安全应急响应工作中易犯的5大错误

本文探讨了企业在面对安全事件时常见的五个错误做法,包括无准备、未准确评估影响范围、法律介入时机不当、过早宣布问题解决及未能理解根本原因与攻击方式。这些误区可能导致企业无法有效应对数据泄露等问题。

转行或开启一份新工作的最大挑战之一,不是了解该做什么,而是学会不能做什么。

人非圣贤,孰能无过?但在安全行业,小过失往往造成大损失。下面是安全响应中一些常见的错误,以及安全专家给出的真知灼见。

1. 无准备

对没准备的公司,发现自己被攻击的事实可能会带来恐慌、无效响应和难以承受的账单。你知道攻击事件中得弄清哪些问题,不妨设置好整体计划以应对这些问题,有备无患。

比如说:哪些数据被盗了?攻击者是怎么进到公司网络的?他们在公司网络中畅游多久了?都有哪些系统被他们染指了?

对这些问题的回答,表现出的是一家公司是否具备合适的人、过程和技术切实处理好数据泄露的能力。答不出,那这家公司基本上就是在盲目行动,只能希望自己永远不成为攻击者的目标了。

在安全问题上,“希望”这词儿可不是人们想听到的,“有备而来”才是。

2. 没有准确把握影响范围

也许一台,也许20台,被入侵的机器数量不定。如果是20台,那意味着将有很多机器有待清理。把握住安全事件范围的大小,对制定合适的响应和恢复策略至关重要。

响应不仅仅是清理计算机。漏洞、后门、被添加的账户等等,其他的问题或许还有很多。没能把握到事件的全貌,通常意味着你根本就没在解决真正的问题。

3. 法律介入太晚

虽然法律程序总是远远落后于安全事件(而且绝对没有攻击者行动得快),总有那么几次尽早引入法律介入有助于在保密特权下限制住信息泄露范围,尤其是在法律界人士应负责协调外部各方以避免信息泄露或被其他团体获悉的情况下。发生了什么、怎么发生的、都有哪些人受影响——只有围绕这些相关事实形成合理解释,信息才可以被披露。

4. 妄言“任务完成”

自己都不完全了解影响范围(或事件还在解决过程中),就大言不惭地宣布仅有XX条记录被窃,或者严肃脸宣称一切尽在掌握,其实是一条非常危险的解决之道,会让公司负担更重。

千万别说你彻底搞定了,要说:“我们仍在调查中。这是我们目前所知的”。急吼吼得摆出一副“我们知道发生了什么”的样子,然后最初报告的只有400万条记录变成了1千万条、5千万条什么的,情何以堪。

5. 不清楚根本原因和攻击方式

不知道当下遭攻击的原因和攻击类型,会让公司在未来继续面对同样的威胁。如果不清楚攻击者侵入方式,就难以把握全局。又怎么能确定你已经把他们都请出去了呢?如果没关上这次让他们溜进来的后门,那明天、后天、下个月、来年,他们还会照原路卷土重来。

本文转自d1net(转载)

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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