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提升整体安全防御能力 为数字化转型保驾护航——浪潮云安全云ISP实践与思考******

　　左鹏

　　党的二十大报告中指出，要“强化经济、重大基础设施、金融、网络、数据、生物、资源、核、太空、海洋等安全保障体系建设”。2022年，《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》三大重磅政策从“立”而“行”，国资委相关政策陆续发布，区域性政策集中释放，网络安全产业正面临前所未有的发展机遇。同时，国际安全形势愈演愈烈，网络安全空间攻防对抗持续加剧，安全需求不断演变进化。

　　在政策支持与需求双向拉动之下，作为行业云安全运营专家，浪潮集团旗下浪潮云依托“AI+大数据”能力，以安全运营的理念打造浪潮云安全云ISP，构建安全运营中心平台，以浪潮云在全国建立起的一朵最大的分布式云为依托，形成服务模式创新，实现覆盖上千客户的分布式安全运营；同时，以“平台+服务”模式，升级打造安全产品体系，为用户提供覆盖云原生安全、数据安全、云密码服务、容灾备份以及安全运营等安全服务。

　　共创共赢

　　专业安全荣获权威认可

　　2022年，在与用户、合作伙伴的共同努力之下，浪潮云在多个安全细分领域取得傲人成绩。宏观层面，浪潮云积极参与国家监管部门对云业务安全合规的监管，在保证业务合规经营的基础上，以扎实的安全技术能力及落地经验为国家安全合规监管工作建言献策，备受国家及地方相关部门认可。

　　在云原生领域，依托多年积累的云计算及安全服务经验，结合全国最大的分布式云场景，浪潮云提前布局云原生安全持续发力，构建了完备的云原生安全能力，可满足各行业用户的原生应用安全需求，《2021-2022年中国云安全市场研究年度报告》报告显示，浪潮云位居云原生安全市场第一位。同时，浪潮云全新升级迭代的云原生安全资源池V2.1产品，在当前国内唯一的云原生安全成熟度评估中收获首批L4级别的认证。

　　中国云原生安全市场第一位/云原生安全成熟度L4级别认证

　　护航安全

　　安全运营助力数字强省

　　荣誉来自孜孜不倦的实践探索。基于在安全领域的专业创新和精准洞察，浪潮云打造“123”安全运营体系，即1个安全运营平台，2个联合安全实验室，3个中心（安全咨询中心/威胁情报中心/安全运营中心），持续增强面向用户的行业云安全运营能力。

　　数字政府安全运营体系

　　2022年，以云御安全运营中心V3.0为核心产品的浪潮云安全云ISP，成功中标某省大数据局数字政府安全运营中心项目：通过完善网络安全态势感知平台，扩大安全态势感知平台范围，推进与各类政务业务系统的对接，形成全省一体化安全监测能力。同时，以特色的“AI+威胁情报”能力赋能数字政府安全威胁闭环处理，全面助力数字政府打造“责任明晰、安全可控、能力完备、协同高效”的网络安全体系。

　　全域创新

　　多维发力夯实产品序列

　　2022年，浪潮云始终以数据安全作为核心研究方向，并与国内高校及国家级科研机构成立联合实验室，关注数据全生命周期的安全防护，用充实的技术实力保障云上用户业务安全稳定，通过运营让安全真正产生价值。

　　浪潮云主打“云服务+密码”的形式，为云上客户提供安全、可靠的商用密码服务能力。在政务市场率先以服务目录形式按需提供商用密码能力，帮助客户“省钱、省事、省心”地完成应用国产密码改造，在西南某市，协助云上20多套业务系统顺利通过商用密码应用性安全评估。

　　浪潮云密码服务平台

　　在数据容灾备份方面，浪潮云基于不同行业灾备需求场景，形成了跨云容灾、混合云容灾、应用双活、多服务商互备等方案，在全国多地建立了同城双活以及异地灾备中心，形成数据安全的最后一道防线。

　　浪潮云同城双活灾备中心

　　心之所向

　　以云原生吹响前进号角

　　在数字化转型的“深水区”，不断变化的安全风险催生出更加多元的安全体系建设需求。面向2023年，浪潮云安全云ISP将充分依托数据运营优势，聚焦云原生及SASE方向，打造“原生平台安全”、“原生应用安全”、“原生数据安全”三个原生安全产品系列，打造覆盖“云、网、边、端”的全栈安全产品，夯实一体化云原生安全服务体系，以“平台+服务”的模式为客户提供更优质的产品及服务能力。

　　在新一代行业云MEP战略的加持下，浪潮云将继续携手“浪潮云安全联盟”生态伙伴，广泛汇聚安全行业各领域人才，推动威胁情及生态渠道共享，持续提升整体安全防御能力，为党政、企业客户数字化转型保驾护航。

　　（作者系浪潮云安全云ISP产品总监）

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）