大数据分析—安全课件

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数据安全ppt课件

数据安全ppt课件

内部人员误操作风险
总结词
内部人员误操作风险是指企业内部人员因疏忽或错误操作而导致的数据安全问题 ,如误删除数据、错误配置等。
详细描述
内部人员误操作风险对企业数据安全的影响不容忽视。为了降低这种风险,企业 需要加强员工的安全意识培训,建立完善的数据管理制度和操作规范,并定期进 行安全审计和检查。
自然灾害风险
求。
2023
PART 05
数据安全最佳实践
REPORTING
建立完善的数据管理制度
数据分类与标记
对数据进行分类和标记,明确 各类数据的敏感程度和保护需
求。
访问控制与权限管理
根据员工职责和工作需要,设 置合理的数据访问权限,防止 数据泄露和滥用。
数据备份与恢复
制定数据备份和恢复计划,确 保数据在意外情况下能够迅速 恢复。
2023
数据安全ppt课件
REPORTING
2023
目录
• 引言 • 数据安全风险 • 数据安全防护策略 • 数据安全法律法规与合规性 • 数据安全最佳实践 • 数据安全未来展望
2023
PART 01
引言
REPORTING
数据安全的重要性
数据是现代企业的核心资产
随着信息化时代的到来,数据已经成为企业的重要资产,保障数 据安全对于企业的生存和发展至关重要。
对培训和演练过程进行记录和评估,确保培 训效果得到有效提升。
选择可靠的数据安全产品和服务
市场调研
对市场上的数据安全产品和服务进行 调研,了解其功能、性能和口碑。
技术评估
从技术角度对数据安全产品和服务进 行评估,确保其满足企业实际需求。
成本效益分析
对数据安全产品和服务进行成本效益 分析,确保投入产出比合理。

《大数据安全技术》课件-第2章

《大数据安全技术》课件-第2章
① 对称密码算法(Symmetric Cipher)。
② 非对称密钥算法(Asymmetric Cipher)。
2.2 密码学的基本概念
2.2.2 密码算法的分类 3.按照按照明文的处理方法分类
① 分组密码(Block Cipher)。 ② 流密码(Stream Cipher)。
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码 (1)RSA数学基础
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码 (1)RSA数学基础
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码 (2)RSA算法描述
2.3 加密算法
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码
(3)RSA算法安全分析
RSA算法的安全性取决于从公钥
计算出私钥
的困难程度。
512比特的n已不够安全,目前基本要用1024比特的n,极其重要的场合应该用2048比特的n。1977年,《科学的美
2.1 概述
2.1.2 密码学的地位和作用 2.密码学作用 密码学要解决的问题是信息安全的主要任
务,就是解决信息资源的保密性、完整性、认 证性、不可否认性和可用性。从信息安全的五 个属性来看,密码学上的安全机制可以保证信 息安全属性的实现。
2.2 密码学的基本概念
2.2.1 基本概念 • 一个加密系统由五个要素构成:明文、密文、加密算法、解
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码 4. SM2算法
随着密码技术和计算机技术的发展,目前 常用的1024位RSA算法面临严重的安全威胁, 我们国家密码管理部门经过研究,决定采用 SM2椭圆曲线算法替换RSA算法。
2.3.4 混合加密 1.实现原理
2.3 加密算法
2.3 加密算法
2.3.4 混合加密 2. 混合加密的应用

5 大数据安全及隐私ppt课件

5  大数据安全及隐私ppt课件
重放、插入和篡改。 ⑤ 鉴别交换机制:通过密码、密码技术、实体特征或占有物
提供对等实体的鉴别。 ⑥ 通信业务填充机制:提供通信业务流机密性,对抗通信业
务分析。 ⑦ 路由选择控制机制:使路由能动态地或预定地选取,以便
通信只在具有适当保护级别的路由上传输。 ⑧ 公正机制:公正人为通信双方所信任,并掌握必要信息以
15
保障大数据安全 • 围绕大数据全生命周期,即数据的产生、采集、传输、存
储、处理、分析、发布、展示和应用、产生新数据等阶段 进行安全防护。 • 大数据保障技术可以从物理安全、系统安全、网络安全、 存储安全、访问安全、审计安全、运营安全等角度进行考 虑。 • 保障大数据安全的目标:最大程度地保护具有流动性和开 放性特征的大数据自身安全,防止数据泄露、越权访问、 数据篡改、数据丢失、密钥泄露、侵犯用户隐私等问题的 发生。 • 对大数据全生命周期阶段合并与精简,大数据应用过程可 划分为4个环节:采集、存储、挖掘和发布。
过程,即从海量的数据中自动抽取隐藏在数据中有用信息 的过程,有用信息可能包括规则、概念、规律和模式等。 • 安全威胁:第三方在进行数据挖掘的过程中植入恶意程序、 窃取系统数据。 • 安全机制:
① 身份认证:基于秘密信息、基于信物、基于生物特征 ② 访问控制:自主访问控制DAC,可将拥有的权限自主地授予
② 自然威胁:可能来自于自然灾害、恶劣的场地环境、电 磁辐射和电磁干扰、网络设备自然老化等。
重点在于预防
重点在于检测、恢复
人为攻击
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信息的安全性(安全属性) ① 机密性:是指信息不泄露给非授权实体并供其利用的特性。 ② 完整性:是指信息不能被未经授权的实体改变的特性。 ③ 不可否认性:是指通信双方信息真实同一的安全属性,收

大数据与云计算安全精品PPT课件

大数据与云计算安全精品PPT课件

大数据时代面临的信息安全挑战
❖随着海量数据的进一步集中和信息技术的 进一步发展,信息安全成为大数据快速发 展的瓶颈。大数据信息安全主要体现在以 下几个方面(??)
处理系统、过程的安全,重点关注系统安全、 网络安全(与垃圾处理相似),垃圾处理链不 安全,因此从系统工程考虑。
❖2014年2月12日,美国国家标准与技术研究 所针对《增强关键基础设施网络安全》, 提出了《美国增强关键基础设施网络安全 框架》(V1.0),强调利用业务驱动指导 网络安全行动,并考虑网络安全风险作为 组织风险管理进程的一部分。
三是窃取保密信息看不懂
对重要信息采取加密等手段进行保护,非法用 户只能拿到重要信息的密文,而无法看到文件 内容。
四是系统和信息篡改不了
实行系统资源管理,对操作活动进行可信验证 ,强化信息防篡改和自动纠错功能,使木马种 不上,病毒染不了。
五是系统工作瘫不成
从网络通信、区域边界、计算环境,进行层层 访问控制;有效分解攻击信息流,提高系统的 强壮性和弹性。定期进行系统安全脆弱点评估 ,及时发现安全隐患;开发可恢复系统,实现 系统自动恢复。
中国云计算大数据安全大会
新型信息技术应用的信息安全保障
❖主要内容:
大数据的基本概念 大数据时代面临的信息安全挑战 大数据时代的信息安全保障
大数据的概念
❖ 一般来讲,大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存 储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合 ”
❖ 维基百科将大数据定义为那些无法在一定时间内使用常规 数据库管理工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集 。
构建大数据纵深防御体系
❖ 一是要加强大数据、环境、系统整体防护,建设 多重防护、多层互联体系结构,确保大数据处理 环境可信;

大数据分析—安全ppt课件

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1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes
可编辑课件PPT
1 ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes
海量交互数据:
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可 以告诉我们未来会发生什么。
数据量在爆炸式增长—— 近两年所产生的数据量相 当于2010年以前整个人类 文明产生的数据量总和3
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低(Value)”就是 “大数据”的显著特征,或者说,只有具备这些特点的数据,才是大数据。
想驾驭这庞大的数据,我们必
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes
须了解大数据的特征。
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,073,741,824 KB = 1,099,511,627,776 Bytes

大数据分析讲稿ppt教案

大数据分析讲稿ppt教案

一致性
不同来源的数据是否 能够相互匹配和验证 。
03 大数据分析技术
CHAPTER
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、异常、缺失数 据,确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种格式或结构 ,以便于分析。
数据集成
将多个数据源的数据整合 到一个统一的数据仓库中 。
数据分析方法
特点
大数据分析具有数据量大、处理速度 快、数据类型多样等特点,能够为企 业提供更精准、全面的数据分析结果 ,帮助企业做出更好的决策。
大数据分析的重要性
提高决策效率
大数据分析能够快速处理大量数 据,为企业提供及时、准确的分 析结果,从而提高决策效率和准
确性。
发现潜在机会
通过对数据的深入挖掘和分析,企 业可以发现隐藏在数据中的机会和 趋势,从而制定更具针对性的市场 策略。
大数据伦理、法律与社会责任
总结词
大数据的伦理、法律和社会责任是大数 据发展中不可忽视的重要问题。
VS
详细描述
随着大数据技术的广泛应用,数据隐私、 信息安全、算法公正等问题也日益凸显。 因此,在大数据的发展过程中,需要关注 和解决这些伦理、法律和社会责任问题。 例如,加强数据隐私保护、建立数据安全 标准、推动算法公正等,以确保大数据技 术的健康发展。
以更好地了解客户需求,提高客户满意度和忠诚度,降低营销成本。
03
精准营销工具
精准营销工具包括用户画像、推荐系统、A/B测试等,可以帮助企业实
现个性化推荐、优化广告投放等。
风险管理与控制
风险管理概述
风险管理工具
风险管理是指对企业面临的各种风险 进行识别、评估、控制和监控的过程 。

互联网时代网络安全大数据分析科技汇报通用PPT模板课件

互联网时代网络安全大数据分析科技汇报通用PPT模板课件
PART.02
关键文字
• 此部分内容作为文字排版 占位显示
• 更改文字的颜色或者大小 属性。
现场执行策略
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01
(建议使用主题字体)
02
更改文字的颜色或者大小属性。
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03
(建议使用主题字体)
04
更改文字的颜色或者大小属性。
现场执行策略
现场执行策略
CLICK HERE TO ENTER YOUR TEXT AND CHANGE THE COLOR OR SIZE OF THE TEXT. INSERT THE DATA TEXT ICON, CHANGE THE PICTURE, AND HAVE A GOOD TIME.CONTENTS
02 现场执行策略
此部分内容作为文字排版占位显示 (建议使用主题字体)
Please add text here
Please add the detailed text of the secondary headings herePlease add the detailed text of the secondary headings herePlease add the detailed text of the secondary headings here
04
还可以设置合适的文 字格式,调整文字文 本的行间距。
活动整体思路
文字
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文字
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数据安全培训课件PPT

数据安全培训课件PPT
法规和标准的要求。
数据分类与标记
根据数据的敏感性和重要程度 进行分类,对不同类别的数据 进行不同的管理和保护。
访问控制与权限管理
控制对数据的访问,确保只有 经过授权的人员才能访问敏感 数据。
数据备份与恢复
制定数据备份策略,确保在数 据丢失或损坏时能够及时恢复

05
数据安全最佳实践
企业数据安全管理
03
数据安全防护策略
网络安全防护
01
02
03
防火墙配置
详细介绍如何配置防火墙 以实现数据流的控制和过 滤,防止未经授权的访问 和数据泄露。
入侵检测与防御
讨论入侵检测系统的原理 、部署方式以及如何通过 实时监测和预警机制来应 对网络攻击。
数据加密传输
介绍如何使用加密技术对 在网络中传输的数据进行 保护,确保数据在传输过 程中的安全。
我国数据安全法律法规
《网络安全法》
01
规定了网络运营者、网络产品和服务提供者等主体的安全义务
和责任。
《个人信息保护法》
02
保护个人信息的权益,规范个人信息处理活动。
《数据安全法》
03
保障国家数据安全,促进数据开发利用。
数据安全标准与合规性评估
合规性评估
对组织的数据安全管理体系进 行评估,确保其符合相关法律
详细描述
数据安全涉及的范围广泛,包括数据的机密性、完整性和可用性。它涵盖了预 防、检测和应对数据威胁的措施,以确保数据的保密性、完整性、可用性和可 追溯性。
数据安全的重要性
总结词
数据安全对于组织的声誉、合规性和运营至 关重要,因为数据是组织的宝贵资产。
详细描述
数据安全不仅关乎企业的声誉,还涉及到企 业的合规性和运营。保护敏感和机密数据免 于泄露或破坏,可以维护企业的声誉和品牌 形象。同时,遵守相关法律法规和行业标准 也是企业必须履行的责任。此外,数据安全 对于企业的日常运营也至关重要,因为数据

大数据安全与隐私保护PPT课件

大数据安全与隐私保护PPT课件

大数据的 可信性
威胁之一是伪 造或刻意制造 数据, 而错误的数据 往往会导致错 误的结论。 威胁之二是数 据在传播中的 逐步失真。
8
如何实现 大数据访 问控制
(1)难以预 设角色,实现 角色划分; (2)难以预 知每个角色的 实际权限。
LOGO
四、大数据安全与隐私保护关键技术
1 数据发布匿名保护技术 2 社交网络匿名保护技术 3 数据水印技术 4 数据溯源技术 5 角色挖掘技术 6 风险自适应的访问控制
❖ 存在的问题:当前方案多基于静态数据集,针对大数据的 高速产生与更新的特性考虑不足 文本 水印
基于文本内容的水印
基于自然语言的水印
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数据溯源技术
❖ 数据溯源技术目标是帮助人们确定数据仓库中各项数据的 来源,也可用于文件的溯源与恢复
❖ 基本方法:标记法,比如通过对数据进行标记来记录数据 在数据仓库中的查询与传播历史
在科学界《Nature》 和《Science》都 推出了大数据专利 对其展开探讨,意 味着大数据成为云 计算之后的信息技 术领域的另一个信 息产业增长点。
缺点:安全与隐私问题是人们公认的关键问题。
3
LOGO
二、大数据研究概述
特点
大规模 高速性 多样性
大数据
来源
人 机 物
4
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大数据分析目标
1
❖ 常见社交网络匿名保护
1
边匿名方案多基于 边的增删,用随机 增删交换便的方法 有效地实现边匿名 不足:匿名边保护 不足
2
基于超级节点对图 结构进行分割和集 聚操作 不足:牺牲数据的 可用性
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LOGO
数据水印技术
❖ 数据水印是指将标识信息以难以察觉的方式嵌入在数据载 体内部且不影响其使用方法,多见于多媒体数据版权保护, 也有针对数据库和文本文件的水印方案。

大数据安全PPT图文

大数据安全PPT图文

7 6
5 4
❖ 价值(value)
合理运用大数据,以低成本 创造高价值
❖ 复杂性(Complexity)
数据量巨大,来源多渠道
❖ 真实性(Veracity)
数据的质量
❖ 可变性(Variability)
妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
结构化
大数据包括结构化、半结构化和非结 构化数据,非结构化数据越来越成为 数据的主要部分。
做出科学决策
机遇
机遇2:大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
“棱镜门”引爆大数据时代争议
事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料,过去6年间,美国的情报部门通过一 个代号为“棱镜”的项目,从多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照片、 文档、视频等网络私人数据,跟踪用户一举一动。他说,自己只需要坐在办公桌前,动 动指头,敲敲键盘,就能了解很多人的私密信息。
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
01
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
学习
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超 出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理
02
思考
论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一 个应用分支。
01 02 03 04
大数据(BIG DATA)
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、 管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具 有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海 量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”(Big data) 研究机构Gartner给出了这样

(2024年)大数据ppt课件

(2024年)大数据ppt课件
• 智慧城市:大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析,政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育:大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析,教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果,便于分析和理解。
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04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
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统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述,包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征,包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统(如HDFS)、NoSQL数据 库(如HBase、Cassandra)等,用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理(如MapReduce、Spark批处理) 、流处理(如Spark Streaming、Flink)等,用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
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隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理,如替换、加密、 去标识化等,以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声,以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果,从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全

【优质课件】大数据安全及隐私概述(PPT 57页)

【优质课件】大数据安全及隐私概述(PPT 57页)

政府 隐私保护的安全监管、网路环境的安全感知、大数据安全标准 的制定、安全管理机制规范等内容
大数据安全威胁
① 大数据基础设施具有虚拟化和分布式特点,容易受到非 授权访问、信息泄露或丢失、破坏数据完整性、拒绝服 务攻击、网络病毒传播;
② 大数据应用的生命周期中,数据存储是一个关键环节, 尤其是非关系数据库带来如下安全挑战:模式成熟度不 够、系统成熟度不够、服务器软件没有内置的足够的安 全机制、数据冗余和分散性问题。
② 自然威胁:可能来自于自然灾害、恶劣的场地环境、电 磁辐射和电磁干扰、网络设备自然老化等。
重点在于预防
重点在于检测、恢复
人为攻击
信息的安全性(安全属性)
① 机密性:是指信息不泄露给非授权实体并供其利用的特性。
② 完整性:是指信息不能被未经授权的实体改变的特性。
③ 不可否认性:是指通信双方信息真实同一的安全属性,收 发双方均不可否认。
大数据安全内涵:应该包括两个层面的含义:
① 保障大数据安全,是指保障大数据计算过程、数据形态、 应用价值的处理技术;
② 大数据用于安全,利用大数据技术提升信息系统安全效 能和能力的方法,涉及如何解决信息系统安全问题。
行业 安全需求
互联网 有效的安全存储和智能挖掘分析,严格执行大数据安全监管和 审批管理,从海量数据中合理发现和发掘商业机会与商业价值
⑧ 公正机制:公正人为通信双方所信任,并掌握必要信息以 一种可证实方式提供所需的保证。
数据安全:是一种主动的包含措施,包括数据本身的安 全和数据防护的安全。
① 数据本身的安全,主要是指采用现代密码算法对数据进 行主动保护,如数据保密、数据完整性、双向强身份认 证等;
② 数据防护的安全,主要是采用现代信息存储手段对数据 进行主动防护,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾 等手段保证数据的安全。

大数据安全专题研究(PPT 38页)

大数据安全专题研究(PPT 38页)

HDFS-分布式文件系统
Page 19
MapReduce
MapReduce 计算模型可以说是大数据处理的核 心算法。
MapReduce实现了Map和Reduce两个功能。 Map把一个函数应用于集合中的所有成员,然后返 回一个基于这个处理的结果集。Reduce对结果集进 行分类和归纳。
Map()和 Reduce() 两个函数可能会并行运行,即 使不是在同一的系统的同一时刻。
Page 28
NOSQL产品分类
数据库名称
Hbase Azure Tables
Cassandra Hypertable SimpleDB
MongoDB CounchDB
Redis LevelDB Berkeley DB
Neo4j InfoGrid
列存数据库
作者
Hadoop
Microsoft
Apache 开源
Page 5
1、大数据的定义
大数据(big data),也称巨量资料,指的是 所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前 主流软件工具在合理时间内达到撷取、管 理、处理、并整理成为帮助企业经营决策 更积极目的的资讯。
Page 6
最早将大数据用于IT环境的是知名咨询公 司麦肯锡。
麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一 个行业和业务职能领域,成为重要的生产 因素。人们对于海量数据的挖掘和运用, 预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪 潮的到来。” “大数据”在物理学、生物 学、环境生态学等领域以及军事、金融、 通讯等行业存在已有时日,却因为近年来 互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
4、保护技术
数据发布匿名保护技术、社交网络匿名保护技术、 数字水印技术、数据溯源技术、角色挖掘、风险

大数据安全风险与挑战PPT幻灯片课件

大数据安全风险与挑战PPT幻灯片课件

信息过滤
如何从海量数据中 过滤敏感信息内容
舆情分析
如何实时将最重要的 舆情信息优先放到用
户面前
社会网络分析
大数据对现有的存储 和安防措施提出挑战
开源情报分析
大数据成为高级可 持续攻击的载体
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大数据安全防护-网络安全篇
大数据环境下的信息过滤特点
智能
智能过滤违法国家 法律法规以及侵犯 用户权益的内容, 达到净化网络空间、 提取情报的目的, 确保国家、社会与 个人的信息内容安 全。
大数据之安全风险大数据成为竞争新焦点同时带来了更多安全风险信息过滤如何从海量数据中过滤敏感信息内容舆情分析如何实时将最重要的舆情信息优先放到用户面前社会网络分析大数据对现有的存储和安防措施提出挑戓开源情报分析大数据成为高级可持续攻击的载体25大数据环境下的信息过滤特点智能智能过滤违法国家法律法规以及侵犯用户权益的内容达到净化网络空间提取情报的目的确保国家社会不个人的信息内容安高效在本系统在保证准以满足海量处理规模数据快速便捷地匹配自定义的关自学习通过机器学习自劢抽取新的语言知络语言变化做到因时而变
12
防不胜防:大数据之安全风险
2 大数据加大隐私泄露风险
数据汇集包括大量企业运营数据、客户 信息、个人行为的细节记录 敏感数据的所有权和使用权无明确的界 定,大数据分析未考虑到个体隐私问题 数据的集中存储增加了数据泄露风险
13
防不胜防:大数据之安全风险
3 大数据对现有的存储和安防措施提出挑战
攻击者利用大数据将攻击很好地隐藏起 来,使传统的防护策略难以检测出来 大数据的价值低密度性,让安全分析工具很 难聚焦在价值点上,攻击可隐藏在大数据中 随着数据增长,安全防护更新升级速度 无法跟上数据量非线性增长的步伐

大数据安全技术课件第4章

大数据安全技术课件第4章
(3)TGS:票据授权服务。TGS可以看作KDC中一个提供服务票据 功能的应用服务器,它根据用户提交的有效TGT来分配服务票据,与此 同时,TGS保证向应用服务器请求资源的身份的真实性。
4.3 基于Kerberos的身份认证技术
(4)Database:数据库用于存放用户和服务的记录,使用 Principal来命名和引用一条记录。
4.2 身份认证技术
生物特征适合用于身份认证的基本条件
基本条件
描述
普遍性 每个人都具有该特征
唯一性 永久性
对于每个人来说,该特征都不相同,任何两个人都可以用 该特征区分开来 该特征具备足够的稳定性
可采集性 能够较为方便地对该特征进行采集、量化
可接受性 用户可以普通接受基于该特征的认证系统
性能要求 该特征可以获得足够的识别精度,且对资源、环境的要求 比较合理
4.3 基于Kerberos的身份认证技术
(1)Client上的用户要想获得访问某一应用服务器的票据时,先以明 文方式向AS发起请求,要求获得访问TGS的票据。 (2)AS收到Client的请求之后,会在用户数据库中核验其身份。并随 机生成会话密钥Session Key。然后AS会构建两个TGT,分别记作TGT1 和TGT2。其中,TGT1(Session Key,TGS服务信息,票据结束时间)以 用户密钥加密,TGT2(Session Key,客户信息,票据结束时间)以KDC 密钥加密。
4.2 身份认证技术
4.2.1 口令认证 5.动态口令认证原理
动态口令的基本认证原理是在认证双方共享密钥,也称种子密钥 ,并使用同一个种子密钥对某一个事件计数、时间值或异步挑战数进 行加密计算,然后比较计算值是否一致来进行认证。
其中使用的加密算法有对称加密算法、HASH、HMAC等。
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

学习交流PPT
15
大数据的应用
——未来,改变一切
未来,企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己,也更加了解客户。
数据的再利用: 由于在信息价值链中的特殊位置,有些公司可能会收集到大量的数据,但他们并不急需
使用也不擅长再次利用这些数据。例如,移动电话运营商手机用户的位置信息来传输电话 信号,这对以他们来说,数据只有狭窄的技术用途。但当它被一些发布个性化位置广告服 务和促销活动的公司再次利用时,则变得更有价值。
大数据价值链的3大构成:数据本身、技能与思维 其中三者兼具的又谷歌公司,谷歌在刚开始收集数据的时候就已经有多次使用数据的想
法。比方说,它的街景采集车手机全球定位系统数据不光是为了创建谷歌地图,也是为了 制成全自动汽车以及谷歌眼镜等与实景交汇的产品。
传统行业最终都会转变为大数据行业,无论是金 融服务也、医药还是制造业。
7
大数据应用案例之:零售业
• 零售企业也监控客户的店内 走动情况以及与商品的互动。 它们将这些数据与交易记录 相结合来展开分析,从而在 销售哪些商品、如何摆放货 品以及何时调整售价上给出 意见,此类方法已经帮助某 领先零售企业减少了17%的存 货,同时在保持市场份额的 前提下,增加了高利润率自 有品牌商品的比例。
11
大数据带来的机遇
大数据赋予我们洞察未来的能力
马云成功预测2008 年经济危机
•“2008 年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑,欧美对中国采购在下滑。 海关是卖了货,出去以后再获得数据;我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸 易发生变化了。”
•通常而言,买家在采购商品前,会比较多家供应商的产品,反映到阿里巴巴网站 统计数据中,就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值,综 合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大,保证用户行为模型的 准确性。因此在这个案例中,询盘数据的下降,自然导致买盘的下降。
想驾驭这庞大的数据,我们必
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes
须了解大数据的特征。
数据量在爆炸式增长——
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
近两年所产生的数据量相
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,073,741,824 KB = 1,099,511,627,776 Bytes
发觉潜在的威胁——大数据的这种 能力对今天的信息安全防范意义重大
在全球范围内进行相关数据的关联性分析。这样就能克服信息分布孤岛 带来的调查取证难的问题,更容易发现攻击。
针对具体的网络、系统和应用的运行数据采集分析,捕获、挖掘、修复漏 洞;对全球已经发生以及正在发生的网络攻击行为进行记录,并将这些海量 的数据经过多维度的整合分析,自动生成漏洞库、黑客们行为特征等数据库。 对于具体的网络系统,全球化的安全监测,运用大数据技术,可以提前发现 攻击,提前阻止。
当于2010年以前整个人类
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes
文明产生的数据量总和
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes
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21世纪是数据信息大发展的时代, 移动互联、社交网络、电子商务等极大拓 展了互联网的边界和应用范围,各种数据 正在迅速膨胀并变大。
互联网(社交、搜索、电商)、移动互联 网(微博)、物联网(传感器,智慧地 球)、车联网、GPS、医学影像、安全监 控、金融(银行、股市、保险)、电信 (通话、短信)都在疯狂产生着数据。
•在民生领域,应用大数据技术,提升服务能力和运作效率,以及个性化的服 务,比如医疗、卫生、教育等部门;
•解决在金融,电信领域等中数据分析的问题:一直得到得极大的重视,但受 困于存储能力和计算能力的限制,只局限在交易数型数据的统计分析;
政府投入将形成示范效应,大大推动大数据的发展。
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大数据的应用 ——热点:智慧城市
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大数据分析应用案例之电子书
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9
谷歌如何“嗅”出疫情讯号?
借助大数据,更好地监测医药效 果和预测大规模疾病趋势
• “谷歌流感趋势”便是谷歌2008年推出,用于预警流感的即时网络服务。该系 统根据对流感相关关键词搜索进行数据挖掘和分析,创建对应的流感图表和地 图,目前可预测全球超过25个国家的流感趋势。
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候鸟迁徙与禽流感病毒之间不可切 割的联系
疫情严重的地区与候鸟迁徙路线之间也有重叠情况。譬如, “谷歌流感趋势”中疫情呈“橘红色”预警状态的俄罗斯, 全球8条候鸟迁徙路线就有5条穿过它
在科技时代,如何构建一个更加完善的疾病疫情监控信息系
统,我们或许可以借鉴下学美习交国流PP的T 经验。
3
1 ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低(Value)”就是 “大数据”的显著特征,或者说,只有具备这些特点的数据,才是大数据。
人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定 的转变,也是大数据作出的最大贡献之一。
——《大数据时代》
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大数据的应用
政府职能变革
——政府
•重视应用大数据技术,盘活各地云计算中心资产:把原来大规模投资产业园、 物联网产业园从政绩工程,改造成智慧工程;
•在安防领域,应用大数据技术, 提高应急处置能力和安全防范 能力;
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2
大数据时代的爆炸增长
地球上至今总共的数据量:
在2006 年,个人用户才刚刚迈进TB时代,全球 一共新产生了约180EB的数据;
在2011 年,这个数字达到了1.8ZB。
1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
而有市场研究机构预测: 到2020 年,整个世界的数据总量将会增长44 倍, 达到35.2ZB(1ZB=10 亿TB)!
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大数据时代的背景
“大数据”的诞生:
半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始 引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。信 息爆炸的学科如天文学和基因学,创造出了“大数据”这个概念。如今,这个概念几乎应 用到了所有人类智力与发展的领域中。
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4
大数据的构成
大数据包括: 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据: 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据,是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据,我们能了解过去 发生了什么。
海量数据处理: 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
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5
4、大数据的应用——精准营销
• 通过用户行为分析实现精准营销是大数据的典 型应用
• 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能 电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太 阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还 可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一 次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习 惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大 概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供 电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如 果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预 测后,可以降低采购成本。
《大数据时代》
学习交流PPT16未来T投资重心转移结构化数据向非结 构化数据演进,使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心,而是围绕大数 据为核心; 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值,未来投 资倾斜。
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大数据分析—安全防御 的核武器
互联网行为记录,地理位置记录, 消费信息记录等等,人们的行为细节 和隐私无一遗漏。同样,大数据对信 息安全影响深刻,各种网络行为、日 志都被记录下来,从而发现潜在的安 全风险。
• 美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》,提出“通过收集、 处理庞大而复杂的数据信息,从中获得知识和洞见,提升能力,加快科学、工 程领域的创新步伐,强化美国国土安全,转变教育和学习模式” ;
• 中国工程院院士邬贺铨说道,“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服务 更智能、互联和有效,随着智慧城市的建设,社会将步入“大数据”时代。”
海量交互数据: 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage 协议传送的海量图像文件、Web文本和点击 流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告诉我们未来
会发生什么。
大数据分析—安全防御 的核武器
伴随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的迅猛发展, 数据正以前所未有的速度不断地增长和积累。人们不禁惊 呼,大数据时代已经到来! 大数据(Big Data)是继云计算、物联网之后信息技术领域 的又一次颠覆性变革,同时也拉开了全球网络空间争霸的 帷幕。各国相继调整信息安全战略,将大数据置于重要地 位,以夺取“信息优势”和“国际话语权”。
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