IT审计有哪些账号权限安全事件案例

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"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量

很多。

举例：各种数据库被脱裤（拖库）：

20114，索尼7700w用户信息被通过网络窃取。

20116 花旗集团36w用户xyk信息，造成270w美元损失

CSDN600w、天涯4000w、人人网500w、珍爱网200w、weibocom、多玩、163、雅虎、12306？

20121 美国电子商务网站Zappos遭黑 2400万用户信息被窃

20127 雅虎用户登陆账户信息泄露45w份。利用特殊的SQL注入方式渗透到雅虎网站的子区域。

20132 台湾诺基亚 10w账号泄露

20131 平安订单查询风险。

某安全部门统计：全国至少3亿用户密码泄露，还未揭露更多地下的。

再对生活的影响：

0stuxnet超级工厂病毒。20107开始爆发。使用了4个微软系统的0day，世界上第一个直接攻击工业基础设施的恶意代码。

1俄罗斯境内的IP地址2011年11月份对美国伊利诺斯州Curran-Gardner城区供水系统的SCADA系统发动攻击，远程遥控水泵频繁开关并最终导致烧毁，造成大面积停水。

212306自动脚本抢票。360、搜狗、金山、傲游等浏览器、人民网抢票插件。进而由网络抢票发展到电话抢票、手机抢票。

32012年10月底，京东商城“积分换话费”活动新上线爆出问题，很大一部分用户都充值了上千元的Q币和话费，有用户借机充值了36万元的话费，导致京东亏损2亿元。

IT治理的概念引入到国内已经有三年多的时间了，虽然媒体、IT企业及一些专家学者在不断呼吁IT治理的重要性，但将IT治理从理论推进到实践层面的案例还鲜有所闻。之所以会如此，组织缺乏IT治理的 *** 作指南应该是一个重要原因。

我们不能停留于对于IT治理概念的玩味和寻究，从某种程度上来讲，IT治理的定义的抽象晦涩已经影响了组织对于IT治理的接受，并直接伤害了IT治理的实践 *** 作性，现在是到了为IT治理寻找一条切实可行的 *** 作路径的时候。

实际上，IT治理并没有想像得那样复杂和虚无缥缈。我们并不需要从成百上千种IT治理模式中煞费苦心地寻找一条适合自己的模式。埃森哲公司创建了一种IT治理模式，该模式为组织建立有效的IT治理提供了一张路线图。本文将对该模式作一个介绍。

简单地讲，IT治理关注两个方面的问题，即IT治理的“什么”和“谁”。IT治理的“什么”是指IT治理应该作出哪些决策，IT治理的“谁”则是指这些决策分别应该由谁来作出。

那么，IT治理到底应该作出哪些决策呢要找到这个问题的答案，必须先搞清楚一个问题，那就是组织到底需要IT发挥什么样的作用。不要想当然地以为这是一个可以简单回答的问题。实际上，不同的组织对于IT的需要是不一样的。组织到底需要IT做什么，在很大程度上取决于它处于一个什么样的商业环境。

商业特征决定IT需求

走向IT治理的第一步就是，要对组织处于什么样的商业环境进行正确的分析。

埃森哲公司的IT治理模式通过两个指标来对组织的商业环境进行分析:变化的速度和竞争的基础。

变化的速度。某些企业处在一个变化较快的行业，如半导体企业和电信企业。在这样的行业，消费者的需求和偏好经常改变，产业政策也时常推陈出新，时不时出现的新技术会一下子改变整个产业价值链;而另外一些行业的发展状态则相对稳定，不会有那么快的变化，如航空业。在这样的行业，消费者的需求、竞争格局、政府管制、技术及供应商等方面的变化都是缓慢发生的。

竞争的基础。从竞争的基础来看，企业可以分为两类。一类企业以运营效率为基础进行竞争。对于这类组织来说，重点在于降低成本，以及优化现有的商业模式以应对竞争;另一类企业以产品和服务的差异性为竞争的基础。这类企业力求先于竞争对手提供新的商业能力，或者是开创新的商业模式，以此获得竞争优势。

根据以上两个指标，可以将组织分为四类。

A类组织处于变化不快的行业，以运营效率为竞争基础;

B类组织处于变化不快的行业，以产品服务的差异化为竞争基础;

C类组织处于变化快的行业，以运营效率为竞争基础;

D类组织处于变化快的行业，以产品服务的差异化为竞争基础。

这四类不同的组织因其业务特点的不同而对IT产生不同的需求。

A类组织发展的关键在于严格控制成本，因此这类企业希望利用IT来保持低成本，通过如外包这类节省成本的方法来提供成熟的能力。

B类组织的管理层期望利用信息来提高决策能力，并开发新的产品和服务，以高收入来抵消不断增长的IT支出。

C类组织按优先次序制定IT投资计划以及长期能力的路线图，它们在对成本进行有效管理的同时，根据路线图，运用IT来实现计划中的新能力，以满足市场不断变化的需求。

D类组织期望IT具有高度的灵活性，以满足迅速变化的商业策略和要求。这类企业倾向于提供创新的IT解决方案，以获得先发优势，因此它们的IT投资重点在于创造新的能力。

IT治理的决策范围

一旦组织明确了自己对于IT的需求，那下一步就要解决IT治理作哪些决策的问题，也就是前文所说的IT治理的“什么”。IT治理的决策范围一般包括以下五个方面。

组织模式:组织是采取集权、分权还是混合的模式

投资:组织将投资于什么投多少

架构:组织是着重于稳定性还是灵活性这两者各到什么程度应用系统是向外购买还是内部开发是建立一个综合性的ERP系统还是多种系统

标准:组织需要将什么技术标准化，采用什么标准

资源:IT组织将利用什么类型的资源这些资源的来源是什么

对于A类组织，其首选的组织模式应该是集权式治理，IT对于预算和决策负有责任。加拿大邮政公司就采用这种方法，该公司坚持一种简单化的组织模式，有一个集权部门来对公司行为进行优先排序，并通过单一的IT资源来完成。

在标准的决策方面，A类组织谋求在全组织范围内加强架构、技术和供应商的标准化，只是在一些被证明是正当的例外的情况下才允许有所背离。一家大型的法国保险公司就是这方面的一个例子。该公司在集团范围内对IT架构实行了标准化，因此它可以优化其核心的IT流程，整合系统支持其非寿险业务，移植数据，配置新的系统以支持其健康险业务。

在资源决策方面，A类组织善于利用内外部资源的组合，通常会与少量的几家优选的服务提供商达成服务协议。当某个全球性的化学品公司认为IT并非其核心业务时其，便将整个IT运作外包出去，包括其ERP系统全球范围内的实施和支持

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