Ⅰ 數據安全的應用案例，可以參考誰
騰訊雲數據安全中台的參考性強，應用廣。在廣交會、長沙超腦等政務平台以及山西、河南、上海等多個省級大數據平台，騰訊雲數據安全中台都有參與。。我所知道的基本就是這些
Ⅱ 有沒有比較好的金融（或銀行）資料庫安全方案
互聯網的急速發展和網上銀行業務的開展使得銀行資料庫信息的價值及可訪問性得到了提升，也使資料庫面臨來自互聯網嚴峻的挑戰。這些安全挑戰不僅來自於銀行外部，銀行內部同樣存在核心數據遭泄露的安全隱患。諸多銀行核心數據泄露的事件，已經讓銀行管理人員意識到數據的重要性。
為解決傳統運維模式面臨的事前身份不明確，授權不清晰，事中操作不透明，過程不可控，事後操作無法審計，問責追究不明確等現實問題，銀行建設資料庫審計系統，形成事前授權，事中預警，事後取證的關聯審計基礎。
可實現例如以下資料庫操作行為的審計：
針對具有下載許可權的行員，通過應用系統前端導出業務數據的審計。
業務人員通過應用系統進行指標分析、營銷統計、績效考核等工作，或可出現多種風險：
①許可權濫用：業務人員訪問不該訪問的數據;
②許可權冒用：冒用他人許可權進行數據操作。
以及其他風險
利用資料庫審計對資料庫使用過程中出現的風險問題進行及時的追蹤，智能發現DBA等特權賬號的違規操作。
運維人員、數據分析服務人員通過應用系統後台或直接操作資料庫的方式接觸業務數據，或可有以下風險：
運維人員進行維護時操作是否規范(具體如下)：
①在不需做導出操作時將數據導出
②在只需查看A時，查看B、C，或只需查看500比特的內容，卻查看了2000比特
通過使用「六元組「技術的資料庫審計系統，對應用系統客戶端訪問資料庫進行安全審計。
部署資料庫審計系統，能夠在數據丟失或者被盜前，對可疑的活動進行識別，實現對資料庫訪問操作事前規劃預防，事中實時監控、違規行為響應，事後合規報告、事故追蹤溯源，有效減少核心信息資產的破壞和泄漏。
解決方案：引入資料庫審計系統
銀行的數據安全威脅，存在於傳輸與使用過程，如發送到行外，發送給不相關的人，在使用時大量拷貝數據、列印文檔等，都將造成銀行核心數據泄露風險。
從內控的角度來看，IT系統的使用權、管理權與監督權必須三權分立。在三權分立的基礎上實施內控與審計，有效地控制操作風險(包括業務操作風險與運維操作風險等)。資料庫審計實現了獨立的審計與三權分立，完善了IT內控機制。
昂楷資料庫審計系統目前已擁有昆侖銀行、慈溪農商行、江蘇省農村信用社、成都農商銀行等多家銀行應用案例，為銀行核心數據帶來安全保障。
Ⅲ 數據安全的哪些案例，可以看
大數據安全威脅滲透在數據生產、流通和消費等大數據產業的各個環節，包括數據源、大數據加工平台和大數據分析服務等環節的各類主體都是威脅源。」上海社科院信息所主任惠志斌向記者分析稱，大數據安全事件風險成因復雜交織，既有外部攻擊，也有內部泄密，既有技術漏洞，也有管理缺陷，既有新技術新模式觸發的新風險，也有傳統安全問題的持續觸發。
5月27日，中國互聯網協會副秘書長石現升稱，互聯網日益成為經濟社會運行基礎，網路數據安全意識、能力和保護手段正面臨新挑戰。
今年6月1日即將施行的《網路安全法》針對企業機構泄露數據的相關問題，重點做了強調。法案要求各類組織應切實承擔保障數據安全的責任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障個人對其個人信息的安全可控。
石現升介紹，實際早在2015年國務院就發布過《促進大數據發展行動綱要》，就明確要「健全大數據安全保障體系」、「強化安全支撐，提升基礎設施關鍵設備安全可靠水平」。
「目前，很多企業和機構還並不知道該如何提升自己的數據安全管理能力，也不知道依據什麼標准作為衡量。」一位業內人士分析稱，問題的症結在於國內數據安全管理尚處起步階段，很多企業機構都沒有設立數據安全評估體系，或者沒有完整的評估參考標准。
「大數據安全能力成熟度模型」已提國標申請
數博會期間，記者從「大數據安全產業實踐高峰論壇」上了解到，為解決此問題，全國信息安全標准化技術委員會等職能部門與數據安全領域的標准化專家學者和產業代表企業協同，著手制定一套用於組織機構數據安全能力的評估標准——《大數據安全能力成熟度模型》，該標準是基於阿里巴巴提出的數據安全成熟度模型(Data Security Maturity Model, DSMM)進行制訂。
圖說：阿里巴巴集團安全部總監鄭斌介紹DSMM。
作為此標准項目的牽頭起草方，阿里巴巴集團安全部總監鄭斌介紹說，該標準是阿里巴巴基於自身數據安全管理實踐經驗成果DSMM擬定初稿，旨在與同行業分享阿里經驗，提升行業整體安全能力。
「互聯網用戶的信息安全從來都不是某一家公司企業的事。」鄭斌稱，《大數據安全能力成熟度模型》的制訂還由中國電子技術標准化研究院、國家信息安全工程技術研究中心、中國信息安全測評中心、公安三所、清華大學和阿里雲計算有限公司等業內權威數據安全機構、學術單位企業等共同合作提出意見。
一位數據安全研究人員分析，企業要提升數據安全管理能力，首先就得認清自身數據保護能力水平，再對症下葯彌補缺失和短板，而該標准正是針對大多數企業普遍存在的，不了解或不清楚自身數據安全管理能力的問題。
從標准架構來看，會從組織機構數據採集、存儲、傳輸、處理、交換和銷毀六個數據生命周期，就企業組織建設、制度流程、技術工具和人員能力四個關鍵能力維度，至少30多個安全域進行全方位考核評估，最終將組織機構的數據安全能力劃分非正式執行、計劃跟蹤、充分定義、量化控制和持續優化，1級至5級的能力成熟等級，等級越高意味數據安全能力越強。
Ⅳ 怎麼學習數據安全案例呢
文檔介紹：數據安全——保護數據的可用性陳 波南京師范大學計算機科學與技術學院數據安全：1. 密碼基本概念2. 數據保護：保密性、完整性、不可否認性、可認證性和存在性3. 數據保護：可用性與容災備份信息安全案例教程：技術與應用案例：美國簽證全球資料庫崩潰事件2014年7月19日，美國國務院護照中心和簽證系統發生崩潰。而由於數據系統沒有備份，直接導致系統恢復緩慢，簽證處理工作陷入停頓。新聞視頻信息安全案例教程：技術與應用案例思考：資料庫崩潰給我們帶來哪些危害？為了確保數據的可用性，對於個人，如何進行日常的數據備份和恢復？為了確保數據的可用性，對於組織，如何建立容災備份體系？需要應用哪些容災備份與恢復技術？ 信息安全案例教程：技術與應用案例分析：資料庫崩潰的危害領事館的綜合資料庫是所有美國簽證申請的中央存儲庫，並整合了其他聯邦情報資料庫。它是世界上最大的基於Oracle的資料庫之一，存儲超過7500萬張照片和1億份簽證文件。在停機中斷期間，由於需要恢復系統，這些文件都將無法訪問。停機造成了海量簽證申請的積壓，給那些需要訪美求學、商務公幹、或旅行的人們帶來了巨大的麻煩。信息安全案例教程：技術與應用案例分析：應對資料庫崩潰的方法高度重視：在當今這個由數據驅動的世界裡，組織和個人是高度依賴於其數據的。有效應對：為了避免數據災難，除了確保數據的保密性等安全需求，我們還要確保數據的可用性，即重視數據的備份和恢復。信息安全案例教程：技術與應用3.數據保護：可用性與容災備份（1）容災備份的概念容災備份是指：利用技術、管理手段以及相關資源確保既定的關鍵數據、關鍵數據處理信息系統和關鍵業務在災難發生後可以恢復和重續運營的過程。容災備份防範的災難包括地震、火災、水災、戰爭、恐怖襲擊、設備系統故障、人為破壞等無法預料的突發事件。建設容災備份的目的可以歸納為：保障組織數據安全；保障組織業務處理能恢復；減少組織災難
Ⅳ 資料庫安全的概念是什麼一般影響資料庫安全的因素有哪些
資料庫安全包含兩層含義：第一層是指系統運行安全，系統運行安全通常受到的威脅如下，一些網路不法分子通過網路，區域網等途徑通過入侵電腦使系統無法正常啟動，或超負荷讓機子運行大量演算法，並關閉cpu風扇，使cpu過熱燒壞等破壞性活動； 第二層是指系統信息安全，系統安全通常受到的威脅如下，黑客對資料庫入侵，並盜取想要的資料。資料庫系統的安全特性主要是針對數據而言的，包括數據獨立性、數據安全性、數據完整性、並發控制、故障恢復等幾個方面。
資料庫安全的防護技術有：資料庫加密（核心數據存儲加密）、資料庫防火牆（防漏洞、防攻擊）、數據脫敏（敏感數據匿名化）等。（來自網路）
安華金和針對於資料庫安全的防護技術全部擁護，並且在政府、金融、社保、能源、軍工、運營商、教育、醫療、企業等各行業樹立多個標桿案例。
Ⅵ 有關資料庫的小故事
故事一、啤酒與尿布
世界零售連鎖企業巨頭沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫系統之一，裡面存放了各個門店的詳細交易信息。為了能夠准確了解顧客的購買習慣，沃爾瑪利對顧客的購物行為進行了購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些，結果他們有了意外的發現：「跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！」
這是數據挖掘技術對歷史數據進行分析的結果，它符合現實情況嗎？是否是一個有用的知識？是否有利用價值？
於是，沃爾瑪派出市場調查人員和分析師對這一挖掘結果進行調查分析。經過大量實際調查和分析，揭示了一個隱藏在「尿布與啤酒」背後的美國人的一種行為模式：一些年輕的父親下班後經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。產生這一現象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班後為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布後又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。
既然尿布與啤酒一起被購買的機會很多，於是沃爾瑪就將尿布與啤酒並排擺放在一起，結果是尿布與啤酒的銷售量雙雙增長。
按常規思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是藉助數據挖掘技術對大量交易數據進行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發現數據內在這一有價值的規律的。
故事二、犯罪的根源
格洛斯特郡是英格蘭西部的一個郡，大約有五十多萬人口。在有一段時間內，發生了多起搶劫案，民眾不再感覺到安全，對郡警察局的輿論壓力也陡然增加了，強烈要求及時破獲這些案件，並避免案件的進一步發生。警方一方面在加快破案的同時，也在努力思考怎麼樣才可以降低發案率。
按照傳統的做法，一般會採取這樣的措施：鎖定搶劫案的多發地區，加派警力進行巡邏，對行為異常的人員加強盤查等等。然而，格洛斯特郡警察局發現，這些措施的收效甚微，發案率依然居高不下，因為搶劫案的發案地點並不集中，分散在多個不同的街區，這讓巡邏警力的安排顯得捉襟見肘，難以全面顧及。
此時，來自警察局內部的分析系統卻有了新的發現。系統中保存了多年的案件和案犯的卷宗信息，通過利用數據挖掘等分析技術，揭示出最近這段時間的搶劫犯具有一些非常顯著的特徵：他們大多是沒有固定住所，無家可歸，而且也沒有穩定的工作。另外，在很多搶劫案發生前，這些罪犯都吸食了毒品。正是在毒品的刺激作用下，他們失去了自控能力，臨時見財起意，對單身女性或情侶實施搶劫。
新的發現給警察局帶來了新的思路，警方當機立斷，對原來的增加警力加強巡邏的做法進行了調整，改為採取如下措施：一是加強對無業人員和有吸毒前科人員的管理，並通過社會福利機構對他們實施救助；然後，加強了對毒品交易易發場所的嚴打和治理，從源頭上掐斷毒品的供應。
治理得到了良好的效果，搶劫案的發案率迅速降低，格洛斯特郡的人們又重新恢復了平靜的生活。
故事三、電郵加新聞
Yahoo是第一家招募了首席數據官的公司，以驗證對公司而言，數據的確是一筆真實而有戰略意義的財富。目標是通過提供以客戶為中心的數據平台和洞察力服務，激勵用戶積極參與，對營銷方案進行創新，從而為消費者和賣家帶來價值。Usama Fayyad博士是Yahoo的首席數據官，他在和KDnuggets的Gregory的訪談中介紹了一些Yahoo在數據挖掘方面的成功案例。
「產品整合：一個例子就是你今天在Yahoo電子郵箱上看到的，數據挖掘的可視結果。通過對用戶使用行為的意外模式分析，我們發現在每次會話中，人們閱讀郵件和閱讀新聞的行為之間存在很強的相關關系。我們把這個發現傳達給Yahoo電子郵箱產品小組，他們首先想到的就是驗證這種關系的影響：在一組測試用戶的郵箱首頁上顯示一個新聞模塊，其中的新聞標題被醒目顯示。」
「對於象電子郵箱這種產品，最頭痛的問題就是如何獲取新的『輕量級用戶』，並推動他們的用量，使之變成『重量級用戶』。如果你做到了，那麼流失率就會顯著下降。實際上，在我們的試驗中，最顯著的一組流失率下降了40%。於是Yahoo立刻開發並完善了新聞模塊，並嵌入Yahoo電子郵箱的首頁，到現在，上億的消費者都可以看到並使用這種產品。我喜歡提及這個故事，因為它很好地說明了我們產品團隊的及時反應能力，也證明了在用戶使用行為數據中蘊含著很多很多極具價值的潛在模式。」
「即時通信：我們對雅虎通（Instant Messenger）的使用情況進行了分析，以了解激勵用量的關鍵因素是什麼。結果發現，最重要的因素是讓用戶擴大他們的『好友列表』，至少增加5個新的好友。據此Yahoo精心設計了相應的營銷活動，鼓勵用戶增加好友列表中的好友數，從而顯著激勵了雅虎通的用量。」
「Yahoo首頁的搜索框：一個簡單的例子就是我們發現，在Yahoo的首頁上，把搜索框放在居中的位置（而不是以前的左側）將提高用戶的用量。這樣一方面可以促進用戶的積極使用，對Yahoo來說也沒有成本支出。這個結果的發現過程也很有趣，我們首先發現Netscape瀏覽器的用戶比IE的用戶更多地使用了搜索功能，進一步探查發現兩個瀏覽器在視覺上的唯一區別就是：二者中的搜索框位置不同！搜索框在Netscape瀏覽器中是居中放置，而在IE中則是靠近左側。很不明顯的差別，但卻很重要。一般誰會想到呢？」
Ⅶ 大數據安全有沒有較好的解決方案或者案例
一款合格的大數據安全審計產品須符合以下特性：
實現對非關系型資料庫的監控：大數據的數據來源復雜，數據格式繁多，不僅有傳統的結構性數據(Oracle,SQLServer等)，還有非結構型數據(Hbase，MongoDB,Caché等)，BAAS全面支持非結構化資料庫NOSQL的審計，實現大資料庫全面的監控與審計。
全面支持第三方工具對大資料庫行為的監控：由於大數據的結構區別於傳統的資料庫(如ORACLE,SQL等)，如果要做到真正的安全管控，就要支持對Hive、Pig、Mahout等工具的使用進行安全監控。產品對於第三方的工具或系統通過NO SQL語言訪問資料庫的行為進行監控。
支持的資料庫類型：大數據平台下資料庫：Hadoop平台下的HBase、MongoDB、Caché等，傳統資料庫：如 Oracle、MS-SQL 、DB2、MYSQL、Caché DB、 Sybase 、POSTGRESQL、達夢、人大金倉等
實時海量檢索：對所有存儲的海量信息進行索引，根據任意關鍵字檢索到所有相關信息，高效處理能力；專業級測試儀、構造模擬現場報文進行壓力、性能測試，保障大數據下的性能要求。
動態實時可視化監測：將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可以從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析及定位。
監測異常行為：對大量的歷史日誌與安全信息進行機器學習與演算法分析來偵測出異常行為模式和隱藏的威脅，無論是外部APT攻擊，還是內部人員泄密
實時告警：提供了多種方式來自動進行告警，可以根據告警級別，實時發送簡訊、郵件、SNMP等方式給相關負責人，方便事故及時處理。
海量數據統計分析報表：昂楷BAAS針對大數據平台分布式文件系統(如HDFS)下存儲的海量數據，在數據交互過程中進行實時分析並生成各類統計報表，如：會話行為：登錄成功失敗報表、用戶訪問情況報表等;SQL行為：訪問失敗報表、表對象訪問情況報表等;政策性報表：等級保護報表等；還可針對客戶需求自由定製報表。
Ⅷ 數據安全有哪些案例
「大數據時代，在充分挖掘和發揮大數據價值同時，解決好數據安全與個人信息保護等問題刻不容緩。」中國互聯網協會副秘書長石現升在貴陽參會時指出。
員工監守自盜數億條用戶信息
今年初，公安部破獲了一起特大竊取販賣公民個人信息案。
被竊取的用戶信息主要涉及交通、物流、醫療、社交和銀行等領域數億條，隨後這些用戶個人信息被通過各種方式在網路黑市進行販賣。警方發現，幕後主要犯罪嫌疑人是發生信息泄漏的這家公司員工。
業內數據安全專家評價稱，這起案件泄露數億條公民個人信息，其中主要問題，就在於內部數據安全管理缺陷。
國外情況也不容樂觀。2016年9月22日，全球互聯網巨頭雅虎證實，在2014年至少有5億用戶的賬戶信息被人竊取。竊取的內容涉及用戶姓名、電子郵箱、電話號碼、出生日期和部分登陸密碼。
企業數據信息泄露後，很容易被不法分子用於網路黑灰產運作牟利，內中危害輕則竊財重則取命，去年8月，山東高考生徐玉玉被電信詐騙9900元學費致死案等數據安全事件，就可見一斑。
去年7月，微軟Window10也因未遵守歐盟「安全港」法規，過度搜集用戶數據而遭到法國數據保護監管機構CNIL的發函警告。
上海社會科學院互聯網研究中心發布的《報告》指出，隨著數據資源商業價值凸顯，針對數據的攻擊、竊取、濫用和劫持等活動持續泛濫，並呈現出產業化、高科技化和跨國化等特性，對國家和數據生態治理水平，以及組織的數據安全能力都提出了全新挑戰。
當前，重要商業網站海量用戶數據是企業核心資產，也是民間黑客甚至國家級攻擊的重要對象，重點企業數據安全管理更是面臨嚴峻壓力。
企業、組織機構等如何提升自身數據安全能力？
企業機構亟待提升數據安全管理能力
「大數據安全威脅滲透在數據生產、流通和消費等大數據產業的各個環節，包括數據源、大數據加工平台和大數據分析服務等環節的各類主體都是威脅源。」上海社科院信息所主任惠志斌向記者分析稱，大數據安全事件風險成因復雜交織，既有外部攻擊，也有內部泄密，既有技術漏洞，也有管理缺陷，既有新技術新模式觸發的新風險，也有傳統安全問題的持續觸發。
5月27日，中國互聯網協會副秘書長石現升稱，互聯網日益成為經濟社會運行基礎，網路數據安全意識、能力和保護手段正面臨新挑戰。
今年6月1日即將施行的《網路安全法》針對企業機構泄露數據的相關問題，重點做了強調。法案要求各類組織應切實承擔保障數據安全的責任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障個人對其個人信息的安全可控。
石現升介紹，實際早在2015年國務院就發布過《促進大數據發展行動綱要》，就明確要「健全大數據安全保障體系」、「強化安全支撐，提升基礎設施關鍵設備安全可靠水平」。
「目前，很多企業和機構還並不知道該如何提升自己的數據安全管理能力，也不知道依據什麼標准作為衡量。」一位業內人士分析稱，問題的症結在於國內數據安全管理尚處起步階段，很多企業機構都沒有設立數據安全評估體系，或者沒有完整的評估參考標准。
「大數據安全能力成熟度模型」已提國標申請
數博會期間，記者從「大數據安全產業實踐高峰論壇」上了解到，為解決此問題，全國信息安全標准化技術委員會等職能部門與數據安全領域的標准化專家學者和產業代表企業協同，著手制定一套用於組織機構數據安全能力的評估標准——《大數據安全能力成熟度模型》，該標準是基於阿里巴巴提出的數據安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, DSMM）進行制訂。
阿里巴巴集團安全部總監鄭斌介紹DSMM。
作為此標准項目的牽頭起草方，阿里巴巴集團安全部總監鄭斌介紹說，該標準是阿里巴巴基於自身數據安全管理實踐經驗成果DSMM擬定初稿，旨在與同行業分享阿里經驗，提升行業整體安全能力。
「互聯網用戶的信息安全從來都不是某一家公司企業的事。」鄭斌稱，《大數據安全能力成熟度模型》的制訂還由中國電子技術標准化研究院、國家信息安全工程技術研究中心、中國信息安全測評中心、公安三所、清華大學和阿里雲計算有限公司等業內權威數據安全機構、學術單位企業等共同合作提出意見。
Ⅸ 資料庫安全、數據應用安全、數據安全治理的邏輯關系是什麼
資料庫安全指的是數據伺服器的安全需要有所保障（例如：上ERP產品需要准備專門的伺服器用於存放所有的業務數據，需要確保該伺服器的安全性，例如：網路、防火牆、網管、公網IP等）
數據應用安全可以理解成軟體使用環境的安全（以上述案例為例，有了伺服器後，各業務部門需要連接伺服器進行數據的錄入，需要確保各業務部門使用的電腦環境的安全性，例如：網路、防火牆、各類捆綁軟體的安全性等）
數據安全治理可以理解成基於以上兩點，需要部署數據安全的標准和方法，防患於未然
綜上所述，有了前兩者的要求，才會衍生出數據安全治理的必要性
Ⅹ 數據安全可參考的案例是什麼
請問你是什麼行業，不同的行業有不同的案例說明，因為行業不同需求點不同，不可一概而論，而且即使是同一個行業在實際需求上也是不同的，因為網路環境的不同、資料庫類型是不同採用的數據安全方案是不同的，我了解到市面上做數據安全 比較專注的廠商有安華金和，你可以找他們去問問。