云安全解决方案

      雾数据根据《网络安全法》、等级保护制度等国家法律法规相关要求为指导,结合客户的组织架构、业务要求等实际情况,充分利用核心团队的丰富网络安全研究成果和实际案例经验,设计符合客户安全建设实际需求和目标的安全建设方案,构建自动化、智能化的主动防御体系,包括操作系统加固优化技术、网络陷阱及诱骗技术、阻断技术、入侵检测技术、事件隔离与快速恢复技术、网络追踪和定位技术、取证技术、漏洞挖掘技术;提升客户信息化安全保障能力。 

     物联网安全

物联网的构成要索包括传感器,传输系统(泛在网)以及处理系统,因此,物联网的安全形态表现在这三个要素上。就物理安全而言,主要表现在传感器的安全方面,包括对传感器的干扰,屏蔽、信号截取等,这一点应该说是物联网的特殊所在;就运行安全而言,则存在干各个要素中,即涉及到传感器.传输系统及信息处理系统的正常运行,这方面与传统的信息安全基本相同;数据安全也是存在干各个要素中,要求在传感器、传输系统、 信息处理系统中的信息不会出现被窃取、被篡改、被伪造、被抵赖等性质。但这里面传感器与传感网所而临的问题比传统的信息安全更为复杂,因为传感器与传感网可能会因为能量受限的问题而不能运行过于复杂的保护体系。 

   物联网安全解决方案从保护要素的角度來看,物联网的保护要素是可用性、机密性、可鉴別性与可控性。由此可以形成一个物联网安全体系。其中可用性是从体系上来保障物联网的健壮性与可生存性;机密性是要构建整体的加密体系来保护物联网的数据隐私;可鉴別性是要构建完整的信任体系来保证所有的行为、来源、数据的完整性等都是真实可信;可控性是物联网最为特殊的地方,是要采取措施来保证物联网不会因为错误而带来控制方面的灾难。包括控制判断的冗余性、控制命令传输渠道的可生存性、控制结果的风险评估能力等       大数据安全

大数据安全主要涉及的是隐私保护,具体表现在三个方面:一是数据发布过程中的匿名保护不够到位,攻击者可利用多种渠道获取数据;二是数据自身安全带来的信息泄露问题,传统安全产品所用的技术手段在大数据环境下不能有效发挥作用;三是大数据技术的挖掘能力使得用户隐私无处逃遁。

大数据安全解决方案为依托云雾数据威胁情报技术、大数据自动分析算法,结合用户组织架构和业务背景,及时发现威胁和异常,通过可视化技术将威胁和安全态势呈现给用户,确保数据安全。

     云安全

在云计算平台发挥巨大作用的同时,也引发了新的安全问题。一是计算平台的安全问题,主要表现在云平台自身的冗余度与鲁棒性不够而引发的灾难性崩溃。二是云计算平台被黑客攻击的问题,主要表现在虚拟机安全方面。攻击者通过突破虚拟机管理中间件来获得宿主机操作系统的权限并实施控制。三是云服务商自身的可信问题,主要表现在数据安全方面。由于云服务商的内控手段不足,而云计算平台管理者的流动性较强,从而具有侵害云计算平台用户利益的动机,有可能擅自收集云用户的信息。四是云计算平台被恶意滥用问题,主要表现在内容安全方面。这是因为云计算平台缺乏对云租户的管理手段,使得不法租户利用云计算平台来做恶,将之作为有害信息和垃圾信息的传播渠道,给国家安全带来新的挑战。

云雾数据云平台安全解决方案基于云资源特点,提供包括负载均衡、访问控制、业务控制、日志审计等云组件安全设计方案,用户可根据业务需求,充分利用云平台进行安全自我管理或定制第三方云安全服务,基于安全感知平台和流量探针,构建安全监测预警体系,实现云安全全局监测和统一管控。同时也建立独立的安全辅助平台和策略,避免完全依赖云平台带来的安全风险。