大数据时代给信息安全带来的挑战

大数据时代给信息安全带来的挑战

在大数据时代，商业生态环境在不经意间发生了巨大变化：无处不在的智能终端、随时在线的 *** 传输、互动频繁的社交 *** ，让以往只是网页浏览者的网民的面孔从模糊变得清晰，企业也有机会进行大规模的精准化的消费者行为研究。大数据蓝海将成为未来竞争的制高点。

大数据在成为竞争新焦点的同时，不仅带来了更多安全风险，同时也带来了新机遇。

一、大数据成为 *** 攻击的显著目标。

在 *** 空间，大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“收益率”。

二、大数据加大隐私泄露风险。

大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，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。

三、大数据威胁现有的存储和安防措施。

大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新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。

四、大数据技术成为黑客的攻击手段。

在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会更大限度地收集更多有用信息，比如社交 *** 、邮件、微博、电子商务、 *** 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，大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸 *** 攻击，可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。

五、大数据成为高级可持续攻击的载体。

传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击(APT)是一个实施过程，无法被实时检测。此外，由于大数据的价值低密度特性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。

六、大数据技术为信息安全提供新支撑。

当然，大数据也为信息安全的发展提供了新机遇。大数据正在为安全分析提供新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画 *** 异常行为，从而找出数据中的风险点。对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。 *** 攻击行为总会留下蛛丝马迹，这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中，利用大数据技术整合计算和处理资源有助于更有针对性地应对信息安全威胁，有助于找到攻击的源头。

管理信息系统 简答题 什么是数据挖掘

微软skype的官方博客使用的是WordPress平台，Wordpress目前是世界上更流行的博客平台，市场占有率高达70%，这次攻击事件虽然牵涉到wordpress，但并不能说明wordpress平台很脆弱，事实上脆弱的是wordpress上多达百万的各种第三方插件，这些插件的质量良莠不齐，如果你使用错误的插件，没有及时更新到最新版本，那你的wordpress网站就会成为黑客的目标。

如何在一年内成为数据挖掘工程师

数据挖掘工程师和数据分析师一样道理，你可以参考以下：

什么是数据分析师?

一个数据分析大牛是从严格意义上来讲，要懂数学和统计学知识、实体法还有一点黑客技术。目前很多想从事数据分析的，可能只会Excel，会做透视表，会VBA；进阶一点会写SQL，还懂点业务；再专业一些，有统计学基础，懂回归、时间序列、假设检验等等。这些对于专业的数据分析师，还都差了点火候。如果你有心想发展成为一个数据分析师，或者说某业务的资深数据分析专家，从技术层面来讲，你需要了解成为一个数据分析师的路径，6个步骤。

之一步：统计、数据、机器学习

关于数学知识，大学课堂会学过一部分，如果是数学科学类的专业会学得更精深。如果这一部分你需要弥补一下充充电，可汗学院、麻省理工都有相关的开放课程。

关于统计学知识，推荐去udacity，openintro上系统的学习，统计还是需要一定思维的锻炼的。机器学习，可以百度一下斯坦福的课程，有公开课。

第二步：编代码

如果希望拥有专业水准的话，从编程基础到端到端的开发，一些技术的语言，比如R、Python、和一些商业软件的SAS、SPSS等，以及深入的交互式学习，这些你至少精通几门，其他懂一些更好。

第三步：懂数据库

数据分析大多应用实际。企业数据常常被保存在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等数据库中，所以这些数据库你要了解甚至懂。

第四步：数据管理、数据可视化、数据报告

数据管理包括数据的清洗格加工ETL，目的是让分析前的数据更加准确和清晰，比如DataWrangler

数据可视化数据数据分析的前端展示，目的是让数据呈现更清楚明了，更形象，比如tableau，spotfire。数据报告是通过不同工具将数据展示出来，可以和数据可视化归类一起，但实际应用中大多数都是通过PPT的承载方式来呈现。

目前市面上很多公司都使用商业智能的工具，比如FineBI。BI工具是数据连接，数据处理和可视化为一体的工具，比起上方的纯工具，能更好的适应业务。

第五步：大数据

大数据是未来的必然趋势，而大数据技术的类型也是多种多样，hadoop,mapreduce,spark等等，多学会一种，层次也就不一样。

第六步：积攒经验，学习同行

以上都是理论和工具，但是实践才是出真知，不管是刚接触数据分析的职场人，还是专业学习数据挖掘分析的你，都希望在学习以上内容的同时，多参加一些比赛，学习同领域的专业大神，训练自己在这方面的感觉。

当然，在实际应用过程中，大多数人不一数据分析为主业，数据分析只是分析业务的一个工具，那第四步的内容已经能够满足日常对业务的分析了，当然Excel和PPT的熟练掌握也是必须。

请问大数据、机器学习、NLP、数据挖掘都有什么区别和联系？

数据挖掘注重运用算法或者其他某种模式解决实际问题（实践和运用）。

机器学习注重相关机器学习算法的理论研究和算法提升（理论和学术）。

数据挖掘和机器学习在很大程度上是重叠的，因为很多机器学习的算法都可以用来更好的挖掘数据。

NLP处理的对象就是自然语言，自然语言可以看做数据，NLP就是从自然语言中找到人们想要的东西，所以NLP可看做是数据挖掘。

大数据是指数据的量，过去数十年数据收集存储的能力大幅提升，人类社会积累的数据量几何级数上升，这是指目前的现状。

NLP是具有自己特色的数据挖掘，数据挖掘都可以应用机器学习达到更好的结果。

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产品运营如何做好数据挖掘与分析

对于产品和运营避免不了要和数据打交道，在打交道的同时如何让数据为产品和运营服务呢？从数据的变化中发现产品的问题，让数据说话，准确的汇报产品和运营的各维度指标的。那就需要通过一些维度来定义产品、运营数据。对于产品和数据分析一般思路可以归集为：了解产品现状的数据、了解发展趋势的数据呈现、发现问题的数据记录、认清用户对产品的使用情况的数据、营销和推广数据。数据分析的维度科划分为：产品现状、了解趋势、发现问题、认清用户、营销与推广。

对于着几个大维度，又回需要不同小维度的划分。产品现状维度会记录数据的来源、PV、UV、人数、次数、收入、用户属性、活跃度。通过这些数据来考量产品的现状。了解趋势的数据，环比、同比、流动模型、增长率、留存率、流失率。发现问题的收集：漏洞模型、问卷调查。认清用户偏好的数据：功能模块使用（数据埋点）、以及热度分析。运营推广的数据：精准化投放、用户生命周期的管理、拉新、留存等。

黑客们，数据挖掘具体学什么！有人要学这个

数据挖掘的 *** 和数据挖掘的工具， *** 如聚类分析，归因分析，神经 *** 等。工具如spss，sas等

*** 安全到底是做什么的？有哪些工作？

*** 安全是确保 *** 系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行， *** 服务不中断。

因为不同企业或单位对 *** 安全的要求不一样，所以具体的工作内容也不太一样。但是具备的基本技能如下：

1.防火墙、入侵检测、 *** 流量识别控制等信息安全产品相关技术；

2. *** 协议、 *** 编程及相关 *** 产品开发技术；

3.数据挖掘相关技术、算法，了解主流数据挖掘、商业智能产品；

4.编程开发能力，熟悉C、C++或者JAVA程序开发语言；

5.数据库原理、常用数据库开发；

6.B/S架构系统架构、开发流程及相关技术；