大数据网络安全
⑴ 大数据应用工程师与智能网络安全工程师哪个专业会更好点
这个还是要看你未来的规划、个人兴趣点以及职业发展方向。
大数据和网络安全这两个专业同属于计算机专业大类，顾名思义，一个偏向于大数据算法，也就是大量数据的分析方法，主要是数学研究方向，网络安全会学习一些诸如密码学、网络防御方面的课程，但是从本科就业来说，差别不大，计算机软硬件方面的课程都会涉及。如果未来从事这些不同的方向，需要详细了解各方向的研究内容，学科思维。
大数据现在就业率和待遇都非常好，比较推荐。
⑵ 大数据与云计算,信息网络安全
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据的应用：大数据是信息产业持续高速增长的新引擎，几乎各个行业都会逐步引入大数据技术，尤其是那些将要实现互联网信息化转型的传统企业。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
2.云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
云计算的主要应用：云物联，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。
如果你的基础不是很好，再加上网络安全形势的严峻，国家政策对网络安全的偏向，个人建议可以选择网路安全方向，希望可以帮到您，谢谢！
⑶ 大数据在网络安全中的挑战与机遇
大数据在网络安全中的挑战与机遇
虽然大数据是一个需要捍卫的挑战，但大数据概念现在已广泛应用于网络安全行业。
而大数据的高速、多样化、数量大的特性使其应用成为组织面临的一种挑战，它也为潜在的攻击者提供了一个诱人的目标。
但大数据技术也被用于帮助网络安全，因为许多相同的工具和方法可用于收集日志和事件数据，快速处理，并发现可疑活动。
更多的数据，更多的大脑
Bitdefender公司的高级威胁分析师Bogdan Botezatu表示：“现代网络安全解决方案主要由大数据驱动的。”
首先，所有主要的防病毒和端点防护供应商以及网络安全和防火墙提供商，都会对他们的系统进行大量的恶意软件和已知的攻击途径的培训。
有了数百万份样本，安全供应商可以训练他们的系统识别已知的攻击，但也可以识别允许他们发现以前从未见过的攻击的模式。
所有主要的安全厂商都已经将高级威胁检测、行为分析和机器学习添加到他们的系统中，或者正在努力赶上已经这样做的竞争对手。
Botezatu说：“机器学习算法每天都会在大量恶意文件中进行多次训练。质量保证运行在已知的良好文件上，以最大限度地减少误报。”
供应商并不是唯一收集信息虚拟海洋的人。
在组织内部，数据中心运营商正在从本地和云计算基础设施收集数据馈送，以查找可疑文件、行为和通信。
Botezatu说：“事件关联技术将攻击的不同组件组合在一起以阻止其冷却。”文件信誉系统会考虑客户池中存在多少个应用程序正在运行的实例，以了解该应用程序具有多大的恶意可能性。
没有存储和分析大量信息的能力，这些都不可能实现，并且可以实时进行。
“大数据为网络安全世界提供动力。”他说，“关于如何保护大数据的知识方面，没有垂直行业像我们这样享有特权。”
这是至关重要的，因为安全事件的范围越来越大。
据网络安全厂商Gemanto公司在今年4月发布的报告显示，去年有26亿条记录被突破，这一数字首次突破20亿，比上一年增长88％。平均每天超过700万条记录。
更加令人担忧的是，根据最新的Verizon数据泄露调查报告，在大多数违规情况下，系统受损的时间以分钟为单位进行测量，并在数小时内进行泄漏。
这将人们带入了网络安全领域的下一个大数据即将产生影响的领域：事件响应。
随着越来越多的数据收集的不仅仅是攻击，还涉及到数据中心如何应对这些攻击，安全行业正在开始创建自动化剧本，以便组织能够对攻击进行即时和智能的响应。
没有这种规模的公司要么必须等到收集足够的数据才能使分析有用或与同行分享他们的剧本。
企业需要留意供应商在这个领域的出现，他们不仅可以帮助数据中心将事件响应剧本集中在一起并实现自动化，还可以将它们收集到一个中心位置，在那里他们可以对响应进行分析，找出最好的策略，然后将这些知识添加到他们的推荐引擎中。
⑷ 大数据和网络安全在今后的发展前景哪个会更好那
应该说，两个都是都是今后发展的重点，再加上人工智能，个人觉得将会是互联网乃至工版业的一次权革命。
1、大数据方面。大数据范围很广，每个行业都有相应的应用，但是投入也是很大的，例如铁路系统，车辆违章监控系统，ETC系统等都应用了大数据，这些大数据将进行提炼后，用于基础分析、客户引导、智能管理等。对于提高政府职能，降低能耗，开源节流，人工辅助等都有很大很深的应用。总的来说，大数据中所有的数据都是有价值的，但是采集数据有很多的路要走，更多的需要物联网、人工智能的配合。
2、网络安全方面。这个应该是当下整个社会的一个突出问题。网络改变了人们的使用方式，推动了一系列的变革，但问题也是很突出，它是一把双刃剑，有利有弊，但总体利大于弊，正因为网络的不断发展，才推动了大数据的进步。
3、人工智能方面。人工智能应该是一个 今后发展的这个重点及亮点。人工智能主要利用语言、图像识别、传感器等设备集中进行运算，发挥其特定的作用，来执行任务。
⑸ 大数据有前途，还是网络安全有前途
很难说谁更有前途，它和大数据相比，就是生存与发展的区别。可能大数据当前比较火，但是长远的稳定性看，网络安全更胜一筹。
⑹ 云计算 大数据 网络安全 哪个好
随着移动互联网、互联网+、大数据、云计算的发展，各种网络安全事故频繁发生，同时安全威胁手段日益隐蔽，带来的危害则愈加严重。在这样的形势下，审视新环境下网络安全的新特点，并制定有针对性的措施就十分有必要。
网络安全事件愈演愈烈
东软网络安全事业部副总经理张泉认为，与过去网络安全事件影响范围、危害程度相对有限所不同的是，如今的网络安全事件波及范围很广，并且造成的影响也非常严重。
例如，今年10月份网易邮箱的用户数据库疑似泄露，数量多达5亿条，其中包括用户名、密码、密码提示问题和答案、注册IP地址、生日等等，部分数据甚至在网上广泛流传;2014年8月，央视财经报道，支付宝用户在连续10天时间里钱款不断被人转走，最蹊跷的是，在这32万元钱被转走的过程中，支付宝户主的手机竟然没有收到任何短信提示;今年10月，滴滴出行、支付宝、携程系统等无法访问，给用户造成了极大的不便。
张泉认为，网络安全问题所影响的主要是用户数据的保密性、可用性和完整性。以上文所举例子来说明，5亿条网易邮箱数据疑似泄露涉及网络空间的保密性，支付宝账户被盗32万侵犯了网络空间的完整性，滴滴出行、支付宝、携程系统无法访问则影响了网络空间的可用性。
2013年曝光的“棱镜门”事件，则告诉人们网络安全问题已经上升为国家和国家之间的对抗，并且在某些国家发展成为了颇具规模的地下黑产业。而网络安全防护则通过做好收口工程、看门工程、锁库工程、补漏工程、底线工程，来抵御网络安全风险。
面对网络安全事件愈演愈烈的形势，张泉认为重新审视网络安全的新特点，并采取有效的防御措施已是迫在眉睫。
大数据、云计算带来新挑战
谈到网络安全的新形势，张泉认为，大数据和云计算的出现，是目前网络安全环境变化的主要因素。
大数据和云计算使得数据共享和超级计算成为可能，然而这就带来了共享技术的漏洞，加大了数据损失、数据泄露的风险，对于恶意的内部用户的访问和窃取则是防不胜防。此外，审计服务以及通讯劫持、不安全的应用接口、恶意使用服务等都是大数据和云计算带来的新风险。因此，如何在不安全的环境中构造安全服务、如何强制远程第三方实施安全策略、如何应对动态的安全边界、如何应对虚拟化环境的安全挑战、如何对云中数据泄漏进行检测、如何防止利用云来进行安全攻击成为云计算和大数据环境下面临的新课题。
大数据和云计算改变了传统的网络架构，使得远程访问和远程控制成为可能，而黑客也能轻而易举地进行远程访问和控制，这就为网络犯罪分子大开方便之门。此外，在大数据和云计算环境下，互联网所依赖的IP承载技术也将互联网安全风险引入了新领域。
而从业务的前、中、后端来看，各个环境也存在着风险隐患。在前端客户环节，客户端、APP本身极具开放性，开发厂商、人员技术层出不清，普遍安全意识淡薄，更甚者缺少基本的安全验证或验证代码明文传输;在中间应用环节，目前多数企业租用公有云或政府私有云，针对虚拟化、云环境缺少针对弹性运算的跟踪防护和多租户隔离措施，云环境中多种设备不同报警如何整合、海量事件和日志如何分析、存储和归敛、人员操作如何审计和控制都是问题;而在后端服务环节，防止数据泄露、泄露事件回溯、泄露事件审计都是需要考虑的问题。
端到端的动态安全防护体系
东软网络安全起步于1996年，目前已经经历了以自主产品为中心、以自有解决方案为中心、网络安全产品及服务供应商共3个阶段，面对各种病毒不断爆发、数据中心大流量大并发的特点和网络带宽的不断增长，东软推出了高性能产品以应对网络带宽的快速增长趋势。
Verizon 认为，67%的安全攻击是从分支机构和中小组织入手的。对此，东软建立了端到端防护体系以确保分支机构安全，通过从数据中心到分支机构的整体安全防护、高性能的下一代防火墙、有线及无线一体化的安全网关来守护数据中心和分支机构的安全。
近年来，国家提出了IT软件自主可控的需求。针对这一趋势，东软联合中标麒麟等推出了自主可控、安全可靠的NISG6000-AQKK V4.2——一款中国制造、拥有中国芯的完全自主知识产权下一代防火墙，吞吐量高达4G，超出业界最高水平的2倍，整机功耗小于100W，安全稳定。
此外，云计算也对东软的安全方案带来了机遇，借助云计算的优势，东软推出了云安全整体解决方案。同时，东软还推出了基于权限管控及安全运维的态势感知平台大数据存储平台。
⑺ 什么是大数据信息安全的威胁
在携程信用卡信息泄露、小米社区用户信息泄露、OpenSSL“心脏出血”漏洞等事件中，大量用户信息数据被盗，导致用户网络银行账户发生入侵事件等情况。这些事情发生在个人用户身上。如果类似事件发生在国家财政、政务等相关部门的数据平台系统上，其后果将是不可想象的，对国家网络安全造成的损失将是前所未有的。大数据时代，我国网络安全面临多重安全威胁。
1、大数据信息安全的威胁——网络基础设施和基本的硬件和软件系统由其他人控制
大数据平台依托互联网，为政府、企业、公众提供服务。然而，从基础设施的角度来看，中国互联网已经存在一些不可控的因素。例如，域名解析系统(DNS)是Internet的基础设施之一，使访问Internet变得很容易，而不必记住复杂的IP地址字符串。今年1月，由于DNS根服务器受到攻击，数千万人在数小时内无法访问该网站。根服务器是全球DNS的基础，但全世界有13个根服务器，都是国外的，由美国控制。此外，中国还没有完全实现对大数据平台基础软硬件系统的自主控制。在能源、金融、电信等重要信息系统的核心软硬件实施中，服务器、数据库等相关产品占据主导地位。因此，目前中国的信息流是通过对国外企业产品的计算、传输和存储来实现的。相关设备设置更多“后门”，国内数据安全生命线几乎全部掌握在外国公司手中。2013年棱镜事件的曝光，突显了硬件和软件基础设施对中国数据安全乃至国家安全的重要性。
2、大数据信息安全的威胁——网站和应用程序充斥着漏洞和后门
近年来，由于网站和应用系统的漏洞，由后门引起的重大安全事件频繁发生，以上三起事件都属于这一类。据中国安全公司的网站安全检测服务统计，多达60%的中国网站存在安全漏洞和后门。可以说，网站和应用系统的漏洞是大数据平台面临的最大威胁之一。然而，各种第三方数据库和中间件在中国的各种大数据行业应用中得到了广泛的应用。然而，此类系统的安全状况并不乐观，存在广泛的漏洞。更令人担忧的是，网站的错误修复都不令人满意。
3、大数据信息安全的威胁——除了系统问题之外，网络攻击的手段更加丰富
其中，终端恶意软件和恶意代码是黑客或敌对势力攻击大数据平台、窃取数据的主要手段之一。目前，越来越多的网络攻击来自终端。终端渗透攻击也成为国与国之间网络战的主要手段。例如，著名的针对伊朗核设施的stuxnet病毒，利用Windows操作系统的弱点，渗透到特定终端，渗透到伊朗核工厂的内部网络，摧毁伊朗核设施。此外，针对大数据平台的高级持续威胁(Advanced Persistent Threat, APT)攻击十分常见，可以绕过各种传统的安全检测和保护措施，窃取网络信息系统的核心数据和各种智能。例如，极光袭击谷歌和其他30多家高科技公司就是一个例子。APT攻击结合了社会工程、吊马、脆弱性、深度渗透、潜伏期长、隐蔽性等特点，具有极强的破坏性。它不仅是未来网络战的主要手段，也是对我国网络空间安全危害最大的攻击手段之一。近年来，具有国家和组织背景的APT攻击不断增多，大数据平台无疑将成为APT攻击的主要目标。
大数据信息安全的威胁有哪些?这才是大数据工程师头疼的问题，在携程信用卡信息泄露、小米社区用户信息泄露、OpenSSL“心脏出血”漏洞等事件中，大量用户信息数据被盗，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑻ 如何利用大数据来处理网络安全攻击
“大数据”已经成为时下最火热的IT行业词汇，各行各业的大数据解决方案层出不穷。究竟什么是大数据、大数据给信息安全带来哪些挑战和机遇、为什么网络安全需要大数据，以及怎样把大数据思想应用于网络安全技术，本文给出解答。
一切都源于APT
APT（Advanced Persistent Threat）攻击是一类特定的攻击，为了获取某个组织甚至是国家的重要信息，有针对性的进行的一系列攻击行为的整个过程。APT攻击利用了多种攻击手段，包括各种最先进的手段和社会工程学方法，一步一步的获取进入组织内部的权限。APT往往利用组织内部的人员作为攻击跳板。有时候，攻击者会针对被攻击对象编写专门的攻击程序，而非使用一些通用的攻击代码。此外，APT攻击具有持续性，甚至长达数年。这种持续体现在攻击者不断尝试各种攻击手段，以及在渗透到网络内部后长期蛰伏，不断收集各种信息，直到收集到重要情报。更加危险的是，这些新型的攻击和威胁主要就针对国家重要的基础设施和单位进行，包括能源、电力、金融、国防等关系到国计民生，或者是国家核心利益的网络基础设施。
现有技术为什么失灵
先看两个典型APT攻击案例，分析一下盲点在哪里：
1、 RSA SecureID窃取攻击
1) 攻击者给RSA的母公司EMC的4名员工发送了两组恶意邮件。邮件标题为“2011 Recruitment Plan”，寄件人是[email protected]，正文很简单，写着“I forward this file to you for review. Please open and view it.”;里面有个EXCEL附件名为“2011 Recruitment plan.xls”；
2) 很不幸，其中一位员工对此邮件感到兴趣，并将其从垃圾邮件中取出来阅读，殊不知此电子表格其实含有当时最新的Adobe Flash的0day漏洞(CVE-2011-0609)。这个Excel打开后啥也没有，除了在一个表单的第一个格子里面有个“X”(叉)。而这个叉实际上就是内嵌的一个Flash；
3) 该主机被植入臭名昭著的Poison Ivy远端控制工具，并开始自BotNet的C&C服务器(位于 good.mincesur.com)下载指令进行任务；
4) 首批受害的使用者并非“位高权重”人物，紧接着相关联的人士包括IT与非IT等服务器管理员相继被黑；
5) RSA发现开发用服务器(Staging server)遭入侵，攻击方随即进行撤离，加密并压缩所有资料(都是rar格式)，并以FTP传送至远端主机，又迅速再次搬离该主机，清除任何踪迹；
6) 在拿到了SecurID的信息后，攻击者就开始对使用SecurID的公司(例如上述防务公司等)进行攻击了。
2、 震网攻击
遭遇超级工厂病毒攻击的核电站计算机系统实际上是与外界物理隔离的，理论上不会遭遇外界攻击。坚固的堡垒只有从内部才能被攻破，超级工厂病毒也正充分的利用了这一点。超级工厂病毒的攻击者并没有广泛的去传播病毒，而是针对核电站相关工作人员的家用电脑、个人电脑等能够接触到互联网的计算机发起感染攻击，以此 为第一道攻击跳板，进一步感染相关人员的U盘，病毒以U盘为桥梁进入“堡垒”内部，随即潜伏下来。病毒很有耐心的逐步扩散，利用多种漏洞，包括当时的一个 0day漏洞，一点一点的进行破坏。这是一次十分成功的APT攻击，而其最为恐怖的地方就在于极为巧妙的控制了攻击范围，攻击十分精准。
以上两个典型的APT攻击案例中可以看出，对于APT攻击，现代安全防御手段有三个主要盲点：
1、0day漏洞与远程加密通信
支撑现代网络安全技术的理论基础最重要的就是特征匹配，广泛应用于各类主流网络安全产品，如杀毒、入侵检测/防御、漏洞扫描、深度包检测。Oday漏洞和远程加密通信都意味着没有特征，或者说还没来得及积累特征，这是基于特征匹配的边界防护技术难以应对的。
2、长期持续性的攻击
现代网络安全产品把实时性作为衡量系统能力的一项重要指标，追求的目标就是精准的识别威胁，并实时的阻断。而对于APT这种Salami式的攻击，则是基于实时时间点的检测技术难以应对的。
3、内网攻击
任何防御体系都会做安全域划分，内网通常被划成信任域，信任域内部的通信不被监控，成为了盲点。需要做接入侧的安全方案加固，但不在本文讨论范围。
大数据怎么解决问题
大数据可总结为基于分布式计算的数据挖掘，可以跟传统数据处理模式对比去理解大数据：
1、数据采样——>全集原始数据（Raw Data）
2、小数据+大算法——>大数据+小算法+上下文关联+知识积累
3、基于模型的算法——>机械穷举（不带假设条件）
4、精确性+实时性——>过程中的预测
使用大数据思想，可对现代网络安全技术做如下改进：
1、特定协议报文分析——>全流量原始数据抓取（Raw Data）
2、实时数据+复杂模型算法——>长期全流量数据+多种简单挖掘算法+上下文关联+知识积累
3、实时性+自动化——>过程中的预警+人工调查
通过传统安全防御措施很难检测高级持续性攻击，企业必须先确定日常网络中各用户、业务系统的正常行为模型是什么，才能尽早确定企业的网络和数据是否受到了攻击。而安全厂商可利用大数据技术对事件的模式、攻击的模式、时间、空间、行为上的特征进行处理，总结抽象出来一些模型，变成大数据安全工具。为了精准地描述威胁特征，建模的过程可能耗费几个月甚至几年时间，企业需要耗费大量人力、物力、财力成本，才能达到目的。但可以通过整合大数据处理资源，协调大数据处理和分析机制，共享数据库之间的关键模型数据，加快对高级可持续攻击的建模进程，消除和控制高级可持续攻击的危害。
⑼ 大数据存在的安全问题有哪些
一、分布式系统
大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。
二.数据存取
大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。
三.数据不正确
网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。
四.侵犯隐私
大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。
五、云安全性不足
大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。
关于大数据存在的安全问题有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑽ 大数据和网络安全哪个方向更好
随着工业物联网(IIoT)在制造企业的全面铺开，安全专家必须准备好弄懂这些网络应有的样子与操作。同时，所有安全计划都需拥有足够的弹性，要能扛住迎面而来的各种攻击。未来十年将给网络安全带来最大影响的是什么?简单讲，这个问题的答案有两个方向：人工智能(AI)和大数据分析。
鉴于这些技术发展会给未来时光带来重大影响，未来的安全环境，将取决于AI和分析如何融入囊括了网络及物理安全的全面弹性安全计划。
网络安全-工业物联网
至于如何构建该整体安全项目，能够赋予制造商资产清单与网络可见性的网络监视技术是个不错的开始。随着公司企业越来越依赖数字环境，拥有该总体安全观也变得越来越重要了。如果十年内发生的攻击类似乌克兰两次遭遇的大断电，或挪威铝业巨头NorskHydro遭遇的勒索软件攻击，公司企业需准备备用工厂，以便在必要的时候能够手动运营以阻止攻击。
未来5~10年，物联网对工业运营的意义愈加重大，工业系统也将接入可大幅降低设备间通信延迟的5G网络，因而工业系统联网程度增加几乎已成不争的事实。物联网设备安全通常天生不怎么强，所以当物联网设备大规模部署的时候，工业系统便面临相当棘手的设备安全管理挑战了。
网络安全-工业运营
更糟的是，连接性增加意味着能尝试突破系统的黑客也增加了，更高端的黑客或许能够窥探系统，而网络安全问题也随着连接性的增长而愈加恶化。而且，很多工业系统如果以特定方式操纵可能伤及人命，所以连接性增加不仅影响到工业系统管理和保护，也影响公共政策制定。
网络安全-数字转型
工业网络安全遭受的最大影响将是数字转型的非预期结果。数字转型很好，也很有必要，但同时伴随着风险。随着我们引入越来越多的数字终端，数据流随之产生。数据流的飞速增长将超出我们的处理范围，无法现场有效分析全部数据。而且，我们将以这些数据驱动有关过程的决策，甚或驱动过程本身。最终，我们或许会开始通过人工智能/机器学习将这些分析性数据产品馈送回过程。
换句话说，过程产生数据，数据离开过程网络流向云、雾、湖、现场、外部等等地方，被分析、重用再馈送回过程。所有这些都会以我们刚刚才开始考虑的方式，往过程数据及该控制/过程网络外部相关系统，引入新的风险。