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昂楷大数据安全审计

大数据安全审计系统,是一款对大数据平台的数据库进行安全审计的系统,能够全面实现对数据库(如Hadoop架构下HBase数据库)的各类操作行为进行安全监控。
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典型大数据安全事件

● 2017年3月,京东内部员工涉嫌窃取50亿条用户数据;
● 2016年至今,全球范围内数以万计的MongoDB系统遭到攻击,大量系统被黑客素取赎金;
● 2016年9月22日,互联网巨头雅虎公司证实超过10亿用户的账户信息遭人窃取;
● 2016年8月26日,顺丰速递湖南公司宋某被控“侵犯个人隐私罪”在深圳南山区人民法院受审;
● 2016年8月,“山东省2016高考网上报名信息系统”考生数据泄露,导致徐玉玉事件的发生。
越来越多的政府、企事业单位利用大数据进行辅助决策,大数据的安全性上升到前所未有的高度,其直接决定着政府方针改策、企业战略的准确性,有效性,关系国计民生。

大数据安全风险

大数据拥有巨大数据,使得其更易成为网络攻击的量著目标。

大数据共享交换,会带来数据滥用、权属不明确、安全监管责任不清时等风险。

开放的分布式计算和存储等大数据新技术和架
构使得大数据边界变得医国,传统基于边界的安全保护措施不再有效。

于Hadoop生态架构的HBase/Hive、MongoDB等大数据平台和技术,在设计之初,对于安全审计考虑较少,整体安全保障能力较弱。

《网络安全等级保护测评》要求

● 应启用安全审计功能,审计覆盖到每个用户,对重要的用户行为和重要安全事件进行审计;
● 审计记录应包括事件的日期和时间、用户、事件类型、事件是否成功及其他与审计相关的信息;
● 应对审计记录进行保护,定期备份,避免受到未预期的删除、修改或覆盖等;
● 应对审计进程进行保护,防止未经授权的中断;
● 审计记录产生时的时间应由系统范围内唯一确定的时钟产生,以确保审计分析的正确性。
综上所述数据安全已上升到国家战略层面,《网络安全法》、《等保2.0》等各种国家层面的法律法规、政策制度对数据安全的防护都做出了明确的定义,为我们数据安全防护建设指明了方向。

大数据安全审计与传统数据库审计对比

● 传统数据库审计不支持NoSQL非结构化数据审计;
● 传统数据库审计无法满足大数据的海量数据审计能力要求;
● 大数据系统具有组件多、接口复杂等特点,传统数据库审计不能完好支持。

大数据安全审计简介

大数据安全审计系统,是一款对大数据平台的数据库进行安全审计的系统,能够全面实现对数据库(如Hadoop架构下HBase数据库)的各类操作行为进行安全监控,支持对各类访问接口(如JDBC、JAVA API、REST API等)及对各类工具组件(如HIVE\Solr等)的安全监控与防护。

部署方式

主要特性
强兼容性
支持HBase、MongoDB、Cache、Solr等非结构化数据库(NoSOL)审计,同时支持Oracle、MySQL、MS-SQL、人大金仓等国内外主流关系型数据库审计。
组件与接口审计支持
支持HDFS、Hive、Phoenix、Java API、JDBC API、REST APl等众多大数据平台相关组件及接口的审计,实现大数据架构全面完整审计。
审计记录检索快速高效
利用先进的全文检索技术,可通过任意关键字实现海量审计记录快速高效检索。
隐秘数据处理
对审计结果中敏感数据隐秘,非授权的用户不能正常查看隐秘数据,防止重要数据在数据库审计设备中导致的二次泄密问题。
定向行为分析事件溯源取证
构建事件关联性,通过模拟回放,还原事件场景,模拟出整个事件的行动轨迹,直观的追溯事件的前后关联性,再现操作过程,进行电子取证。
完备的双向审计
通过对双向数据包的解析、识别及还原,既能对数据库操作请求进行实时审计,同样能对数据库系统返回结果进行全面审计。
事件告警
可以根据不同风险级别,通过短信、邮件、SNMP等多种途径实时告警,方便安全管理员及时处理。
多维度报表
内置特权操作、异常分析、访问源等多种报表类型,同时支持多条件组合自定义报表生成。通过多维度报表的统计分析,可快速准确发现潜在安全威胁,为采用更具有针对性安全策略提供数据支撑。
产品优势

全面支持Hadoop架构下HBase数据库及相关组件审计,具有成功的大型商用案例经验。

系统内置AI技术,采用机器学习,实现智能建模。

亿级数据,秒级检索。

电信及数据处理能力,高并发承载保障。

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