数据安全分析的基本原理

数据安全简单分析总结

数据安全是一个重要的模块，我们从三个层面入手：操作系统、应用系统、数据库、比较常用的是应用系统和数据库层面的安全保障措施，

在操作系统层面通过防火墙的设置，如设置端口成8080只有自己的电脑能访问，应用层如下三大点：

有三种类型：

反射型：一般是攻击者通过特定手法（如电子邮件），诱使用户去访问一个包含恶意代码的 URL，当用户点击时，恶意代码会直接在受害者主机上的浏览器执行。

通常出现的场所： 网站的搜索栏，用户登陆口等，常用来窃取客户端Cookies或者进行钓鱼。

存储型：也叫持久性xss 主要将xss代码提交到存储在服务端（数据库，内存，文件系统），下次请求目标页面时不用提交xss代码，当目标用户访问该页面，xss代码会

从服务器解析加载出来，返回到浏览器做正常的html和js解析执行。

场所：留言，评论，博客日志等交互处

攻击型：

基于dom指的是 通过恶意脚本修改页面dom结构，是纯粹发生在客户端的进攻，dom，xss攻击中 取出和执行恶意代码由浏览器端完成，属于前端javaScript自身的安全漏洞。

1、Javascript来对字符进行过滤，将一些如%、< 、>、 [、]、{、}、;、&、+、-、"、(、) 的字符过滤掉。

2、对重要的cookie设置httpOnly，防止客户端通过document.cookie就可以读取了，此HTTP头由服务端设置。

3、将不可信的值输出URL参数之前，进行URLEncode操作，而对于URL参数中获取值一定要进行格式检测。

4、后端接口也要做到关键字过滤的问题。

CSRF（跨站请求攻击）是一种挟制用户在当前已登录Web应用上执行非本意的操作攻击方法。

1、验证码机制：添加验证码来识别是不是用户主动发起这个请求。

2、请求来源机制：在HTTP请求头中Referer字段，它记录了请求的来源地址，服务器验证该来源地址是否合法，如果来自一些不受信任的网站，则拒绝响应。

3、验证机制--token的使用：服务器随机生成token，简单的来说，前端发送请求时需要挟持token一起，后端对比token是否一致，如果一致可以证明请求有效，反之拒绝该请求。

如何防止SQL注入

sql注入是一种注入技术，用于攻击数据驱动的应用，恶意的sql语句被插入执行的实体字段中。常见的（“or '1'='1'-”）

mybatis是一款优秀的持久层架构，它支持定制化sql，存储过程以及高级映射。我们使用#{} 代替 ${}。

简单的说，#{}是经过预编译的，是安全的；${}是未经过预编译的，仅仅是去变量的值，是非安全的，存在SQL注入。

数据安全分析的基本原理

1、大数据可以应用在哪些方面

1.企业决策分析:通过大数据 分析企业管理数据。

2.在金融领域，我们将利用贷款、欺诈和信用评估等问题，帮助银行和保险公司进行更好的风险管理和决策。

3.医疗保健:利用-1分析疾病与患者数据帮助医生更好地进行诊疗决策。

4.营销:利用big-1分析market数据和消费者行为，帮助企业制定更好的营销策略，提高市场占有率。

5.社交和媒体:利用-1分析社交媒体数据帮助企业了解消费者的需求和反馈，改进产品和服务，促进品牌发展。

6.政府公共管理:政府可以决策和管理城市规划、公共卫生管理、社会保障等。通过使用-1分析人口、经济、环境等。

2、利用大 数据 分析将保险业风险防控做到极致

使用大数据 分析在极度互联的时代，尤其是移动互联网日益普及后，大数据的采集变得更加方便可行，其应用价值受到影响。保险作为一种基于大数定律的商业活动，有使用大数据的天然倾向。

具体表现为:

行业竞争迫使承保和理赔速度加快，这可能会给承保和理赔质量带来负面影响。从纯理论的角度和最理想的角度来看，承保和赔款可以为保险公司屏蔽所有的逆向选择和道德风险。但付出的代价是要用大量的人力对每一份投保和理赔申请进行大量细致的调查。这在保险公司的实际操作中是不可能的。

3、大数据应用安全策略包括哪些?

大数据应用安全策略包括APT攻击防范、用户访问控制、工具和流程集成、数据实时分析引擎。大数据，IT行业术语，指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。

4、基于大数据审计的信息安全日志分析法。

noise 数据随着经济和信息技术的不断发展，很多企业开始引入ERP等系统，使得企业的很多活动数据得以实时记录，形成了大量与企业管理相关的数据仓库。从这些海量的数据中获取有用的审计是计算机审计的一个应用。接下来给大家带来信息安全日志数据 audit，希望对你有所帮助。

大数据信息安全日志审计分析方法

1.海量数据收藏。

大数据审计平台可以利用大数据采集技术统一采集各类数据并在保证用户数据隐私性和完整性的前提下，使用一定的压缩和加密算法控制带宽。

2.数据预处理。

在大型数据环境中，需要对各种数据进行分类并按照一定的标准进行归一化，对数据进行验证。

5、大数据分析在安全防御中的前世今生

大数据分析前世在《碟中谍5:神秘国度》中，勇敢的汤姆汤姆再次完成了不可能完成的任务，冒着生命危险在没有氧气的情况下潜水，更换了存储信息的芯片。这是因为在它要进入的领域启用了“步态分析识别密码”，即由机器扫描进入者的行走姿势和动作偏好，一旦检测到异常立即释放高能电压。事实上，随着Da数据Security分析的技术和产品的发展，这种高级的密码形式有可能在不久的将来从屏幕走进现实。

我们如何做到这一点？“在原有的安全认证系统中，我们通常通过基于身份认证的控制，以及密码和令牌来解决安全问题。现在，我们可以把所有的人为因素和情境因素结合起来。比如根据用户的键盘使用习惯，这些数据是精确的分析，即使有人掌握了密码，使用习惯不对，也打不开。”最近在北京接受采访时，金星集团副总裁、泰禾总部负责人张颖说。

6、大数据:安全 分析产品的发展重点

大数据安全分析产品开发重点在本次RSA大会上，业内很多厂商都强调了合理利用Da数据提高安全性的重要性。但是在安全领域，大家还是对大数据持怀疑态度。企业战略集团部门高级主管JonOltsik(-0)表示，“对于安全人员来说，这个术语有点模糊，但他们已经开始收集大量的数据”目前，许多供应商已经开始围绕网络取证和风险管理构建大型数据解决方案。

7、政府利用大数据分析什么

政府舆情检测，text 分析等等；或者一些经济指标来判断经济走势。公共部门或政府部门以创造和利用大量数据而闻名。大数据 分析为政府机关节约公共资金提供了机会。事实上，通过有效利用数据 分析，联邦政府每年可以节省数百亿美元。以下是Big-1分析给联邦政府带来的好处:快速完善的决策当Big-1分析中锁定的趋势和其他意见被确定后，组织决策就变得更加容易和快捷。

如果这些工具不可用，决策可以恢复为猜测，或者可以完全避免决策过程。提高生产力的必要工具的可用性使所有用户能够有效地使用大型数据 分析 set来查找信息、做出明智的决策并提供更好的服务。政府更好的选择将转化为对公民更好的服务。提高透明度并降低成本许多政府税务机构存储个人信息，这些信息将在整个公共部门复制。公民经常被要求填写表格来收集政府已经拥有的东西。

8、如何将数据分析技术应用于信息安全领域

能力有限，对安全领域没有太多研究，不了解相关算法，不敢谈如何应用，只谈一些架构思路。

数据应用架构最重要的是形成一个完整的数据链，应用和后台计算模型可以形成一个闭环。虽然我不懂安全领域的相关算法，但我觉得几个要素应该是缺一不可的:

1.实时。考虑到请求的压力可能很大，这意味着对计算系统的要求很高。

2.相关事件。用户的访问行为可能不仅仅基于单个访问，还可能基于多个连续的访问事件(类似于有限状态机)。但是在分布式的情况下判断事件的先后顺序是非常困难的，这涉及到分布式系统的时钟问题，需要根据实际情况来设计。

3.模特培训。离线训练是指每隔一定周期(如一天)根据存储系统数据中的历史对计算模型和参数进行训练，然后更新决策算法。

9、大数据信息安全分析

大数据信息安全分析企业和其他组织一直在敌对的信息安全环境中运营。在这种环境下，计算和存储资源成为攻击者利用入侵系统进行恶意攻击的目标。其中，个人机密信息被窃取后在地下市场出售，大量数据泄露是由国家支持的攻击造成的。在这种情况下，企业需要部署大型数据安全分析工具来保护宝贵的公司资源。信息安全很大一部分是在服务器、网络等设备上进行监控和分析-。

它们与传统的信息安全分析有显著的区别。本文将介绍数据安全分析的新特性以及企业对数据的选择，大数据安全分析的特点在很多方面，大数据安全y分析是[SIEM]及相关技术的扩展。虽然分析 数据数量和数据类型只有数量上的区别，但导致从安全设备和应用中提取的信息类型有质的区别。

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