大数据住酒店为什么一点也不安全
大数据住酒店不安全的原因有很多，其中一个原因是由于大数据技术的使用，客户的个人信息可能很容易被盗取或滥用。大数据技术的使用可能会让黑客更容易获取客户的个人信息，比如信用卡号码、密码等，从而造成客户的隐私泄露。另外，大数据技术也可能会使得黑客更容易破解酒店的安全系统，从而导致安全漏洞的出现。此外，大数据技术也可能会导致客户的个人信息被滥用，甚至被盗取。因此，大数据住酒店并不能保证客户的安全。
大数据时代的信息安全和未来展望
大数据时代的信息安全和未来展望
随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增，企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。大数据彻底的改变了信息安全行业，基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势，以使他们更好地检测和防御高级 *** 威胁。
大数据时代信息安全面临挑战
在大数据时代，无处不在的智能终端、随时在线的 *** 传输、互动频繁的社交 *** 使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。随着产生、存储、分析的数据量越来越大，在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。大数据如同一把双刃剑，在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时，其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。
1、黑客更显著的攻击目标：在 *** 空间里，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攻击成本，增加了其“收益率”。
2、隐私泄露风险增加：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。
3、威胁现有的存储和防护措施：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。
4、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。
5、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。
6、信息安全产业面临变革：大数据的到来也为信息安全产业的发展带来了新的契机，还没有意识到这场变革的安全厂商将在这场变革大潮中被抛弃。大数据正在为安全分析提供新的可能性，在未来的安全架构体系中，通过大数据智能分析有效的将原来分割的安全产品更好的融合起来，成为不同的安全智能节点，这将是在大数据时代安全产业需要研究突破的重点。
大数据安全未来趋势展望
据MacDonald预测，到2016年，40%的企业（银行、保险、医药和国防行业为主）将积极地对至少10TB数据进行分析，以找出潜在危险的活动。然而，供应商的产品格局却无法在短期内进行转变。现在，企业通常依赖于SIEM系统来关联和分析安全相关的数据，MacDonald表示目前的SIEM产品无法处理这么大的工作量，大多数SIEM产品提供接近实时数据，但只能处理规范化数据，还有些SIEM产品能够处理大量原始交易数据，但无法提供实时情报信息。
Gartner公司分析师表示，使用“大数据”来提高企业信息安全不完全是炒作，这在未来几年内这将成为现实。大数据将为安全团队带来新的工作方式，通过了解大数据的优势、制定切合实际的目标以及利用现有安全技术的优势，安全管理人员将会发现他们在大数据进行的投资是值得的。
RSA大中国区总经理胡军表示，“大数据将带动安全行业方向性的改变，安全与数据互相影响，未来共同促进发展。现今的安全需要更全面和广泛的可视性，敏捷的分析，可采取行动的情报和可扩展的基础设施。”
我们可以看到，大数据安全已经成为不可阻挡的趋势。在未来，不论是从商业需求角度，还是产业技术角度，大数据安全都将成为业界关注的热点。而在这场大数据安全的盛宴中，也必然会出现新老更替、推陈出新，这一切就让我们拭目以待吧！
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。
黑客技术高超，如果他们从一亿张银行卡中取一分钱，可以不被发现吗？
现在我国发行的银行卡已经达到了几十亿张之多，如果黑客能够每月从每张银行卡中提走1分钱到自己的银行卡上，那每个月就可以获得几千万收益，一年下来就是数亿元的钱了。但是这事想想可以，但是实际上就是不可能实现的事情，黑客一伸手可能就被迅速发现了，立刻就被抓了。
一、转账太频繁
大家想想都知道了，如果一个账户，每个月有几十亿张卡片往里面转钱，那么交易次数一个月下来就达到了几十亿次，这样的交易数量可以说非常惊人。
如果是普通人，一个月交易上百次就算多的了，而谁可能有几十亿次这么大的交易次数，这样的情况，可以说一下子就会引起大数据的注意了，甚至一下子就会引起进一步调查了。
二、银行卡信息极难获得
如果想这样做，从信息获取上来说基本上也无法实现。黑客要这样做，首先就需要盗取全国十多亿人的几十亿张银行卡的信息，包括密码账号等等信息，然后还要费劲巴拉的每个月从每个银行卡上转走一分钱，这么大的信息量，可以说黑客基本上根本就没有办法获取。
现在一些电信诈骗等，如果想获取用户的银行卡账户，都需要打 *** ，然后费很大的力气，才可能获得一个两个用户的银行账号等信息。而黑客想获取几十亿张银行卡的数据，基本上就是不可能实现了。
三、伸手必被抓
现在肯定是伸手必被抓。现在我国银行信息系统早已经升级了，而且对银行业大数据监控很厉害，只要是账户有异常的情况，就可能被进一步调查。
这样的情况下，如果有黑客想办法获取几个账号的信息，然后从这几个账号上转走一些钱，可能由于交易次数少，可能还不会被立刻发现。但是如果是上百万，上亿甚至数十亿张卡在一个月内向一个银行卡转钱，那么可能立刻就被发现了。因此，现在大数据很厉害，想对几十亿张卡伸手，必被抓。
曾经有个哥们，技术大神，又是银行里面的高管，他利用系统漏洞，把每张卡每个月利息，小数点后面第七位扣下，几个月时间干得20多万，最后被查到判了好多年，一般人能轻易想到的事情，早就有人尝试过了。
综上所述，黑客想每个月从几十亿张银行卡上给自己的账户转一分钱，肯定立刻就被抓了。
奇安信——国内一流的 *** 安全企业
业务：公司专注于 *** 空间安全市场，主营业务为向 *** 、企业客户提供新一代企业级 *** 安全产品和服务。凭借持续的研发创新和以实战攻防为核心的安全能力，公司已发展成为国内领先的基于大数据、人工智能和安全运营技术的 *** 安全供应商。
科创板上市标准：公司满足《科创板股票上市规则》第2.1.2条第（二）项“预计市值不低于人民币15亿元，最近一年营业收入不低于人民币2亿元，且最近三年累计研发投入占最近三年累计营业收入的比例不低于15%”中规定的市值及财务指标。
实控人-齐向东
高管：
市场地位：根据赛迪咨询、IDC等第三方机构的报告，公司在新一代IT基础设施防护产品体系中的终端安全领域、大数据智能安全检测与管控产品体系中的安全管理平台和云安全领域、安全服务市场份额之一，公司终端安全技术、第三代安全引擎技术、大数据安全分析技术、漏洞挖掘技术、软件定义安全技术、威胁情报技术等处于行业领先地位。公司的高研发投入有效的转化为公司强大的技术壁垒，并已逐步转
市场规模：根据赛迪咨询发布的《2019中国 *** 安全发展白皮书》，2018年， *** 安全政策法规持续完善优化， *** 安全市场规范性逐步提升，政企客户在 *** 安全产品和服务上的投入稳步增长，2018年市场整体规模达到495.2亿元。随着数字经济的发展，物联网建设的逐步推进， *** 安全作为数字经济发展的必要保障，其投入将持续增加，预计到2021年 *** 安全市场规模将达到926.8亿元。
大数据安全市场：根据赛迪咨询发布的《2019中国 *** 安全发展白皮书》，大数据安全是用以搭建大数据平台所需的安全产品和服务，以及大数据场景下围绕数据安全展开的大数据全生命周期的安全防护。大数据安全主要包括大数据平台安全、大数据安全防护和大数据隐私保护，产品主要包含大数据系统安全产品、大数据数据发现、大数据管理运营、敏感数据梳理、大数据脱敏、应用数据审计、大数据审计等。近年来，中国大数据安全市场规模持续高速增长，受政策和各类数据泄密事件影响，市场规模快速上升。2018年的总规模达到了28.4亿元。
下游市场： *** 安全行业的下游主要为 *** 、金融、电信等政企用户，并通过经销商步发展到交通、能源、教育、卫生、企业等各领域。随着互联网技术的发展和信息技术的不断进步，各类黑客技术和木马攻击不断出现，病毒攻击与 *** 威胁现象与日俱增， *** 安全问题日益严峻，促使下游用户重视对IT系统建设和加强对 *** 安全方面的投入，对 *** 安全行业的发展具有一定促进作用。其中， *** 、金融、电信等行业是国家重点支持发展信息化建设的行业，是 *** 安全产品的主要需求者，对 *** 安全有较高的技术要求和较大的产品需求，该类用户的 *** 安全需求对 *** 安全行业的发展具有较大的促进作用。
同行：
竞争优势：在产品布局方面，公司的相对竞争优势体现在：（1）与国内主要竞争对手的产品覆盖度相比，公司是全领域覆盖的综合型 *** 安全厂商，具有更为全面的产品布局，根据2020年3月31日安全牛发布的第七版中国 *** 安全行业全景图，公司的产品线覆盖全部15个一级安全领域和71个二级细分领域，是入围该全景图细分领域最多的 *** 安全企业；（2）与国内竞争对手的重点产品布局相比，公司在终端安全、大数据态势感知、云安全、代码安全、SD-WAN、工业安全、身份安全、物联网安全等新兴领域及“新赛道”重点布局，这与如今信息技术发展中重点的发展领域相互匹配，也是 *** 安全市场未来发展的“主航道”；（3）与国外主要竞争对手相比，目标市场定位在国内 *** 安全市场，且大部分收入来自于 *** 、部委、央企等行业客户群，随着信创领域的发展，国外安全厂商在金融、电信运营商等行业的市场份额将进一步降低，与公司不存在直接竞争关系。
研发投入：2017年、2018年及2019年，公司研发费用分别为54,083.45万元、81,834.51万元和104,710.40万元，研发费用占营业收入的比例分别为65.86%、45.04%和33.20%，高于同行业水平，研发费用规模呈现不断扩大但占比减少的趋势。
毛利率下滑：2017年度、2018年度及2019年度，公司主营业务毛利率分别为74.39%、55.15%及56.69%，呈下降趋势，主要由于公司毛利率较低的硬件及其他业务收入在2018年和2019年的增长幅度相对较高，导致该期间公司主营业务毛利率水平有所下降。
商誉十二个亿左右：
募投项目：
总结：
*** 安全领域的领先公司，身处自主可控的信创领域的风口，被资金追逐炒作的概率较大。
大数据安全的六大挑战
大数据安全的六大挑战_数据分析师考试
大数据的价值为大家公认。业界通常以4个“V”来概括大数据的基本特征——Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快)。当你准备对大数据所带来的各种光鲜机遇大加利用的同时，请别忘记大数据也会引入新的安全威胁，存在于大数据时代“潘多拉魔盒”中的魔鬼可能会随时出现。
挑战一：大数据的巨大体量使得信息管理成本显著增加
4个“V”中的之一个“V”(Volume)，描述了大数据之大，这些巨大、海量数据的管理问题是对每一个大数据运营者的更大挑战。在 *** 空间，大数据是更容易被“发现”的显著目标，大数据成为 *** 攻击的之一演兵场所。一方面，大量数据的集中存储增加了泄露风险，黑客的一次成功攻击能获得比以往更多的数据量，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“攻击收益”;另一方面，大数据意味着海量数据的汇集，这里面蕴藏着更复杂、更敏感、价值巨大的数据，这些数据会引来更多的潜在攻击者。
在大数据的消费者方面，公司在未来几年将处理更多的内部生成的数据。然而在许多组织中，不同的部门像财务、工程、生产、市场、IT等之间的信息仍然是孤立的，各部门之间相互设防，造成信息无法共享。那些能够在不破坏壁垒和部门现实优势的前提下更透明地沟通的公司将更具竞争优势。
【解决方案】 首先要找到有安全管理经验并受过大数据管理所需要技能培训的人员，尤其是在今天人力成本和培训成本不断上升的节奏中，这一定足以让许多CEO肝颤，但这些针对大数据管理人员的巨额教育和培训成本，是一种非常必要的开销。
与此同时，在流程的设计上，一定要将数据分散存储，任何一个存储单元被“黑客”攻破，都不可能拿到全集，同时对于不同安全域要进行准确的评估，像关键信息索引的保护一定要加强，“好钢用在刀刃上”，作为数据保全，能够应对部分设施的灾难性损毁。
挑战二：大数据的繁多类型使得信息有效性验证工作大大增加
4个“V”中的第二个“V”(Variety)，描述了数据类型之多，大数据时代，由于不再拘泥于特定的数据收集模式，使得数据来自于多维空间，各种非结构化的数据与结构化的数据混杂在一起。
未来面临的挑战将会是从数据中提取需要的数据，很多组织将不得不接受的现实是，太多无用的信息造成的信息不足或信息不匹配。我们可以考虑这样的逻辑：依托于大数据进行算法处理得出预测，但是如果这些收集上来的数据本身有问题又该如何呢?也许大数据的数据规模可以使得我们无视一些偶然非人为的错误，但是如果有个敌手故意放出干扰数据呢?现在非常需要研究相关的算法来确保数据来源的有效性，尤其是比较强调数据有效性的大数据领域。
正是因为这个原因，对于正在收集和储存大量客户数据的公司来说，最显而易见的威胁就是在过去的几年里，存放于企业数据库中数以TB计，不断增加的客户数据是否真实可靠，依然有效。
众所周知，海量数据本身就蕴藏着价值，但是如何将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来是一个棘手的问题，甚至引发越来越多的安全问题。
【解决方案】 尝试尽可能使数据类型具体化，增加对数据更细粒度的了解，使数据本身更加细化，缩小数据的聚焦范围，定义数据的相关参数，数据的筛选要做得更加精致。与此同时，进一步健全特征库，加强数据的交叉验证，通过逻辑冲突去伪存真。
挑战三：大数据的低密度价值分布使得安全防御边界有所扩展
4个“V”中的第三个“V”(Value)，描述了大数据单位数据的低价值。这种广种薄收似的价值量度，使得信息效能被摊薄了，大数据的安全预防与攻击事件的分析过程更加复杂，相当于安全管理范围被放大了。
大数据时代的安全与传统信息安全相比，变得更加复杂，具体体现在三个方面：一方面，大量的数据汇集，包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录，这些数据的集中存储增加了数据泄露风险;另一方面，因为一些敏感数据的所有权和使用权并没有被明确界定，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;再一方面，大数据对数据完整性、可用性和秘密性带来挑战，在防止数据丢失、被盗取、被滥用和被破坏上存在一定的技术难度，传统的安全工具不再像以前那么有用。
【解决方案】 确立有限管理边界，依据保护要求，加强重点保护，构建一体化的数据安全管理体系，遵循 *** 防护和数据自主预防并重的原则，并不是实施了全面的 *** 安全护理就能彻底解决大数据的安全问题，数据不丢失只是传统的边界 *** 安全的一个必要补充，我们还需要对大数据安全管理的盲区进行监控，只有将二者结合在一起，才是一个全面的一体化安全管理的解决方案
挑战四：大数据的快速处理要求使得独立决策的比例显著降低
“4个“V”中最后一个“V”(Velocity)，决定了利用海量数据快速得出有用信息的属性。
大数据时代，对事物因果关系的关注，转变为对事物相关关系的关注。如果大数据系统只是一种辅助决策系统，这还不是最可怕的。事实上，今天大数据分析日益成为一项重要的业务决策流程，越来越多的决策结果来自于大数据的分析建议，对于领导者最艰难的事情之一，是让我的逻辑思考来做决定，还是由机器的数据分析做决定，可怕的是，今天看来，机器往往是正确的，这不得不让我们产生依赖。试想一下，如果收集的数据已经被修正过，或是系统逻辑已经被控制了呢!但是面对海量的数据收集、存储、管理、分析和共享，传统意义上的对错分析和奇偶较验已失去作用。
【解决方案】 在依靠大数据进行分析、决策的同时，还应辅助其他的传统决策支持系统，尽可能明智地使用数据所告诉我们的结果，让大数据为我们所用。但绝对不要片面地依赖于大数据系统。
挑战五：大数据独特的导入方式使得攻防双方地位的不对等性大大降低
在大数据时代，数据加工和存储链条上的时空先后顺序已被模糊，可扩展的数据联系使得隐私的保护更加困难。过去传统的安全防护工作，是先扎好篱笆、筑好墙，等待“黑客”的攻击，我们虽然不知道下一个“黑客”是谁，但我们一定知道，它是通过寻求新的漏洞，从前面逐层进入。守方在明处，但相比攻方有明显的压倒性优势。而在大数据时代，任何人都可以是信息的提供者和维护者，这种由先天的结构性导入设计所带来的变化，你很难知道“它”从哪里进来，“哪里”才是前沿。这种变化，使得攻、防双方的力量对比的不对等性大大下降。
同时，由于这种不对等性的降低，在我们用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取有价值信息的同时，“黑客”也可以利用这些大数据技术发起新的攻击。“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，“黑客”可能会同时控制上百万台傀儡机，利用大数据发起僵尸 *** 攻击。
【解决方案】 面对大数据所带来新的安全问题，有针对性地更新安全防护手段，增加新型防护手段，混合生产数据和经营数据，多种业务流并行，增加特征标识建设内容，增强对数据资源的管理和控制。
挑战六：大数据 *** 的相对开放性使得安全加固策略的复杂性有所降低
在大数据环境下，数据的使用者同时也是数据的创造者和供给者，数据间的联系是可持续扩展的，数据集是可以无限延伸的，上述原因就决定了关于大数据的应用策略要有新的变化，并要求大数据 *** 更加开放。大数据要对复杂多样的数据存储内容做出快速处理，这就要求很多时候，安全管理的敏感度和复杂度不能定得太高。此外，大数据强调广泛的参与性，这将倒逼系统管理者调低许多策略的安全级别。
当然，大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确地执行，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。
【解决方案】 使用更加开放的分布式部署方式，采用更加灵活、更易于扩充的信息基础设施，基于威胁特征建立实时匹配检测，基于统一的时间源消除高级可持续攻击(APT)的可能性，精确控制大数据设计规模，削弱“黑客”可以利用的空间。
大数据时代已经到来，大数据已经产生出巨大影响力，并对我们的社会经济活动带来深刻影响。充分利用大数据技术来挖掘信息的巨大价值，从而实现并形成强有力的竞争优势，必将是一种趋势。面对大数据时代的六种安全挑战，如果我们能够予以足够重视，采取相应措施，将可以起到未雨绸缪的作用。
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