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切片的关键一刀怎么切?

发布时间:2021-02-10 11:57:29 所属栏目:外闻 来源:互联网
导读:数年前,联合国在内部审计中发现IT系统处于不可接受的风险水平之后,自2012年开始加强所属机构的网络安全防护。在随后几年中,联合国部署了多个防护方案和开展系统升级,但下属机构的多数网站和应用直到2018年都未能达到要求的标准。 两个攻击事件都带来了严

数年前,联合国在内部审计中发现IT系统处于“不可接受的风险水平”之后,自2012年开始加强所属机构的网络安全防护。在随后几年中,联合国部署了多个防护方案和开展系统升级,但下属机构的多数网站和应用直到2018年都未能达到要求的标准。

两个攻击事件都带来了严重的破坏:《劳氏日报》报道,攻击造成的业务中断影响广泛,法国达飞公司的电商网站至少4天无法访问,国际海事组织的在线服务也中断多日。“目前还没有证据证明两者之间的联系,但正在考虑可能性。”

但可以肯定的是,知名航运公司和权威行业组织都难以避免遭到网络攻击,解决航运业网络安全问题无疑已经到了刻不容缓的时刻。

勒索软件肆虐 航运物流业成优先攻击目标

法国达飞公司遭受勒索软件攻击,这意味着自2017年以来,在过去四年中,全球四大航运巨头都已受到网络攻击的影响。对其他行业来说,航运企业的遭遇可能是绝无仅有的。

目前,一连串网络攻击事件已经在困扰航运业。以色列网络安全公司Naval Dome报告称,自今年2月以来,针对航运业的袭击数量飙升了400%。过去三年来,针对海事行业的运营技术(OT)系统的网络攻击增加了900%,到今年年底,报告的事件数量将达到创纪录的数量。其中,2017年报告的重大OT攻击事件有50起,2018年增至120起,2019年超过310起,2020年将达到500起以上,其中还有更多大量未被报告的攻击事件。

近年来,航运领域发生的重大安全事件包括:

  • 2020年9月,丹麦物流企业Blue Water Shipping遭到勒索软件攻击,导致数个系统被关闭。系统关闭造成业务短暂中断。该公司称,在外部专家帮助下,最终成功挫败攻击。
  • 2020年9月,加拿大接连有6家公司遭受勒索软件攻击,并且数据被窃取,其中包括了货运公司Manitoulin Transport,物流公司TFI International,物流公司Indian River Express、报关行Axxess International、Beler Holdings等。
  • 2020年9月,法国物流公司捷富凯(Gefco)宣称遭受到网络攻击,“攻击旨在扰乱我们的业务,但还不知道攻击来源。捷富凯已通知客户和合作伙伴,并“动员员工确定并实施替代流程,以确保业务连续性。公司没有透露哪些系统受到影响。捷富凯是欧洲领先的物流服务供应商,主营业务是货运代理和汽车物流服务,业务覆盖全球150个国家。
  • 2020年4月,瑞士跨国航运巨头地中海航运公司 (Mediterranean Shipping Company, MSC)遭遇未知恶意软件攻击,导致其官网及客户与供应商网站因公司数据中心网络中断而无法访问。
  • 2020年2月,澳大利亚综合物流供应商TOLL(拓领)因安全事件关闭IT系统。公司宣布,多站点和部门遭到勒索软件Mailto 或Kazkavkovkiz 的攻击,导致业务陷入停顿。该公司需要删除500个应用程序,以支持其在25个国家/地区的运营。
  • 2019年10月,全球航运和电子商务巨头必能宝(Pitney Bowes)遭受勒索软件攻击,公司客户访问、电子邮件服务等系统被破坏。专家认为黑客可能利用钓鱼邮件或未打补丁的软件,从而使勒索软件感染Pitney Bowes系统。全球150万用户,包括财富500企业,使用Pitney Bowes的邮寄设备公司。
  • 2018年7月,中远集团受到勒索软件攻击。中远集团称,勒索软件攻击超越其美国网络,蔓延到更广泛的美洲,包括阿根廷,巴西,加拿大,智利,巴拿马,秘鲁和乌拉圭,美洲的邮件、电话系统被迫切断。网络攻击导致其美洲业务中断长达数周。
  • 2017年6月,全球最大集装箱船和供应船运营商(丹麦)马士基遭受NotPetya勒索软件攻击,导致公司业务停摆数周、运量下降20%。4000台服务器、45000台电脑系统、2500个应用被迫重装。“严重的业务中断”给马士基造成的损失高达3亿美元(20亿人民币)。
  • 2017年6月,联邦快递旗下TNT快递遭受勒索病毒NotPetya网络攻击,欧洲分部在受到网络攻击后运营中断。联邦快递称,攻击对该公司财年造成大约3亿美元的损失。据悉,由于网络攻击导致包裹投递量下降以及应急计划带来了增量成本,而且对受影响的系统进行补救也产生了相关费用。

基础的内容仿真,要求脱敏后数据从“数据类型、长度、格式、内在逻辑和语义”等特性上均与原始数据保持一致,不会对脱敏后数据的使用场景造成无法识别或产生歧义等问题。通常来说,市面上多数脱敏产品通过内置规则,针对身份证、姓名、银行卡、手机号、地址等常见字段都能较好地满足上述最基础的仿真要求。但是,当客户面对的是五花八门的使用场景时,想要实现脱敏后数据的“高度仿真”,就需要更加灵活的产品技术能力提供支撑。

例如:在某制造行业中,对于制成品的批次号需要进行脱敏,但批次号是由生产日期、车间号、流水线号和操作者相关信息共同组成的,这种行业级的数据显然已超出一般数据脱敏产品内置规则的默认范围,这时就需要安全厂商的数据脱敏产品能够对数据按位数进行切分,并基于切分的结果对各段配置脱敏规则。比如:对于日期段,可采用标准的日期脱敏规则;对于车间号、流水线号这种有范围的数据,要能基于数据字典进行脱敏;最终还要将各段组合成完整的脱敏后数据。

2. 区间、比例仿真

进阶一步的数据仿真,除对内容进行仿真外,还要求脱敏后的整列数据能够满足某些特征,以避免这些脱敏后数据被分发到分析统计场景后,因为失真降低其实用性。

例如:金融行业客户需要对储户的储蓄金额进行分析,但若拿到的脱敏后数据与原始数据相差过大,将会导致统计分析结果大大失真,因而需要脱敏产品的算法能够将金额数据划分区间不长,并能以“就近随机”的方式完成脱敏;而高校客户在统计生源分布比例时,即便拿到的已是将“北京市脱敏成上海市,天津市脱敏成江西省”这样的非真实数据,也还是希望“同一省市生源数据的比例”是不变的等等。

(编辑:信阳站长网)

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