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    學習通事件反思:個人數據泄露的全球性危機

    一顆小胡椒2022-06-24 13:25:13

    6月20日,包括“M78安全團隊”(首發)在內的多家自媒體發文稱“大學生學習軟件超星學習通的數據庫信息正在被黑客在非法渠道售賣,兜售的數據包含姓名、手機號、性別、學校、學號、郵箱等信息1億7273萬條,售價僅為1.2萬元”,文中描述的“大規模個人隱私數據泄露”,激起了全社會對個人隱私保護和數據安全的強烈關注。

    6月21日下午,超星學習通App官方微博發布《關于“疑似學習通用戶數據泄露”傳聞的聲明》。《聲明》稱,學習通不存儲用戶明文密碼,采取單向加密存儲,理論上用戶密碼不會泄露,到目前為止還未發現明確的用戶信息泄露證據。隨即,“M78安全團隊”刪除事件報道文章并聲明正在進一步調查核實相關暗網情報。

    學習通“疑似大規模數據泄露”事件以向公安機關報案和官方聲明告一段落,本文也無意討論該事件報道的真偽和“內幕”,但我們必須認識到,近年來全球個人隱私數據面臨的網絡犯罪威脅正急速惡化。

    數據泄露最嚴重的國家

    網絡安全公司Surfshark最近的一項研究表明,自2004年以來美國始終是數據泄露最嚴重的國家,第二名和第三名分別是俄羅斯和中國。換而言之,美國、俄羅斯和中國是這個星球上數據泄露問題最為嚴重的三個國家。

    Surfshark開發了一個統計各國數據泄露情況的在線工具,匯總分析來自27000個泄露數據庫的數據,并使用不同的指標進行分析。

    “在全球范圍內,平均每100人有191個賬戶遭到入侵。然而,在美國,這個數字高達每100人泄露694個賬戶,”Surfshark數據研究員Agneska Sablovskaja說。“從統計上講,平均每個美國人會七次成為數據泄露的受害者。”

    報告稱,共有87億條美國人隱私數據因泄露而丟失,包括名字、姓氏、IP地址、用戶名和其他數據。這為更多的網絡攻擊打開了大門,因為一次數據泄露可以讓網絡犯罪分子訪問各種配置文件。每泄露10個美國賬戶就包含7個被泄露的密碼,任何泄露都可能產生大面積安全漏洞。

    “泄露數據庫是網絡犯罪分子進行網絡釣魚、惡意軟件、勒索軟件、憑證填充和欺騙攻擊的強大工具,”Sablovskaja在電子郵件采訪中說。“因此,丟失數據點肯定會成為各種網絡犯罪的催化劑,同時也會導致進一步的數據泄露。”

    很明顯,美國正面臨著一個重大的網絡安全問題,其被入侵用戶占全球所有用戶的15%,雖然尚不清楚為什么美國人會受到如此大規模的入侵,但這顯然與糟糕的數據處理和存儲程序或缺乏強力的個人數據隱私立法脫不開干系。

    個人信息在暗網到底值多少錢?

    學習通事件之所以引起轟動,其中一個重要“噱頭”就是“1.7億敏感個人數據僅售1.2萬元”,如此“內卷”的價格超出了很多業內人士的想象。

    那么,個人隱私數據在真實的暗網中到底是什么“行情”呢?

    根據Privacy Affairs的報告,在過去的一年中,暗網泄露數據市場的規模總量和產品種類都在快速增長,隨著數據供應量的暴增,大多數個人信息價格大幅下滑。

    基于對暗網市場、論壇和網站掃描數據的“2022年暗網價格指數”顯示,當前個人隱私信息的暗網價格“行情”如下:

    • 信用卡詳細信息和相關信息。成本在17美元至120美元之間
    • 網上銀行登錄信息費用為45美元
    • 被黑的Facebook帳戶:45美元
    • 帶PIN碼的克隆VISA信用卡:20美元
    • 被盜的PayPal帳戶詳細信息(最低1000美元的余額):20美元。

    與2020年相比,2021年暗網泄露數據增長最快的“商品”是虛假信用卡數據、個人信息和文件,而被黑客入侵的加密貨幣賬戶和Uber等網絡服務賬號更容易獲得。

    此外,研究發現,2021年12月,約有450萬張信用卡在暗網上出售。平均價格從1美元到20美元不等。

    Privacy Affairs首席執行官Miklos Zoltan表示,詐騙者可以購買完整的信用卡詳細信息,包括CVV號碼、卡號、相關日期,甚至電子郵件、實際地址和電話號碼。這使他們能夠穿透信用卡處理鏈,足以突破任何安全措施。

    網絡釣魚迎來“黃金時代”

    過去一年中,盡管美國人的賬戶被盜總數最高,但俄羅斯人遭遇的攻擊數量翻了一番。每100人中有高達1489次數據泄露,網絡犯罪已成為俄羅斯的常態。此外,根據Surfshark的數據,每個俄羅斯賬戶的電子郵件地址被泄露約15次,幾乎是全球平均水平的8倍。

    總體而言,自兩年前達到頂峰以來,數據泄露事件的數量有所下降。2022年第一季度發生4200萬次數據泄露事件,僅為2020年第一季度全球數據泄露事件總數(4.47億次)的十分之一。

    “2020年發生了一些我們這個時代最嚴重的數據泄露事件,包括Facebook、Wattpad和Zoom,”Sablovskaja說。“不斷增加的數據泄露與新冠疫情導致的隔離限制密切相關。隨著人們大規模遠程辦公并開始依賴數字通信方式,網絡攻擊和數據泄露事件愈演愈烈。最后,當疫情爆發放緩時,2021年第三季度全球數據泄露率開始下降。”

    但全球數據泄露率的“回調”并不意味著威脅的降低,相反,隨著個人隱私數據泄露總量的不斷累積,“目標畫像”的不斷完善,在全球范圍內,針對個人的網絡攻擊行為會增加。

    為了降低個人風險,Surfshark的首席信息安全官Aleksandr Valentij強調了認真對待任何可疑活動的重要性,尤其是網絡釣魚嘗試。每三個網絡犯罪受害者中就有一個遭受網絡釣魚攻擊,網絡釣魚仍然是最常見的網絡犯罪。他還提醒個人對重要數據進行備份,以防止“擦除”攻擊。此外,使用防病毒軟件、VPN和防火墻可以進一步保護在線瀏覽并防止網絡攻擊。

    信息泄露數據與信息
    本作品采用《CC 協議》,轉載必須注明作者和本文鏈接
    當前,以數字經濟為代表的新經濟成為經濟增長新引擎,數據作為核心生產要素成為了基礎戰略資源,數據安全的基礎保障作用也日益凸顯。伴隨而來的數據安全風險與日俱增,數據泄露數據濫用等安全事件頻發,為個人隱私、企業商業秘密、國家重要數據等帶來了嚴重的安全隱患。近年來,國家對數據安全個人信息保護進行了前瞻性戰略部署,開展了系統性的頂層設計。《中華人民共和國數據安全法》于2021年9月1日正式施行,《中華人
    2022年1月,國務院印發《“十四五”數字經濟發展規劃》(以下簡稱“規劃”),明確了“十四五”時期推動數字經濟健康發展的指導思想、基本原則、發展目標、重點任務和保障措施。規劃指出,數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態,是以數據資源為關鍵要素,以現代信息網絡為主要載體,以信息通信技術融合應用、全要素數字化轉型為重要推動力,促進公平效率更加統一的新經濟形態。
    在數字經濟時代,隨著人工智能、大數據等產業的快速發展,數據要素的作用及其重要性愈發凸顯。與此同時,大量挖掘和收集用戶數據信息,金融領域用戶數據信息泄露事件多發。 隨著《數據保護法》《個人信息保護法》等的落地,金融業如何做到既保護數據安全,又充分發揮數據資產價值、高效鏈接多方數據,成為一項亟需解決的課題。
    各經濟體更加重視數據競爭力,紛紛制定出臺數據戰略,宣誓數據安全和主權。因此,歐盟認為必須建立歐洲數據主權。近年來,我國陸續發布了一系列數據及其安全相關的法律法規和標準規范,數據資產價值得到確認。2020年6月,12部委聯合發布《網絡安全審查辦法》,推動建立國家網絡安全審查工作機制。
    國家工業信息安全發展研究中心作為國家級信息安全研究和推進機構,聯合華為技術有限公司共同研究編制了《數據安全白皮書》,全面分析了我國數據安全產業基礎、防護關鍵技術、法律法規體系現狀,從提升數據安全產業基礎能力、加快研究和應用數據安全防護技術、強化法律法規在數據安全主權的支撐保障作用等三方面展望數據安全發展未來,提出了數據安全發展倡議,為行業發展提供借鑒和參考,積極推動我國數據治理工作有序開展。
    近年來,隨著國家網絡安全戰略部署的有效推進,在新一代信息技術加速兩化融合的同時,工業信息安全風險持續攀升,工業領域面臨著越來越嚴峻的安全形勢。一旦工業控制系統遭受到攻擊,除了直接造成工業生產停滯,帶來巨大的經濟損失外,還會將后果延伸至整個產業生態,危及公眾生命及財產安全,甚至進一步威脅到國家安全。
    數據所有者能夠根據授權用戶的屬性設置密文策略,在數據加密的同時保證授權的靈活性。針對量子計算的發展可能帶來的安全挑戰,基于格構造抗量子的方案可以有效提升安全性。此外,利用區塊鏈技術存儲數據信息,以應對非可信云服務的偽造、篡改數據等行為。最后,分析了方案的安全性各方面性能,結果表明所提方案能夠適用于非可信的云存儲應用。
    關鍵信息基礎設施安全保護制度是黨中央有關文件和《中華人民共和國網絡安全法》確定的基本制度。在當前嚴峻的網絡安全形勢下,全面摸清關鍵信息基礎設施底數,準確了解關鍵信息基礎設施安全現狀,確定其信息資產的價值、敏感性和嚴重性,分析發生威脅時潛在的損失或破壞,為全面掌握關鍵信息基礎設施網絡安全風險提供依據。近年來,各單位、各部門按照相關法律法規規定,開展了關鍵信息基礎設施的安全檢查和整改工作,全面加強了網
    數據、云計算等信息技術的發展,加速了信息化發展速度,同樣刺激了網絡攻擊的普遍化、持久化、武器化,也給攻擊溯源帶來了新挑戰。傳統的溯源技術大都針對某一類 或某幾類的數據進行分析,還原攻擊過程,且溯源過程需要大量的人工介入。從攻擊溯源的 基本思路入手,結合大數據技術特點,以及大數據安全產品的開發經驗,提出一種基于大數 據技術的多層溯源框架,對多元數據進行分析,繪制盡可能完整的攻擊路徑,還原攻擊全過程
    數據是指大型復雜的結構化或非結構化數據集。大數據技術使組織能夠生成、收集、管理、分析和可視化大數據集,并為診斷、預測或其他決策任務提供見解。處理大數據的關鍵問題之一是采用適當的大數據治理框架,這樣可以:①以所需的方式管理大數據,以支持有效機器學習的高質量數據訪問;②確保該框架規范存儲和處理在相關監管框架內以可信賴的方式收集來自供應商和用戶的數據。提出了一個大數據治理框架,指導組織在相關的規則框架
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