Ⅰ 数据安全的应用案例，可以参考谁
腾讯云数据安全中台的参考性强，应用广。在广交会、长沙超脑等政务平台以及山西、河南、上海等多个省级大数据平台，腾讯云数据安全中台都有参与。。我所知道的基本就是这些
Ⅱ 有没有比较好的金融（或银行）数据库安全方案
互联网的急速发展和网上银行业务的开展使得银行数据库信息的价值及可访问性得到了提升，也使数据库面临来自互联网严峻的挑战。这些安全挑战不仅来自于银行外部，银行内部同样存在核心数据遭泄露的安全隐患。诸多银行核心数据泄露的事件，已经让银行管理人员意识到数据的重要性。
为解决传统运维模式面临的事前身份不明确，授权不清晰，事中操作不透明，过程不可控，事后操作无法审计，问责追究不明确等现实问题，银行建设数据库审计系统，形成事前授权，事中预警，事后取证的关联审计基础。
可实现例如以下数据库操作行为的审计：
针对具有下载权限的行员，通过应用系统前端导出业务数据的审计。
业务人员通过应用系统进行指标分析、营销统计、绩效考核等工作，或可出现多种风险：
①权限滥用：业务人员访问不该访问的数据;
②权限冒用：冒用他人权限进行数据操作。
以及其他风险
利用数据库审计对数据库使用过程中出现的风险问题进行及时的追踪，智能发现DBA等特权账号的违规操作。
运维人员、数据分析服务人员通过应用系统后台或直接操作数据库的方式接触业务数据，或可有以下风险：
运维人员进行维护时操作是否规范(具体如下)：
①在不需做导出操作时将数据导出
②在只需查看A时，查看B、C，或只需查看500比特的内容，却查看了2000比特
通过使用“六元组“技术的数据库审计系统，对应用系统客户端访问数据库进行安全审计。
部署数据库审计系统，能够在数据丢失或者被盗前，对可疑的活动进行识别，实现对数据库访问操作事前规划预防，事中实时监控、违规行为响应，事后合规报告、事故追踪溯源，有效减少核心信息资产的破坏和泄漏。
解决方案：引入数据库审计系统
银行的数据安全威胁，存在于传输与使用过程，如发送到行外，发送给不相关的人，在使用时大量拷贝数据、打印文档等，都将造成银行核心数据泄露风险。
从内控的角度来看，IT系统的使用权、管理权与监督权必须三权分立。在三权分立的基础上实施内控与审计，有效地控制操作风险(包括业务操作风险与运维操作风险等)。数据库审计实现了独立的审计与三权分立，完善了IT内控机制。
昂楷数据库审计系统目前已拥有昆仑银行、慈溪农商行、江苏省农村信用社、成都农商银行等多家银行应用案例，为银行核心数据带来安全保障。
Ⅲ 数据安全的哪些案例，可以看
大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节，包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。”上海社科院信息所主任惠志斌向记者分析称，大数据安全事件风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄密，既有技术漏洞，也有管理缺陷，既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。
5月27日，中国互联网协会副秘书长石现升称，互联网日益成为经济社会运行基础，网络数据安全意识、能力和保护手段正面临新挑战。
今年6月1日即将施行的《网络安全法》针对企业机构泄露数据的相关问题，重点做了强调。法案要求各类组织应切实承担保障数据安全的责任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障个人对其个人信息的安全可控。
石现升介绍，实际早在2015年国务院就发布过《促进大数据发展行动纲要》，就明确要“健全大数据安全保障体系”、“强化安全支撑，提升基础设施关键设备安全可靠水平”。
“目前，很多企业和机构还并不知道该如何提升自己的数据安全管理能力，也不知道依据什么标准作为衡量。”一位业内人士分析称，问题的症结在于国内数据安全管理尚处起步阶段，很多企业机构都没有设立数据安全评估体系，或者没有完整的评估参考标准。
“大数据安全能力成熟度模型”已提国标申请
数博会期间，记者从“大数据安全产业实践高峰论坛”上了解到，为解决此问题，全国信息安全标准化技术委员会等职能部门与数据安全领域的标准化专家学者和产业代表企业协同，着手制定一套用于组织机构数据安全能力的评估标准——《大数据安全能力成熟度模型》，该标准是基于阿里巴巴提出的数据安全成熟度模型(Data Security Maturity Model, DSMM)进行制订。
图说：阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍DSMM。
作为此标准项目的牵头起草方，阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍说，该标准是阿里巴巴基于自身数据安全管理实践经验成果DSMM拟定初稿，旨在与同行业分享阿里经验，提升行业整体安全能力。
“互联网用户的信息安全从来都不是某一家公司企业的事。”郑斌称，《大数据安全能力成熟度模型》的制订还由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。
一位数据安全研究人员分析，企业要提升数据安全管理能力，首先就得认清自身数据保护能力水平，再对症下药弥补缺失和短板，而该标准正是针对大多数企业普遍存在的，不了解或不清楚自身数据安全管理能力的问题。
从标准架构来看，会从组织机构数据采集、存储、传输、处理、交换和销毁六个数据生命周期，就企业组织建设、制度流程、技术工具和人员能力四个关键能力维度，至少30多个安全域进行全方位考核评估，最终将组织机构的数据安全能力划分非正式执行、计划跟踪、充分定义、量化控制和持续优化，1级至5级的能力成熟等级，等级越高意味数据安全能力越强。
Ⅳ 怎么学习数据安全案例呢
文档介绍：数据安全——保护数据的可用性陈 波南京师范大学计算机科学与技术学院数据安全：1. 密码基本概念2. 数据保护：保密性、完整性、不可否认性、可认证性和存在性3. 数据保护：可用性与容灾备份信息安全案例教程：技术与应用案例：美国签证全球数据库崩溃事件2014年7月19日，美国国务院护照中心和签证系统发生崩溃。而由于数据系统没有备份，直接导致系统恢复缓慢，签证处理工作陷入停顿。新闻视频信息安全案例教程：技术与应用案例思考：数据库崩溃给我们带来哪些危害？为了确保数据的可用性，对于个人，如何进行日常的数据备份和恢复？为了确保数据的可用性，对于组织，如何建立容灾备份体系？需要应用哪些容灾备份与恢复技术？ 信息安全案例教程：技术与应用案例分析：数据库崩溃的危害领事馆的综合数据库是所有美国签证申请的中央存储库，并整合了其他联邦情报数据库。它是世界上最大的基于Oracle的数据库之一，存储超过7500万张照片和1亿份签证文件。在停机中断期间，由于需要恢复系统，这些文件都将无法访问。停机造成了海量签证申请的积压，给那些需要访美求学、商务公干、或旅行的人们带来了巨大的麻烦。信息安全案例教程：技术与应用案例分析：应对数据库崩溃的方法高度重视：在当今这个由数据驱动的世界里，组织和个人是高度依赖于其数据的。有效应对：为了避免数据灾难，除了确保数据的保密性等安全需求，我们还要确保数据的可用性，即重视数据的备份和恢复。信息安全案例教程：技术与应用3.数据保护：可用性与容灾备份（1）容灾备份的概念容灾备份是指：利用技术、管理手段以及相关资源确保既定的关键数据、关键数据处理信息系统和关键业务在灾难发生后可以恢复和重续运营的过程。容灾备份防范的灾难包括地震、火灾、水灾、战争、恐怖袭击、设备系统故障、人为破坏等无法预料的突发事件。建设容灾备份的目的可以归纳为：保障组织数据安全；保障组织业务处理能恢复；减少组织灾难
Ⅳ 数据库安全的概念是什么一般影响数据库安全的因素有哪些
数据库安全包含两层含义：第一层是指系统运行安全，系统运行安全通常受到的威胁如下，一些网络不法分子通过网络，局域网等途径通过入侵电脑使系统无法正常启动，或超负荷让机子运行大量算法，并关闭cpu风扇，使cpu过热烧坏等破坏性活动； 第二层是指系统信息安全，系统安全通常受到的威胁如下，黑客对数据库入侵，并盗取想要的资料。数据库系统的安全特性主要是针对数据而言的，包括数据独立性、数据安全性、数据完整性、并发控制、故障恢复等几个方面。
数据库安全的防护技术有：数据库加密（核心数据存储加密）、数据库防火墙（防漏洞、防攻击）、数据脱敏（敏感数据匿名化）等。（来自网络）
安华金和针对于数据库安全的防护技术全部拥护，并且在政府、金融、社保、能源、军工、运营商、教育、医疗、企业等各行业树立多个标杆案例。
Ⅵ 有关数据库的小故事
故事一、啤酒与尿布
世界零售连锁企业巨头沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统之一，里面存放了各个门店的详细交易信息。为了能够准确了解顾客的购买习惯，沃尔玛利对顾客的购物行为进行了购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些，结果他们有了意外的发现：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！”
这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，它符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？
于是，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一挖掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式：一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就将尿布与啤酒并排摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
故事二、犯罪的根源
格洛斯特郡是英格兰西部的一个郡，大约有五十多万人口。在有一段时间内，发生了多起抢劫案，民众不再感觉到安全，对郡警察局的舆论压力也陡然增加了，强烈要求及时破获这些案件，并避免案件的进一步发生。警方一方面在加快破案的同时，也在努力思考怎么样才可以降低发案率。
按照传统的做法，一般会采取这样的措施：锁定抢劫案的多发地区，加派警力进行巡逻，对行为异常的人员加强盘查等等。然而，格洛斯特郡警察局发现，这些措施的收效甚微，发案率依然居高不下，因为抢劫案的发案地点并不集中，分散在多个不同的街区，这让巡逻警力的安排显得捉襟见肘，难以全面顾及。
此时，来自警察局内部的分析系统却有了新的发现。系统中保存了多年的案件和案犯的卷宗信息，通过利用数据挖掘等分析技术，揭示出最近这段时间的抢劫犯具有一些非常显着的特征：他们大多是没有固定住所，无家可归，而且也没有稳定的工作。另外，在很多抢劫案发生前，这些罪犯都吸食了毒品。正是在毒品的刺激作用下，他们失去了自控能力，临时见财起意，对单身女性或情侣实施抢劫。
新的发现给警察局带来了新的思路，警方当机立断，对原来的增加警力加强巡逻的做法进行了调整，改为采取如下措施：一是加强对无业人员和有吸毒前科人员的管理，并通过社会福利机构对他们实施救助；然后，加强了对毒品交易易发场所的严打和治理，从源头上掐断毒品的供应。
治理得到了良好的效果，抢劫案的发案率迅速降低，格洛斯特郡的人们又重新恢复了平静的生活。
故事三、电邮加新闻
Yahoo是第一家招募了首席数据官的公司，以验证对公司而言，数据的确是一笔真实而有战略意义的财富。目标是通过提供以客户为中心的数据平台和洞察力服务，激励用户积极参与，对营销方案进行创新，从而为消费者和卖家带来价值。Usama Fayyad博士是Yahoo的首席数据官，他在和KDnuggets的Gregory的访谈中介绍了一些Yahoo在数据挖掘方面的成功案例。
“产品整合：一个例子就是你今天在Yahoo电子邮箱上看到的，数据挖掘的可视结果。通过对用户使用行为的意外模式分析，我们发现在每次会话中，人们阅读邮件和阅读新闻的行为之间存在很强的相关关系。我们把这个发现传达给Yahoo电子邮箱产品小组，他们首先想到的就是验证这种关系的影响：在一组测试用户的邮箱首页上显示一个新闻模块，其中的新闻标题被醒目显示。”
“对于象电子邮箱这种产品，最头痛的问题就是如何获取新的‘轻量级用户’，并推动他们的用量，使之变成‘重量级用户’。如果你做到了，那么流失率就会显着下降。实际上，在我们的试验中，最显着的一组流失率下降了40%。于是Yahoo立刻开发并完善了新闻模块，并嵌入Yahoo电子邮箱的首页，到现在，上亿的消费者都可以看到并使用这种产品。我喜欢提及这个故事，因为它很好地说明了我们产品团队的及时反应能力，也证明了在用户使用行为数据中蕴含着很多很多极具价值的潜在模式。”
“即时通信：我们对雅虎通（Instant Messenger）的使用情况进行了分析，以了解激励用量的关键因素是什么。结果发现，最重要的因素是让用户扩大他们的‘好友列表’，至少增加5个新的好友。据此Yahoo精心设计了相应的营销活动，鼓励用户增加好友列表中的好友数，从而显着激励了雅虎通的用量。”
“Yahoo首页的搜索框：一个简单的例子就是我们发现，在Yahoo的首页上，把搜索框放在居中的位置（而不是以前的左侧）将提高用户的用量。这样一方面可以促进用户的积极使用，对Yahoo来说也没有成本支出。这个结果的发现过程也很有趣，我们首先发现Netscape浏览器的用户比IE的用户更多地使用了搜索功能，进一步探查发现两个浏览器在视觉上的唯一区别就是：二者中的搜索框位置不同！搜索框在Netscape浏览器中是居中放置，而在IE中则是靠近左侧。很不明显的差别，但却很重要。一般谁会想到呢？”
Ⅶ 大数据安全有没有较好的解决方案或者案例
一款合格的大数据安全审计产品须符合以下特性：
实现对非关系型数据库的监控：大数据的数据来源复杂，数据格式繁多，不仅有传统的结构性数据(Oracle,SQLServer等)，还有非结构型数据(Hbase，MongoDB,Caché等)，BAAS全面支持非结构化数据库NOSQL的审计，实现大数据库全面的监控与审计。
全面支持第三方工具对大数据库行为的监控：由于大数据的结构区别于传统的数据库(如ORACLE,SQL等)，如果要做到真正的安全管控，就要支持对Hive、Pig、Mahout等工具的使用进行安全监控。产品对于第三方的工具或系统通过NO SQL语言访问数据库的行为进行监控。
支持的数据库类型：大数据平台下数据库：Hadoop平台下的HBase、MongoDB、Caché等，传统数据库：如 Oracle、MS-SQL 、DB2、MYSQL、Caché DB、 Sybase 、POSTGRESQL、达梦、人大金仓等
实时海量检索：对所有存储的海量信息进行索引，根据任意关键字检索到所有相关信息，高效处理能力；专业级测试仪、构造模拟现场报文进行压力、性能测试，保障大数据下的性能要求。
动态实时可视化监测：将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析及定位。
监测异常行为：对大量的历史日志与安全信息进行机器学习与算法分析来侦测出异常行为模式和隐藏的威胁，无论是外部APT攻击，还是内部人员泄密
实时告警：提供了多种方式来自动进行告警，可以根据告警级别，实时发送短信、邮件、SNMP等方式给相关负责人，方便事故及时处理。
海量数据统计分析报表：昂楷BAAS针对大数据平台分布式文件系统(如HDFS)下存储的海量数据，在数据交互过程中进行实时分析并生成各类统计报表，如：会话行为：登录成功失败报表、用户访问情况报表等;SQL行为：访问失败报表、表对象访问情况报表等;政策性报表：等级保护报表等；还可针对客户需求自由定制报表。
Ⅷ 数据安全有哪些案例
“大数据时代，在充分挖掘和发挥大数据价值同时，解决好数据安全与个人信息保护等问题刻不容缓。”中国互联网协会副秘书长石现升在贵阳参会时指出。
员工监守自盗数亿条用户信息
今年初，公安部破获了一起特大窃取贩卖公民个人信息案。
被窃取的用户信息主要涉及交通、物流、医疗、社交和银行等领域数亿条，随后这些用户个人信息被通过各种方式在网络黑市进行贩卖。警方发现，幕后主要犯罪嫌疑人是发生信息泄漏的这家公司员工。
业内数据安全专家评价称，这起案件泄露数亿条公民个人信息，其中主要问题，就在于内部数据安全管理缺陷。
国外情况也不容乐观。2016年9月22日，全球互联网巨头雅虎证实，在2014年至少有5亿用户的账户信息被人窃取。窃取的内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登陆密码。
企业数据信息泄露后，很容易被不法分子用于网络黑灰产运作牟利，内中危害轻则窃财重则取命，去年8月，山东高考生徐玉玉被电信诈骗9900元学费致死案等数据安全事件，就可见一斑。
去年7月，微软Window10也因未遵守欧盟“安全港”法规，过度搜集用户数据而遭到法国数据保护监管机构CNIL的发函警告。
上海社会科学院互联网研究中心发布的《报告》指出，随着数据资源商业价值凸显，针对数据的攻击、窃取、滥用和劫持等活动持续泛滥，并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性，对国家和数据生态治理水平，以及组织的数据安全能力都提出了全新挑战。
当前，重要商业网站海量用户数据是企业核心资产，也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象，重点企业数据安全管理更是面临严峻压力。
企业、组织机构等如何提升自身数据安全能力？
企业机构亟待提升数据安全管理能力
“大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节，包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。”上海社科院信息所主任惠志斌向记者分析称，大数据安全事件风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄密，既有技术漏洞，也有管理缺陷，既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。
5月27日，中国互联网协会副秘书长石现升称，互联网日益成为经济社会运行基础，网络数据安全意识、能力和保护手段正面临新挑战。
今年6月1日即将施行的《网络安全法》针对企业机构泄露数据的相关问题，重点做了强调。法案要求各类组织应切实承担保障数据安全的责任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障个人对其个人信息的安全可控。
石现升介绍，实际早在2015年国务院就发布过《促进大数据发展行动纲要》，就明确要“健全大数据安全保障体系”、“强化安全支撑，提升基础设施关键设备安全可靠水平”。
“目前，很多企业和机构还并不知道该如何提升自己的数据安全管理能力，也不知道依据什么标准作为衡量。”一位业内人士分析称，问题的症结在于国内数据安全管理尚处起步阶段，很多企业机构都没有设立数据安全评估体系，或者没有完整的评估参考标准。
“大数据安全能力成熟度模型”已提国标申请
数博会期间，记者从“大数据安全产业实践高峰论坛”上了解到，为解决此问题，全国信息安全标准化技术委员会等职能部门与数据安全领域的标准化专家学者和产业代表企业协同，着手制定一套用于组织机构数据安全能力的评估标准——《大数据安全能力成熟度模型》，该标准是基于阿里巴巴提出的数据安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, DSMM）进行制订。
阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍DSMM。
作为此标准项目的牵头起草方，阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍说，该标准是阿里巴巴基于自身数据安全管理实践经验成果DSMM拟定初稿，旨在与同行业分享阿里经验，提升行业整体安全能力。
“互联网用户的信息安全从来都不是某一家公司企业的事。”郑斌称，《大数据安全能力成熟度模型》的制订还由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。
Ⅸ 数据库安全、数据应用安全、数据安全治理的逻辑关系是什么
数据库安全指的是数据服务器的安全需要有所保障（例如：上ERP产品需要准备专门的服务器用于存放所有的业务数据，需要确保该服务器的安全性，例如：网络、防火墙、网管、公网IP等）
数据应用安全可以理解成软件使用环境的安全（以上述案例为例，有了服务器后，各业务部门需要连接服务器进行数据的录入，需要确保各业务部门使用的电脑环境的安全性，例如：网络、防火墙、各类捆绑软件的安全性等）
数据安全治理可以理解成基于以上两点，需要部署数据安全的标准和方法，防患于未然
综上所述，有了前两者的要求，才会衍生出数据安全治理的必要性
Ⅹ 数据安全可参考的案例是什么
请问你是什么行业，不同的行业有不同的案例说明，因为行业不同需求点不同，不可一概而论，而且即使是同一个行业在实际需求上也是不同的，因为网络环境的不同、数据库类型是不同采用的数据安全方案是不同的，我了解到市面上做数据安全 比较专注的厂商有安华金和，你可以找他们去问问。