在技术公司MetricStream对20个行业的120多家企业展开的全球调查中发现，近一半（44%）的大型企业认为未来三年物联网（IoT）技术在干扰IT风险管理项目方面具有相当大的隐患。
由于可连网设备大量普及，各个网络连接设备的管理程序并不统一，许多管理员在做物联网设备的管理架构时很容易忽视物联网的互通、完整以及安全协作层面的考量。
此外，除了简单的可见性之外，连接设备的软件开发混乱状态可能是最大的具体安全问题，不仅一些设备开始不安全，即使制造商发布补丁的缺陷，也可能难以分发和应用于有组织的方式 许多人根本不修补，因为正在进行的软件开发根本不在特定类型的设备的预算中。
虽然一般来说，IT GRC访问控制解决方案可以通过自动化工作流程，及时提供风险情报来指导决策，来增加网络防护能力。但政策、培训计划和信息治理框架都同样重要。
因此，要防范此前美国信用评级机构Equifax遭受到的网络攻击，显然要企业拥有全面、灵活的IT风险管理策略才能应对。具体可以展开以下策略：
1、对于这些新兴的联网设备，哪些位置需要安全控制，以及如何部署有效地控制。鉴于这些设备的多样性，企业将需要进行自定义风险评估，以发现有哪些风险以及如何控制这些风险。
2、企业必须能够识别IoT设备上的合法和恶意流量模式，并快速了解如何快速修复IoT设备漏洞以及如何优先排序漏洞修复工作。
3、企业还应该隔离IoT设备到vLAN或独立的网段进行有效监管。
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物联网的安全威胁远未见顶，物联网应用的最终追求是万物互联，实现信息共享，并通过搭建高度自动化和智能化的系统，为人们的日常生活提供便利。随着物联网在社会生活中的普及，应用场景不断丰富，安全风险也将随之增加。
专家建议，不同的物联网参与方可根据自身特点，有针对性地部署防护措施：物联网设备提供商要保障终端安全，引入安全开发流程提升终端安全性，并在产品上市前进行安全评估；物联网平台提供商应重点关注平台安全和设备、移动端与自身的连接是否安全。因为在平台安全中，物联网终端数据大多包含隐私信息，数据安全变得尤为重要。
“无论是家庭还是企业用户，都应把安全作为一个重要的关注点。选购产品时优先考虑采用有安全网关的产品。”专家说。用户在购买智能产品后，应该尽可能修改初始口令以及弱口令，加固用户名和密码的安全性。同时，修改默认端口为不常用端口，增大端口开放协议被探测的难度，并及时升级设备固件。
内部威胁当组织内部的个人有意或无意地滥用其网络访问权限，对组织的关键数据或系统造成负面影响时，就会产生内部威胁。不遵守组织业务规则和政策的粗心员工会引发内部威胁。
例如，他们可能会无意中将客户数据通过电子邮件发送给外部各方，点击电子邮件中的网络钓鱼链接，或与他人共享登录信息。承包商、业务合作伙伴和第三方供应商也是其他内部威胁的来源。
病毒和蠕虫
病毒和蠕虫是旨在破坏组织系统、数据和网络的恶意软件程序。计算机病毒是通过将自身复制到另一个程序、系统或主机文件的一种恶意代码。它一直处于休眠状态，直到有人故意或无意地激活它，在没有用户或系统管理人员的知情下或许可的情况下传播感染。
僵尸网络
僵尸网络是连接互联网的设备的集合，包括被常见类型的恶意软件感染和远程控制的电脑、移动设备、服务器、物联网设备。通常，僵尸网络恶意软件会在互联网上搜索易受攻击的设备。威胁行为者创建僵尸网络的目标是尽可能多地感染连接设备，使用这些设备的计算能力和资源来实现通常对设备用户隐藏的自动化任务。
偷渡式下载攻击
在偷渡式下载攻击中，恶意代码通过浏览器、应用程序或集成 *** 作系统从网站下载，无需用户的许可或知识。用户无需单击任何内容即可激活下载。只需访问或浏览网站即可开始下载。网络犯罪分子可以使用偷渡式下载来注入特洛伊木马、窃取和收集个人信息，以及向端点引入漏洞利用工具包或其他恶意软件。
网络钓鱼攻击
网络钓鱼攻击是一种信息安全威胁，它破坏了正常的安全行为并放弃机密信息，包括姓名、地址、登录凭据、社会安全号码、xyk信息以及其他财务信息。在大多数情况下，黑客发送假邮件看起来好像来自合法的来源，比如金融机构、eBay、PayPal，甚至朋友和同事。
勒索软件
在勒索软件攻击中，受害者的计算机通常通过加密被锁定，这使受害者无法使用存储在其上的设备或数据。为了重新获得对设备或数据的访问权，受害者必须向黑客支付赎金，通常是以比特币等虚拟货币支付。勒索软件可以通过恶意电子邮件附件，受感染的软件应用程序，受感染的外部存储设备和受感染的网站进行传播。一项对2021年数据泄露的分析显示，总共有50亿份数据被泄露，这对所有参与大数据管道工作的人来说，从开发人员到DevOps工程师，安全性与基础业务需求同等重要。
大数据安全是指在存储、处理和分析过于庞大和复杂的数据集时，采用任何措施来保护数据免受恶意活动的侵害，传统数据库应用程序无法处理这些数据集。大数据可以混合结构化格式(组织成包含数字、日期等的行和列)或非结构化格式(社交媒体数据、PDF 文件、电子邮件、图像等)。不过，估计显示高达90%的大数据是非结构化的。
大数据的魅力在于，它通常包含一些隐藏的洞察力，可以改善业务流程，推动创新，或揭示未知的市场趋势。由于分析这些信息的工作负载通常会将敏感的客户数据或专有数据与第三方数据源结合起来，因此数据安全性至关重要。声誉受损和巨额经济损失是大数据泄露和数据被破坏的两大主要后果。
在确保大数据安全时，需要考虑三个关键阶段:
当数据从源位置移动到存储或实时摄取(通常在云中)时，确保数据的传输
保护大数据管道的存储层中的数据(例如Hadoop分布式文件系统)
确保输出数据的机密性，例如报告和仪表板，这些数据包含通过Apache Spark等分析引擎运行数据收集的情报
这些环境中的安全威胁类型包括不适当的访问控制、分布式拒绝服务(DDoS)攻击、产生虚假或恶意数据的端点，或在大数据工作期间使用的库、框架和应用程序的漏洞。
由于所涉及的架构和环境复杂性，大数据安全面临着许多挑战。在大数据环境中，不同的硬件和技术在分布式计算环境中相互作用。比如：
像Hadoop这样的开源框架在设计之初并没有考虑到安全性
依赖分布式计算来处理这些大型数据集意味着有更多的系统可能出错
确保从端点收集的日志或事件数据的有效性和真实性
控制内部人员对数据挖掘工具的访问，监控可疑行为
运行标准安全审计的困难
保护非关系NoSQL数据库
这些挑战是对保护任何类型数据的常见挑战的补充。
静态数据和传输中数据的可扩展加密对于跨大数据管道实施至关重要。可扩展性是这里的关键点，因为除了NoSQL等存储格式之外，需要跨分析工具集及其输出加密数据。加密的作用在于，即使威胁者设法拦截数据包或访问敏感文件，实施良好的加密过程也会使数据不可读。
获得访问控制权可针对一系列大数据安全问题提供强大的保护，例如内部威胁和特权过剩。基于角色的访问可以帮助控制对大数据管道多层的访问。例如，数据分析师可以访问分析工具，但他们可能不应该访问大数据开发人员使用的工具，如ETL软件。最小权限原则是访问控制的一个很好的参考点，它限制了对执行用户任务所必需的工具和数据的访问。
大数据工作负载所需要的固有的大存储容量和处理能力使得大多数企业可以为大数据使用云计算基础设施和服务。但是，尽管云计算很有吸引力，暴露的API密钥、令牌和错误配置都是云中值得认真对待的风险。如果有人让S3中的AWS数据湖完全开放，并且对互联网上的任何人都可以访问，那会怎么样有了自动扫描工具，可以快速扫描公共云资产以寻找安全盲点，从而更容易降低这些风险。
在复杂的大数据生态系统中，加密的安全性需要一种集中的密钥管理方法，以确保对加密密钥进行有效的策略驱动处理。集中式密钥管理还可以控制从创建到密钥轮换的密钥治理。对于在云中运行大数据工作负载的企业，自带密钥 (BYOK) 可能是允许集中密钥管理而不将加密密钥创建和管理的控制权交给第三方云提供商的最佳选择。
在大数据管道中，由于数据来自许多不同的来源，包括来自社交媒体平台的流数据和来自用户终端的数据，因此会有持续的流量。网络流量分析提供了对网络流量和任何潜在异常的可见性，例如来自物联网设备的恶意数据或正在使用的未加密通信协议。
2021年的一份报告发现，98%的组织感到容易受到内部攻击。在大数据的背景下，内部威胁对敏感公司信息的机密性构成严重风险。有权访问分析报告和仪表板的恶意内部人员可能会向竞争对手透露见解，甚至提供他们的登录凭据进行销售。从内部威胁检测开始的一个好地方是检查常见业务应用程序的日志，例如 RDP、、Active Directory 和端点。这些日志可以揭示值得调查的异常情况，例如意外的数据下载或异常的登录时间。
威胁搜寻主动搜索潜伏在您的网络中未被发现的威胁。这个过程需要经验丰富的网络安全分析师的技能组合，利用来自现实世界的攻击、威胁活动的情报或来自不同安全工具的相关发现来制定关于潜在威胁的假设。具有讽刺意味的是，大数据实际上可以通过发现大量安全数据中隐藏的洞察力来帮助改进威胁追踪工作。但作为提高大数据安全性的一种方式，威胁搜寻会监控数据集和基础设施，以寻找表明大数据环境受到威胁的工件。
出于安全目的监视大数据日志和工具会产生大量信息，这些信息通常最终形成安全信息和事件管理(SIEM)解决方案。
用户行为分析比内部威胁检测更进一步，它提供了专门的工具集来监控用户在与其交互的系统上的行为。通常情况下，行为分析使用一个评分系统来创建正常用户、应用程序和设备行为的基线，然后在这些基线出现偏差时进行提醒。通过用户行为分析，可以更好地检测威胁大数据环境中资产的保密性、完整性或可用性的内部威胁和受损的用户帐户。
未经授权的数据传输的前景让安全领导者彻夜难眠，特别是如果数据泄露发生在可以复制大量潜在敏感资产的大数据管道中。检测数据泄露需要对出站流量、IP地址和流量进行深入监控。防止数据泄露首先来自于在代码和错误配置中发现有害安全错误的工具，以及数据丢失预防和下一代防火墙。另一个重要方面是在企业内进行教育和提高认识。
框架、库、软件实用程序、数据摄取、分析工具和自定义应用程序——大数据安全始于代码级别。 无论是否实施了上述公认的安全实践，代码中的安全缺陷都可能导致数据泄漏。 通过在软件开发生命周期中检测自研代码及开源组件成分的安全性，加强软件安全性来防止数据丢失。
当前，以大数据、人工智能为代表的新一轮科技革命正在孕育兴起，并以前所未有的速度和方式影响和改变着世界。社会正在迈向一个万物互联、万象更新的智能时代。与之相伴相生的是，万物互联正悄然进入人们的生活，越来越多的个体将被接入万物互联的体系，未来甚至垃圾箱也可能会联网。
借由一个物联网设备，黑客攻击行为通过蝴蝶效应扩展到物联网更多节点，影响范围将被迅速放大。物联网环境下，个体间的联系越紧密，那么任何一个针对个体的网络攻击都有可能蔓延到更广的范围，攻击带来的损害程度也将远比对单独个人电脑端、移动端的攻击大得多，物联网时代的网络安全维护正在成为一盘需要统筹全局的“大棋”。
相关数据也佐证了这一点。国家互联网应急中心发布的《2017年我国互联网网络安全态势综述》显示，物联网正在加速融入人们的生产生活，传统的网络攻击和风险正在向物联网和智能设备蔓延。
数据显示，2017年国家信息安全漏洞共享平台收录的安全漏洞中，联网智能设备安全漏洞多达2440个，同比增长1184%，每日活跃的受控物联网设备IP地址达27万个，涉及的设备类型主要有家用路由器、网络摄像头、会议系统等。来源：央广
网络安全威胁包括似的网络信息被窃听、重传、篡改、拒绝服务攻击，并导致网络行为否认、电子欺骗、非授权访问、传播病毒等问题。
1、窃听：攻击者通过监视网络数据获得敏感信息,从而导致信息泄密。主要表现为网络上的信息被窃听,这种仅窃听而不破坏网络中传输信息的网络侵犯者被称为消极侵犯者。恶意攻击者往往以此为基础,再利用其它工具进行更具破坏性的攻击；
2、重传：攻击者事先获得部分或全部信息,以后将此信息发送给接收者；
3、篡改：攻击者对合法用户之间的通讯信息进行修改、删除、插入,再将伪造的信息发送给接收者,这就是纯粹的信息破坏,这样的网络侵犯者被称为积极侵犯者。积极侵犯者截取网上的信息包,并对之进行更改使之失效,或者故意添加一些有利于自己的信息,起到信息误导的作用；
4、拒绝服务攻击：攻击者通过某种方法使系统响应减慢甚至瘫痪,阻止合法用户获得服务；
5、行为否认：通讯实体否认已经发生的行为；
6 、电子欺骗 通过假冒合法用户的身份来进行网络攻击,从而达到掩盖攻击者真实身份,嫁祸他人的目的；
7、非授权访问：没有预先经过同意,就使用网络或计算机资源被看作非授权访问。它主要有以下几种形式:假冒、身份攻击、非法用户进入网络系统进行违法 *** 作、合法用户以未授权方式进行 *** 作等；
8、传播病毒、通过网络传播计算机病毒,其破坏性非常高,而且用户很难防范。如众所周知的CIH病毒、爱虫病毒、红色代码、尼姆达病毒、求职信、欢乐时光病毒等都具有极大的破坏性,严重的可使整个网络陷入瘫痪。
是如何确保设备本身安全。某些设备或设施可能无人值守地运行，因此不受频繁的安全性影响。报告称，使这些设备防篡改可能是有利的，因为这种类型的端点强化可以帮助阻止潜在的入侵者获取数据。它也可能抵御黑客或其他网络犯罪分子的攻击。
作为一种最佳实践，安全端点强化可能意味着部署一种分层方法，要求攻击者绕过多重障碍，旨在保护设备及其数据免遭未经授权的访问和使用。企业应该保护已知的漏洞，如开放的TCP/UDP端口，开放的串行端口，开放的密码提示，Web服务器、未加密的通信、无线连接等注入代码的位置。
另一个保护设备的办法是根据需要升级或部署安全补丁。但请记住，许多设备供应商在构建和销售设备时并不关注安全性。正如调查报告指出的那样，许多物联网设备被破坏后是不可修补的，因此无法保证安全。在投资的设备采用工业物联网之前，需要评估设备的安全功能，并确保供应商对设备进行彻底的安全测试。
当物联网设备试图连接到网络或服务时，要小心地管理物联网设备的身份验证，以确保信任是非常重要的。公钥基础设施(PKI)和数字证书为物联网设备身份和信任提供了安全基础。
如何保障物联网的安全？
物联网安全解决方案
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