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大数据时代银行信息安全如何防护?

大数据时代银行信息安全如何防护?

本文摘要:互联网的缩放效应使公众的容忍度越来越低,特别是在是信息安全事件的影响,让银行面对的声誉风险压力大幅提高。不容乐观的是,在数据大集中于早已沦为潮流的今天,信息安全风险也在急遽集中于,银行最重要客户的数据一旦被不法分子利用,产生身份假冒、钓鱼诈骗等违法事件将较难防止。 如何既攻下信息安全底线,又确保业务身体健康发展,是放在众多银行面前的一道难题。 这也是为什么在银行的IT基础设施里完全看见安全性产品的全家福的原因,各种防火墙、WAF、IDS、IPS、DLP应接不暇。

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互联网的缩放效应使公众的容忍度越来越低,特别是在是信息安全事件的影响,让银行面对的声誉风险压力大幅提高。不容乐观的是,在数据大集中于早已沦为潮流的今天,信息安全风险也在急遽集中于,银行最重要客户的数据一旦被不法分子利用,产生身份假冒、钓鱼诈骗等违法事件将较难防止。

如何既攻下信息安全底线,又确保业务身体健康发展,是放在众多银行面前的一道难题。  这也是为什么在银行的IT基础设施里完全看见安全性产品的全家福的原因,各种防火墙、WAF、IDS、IPS、DLP应接不暇。但在这样的情况下,仍然没有能避免数据泄漏、钓鱼欺诈的事件再次发生。让人不已要回答,银行信息安全防水之路在何方?  弄清楚这个问题,就要从这些传统的检测机制上找寻原因。

可以说道,传统的防御机制都是在壮烈牺牲了无数小白鼠之后,对这些未知的反击特征做到的针对性防水机制,但坚信哪个黑客也会屌到用路人皆知的反击手段,冒着被全球追杀的危险性去打银行的主意。  大数据技术的经常出现能否力挽狂澜?  在攻击者与防御者仍然正处于道高一尺魔高一丈的状态下,SIEM/SOC的产品经常出现了,其创建在早期的日志管理之上,更好的注目日志收集后的分析、审核并找到问题,将日志分析的功效发挥出来。

这给安全性防水工作带给了新的思路,却是攻击者在每个环节下都会雁过留痕,通过数据分析,如果知道能把藏匿在数据海洋中的攻击者或者潜在攻击者揪出来,那么反击方在伺机,防御方在明处的有利局面将被完全挽回。  但往往事实总是与愿违,受限于技术约束,传统的安全性分析大都仅有针对样本数据展开分析,并将分析结果假设到剩下的数据子集上。

而随着高级威胁和欺诈不道德的大大演化,更加必须对全量数据,甚至是涉及的情境数据展开分析。并且当银行每天的数据量高达TB级时,SIEM/SOC的瓶颈经常出现了,可观的数据量和多样性很快沦为骆驼背上的稻草,并且不会产生很多误报。  大数据开始一度沦为热词,这也让银行业尝到了甜头。

利用大数据分析不仅可以挖出客户的消费习惯做到精准营销,还可以在安全性防水能力上更上一层楼。利用大数据安全分析技术,需要更加好地解决天量安全性要素信息的收集、存储的问题。  不过这或许与传统数据分析除了在数据处理能力上,其他差异并不是那么直观。却是信息安全十多年来仍然在利用网络流量、系统日志和其它信息源的分析筛选威胁,检测蓄意活动,而这些传统方式跟大数据有何有所不同还是不过于明晰,如果大数据安全分析仅有是这样,那么想要在安全性领域力挽狂澜似乎是过于的。

  如何作好大数据安全分析  其实不然,在一个更为完善的基于大数据安全分析的解决方案中,一般来说不会有一个大数据安全分析平台作为整个方案的核心部件,支撑大数据分析的核心功能,将所有集中的安全性要素信息展开集中于、存储、分析、可视化,对分析的结果展开发给。  留意,是所有的安全性要素,而并非意味着是安全设备,无论是终端的、主机的、应用于的、网络设备的、安全设备的,还是第三方云上的,通过搜集这些全量数据展开统一的存储、分析和展现出,从而找到里面的出现异常不道德,并更进一步寻找不得而知的安全性威胁。

这种思路多见于美国FireEye、PhantomCyber等公司的解决方案,当然也还包括中国的HanSight。  做到大数据分析,数据质量也十分关键,如果获取分析的数据本身就有问题或者错误,那么分析结果必定有问题。

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具体来说,如果IT人员仅有针对海量日志展开分析,有可能由于攻击者将关键日志读取,或者蓄意含有假日志,反而不会让基于日志的大数据安全分析误导。这时,IT人员很特别强调对完整网络流量的分析,将这些流量切换为元数据,然后展开大数据分析,因应日志分析,效果较佳。

  需要更为智能地看穿信息也是大数据安全分析的优势之一。以银行业为事例,黑客通过一些手段伪装成现实合法的用户展开资金直管,但上一笔记录是北京,而五分钟之后的记录再次发生在广州,这对于银行系统来说,只要是合法用户的操作者,就会介入。但似乎在五分钟的时间里除了超人,没有人能做从北京必要到广州。通过用户出现异常不道德的安全性分析引擎,之后不会将这种债权人交易展开挡住,防患于未然。

  对于黑客攻击网银系统常常用于的低频暴力破解手法,大数据安全分析也带给了奇效。所谓低频暴力破解就是利用手机银行在后台服务端可以多次密码试错的情况下,不时的撞到库展开密码。

而利用大数据安全分析之后对这些仿造的完整IP查禁,重新加入到黑名单。  不仅如此,大数据安全分析的发展还将改变传统的网络安全防水架构、安全性分析体系,并深刻印象变革现有的网络安全业务模式。还包括SIEM、日志分析、欺诈检测、威胁情报在内的多种服务都在大力亲吻大数据安全分析技术。大数据安全分析已沦为安全性业务模式变革的催化剂。

而也正是如HanSight这样的团队希望下,让大数据安全分析开始崭露头角,使银行安全性防水的道路渐渐明朗了一起。


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