大数据时代的大安全

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大数据不仅成为互联网行业的热门词汇,更是目前信息化领域关注的创新技术焦点。

将信息系统应用于业务创新之时,不断产生的大量数据给传统IT管理带来挑战,特别是基于大数据的深度分析和有效利用,让IT重回业务创新流程的核心。IT初期建设之后的优化和改进在大数据时代朝气蓬勃,同时,如何有效利用大数据,将老旧的、不合时宜的、维护成本过高的信息系统顺利迁移到新的应用平台上呢?如何将安全威胁隔离出来呢?这是不少关注信息安全的IT管理者的头等大事儿。

通常关键性的行业如互联网、通讯、金融等领域拥有海量的数据,信息化程度也很高,性能问题不能一直靠简单增加服务器、网络设备及带宽来解决。高可用性的需求也时刻要求我们避免系统故障和停工时间。有效预知未来可能发生的安全事件,则是大数据时代最大的安全研究课题。

信息安全技术派可能喜欢搭建强大的信息系统来监控和侦测各信息系统的使用情况,并进行大量的条件设定,以便能通过使用大数据来实现我们所期望的大安全,进而让各类安全威胁能够被自动识别、预知、报告和进行高度关联式的响应。

偏执的信息安全技术派简单地将大安全想象成Hadoop版本的SOC,这不免有些天真的可爱。因为对于业务来讲,关心的更多的是界面和功能,对后台的深层次的技术东西,比如是用IBM,还是HP或Oracle的平台,业务部门的兴趣不大。昆明亭长朗然科技有限公司大数据安全观察员James Dong说:实际上,在后台技术方面,他们更愿意交给IT人员来做决定,当然业务部门的要求也很有道理,系统最好能够有很好的扩充性,以便满足业务不断发展的扩张的需求,此外便是价钱要合理,而且尽可能少花钱多办事儿。

那大安全如何办呢?信息安全关乎业务安全,这可是不能打折的。但是在业务眼中的信息安全是什么呢?防病毒防黑客?远不是。业务持续运行不中断,或意外中断后能快速恢复?有点道理。更重要的一点儿,业务安全期望IT安全的目标和战略能够满足到业务的目标和战略实现。

说到信息安全目标和战略,便是大数据时代大安全应该积极与其保持一致的,这不是夸夸其谈纸上谈兵来点虚妄的理论。在实践方面,大安全当然要跳出IT的思维圈子,也不仅仅是将传统的物理安全、生产安全、职业安全等纳入进来。

大安全,之所以要大,海纳百川,有容乃大。把安全做大的同时也是在创新,在安全创新方面,我们要想业务所想,急业务所急,细化业务安全目标与职责,通过大数据系统来驱动业务安全的实现。强化业务风险识别与监管、内控与合规、公司治理、防内幕交易、防腐败……

大安全不是搞一套监控信息系统的安全管理系统,而是将安全理念和安全控制内置到业务流程之中,比如在关键业务信息系统的审批和流向之中加入必要的控管措施,防止专权或渎职、防止太过于保守和太过于激进等等影响业务持续健康发展的安全隐患。

要让大安全得以成功实施,需要较多的沟通协调和人员培训。这是一项大工程,每家公司都不一样,所以需要量身定制的大安全培训解决方案。使用昆明亭长朗然科技有限公司的信息安全培训解决方案,客户可以获得物超所值的精致实用的而且贴身可靠的安全培训产品和服务。

信息安全管理的科学方法,让信息安全同业务目标保持一致

在过去的几年中,我为大量的组织创建了许多安全方案。由于公司所属的行业、风险状况和文化的不同,每个项目也都不尽相同。决定我使用的方法的最大的差异之一在于执行官的支持程度。

当我拥有高层的支持时,我使用自上而下的方法。我和管理层一起,建立一个启动和实施安全实践的框架。风险管理战略同组织的战略和目标紧密联系。治理 模式和政策也适用于执行战略和整体保护标准。这种方法的关键在于,有了高层的支持,可以协同、一致并有效地利用资源。人员,流程和技术一起工作来共同管理风险和成本。合规是实施了整体安全方案,而非具体目标的结果。

不是很成熟的组织使用自下而上的方法,操作人员在高层制定政策和程序之前加固核心资产。这种方法的问题之一在于,管理层没有为安全方案指定大的方 向,而只是设定了一些诸如数据防泄漏、端点保护、Web应用防火墙等可能和组织整体战略相脱节的目标。例如:合规成了总体目标,基于修复的需要,技术控制 措施被采购和部署。政策和流程被执行应对一个可以感知的威胁或风险,而不是基于回归到一个整体的框架。所采纳的框架(如ISO 27001标准,COSO,COBIT等等)往往只是被选择性的应用。

简单地说,自下而上是一种战术方法,而自上而下是一种战略方法。

一个好的首席信息安全官将帮助执行管理层了解信息安全对业务的重要性,让它成为可提高现有流程和操作效率的业务驱动力。当安全和业务流程保持一致 时,成本与效益的关系变得更容易被理清。但是无论多么优秀的首席信息安全官,如果没有同跨组织的各个部门工作的能力,没有让其他利益相关者加入的能力,自 上而下的办法是不可能的。

如果您想维持一定的成本,并实行有效的安全,您需要得到并拥有整体业务战略的支持——即使用自上而下的方法。一个自下而上的方法看起来似乎是有效的,但实际上它是非常低效率的。

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