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  • 完整的终端安全,应该包括以下个部分: 安全准入:安全准入是终端安全的基础所在,可以从开始就拒绝不符合安全策略的终端接入;同时,由于关联到网络接入和资源的使用,准入的实现也保证了后续管...

    从理念来说,终端安全指的是来自防火墙或路由器以内的威胁,可能来自终端、设备、用户、网络等多方面。已有的终端安全产品,都可能因其局限性而需要其他产品的配合。寻求统一安全策略引导下的不同产品的整合,才是终端安全的正途。

    完整的终端安全,应该包括以下几个部分:

    安全准入:安全准入是终端安全的基础所在,可以从开始就拒绝不符合安全策略的终端接入;同时,由于关联到网络接入和资源的使用,准入的实现也保证了后续管理的有效。

    授权管理:授权管理以安全准入的用户角色为基础,根据其角色定位,为其分配不同资源的使用权限,即特定用户能在多大程度上使用包括网络、设备、终端等资源,从而避免资源滥用与信息泄露的可能。

    数据保护:终端安全管理的核心,就是保护存储在其中的信息,保证数据在使用、存储、传输全过程的安全是重中之重。根据需要,IT管理者可以在文档加密、磁盘加密、DLP过滤等常见的方案中进行选择,在安全性与便捷性之间取得平衡。

    监控审计:监控审计,是使内网安全背上恶名的起点,但也是终端安全所必不可少的部分。在遵循不滥用和事先声明的原则的前提下,全面的监控审计有助于IT管理者及时发现违规行为,并在安全事件发生时留存证据。

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  • 软件的安全性应从哪几方面去测试? 软件安全性测试包括程序、数据库安全性测试。根据系统安全指标不同测试策略也不同。 用户认证安全的测试要考虑问题: 明确区分系统中不同用户权限 、系统中会不会出现用户冲突...

    软件的安全性应从哪几个方面去测试?

    软件安全性测试包括程序、数据库安全性测试。根据系统安全指标不同测试策略也不同。

    • 用户认证安全的测试要考虑问题: 明确区分系统中不同用户权限 、系统中会不会出现用户冲突 、系统会不会因用户的权限的改变造成混乱 、用户登陆密码是否是可见、可复制 、是否可以通过绝对途径登陆系统(拷贝用户登陆后的链接直接进入系统)、用户退出系统后是否删除了所有鉴权标记,是否可以使用后退键而不通过输入口令进入系统 、系统网络安全的测试要考虑问题 、测试采取的防护措施是否正确装配好,有关系统的补丁是否打上 、模拟非授权攻击,看防护系统是否坚固 、采用成熟的网络漏洞检查工具检查系统相关漏洞(即用最专业的黑客攻击工具攻击试一下,现在最常用的是 NBSI 系列和 IPhacker IP ) 、采用各种木马检查工具检查系统木马情况 、采用各种防外挂工具检查系统各组程序的外挂漏洞
    • 数据库安全考虑问题: 系统数据是否机密(比如对银行系统,这一点就特别重要,一般的网站就没有太高要求)、系统数据的完整性(我刚刚结束的企业实名核查服务系统中就曾存在数据的不完整,对于这个系统的功能实现有了障碍) 、系统数据可管理性 、系统数据的独立性 、系统数据可备份和恢复能力(数据备份是否完整,可否恢复,恢复是否可以完整)
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  • 人们每天产生的数据包括:个人的银行卡信息、身份信息、位置定位等等隐私数据都在不停地通过网络上传到数据中心。 而当前网络与信息安全领域,正在面临着多种挑战。一方面,企业和组织安全体系架构的日趋复杂,各种...

    大数据的蓬勃发展和普及程度是毋庸置疑的,而数据泄露就像影子一样伴随着数据发展,大数据发展的规模越大,它的影子也变得更大。人们每天产生的数据包括:个人的银行卡信息、身份信息、位置定位等等隐私数据都在不停地通过网络上传到数据中心。

    而当前网络与信息安全领域,正在面临着多种挑战。一方面,企业和组织安全体系架构的日趋复杂,各种类型的安全数据越来越多,传统的分析能力明显力不从心;另一方面,新型威胁的兴起,内控与合规的深入,传统的分析方法存在诸多缺陷,越来越需要分析更多的安全信息、并且要更加快速的做出判定和响应。信息安全也面临大数据带来的挑战。

    安全数据的大数据化主要体现在以下三个方面:

    一、数据量越来越大:网络已经从千兆迈向了万兆,网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。同时,随着NGFW的出现,安全网关要进行应用层协议的分析,分析的数据量更是大增。与此同时,随着安全防御的纵深化,安全监测的内容不断细化,除了传统的攻击监测,还出现了合规监测、应用监测、用户行为监测、性能检测、事务监测,等等,这些都意味着要监测和分析比以往更多的数据。此外,随着APT等新型威胁的兴起,全包捕获技术逐步应用,海量数据处理问题也日益凸显。

    二、速度越来越快:对于网络设备而言,包处理和转发的速度需要更快;对于安管平台、事件分析平台而言,数据源的事件发送速率(EPS,EventperSecond,事件数每秒)越来越快。

    三、种类越来越多:除了数据包、日志、资产数据,安全要素信息还加入了漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等。

    我们需要大数据安全分析

    安全数据的大数据化,以及传统安全分析所面临的挑战和发展趋势,都指向了同一个技术——大数据分析。正如Gartner在2011年明确指出,“信息安全正在变成一个大数据分析问题”。

    于是,业界出现了将大数据分析技术应用于信息安全的技术——大数据安全分析(BigDataSecurityAnalysis,简称BDSA),也有人称做针对安全的大数据分析(BigDataAnalysisforSecurity)。

    借助大数据安全分析技术,能够更好地解决天量安全要素信息的采集、存储的问题,借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法,能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势,更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。

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  • 软件的安全性应从哪几方面去测试? 软件安全性测试包括程序、数据库安全性测试。根据系统安全指标不同测试策略也不同。 用户认证安全的测试要考虑问题: 明确区分系统中不同用户权限 、 系统中会不会出现用户...

     

    软件的安全性应从哪几个方面去测试?

    软件安全性测试包括程序、数据库安全性测试。根据系统安全指标不同测试策略也不同。

    用户认证安全的测试要考虑问题:

    •  明确区分系统中不同用户权限 、
    • 系统中会不会出现用户冲突 、
    • 系统会不会因用户的权限的改变造成混乱 、
    • 用户登陆密码是否是可见、可复制 、
    • 是否可以通过绝对途径登陆系统(拷贝用户登陆后的链接直接进入系统)、
    • 用户退出系统后是否删除了所有鉴权标记,
    • 是否可以使用后退键而不通过输入口令进入系统 、

    系统网络安全的测试要考虑问题 :

    • 测试采取的防护措施是否正确装配好,
    • 有关系统的补丁是否打上 、
    • 模拟非授权攻击,看防护系统是否坚固 、
    • 采用成熟的网络漏洞检查工具检查系统相关漏洞(即用最专业的黑客攻击工具攻击试一下,现在最常用的是 NBSI 系列和 IPhacker IP ) 、
    • 采用各种木马检查工具检查系统木马情况 、采用各种防外挂工具检查系统各组程序的外挂漏洞

    数据库安全考虑问题:

    • 系统数据是否机密(比如对银行系统,这一点就特别重要,一般的网站就没有太高要求)、
    • 系统数据的完整性(我刚刚结束的企业实名核查服务系统中就曾存在数据的不完整,对于这个系统的功能实现有了障碍) 、
    • 系统数据可管理性 、
    • 系统数据的独立性 、
    • 系统数据可备份和恢复能力(数据备份是否完整,可否恢复,恢复是否可以完整)
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空空如也

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网络安全包括哪几方面