商、高水平黑客团队的攻与防，是个攻防态势瞬息万变的行业，这就要网络安全企业解决一个根本问题：谁能把网络安全+大数据+人工智能结合起来，使得发生网络攻击的时候，我们能真正看得见。”周鸿祎指出。

除了大数据还需要人工智能。在反病毒时代，安全数据规模较小，靠人力就可以进行安全分析。但当数据量极其庞大后，单纯依靠人力去分析处理网络威胁，不仅效率十分低下，而且也无法满足及时响应和处置的要求。这样，防御的一方将永远被动，防不胜防，所以必须要运用人工智能技术。

但是，需强调的是，这背后的逻辑是“大数据在先，人工智能在后”。现在，几乎所有的传统安全厂商都在宣称自己的“大数据”和“人工智能”理念。然而，实现真正人工智能需要海量业务数据的“喂养”，如果不具备足够体量的业务，显然既不能做到真正“大数据”，更无法支撑“人工真智能”的实现。除“大数据”之外，人工智能还需要顶级算法工程师团队和安全专家的技术支持，这都是对安全厂商的考验。

网警需要网络攻防还是大数据

网警需要网络攻防。网警需要网络安全专业知识，另外也需要通过正规的公务员考试，可报考当地警官学院，并选择计算机相关专业，学习网络攻防，计算机相关知识，所以网警需要网络攻防。

大数据安全的六大挑战

大数据安全的六大挑战_数据分析师考试

大数据的价值为大家公认。业界通常以4个“V”来概括大数据的基本特征——Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快)。当你准备对大数据所带来的各种光鲜机遇大加利用的同时，请别忘记大数据也会引入新的安全威胁，存在于大数据时代“潘多拉魔盒”中的魔鬼可能会随时出现。

挑战一：大数据的巨大体量使得信息管理成本显著增加

4个“V”中的第一个“V”(Volume)，描述了大数据之大，这些巨大、海量数据的管理问题是对每一个大数据运营者的最大挑战。在网络空间，大数据是更容易被“发现”的显著目标，大数据成为网络攻击的第一演兵场所。一方面，大量数据的集中存储增加了泄露风险，黑客的一次成功攻击能获得比以往更多的数据量，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“攻击收益”;另一方面，大数据意味着海量数据的汇集，这里面蕴藏着更复杂、更敏感、价值巨大的数据，这些数据会引来更多的潜在攻击者。

在大数据的消费者方面，公司在未来几年将处理更多的内部生成的数据。然而在许多组织中，不同的部门像财务、工程、生产、市场、IT等之间的信息仍然是孤立的，各部门之间相互设防，造成信息无法共享。那些能够在不破坏壁垒和部门现实优势的前提下更透明地沟通的公司将更具竞争优势。

【解决方案】 首先要找到有安全管理经验并受过大数据管理所需要技能培训的人员，尤其是在今天人力成本和培训成本不断上升的节奏中，这一定足以让许多CEO肝颤，但这些针对大数据管理人员的巨额教育和培训成本，是一种非常必要的开销。

与此同时，在流程的设计上，一定要将数据分散存储，任何一个存储单元被“黑客”攻破，都不可能拿到全集，同时对于不同安全域要进行准确的评估，像关键信息索引的保护一定要加强，“好钢用在刀刃上”，作为数据保全，能够应对部分设施的灾难性损毁。

挑战二：大数据的繁多类型使得信息有效性验证工作大大增加

4个“V”中的第二个“V”(Variety)，描述了数据类型之多，大数据时代，由于不再拘泥于特定的数据收集模式，使得数据来自于多维空间，各种非结构化的数据与结构化的数据混杂在一起。

未来面临的挑战将会是从数据中提取需要的数据，很多组织将不得不接受的现实是，太多无用的信息造成的信息不足或信息不匹配。我们可以考虑这样的逻辑：依托于大数据进行算法处理得出预测，但是如果这些收集上来的数据本身有问题又该如何呢?也许大数据的数据规模可以使得我们无视一些偶然非人为的错误，但是如果有个敌手故意放出干扰数据呢?现在非常需要研究相关的算法来确保数据来源的有效性，尤其是比较强调数据有效性的大数据领域。

正是因为这个原因，对于正在收集和储存大量客户数据的公司来说，最显而易见的威胁就是在过去的几年里，存放于企业数据库中数以TB计，不断增加的客户数据是否真实可靠，依然有效。

众所周知，海量数据本身就蕴藏着价值，但是如何将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来是一个棘手的问题，甚至引发越来越多的安全问题。

【解决方案】 尝试尽可能使数据类型具体化，增加对数据更细粒度的了解，使数据本身更加细化，缩小数据的聚焦范围，定义数据的相关参数，数据的筛选要做得更加精致。与此同时，进一步健全特征库，加强数据的交叉验证，通过逻辑冲突去伪存真。

挑战三：大数据的低密度价值分布使得安全防御边界有所扩展

4个“V”中的第三个“V”(Value)，描述了大数据单位数据的低价值。这种广种薄收似的价值量度，使得信息效能被摊薄了，大数据的安全预防与攻击事件的分析过程更加复杂，相当于安全管理范围被放大了。

大数据时代的安全与传统信息安全相比，变得更加复杂，具体体现在三个方面：一方面，大量的数据汇集，包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录，这些数据的集中存储增加了数据泄露风险;另一方面，因为一些敏感数据的所有权和使用权并没有被明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题;再一方面，大数据对数据完整性、可用性和秘密性带来挑战，在防止数据丢失、被盗取、被滥用和被破坏上存在一定的技术难度，传统的安全工具不再像以前那么有用。

【解决方案】 确立有限管理边界，依据保护要求，加强重点保护，构建一体化的数据安全管理体系，遵循网络防护和数据自主预防并重的原则，并不是实施了全面的网络安全护理就能彻底解决大数据的安全问题，数据不丢失只是传统的边界网络安全的一个必要补充，我们还需要对大数据安全管理的盲区进行监控，只有将二者结合在一起，才是一个全面的一体化安全管理的解决方案

挑战四：大数据的快速处理要求使得独立决策的比例显著降低

“4个“V”中最后一个“V”(Velocity)，决定了利用海量数据快速得出有用信息的属性。

大数据时代，对事物因果关系的关注，转变为对事物相关关系的关注。如果大数据系统只是一种辅助决策系统，这还不是最可怕的。事实上，今天大数据分析日益成为一项重要的业务决策流程，越来越多的决策结果来自于大数据的分析建议，对于领导者最艰难的事情之一，是让我的逻辑思考来做决定，还是由机器的数据分析做决定，可怕的是，今天看来，机器往往是正确的，这不得不让我们产生依赖。试想一下，如果收集的数据已经被修正过，或是系统逻辑已经被控制了呢!但是面对海量的数据收集、存储、管理、分析和共享，传统意义上的对错分析和奇偶较验已失去作用。

【解决方案】 在依靠大数据进行分析、决策的同时，还应辅助其他的传统决策支持系统，尽可能明智地使用数据所告诉我们的结果，让大数据为我们所用。但绝对不要片面地依赖于大数据系统。

挑战五：大数据独特的导入方式使得攻防双方地位的不对等性大大降低

在大数据时代，数据加工和存储链条上的时空先后顺序已被模糊，可扩展的数据联系使得隐私的保护更加困难。过去传统的安全防护工作，是先扎好篱笆、筑好墙，等待“黑客”的攻击，我们虽然不知道下一个“黑客”是谁，但我们一定知道，它是通过寻求新的漏洞，从前面逐层进入。守方在明处，但相比攻方有明显的压倒性优势。而在大数据时代，任何人都可以是信息的提供者和维护者，这种由先天的结构性导入设计所带来的变化，你很难知道“它”从哪里进来，“哪里”才是前沿。这种变化，使得攻、防双方的力量对比的不对等性大大下降。

同时，由于这种不对等性的降低，在我们用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取有价值信息的同时，“黑客”也可以利用这些大数据技术发起新的攻击。“黑客”会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使“黑客”的攻击更加精准。此外，“黑客”可能会同时控制上百万台傀儡机，利用大数据发起僵尸网络攻击。

【解决方案】 面对大数据所带来新的安全问题，有针对性地更新安全防护手段，增加新型防护手段，混合生产数据和经营数据，多种业务流并行，增加特征标识建设内容，增强对数据资源的管理和控制。

挑战六：大数据网络的相对开放性使得安全加固策略的复杂性有所降低

在大数据环境下，数据的使用者同时也是数据的创造者和供给者，数据间的联系是可持续扩展的，数据集是可以无限延伸的，上述原因就决定了关于大数据的应用策略要有新的变化，并要求大数据网络更加开放。大数据要对复杂多样的数据存储内容做出快速处理，这就要求很多时候，安全管理的敏感度和复杂度不能定得太高。此外，大数据强调广泛的参与性，这将倒逼系统管理者调低许多策略的安全级别。

当然，大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确地执行，升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。

【解决方案】 使用更加开放的分布式部署方式，采用更加灵活、更易于扩充的信息基础设施，基于威胁特征建立实时匹配检测，基于统一的时间源消除高级可持续攻击(APT)的可能性，精确控制大数据设计规模，削弱“黑客”可以利用的空间。

大数据时代已经到来，大数据已经产生出巨大影响力，并对我们的社会经济活动带来深刻影响。充分利用大数据技术来挖掘信息的巨大价值，从而实现并形成强有力的竞争优势，必将是一种趋势。面对大数据时代的六种安全挑战，如果我们能够予以足够重视，采取相应措施，将可以起到未雨绸缪的作用。

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360重磅发布十大网络安全“利器”，重塑数字化时代大安全格局

随着全球数字化的推进，网络空间日益成为一个全域连接的复杂巨系统，安全需要以新的战法和框架解决这个巨系统的问题。 近日，在第九届互联网安全大会（ISC 2021）上，三六零（股票代码：601360.SH，下称“360”）创始人、董事长周鸿祎正式提出以360安全大脑为核心，协同安全基础设施体系、安全专家运营应急体系、安全基础服务赋能体系“四位一体”的新一代安全能力框架。

基于此框架，360在ISC 2021上重磅发布十大网络安全“利器”，全面考虑安全防御、检测、响应等威胁应对环节的需求，充分发挥安全战略资源、人的作用，保障框架防御的动态演进和运行。

360下一代威胁情报订阅服务

360下一代威胁情报订阅服务是集成360云端安全大脑所有安全能力的XaaS服务。 云端订阅安全服务，依托于360安全大脑16年来亿万级资产、漏洞、样本、网址、域名等安全大数据的积累，以及对于安全大数据分析形成的安全知识库，精细利用数据直 接从云端赋能，能够缩短安全的价值链，提高实时响应水平，降低设备、运营、人力成本，提高网络安全防护的专业性、灵活性和有效性。 本次ISC 2021中，360发布的360下一代威胁情报订阅服务包含了产品订阅服务和云端订阅服务两大类的十余个订阅应用和多个专业情报分析工具， 可以助力城市、行业、企业通过管理外部攻击面，掌握攻击者的意图、能力和技战术等，从而高效制定出应对策略；并可以专业的分析人员可以精准完成事件定性、攻击溯源、APT狩猎等高级分析工作，全方位护航相关业务的可持续发展。

360安全大脑情报中心

360安全大脑情报中心，是数据运营基础设施的“利器”。负责安全大数据采集、分析的数据运营基础设施下的新品。 360安全大脑情报中心依托于360安全大脑的亿万级安全大数据， 以数据运营和情报生产为核心，通过平台+社区的形式让更多的安全专业人员对威胁进行有效的分析溯源，为他们提供前所未有的情报和平台支撑服务。用户能够在平台上进行情报的检索、生产、 消费、讨论和反馈，并实现情报的再次生产。360各个研究方向的安全团队将根据热点安全事件实时将研究成果在情报社区进行共享，真正实现情报的互联互通。

360态势感知一体机2.0

360态势感知一体机2.0，是专家运营基础设施的“利器”。 在安全基础设施体系中，专家运营基础设施承担日常安全运营和应急响应的工作，负责提高态势感知与自动处置能力。360态势感知一体机2.0通过整合流量侧神经元，以轻松部署、方便运营、快速有效的能力优势广泛服务于中小型客户，充分满足客户对可视化、自动化、智能化态势感知、威胁分析、集中安全运营及合规需求，并通过远程专家运营和安全托管服务，帮助客户解决可持续运营的痛点问题。

360 新一代 网络攻防靶场平台

360新一代网络攻防靶场平台是攻击面防御基础设施下的“利器” ，面对数字化浪潮下不断加剧的安全风险，攻击面防御基础设施可有效负责发现和阻断外部攻击。360新一代网络攻防靶场平台利用虚拟化技术模拟真实业务网络，可为政企机构提供高度仿真、相互隔离、高效部署的虚实结合场景，为训练、对抗、试验、演习等需求提供流程管理、能效评估、数据分析、推演复盘等能力，可以全方位满足应对不断演化的网络攻击威胁、检验攻防能力、迭代防御体系等多样化需求。

360天相-资产威胁与漏洞管理系统

360天相-资产威胁与漏洞管理系统是攻击面防御基础设施下的“利器”， 其从数字资产安全日常管理场景出发，专注帮助用户发现资产，建立和增强资产的管理能力，同时结合全网漏洞情报，进一步弥补传统漏洞扫描信息不及时性，以及爆发新漏洞如何在海量资产中快速定位有漏洞的资产，并进行资产漏洞修复，跟踪管理。

360终端资产管理系统

360终端资产管理系统是数据运营基础设施下的“利器”， 其依托于360安全大脑情报中亿万级设备库信息，从XDR攻防对抗视角出发，以终端自动发现为基础，设备类型自动识别为核心实现内网终端资产的全发现，从而不断提高内网终端安全防护水平，提高攻击门槛，降低被攻击风险。

360零信任解决方案

360零信任解决方案是资源面管控基础设施下的“利器”， 资源面管控基础设施包括身份、密码证书、零信任和SASE基础设施，以身份化管理的方法，实现网络、系统、应用、数据的细粒度动态管控。此次ISC 2021中正式发布360“零信任解决方案”，是基于360积累的安全大数据，结合安全专家运营团队，可提供强大的数据和运营支撑能力。同时，通过整合攻击侧防护和访问侧防护，强调生态联合，构建了安全大数据支持下的零信任生态体系。

面向实战的攻防服务体系

持续的实战检验是“知己知彼”的有效途径。攻防对抗中的对 手、环境、自己都在不断变化，针对性发现问题和解决问题，才是 安全防护保持敏捷的关键，只有充分的利用好实战检验手段，才能 快速的弥补安全对抗中认知、经验、能力的不足。 面向实战的攻防服务体系是专家运营服务的最佳实践， 在360高级攻防实验室攻防对抗、漏洞研究、武器能力、情报分析、攻击溯源等核心研究方向和实战经验的赋能下，面向实战的攻防服务体系推出AD域评估、漏洞利用、攻击连分析、红蓝对抗等一系列攻防服务，打造出面向真实网络战场的安全能力，并实现安全能力的不断进化和成长，进一步保障各类业务安全。

车联网安全解决方案

在360新一代安全能力框架的支撑下，360能够整合各种生态产品，支撑各行各业的数字化场景，形成一张动态的、多视角、全领域覆盖的数字安全网。ISC 2021中，360正式发布了面向车联网的安全解决方案。车联网安全检测平台和车联网安全监测平台是基于对车联网环境的重要组件的数据采集、分析等技术，结合360安全大脑提供的分析预警和威胁情报，为车企、车路协同示范区车联网系统建立安全威胁感知分析体系，实现智能网联 汽车 安全事件的可感、可视、可追踪，为 汽车 行业、车路协同的安全运营赋能。

信创安全解决方案

当前，信创安全面临严峻的能力建设和整体集成方面的挑战。此次发布的信创安全解决方案， 从web应用和浏览器视角切入信创业务应用迁移带来的兼容性问题以及相关威胁和相应解决方案，推出了360扁鹊及支持零信任SDP安全接入体系的360企业安全浏览器。据悉，360扁鹊能针对基于Wintel平台上IE浏览器构建的业务系统的兼容性问题进行自动化排查及修复；同时，360企业安全浏览器可以实现跨平台终端的统一接入管理，并可以作为零信任SDP安全防护体系的终端载体实现基于国密加密通讯的算法的安全接入、基于环境及设备身份、用户身份、用户行为的动态判断和持续的访问控制能力。

随着新型网络威胁持续升级，传统碎片化的防御理念必然要向注重实战能力的安全新战法升级。同时要建设新的安全能力框架，提升纵深检测、纵深防御、纵深分析、纵深响应的整体防御能力。此次在ISC 2021上，360重磅发布的十大新品，无疑是充分调动自身数据、技术、专家等能力原量，将安全能力框架面向全域赋能落地的创新实践。

大数据安全时代 号角已吹响

大数据安全时代 号角已吹响

从越来越多的安全产品及解决方案纷纷引入大数据分析技术，到今年的ISC互联网安全大会所提出的“数据驱动安全”的主题，再到如今一批致力于大数据安全的新兴安全公司创立，不可否认的是，大数据安全的时代正在向我们走来。

大数据时代的到来，让“数据驱动”成为新的全球大趋势。大数据颠覆了以往各方面的固有模式，在各个领域都引发了巨大的变革。对于信息安全而言，大数据安全当前已成为国家最重要的战略安全之一。而随着数据安全的威胁愈加严重复杂，与之而来的严重后果也日益引起各方关注。可以说，大数据安全已经上升成为国家安全极为关键的组成部分。与此同时，随着商务、政务乃至制造业向数据化信息化极速迈进，各类网站服务器宕机、网站瘫痪的安全事故层出不穷，大数据安全和企业业务安全问题逐渐显露出来。

盘点下近年来所发生的的安全事故便不难发现，诸如网易新闻客户端、携程网站发生瘫痪事件、苹果官网瘫痪、新浪微博网页版瘫痪、、滴滴打车系统宕机、知乎出现瘫痪……这些安全事故一次次震惊了安全界，不但为当事企业造成了大量的数据损毁丢失，同时带来的还有因业务中断为企业和用户造成了大量不可估量的损失。

从整个安全界来看，信息安全也正在经历的巨大演变：在历经以单机杀毒、病毒特征码为代表的时代，到病毒网络化、恶意木马、网络攻防以及黑白名单+特征码的时代之后，信息安全已经进入到APT、金融欺诈、云、以及全量数据分析+安全智能的崭新时代。安全本身已经从以前攻与防的思路，越来越多开始向快速侦测和响应的思路去转变。而要做到这一点，就必须要求我们采取足够多的数据进行分析，以此实现对安全的快速侦测和响应。在这一趋势下，根据Gartner的预测，传统的以控制为中心的安全解决方案到2020年将会失效，到2016年，25%的大型企业将会采用至少一种大数据安全解决方案;到2020年，60%的企业信息安全预算将会分配在快速检测和响应的方法上。

而从整个安全产品的情况来看，就在不久的一两年之前，一些新推出的安全产品在加入大数据分析技术时还是比较新鲜的，而如今，大数据分析技术几乎已成安全产品都必需组成部分。这也从一方面说明依托大数据安全分析的安全防御思路正在变得越来越被广泛认可、接受。

诚然，大数据安全的发展势必已成为未来信息安全发展的一大重要方向，如何利用好大数据这一新时期的工具，则成为当下安全业界所需要思考和面的问题。我们看到，不管是传统的安全厂商还是新兴的创业安全公司，在大数据安全方面都已开始纷纷发力。从目前看来，我们并不能判断大数据安全是否已进入爆发的阶段，但毋庸置疑的是，大数据安全是时代的号角已经吹响。而如何能够在这一浪潮中准确的把握住大数据所带来的机遇，或许是当下整个信息安全界都需要思考面对的当务之急。 

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网络信息安全包括哪六个基本方面？分别简单说明它们的含义

网络信息安全包括哪六个基本方面？分别简单说明它们的含义

1、密码学（古典密码学算法： kaiser、单表置换；对称密码学算法：des、aes、idea、rc4；非对称密码学算法：rsa、ELGamal；HASH算法：md5、sha1.）；

主机安全（系统的安全windows、linux；数据的安全；安全协议等）；

网络攻防（防火墙、VPN、蜜罐蜜网、远程访问、木马等）；

病毒攻防（文件型病毒、宏病毒、脚本病毒、蠕虫病毒和邮件病毒等）；

容灾备份（文件恢复、raid应用、双机热备等）；

生物特征（指纹识别、面部识别和热感应等）。

网络信息安全包括的几点思考

(一)搜索引擎信息

如今的时代，还没有用过搜索引擎的人还真是不能算是一个玩互联网的人，搜索引擎在人们日常上网中已经成为一种不可替代品，个中原因不详谈。而笔者表达的是，网络信息保护，首先要担心的就是搜索引擎，百度一下就知道、360综合搜索、搜狗、搜搜等搜索引擎，是否会主动的消除用户的信息，因为我们都知道只要在上面搜索一些信息，搜索引擎都显示出来，如果从这方面还不进行保护的话，所谓的网络信息的保护谈何而来。所以这也是笔者的最大担忧的地方，搜索引擎是否会真的把这些信息而隐藏，就像搜索一些人的时候，会提示“根据相关法律法规和政策，部分搜索结果未予显示”的提示，值得深思。

(二)网站的注册数据库

网络有很多的需要用到用户信息注册的地方，大型门户网站、大型论坛、微博、SNS社区、IM工具等，用户的大量的信息都是存在在这些地方，那么作为这些资源的掌控者而言，有该如何做，有该如何约束，而且用户留下信息的肯定不止一个地方，那么如何判断信息泄露的方，如何评估?都是需要考虑的地方。

另外一点就是，哪些信息是用户认为可以泄露的，哪些S是不可的。就这些需要注册的的网站来说，每个网站需要的注册条件都是不一样的，有些是要邮箱、有些又要电话号码，邮箱还好说，毕竟是可以随便注册的东西，但是电话号码就不是，那么这边的保护有是如何?该如何规定。我们都知道如今新浪微博注册需要用到身份证号码以及姓名，笔者也是估测新浪可以已经跟官方身份证信息管理的建立数据库通道，是一件好事，但是也引发一些问题，网络是自由的，如果网络都是用真实是身份，会让网络本身的神秘感进而消失，而且很多的网络的功能都会失去一些意义，比如匿名评论、匿名的举报等都会因为实名而引起改变。所以信息的保护不需要第三方插手是最好的，完全有独立的部门来掌控是一个做法。

(三)收集信息的手段

网络上有很多收集信息的方式，比如什么调查、什么活动等，一是为了调查或活动，二也是为了收集用户数据库，对于这些的方式，该如何的规定，是否规定某些的信息不能列入其中的范围里面等，都是值得思考的。网络上很多打着这些旗号的骗子，相信很多人都深受其害，笔者曾经也被欺骗过，很多人都是如笔者当时的心理：一肚子怒火，但是后来还是自我安慰的没事了，随后事情习惯了后，就没有感觉，当信息泄露成为习惯，就是最危险的时候，也就是为什么“人肉搜索”每个人都害怕，一旦被搜索过，这辈子的生活都备受影响。

互联网人士黄嘉榔认为网络信息的安全归根到底，还是因为人，人心正，则事正;没有相关的利益链条存在的就不会有那么多挖空心思人去做这些事情。

信息安全包括哪些基本属性

网络信息安全的基本属性有哪些？试给出具体实例分析。

网络信息安全的基本属性有：完整性、可用性、机密性、可控性、抗抵赖性 。

具体实例：

完整性：电子邮件传输过程中保持不被删除、修改、伪造等。

可用性：网站服务能够防止拒绝服务攻击。

机密性：网络管理账号口令信息泄露将会导致网络设备失控。

可控性：管理者可以控制网络用户的行为和网上信息传播。

抗抵赖性：通过网络审计，可以记录访问者在网络中的活动。

信息安全包括数据安全和_____安全

信息安全包括数据安全和网络安全。

企业在获得“大数据时代”信息价值增益的同时，却也在不断的累积风险。首先是黑客窃密与病毒木马的对企业信息安全的入侵;大数据在云系统中进行上传、下载、交换的同时，极易成为黑客与病毒的攻击对象。而“大数据”一旦被入侵并产生泄密，则会对企业的品牌、信誉、研发、销售等多方面带来严重冲击，并带来难以估量的损失。

其次是内部员工对企业数据的非法窃取或因疏忽造成的丢失，“日防夜防，家贼难防”是目前企业信息安全中普遍存在的尴尬，因为在工作过程中，企业员工不可避免的需要接触到企业核心数据或内部机密，其中不乏别有用心者对有价值的信息数据进行刻意的复制、截留、甚至外泄，一旦在企业内部发生泄密，使企业信息安全遭到威胁，其破坏力将远远超过外部泄密所产生的影响，给企业带来的甚至是灭顶之灾。

根据权威数据统计，2013年内81%的企业信息安全泄密类问题发生在体系内部(内部人员过失泄密或主动窃密)，由外部黑客攻击、系统漏洞、病毒感染等问题带来的信息泄密案例，合计仅有12%，而内部体系造成的泄密损失是黑客攻击的16倍，是病毒感染的12倍。

所以现在很多企业和 *** 机构，尤其是税务机构都会部署像UniBDP这种数据防泄露系统和网络准入控制系统这类网络安全管理系统，主要因为这类管理系统可以对各个电脑终端的安全状态、接入设备，对重要级敏感数据的访问行为、传播进行监控，并进行员工操作流程记录、安全事件定位分析，保障他们的数据安全和网络安全。

所以根据调查数据和分析下信息安全产品的市场走向就可以看出，信息安全主要为数据安全和网络安全两方面。

对于网络系统，信息安全包括信息的什么安全和什么安全

这个问得太大了。

信息安全包括数据安全和 ----安全 ？ 填空

是不是网络？太久了，都快忘记了。

信息安全包括数据安全和什么安全

信息安全包括数据安全和网络安全。

网络信息安全是一个关系国家安全和 *** 、社会稳定、民族文化继承和发扬的重要问题。其重要性，正随着全球信息化步伐的加快越来越重要。网络信息安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。它主要是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。

特征：

网络信息安全特征 保证信息安全，最根本的就是保证信息安全的基本特征发挥作用。因此，下面先介绍信息安全的5 大特征。

1. 完整性

指信息在传输、交换、存储和处理过程保持非修改、非破坏和非丢失的特性，即保持信息原样性，使信息能正确生成、存储、传输，这是最基本的安全特征。

2. 保密性

指信息按给定要求不泄漏给非授权的个人、实体或过程，或提供其利用的特性，即杜绝有用信息泄漏给非授权个人或实体，强调有用信息只被授权对象使用的特征。

3. 可用性

指网络信息可被授权实体正确访问，并按要求能正常使用或在非正常情况下能恢复使用的特征，即在系统运行时能正确存取所需信息，当系统遭受攻击或破坏时，能迅速恢复并能投入使用。可用性是衡量网络信息系统面向用户的一种安全性能。

4. 不可否认性

指通信双方在信息交互过程中，确信参与者本身，以及参与者所提供的信息的真实同一性，即所有参与者都不可能否认或抵赖本人的真实身份，以及提供信息的原样性和完成的操作与承诺。

5. 可控性

指对流通在网络系统中的信息传播及具体内容能够实现有效控制的特性，即网络系统中的任何信息要在一定传输范围和存放空间内可控。除了采用常规的传播站点和传播内容监控这种形式外，最典型的如密码的托管政策，当加密算法交由第三方管理时，必须严格按规定可控执行。

信息安全主要包括以下五方面的内容，即需保证信息的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。信息安全本身包括的范围很大，其中包括如何防范商业企业机密泄露、防范青少年对不良信息的浏览、个人信息的泄露等。网络环境下的信息安全体系是保证信息安全的关键，包括计算机安全操作系统、各种安全协议、安全机制（数字签名、消息认证、数据加密等），直至安全系统，如UniNAC、DLP等，只要存在安全漏洞便可以威胁全局安全。信息安全是指信息系统（包括硬件、软件、数据、人、物理环境及其基础设施）受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，信息服务不中断，最终实现业务连续性。

信息安全学科可分为狭义安全与广义安全两个层次，狭义的安全是建立在以密码论为基础的计算机安全领域，早期中国信息安全专业通常以此为基准，辅以计算机技术、通信网络技术与编程等方面的内容；广义的信息安全是一门综合性学科，从传统的计算机安全到信息安全，不但是名称的变更也是对安全发展的延伸，安全不在是单纯的技术问题，而是将管理、技术、法律等问题相结合的产物。本专业培养能够从事计算机、通信、电子商务、电子政务、电子金融等领域的信息安全高级专门人才。

2，人力资源管理信息安全包括哪两个方面

包括系统安全和数据安全两方面

论述信息安全包括哪几方面的内容？信息安全技术有哪些？分别对其进行阐述。

信息安全概述信息安全主要涉及到信息传输的安全、信息存储的安全以及对网络传输信息内容的审计三方面。 鉴别鉴别是对网络中的主体进行验证的过程，通常有三种方法验证主体身份。一是只有该主体了解的秘密，如口令、密钥；二是主体携带的物品，如智能卡和令牌卡；三是只有该主体具有的独一无二的特征或能力，如指纹、声音、视网膜或签字等。 口令机制：口令是相互约定的代码，假设只有用户和系统知道。口令有时由用户选择，有时由系统分配。通常情况下，用户先输入某种标志信息，比如用户名和ID号，然后系统询问用户口令，若口令与用户文件中的相匹配，用户即可进入访问。口令有多种，如一次性口令，系统生成一次性口令的清单，第一次时必须使用X，第二次时必须使用Y，第三次时用Z，这样一直下去；还有基于时间的口令，即访问使用的正确口令随时间变化，变化基于时间和一个秘密的用户钥匙。这样口令每分钟都在改变，使其更加难以猜测。 智能卡：访问不但需要口令，也需要使用物理智能卡。在允许其进入系统之前检查是否允许其接触系统。智能卡大小形如信用卡，一般由微处理器、存储器及输入、输出设施构成。微处理器可计算该卡的一个唯一数（ID）和其它数据的加密形式。ID保证卡的真实性，持卡人就可访问系统。为防止智能卡遗失或被窃，许多系统需要卡和身份识别码（PIN）同时使用。若仅有卡而不知PIN码，则不能进入系统。智能卡比传统的口令方法进行鉴别更好，但其携带不方便，且开户费用较高。 主体特征鉴别：利用个人特征进行鉴别的方式具有很高的安全性。目前已有的设备包括：视网膜扫描仪、声音验证设备、手型识别器。 数据传输安全系统 数据传输加密技术 目的是对传输中的数据流加密，以防止通信线路上的窃听、泄漏、篡改和破坏。如果以加密实现的通信层次来区分，加密可以在通信的三个不同层次来实现，即链路加密（位于OSI网络层以下的加密），节点加密，端到端加密（传输前对文件加密，位于OSI网络层以上的加密）。 一般常用的是链路加密和端到端加密这两种方式。链路加密侧重与在通信链路上而不考虑信源和信宿，是对保密信息通过各链路采用不同的加密密钥提供安全保护。链路加密是面向节点的，对于网络高层主体是透明的，它对高层的协议信息（地址、检错、帧头帧尾）都加密，因此数据在传输中是密文的，但在中央节点必须解密得到路由信息。端到端加密则指信息由发送端自动加密，并进入TCP/IP数据包回封，然后作为不可阅读和不可识别的数据穿过互联网，当这些信息一旦到达目的地，将自动重组、解密，成为可读数据。端到端加密是面向网络高层主体的，它不对下层协议进行信息加密，协议信息以明文形式传输，用户数据在中央节点不需解密。 数据完整性鉴别技术 目前，对于动态传输的信息，许多协议确保信息完整性的方法大多是收错重传、丢弃后续包的办法，但黑客的攻击可以改变信息包内部的内容，所以应采取有效的措施来进行完整性控制。 报文鉴别：与数据链路层的CRC控制类似，将报文名字段（或域）使用一定的操作组成一个约束值，称为该报文的完整性检测向量ICV（Integrated Check Vector）。然后将它与数据封装在一起进行加密，传输过程中由于侵入者不能对报文解密，所以也就不能同时修改数据并计算新的ICV，这样，接收方收到数据后解密并计算ICV，若与明文中的ICV不同，则认为此报文无效。 校验和：一个最简单易行的完整性控制方法是使用校验和，计算出该文件的校验和值并与上次计算出的值比较。若相等，说明文件没有改变；若不等，则说明文件可能被未察觉的行为改变了。校验和方式可以查错，但不能保护数据。 加密校验和：将文件分成小快，对每一块计算CRC校验值，然后再将这些CRC值加起来作为校验和。只要运用恰当的算法，这种完整性控制机制几乎无法攻破。但这种机制运算量大，并且昂贵，只适用于那些完整性要求保护极高的情况。 消息完整性编码MIC（Message Integrity Code）：使用简单单向散列函数计算消息的摘要，连同信息发送给接收方，接收方重新计算摘要，并进行比较验证信息在传输过程中的完整性。这种散列函数的特点是任何两个不同的输入不可能产生两个相同的输出。因此，一个被修改的文件不可能有同样的散列值。单向散列函数能够在不同的系统中高效实现。 防抵赖技术 它包括对源和目的地双方的证明，常用方法是数字签名，数字签名采用一定的数据交换协议，使得通信双方能够满足两个条件：接收方能够鉴别发送方所宣称的身份，发送方以后不能否认他发送过数据这一事实。比如，通信的双方采用公钥体制，发方使用收方的公钥和自己的私钥加密的信息，只有收方凭借自己的私钥和发方的公钥解密之后才能读懂，而对于收方的回执也是同样道理。另外实现防抵赖的途径还有：采用可信第三方的权标、使用时戳、采用一个在线的第三方、数字签名与时戳相结合等。 鉴于为保障数据传输的安全，需采用数据传输加密技术、数据完整性鉴别技术及防抵赖技术。因此为节省投资、简化系统配置、便于管理、使用方便，有必要选取集成的安全保密技术措施及设备。这种设备应能够为大型网络系统的主机或重点服务器提供加密服务，为应用系统提供安全性强的数字签名和自动密钥分发功能，支持多种单向散列函数和校验码算法，以实现对数据完整性的鉴别。 数据存储安全系统 在计算机信息系统中存储的信息主要包括纯粹的数据信息和各种功能文件信息两大类。对纯粹数据信息的安全保护，以数据库信息的保护最为典型。而对各种功能文件的保护，终端安全很重要。 数据库安全：对数据库系统所管理的数据和资源提供安全保护，一般包括以下几点。一，物理完整性，即数据能够免于物理方面破坏的问题，如掉电、火灾等；二，逻辑完整性，能够保持数据库的结构，如对一个字段的修改不至于影响其它字段；三，元素完整性，包括在每个元素中的数据是准确的；四，数据的加密；五，用户鉴别，确保每个用户被正确识别，避免非法用户入侵；六，可获得性，指用户一般可访问数据库和所有授权访问的数据；七，可审计性，能够追踪到谁访问过数据库。 要实现对数据库的安全保护，一种选择是安全数据库系统，即从系统的设计、实现、使用和管理等各个阶段都要遵循一套完整的系统安全策略；二是以现有数据库系统所提供的功能为基础构作安全模块，旨在增强现有数据库系统的安全性。 终端安全：主要解决微机信息的安全保护问题，一般的安全功能如下。基于口令或（和）密码算法的身份验证，防止非法使用机器；自主和强制存取控制，防止非法访问文件；多级权限管理，防止越权操作；存储设备安全管理，防止非法软盘拷贝和硬盘启动；数据和程序代码加密存储，防止信息被窃；预防病毒，防止病毒侵袭；严格的审计跟踪，便于追查责任事故。 信息内容审计系统 实时对进出内部网络的信息进行内容审计，以防止或追查可能的泄密行为。因此，为了满足国家保密法的要求，在某些重要或涉密网络，应