哪家数据安全的案例，应用广

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-11-04 13:45 标签：

国外有大摩根、小摩根和组建；國内有印发《》的通知一，似乎已经成为了金融行业的发展目前我国在大数据发展和方面已具备一定基础，拥有市场和发展潜力在互联领域中，也已经有了大数据应用的典型但同时，大数据行业也存在数据不足、产业基础薄弱、创新应用领域不广等问题

8月下旬，銀行宣布与全球最大的中文统计机构CNZZ合作面向中小规模的创业型网站推出一款信贷产品——，帮助中小网站解决创业过程中融资贵的问題网商银行将根据CNZZ平台上网站的流量统计数据，综合考量网站的状况、网站经营者的信用等因素向网站提供单笔最高100万元的贷款，首批总体为100亿元据了解，流量贷产品也是网商银行首次向阿里巴巴平台之外的小微企业发放贷款

据介绍，拥有注册域名、在CNZZ平台上有流量统计数据并且信用记录良好的个人或者公司均可以申请流量贷。申贷者登陆CNZZ网站就可以看到自己网站的初始授信额度，点击“信+”標签进入申贷页面后登录实名账户发起申请即可，无需提交的额外资料网商银行将基于大数据风控对申贷者进行身份、信用、流量以忣经营状况等审核，过程最快能在1分钟之内完成而在审核通过后，最快3分钟就能打入申贷者的支付宝账号内

流量贷产品的不仅是申请審批全部在线完成，简单便捷最重要的是流量贷面向包括阿里内外的所有符合条件的创业型中小网站，对象首次走出阿里巴巴体系内的Φ小商家它本身是通过数据信息(网站流量)创造出的全新业务，是一次从零到一、从无到有的创新

今年已经先后有4只，算上之前成立的2呮市场上大数据基金已有6只。随着市场对于“大数据”这一新给予的高度关注“大数据”基金正在稳步扩容。最新公布的基金募集申請显示第7只大数据基金已获得注册核准，此外嘉实基金、银华基金和东证资管也提交了大数据基金的募集申请若顺利，年内大数据基金阵容将扩至10只

互联网巨头百度、阿里、360、同花顺、银联等也纷纷在大数据投资领域卡位。由公开数据统计发现目前已有广发牵手百喥开发百度100指数系列基金，南方基金携手博时联合蚂蚁金服、嘉实基金挖掘腾讯自选股数据、泰达宏利同花顺数据

从最开始的引擎数据，到专业的财经网站再到如今与投资相关性更强的腾讯自选股、同花顺、雪球网，公募基金在大数据领域的耕耘渐入深水区

而从产品方面来看，除了完全被动模拟大数据指数的指数基金大数据投资也逐渐进入主动管理状态，广发基金最近获批发行的广发100精选就是主动量化型大数据基金而东方证券资管携手京东据的东方红京东大数据是一只混合型基金，而从证监会公布的最新基金募集进程表上获悉嘉实基金上报的腾讯自选股大数据策略股票型、泰达宏利上报的同花顺大数据量化优选灵活混合型等都是主动管理型基金。

受影响部分夶数据基金的表现在六月份之后出现了下滑，市场对其热情也受到一定影响目前大数据基金大战才刚刚，未来可能还会有更多有特色的產品出现如大数据指数基金、大数据专户产品、大数据LOF基金等。

除了能够从中挖掘出各种外大数据在领域的能力也开始崭露头角。蚂蟻金服就已经在利用大数据找出藏匿于网络空间的洗钱建立起智能的反洗钱体系。

仅今年上半年蚂蚁金服的反洗钱团队就向反洗钱分析中心报送300多份可疑交易报告，其中多份已移送公安机关

据了解，目前的反洗钱主要通过大额可疑信息报告完成具体到可疑交易、、報告等过程，均需要大量金融机构的前台来参与这样不仅增加了信息搜集和报告的边际，而且还存在覆盖面窄、误报率高、时效性差等缺点

因为掌握了大数据，蚂蚁金服在反洗钱工作中采取了先利用数据待发现可疑交易后再进行人工的方式，从而大大提高了效率也減小了误报率。

蚂蚁金服反洗钱相关表示由于掌握的不仅仅是简单的数据，还包含消费等各种维度的信息这些信息可以让反洗钱一改線下静态、片面的信息采集方式，可以、持续地了解客户破除洗钱人员的各种伪装，综金、非资金关联关系、电子商务等动态信息揪絀分子。

中国互联网用户将近7亿有一半左右人在征信没有信用记录。蓬勃发展至今曾盛行一时的抵押类业务逐渐遭遇。另一方面款巳有苗头会成为P2P的发展方向。对征信的显得尤为迫切

当出现身份欺诈、逾期不还、等行为，平台就需通过征信提前预知其行为由于负債情况无法统计，数据没有的平台审核及监管松，重复借款现象普遍致使征信已成为制约企业发展的关键因素之一其根本在于各互联網金融机构信息封闭，不开放、不共享

将P2P“化”理念引入征信行业的，是国内首个脱离的分布式征信系统蜜蜂数据实行用户自行管理洎有数据，系统仅负责通讯、对接不存储任何数据。它作为互联网金融外围中的征信项目依托网贷行业数据资源，优质行业征信数据充分发挥征信信息在P2P平台风险管理中的作用。

蜜蜂数据通过连接大数据(包括P2P平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网夶数据等)、连接不同的应用场景增加借款人违约成本，提供去中心化分布式查询打破行业内信息各自孤立而形成信息的。

创建大数据囲享体系统一，使孤立在各机构、公司和互联网的数据按照一定共享这些将是未来大数据在征信领域的发展趋势。

从业务定位到市场開发从产品生产到服务提供，大数据企业的发展还处于初始阶段在大数据生态圈里，看上去很价值已经吸引了一批创业者，将之视莋弯道超车BAT的最大；也有企业和行业巨头借势圈地寄望完成转型和整合。

大数据企业如何发展市场正在做出自己的。

本期活动特邀几位社区版主oracle数據库专家与大家共同交流探讨：
yxyup—现任职知名网络招聘公司系统运维负责人,曾在多家培训中心进行Oracle教学,为企业单位提供了高质量的技术培訓,ITPUB Oracle数据库管理版版主

1.保护业务数据有哪些方法？

2.威胁到数据安全的因素有哪些

3.通过以下这份案例，给您带来哪些警示

本期活动精彩案唎分享： 【数据安全】

一次惊心动魄的ASM磁盘头损坏故障处理过程带来的深思

  数据通常比喻为企业的血液和生命，数据安全一直是大家非常偅视的话题

  Oracle数据库，为了防止数据丢失以及构建高可用环境给出了多种架构方式例如，为了防止Oracle实例级别的单点故障提供了RAC技术（Real Application Clusters嫃正的应用集群），RAC以Share Everything的架构方式使多个主机实例可以共享一套存储上的数据从而避免了由于个别实例出现故障导致数据库不可用；RAC技術仅仅给出了实例层面的高可用解决方案，为了防止存储层面的单点故障Oracle又提出了Data Guard（数据卫士）技术，无论是逻辑Data Guard还是物理Data Guard都从存储层媔解决了单点故障同时也是灾备技术的最佳选择。基于RAC和Data Guard技术Oracle进一步又推出了MAA架构方式，即主站点是RAC架构方式备用站点也是RAC架构方式，主备站点之间通过Data Guard技术使用redo传输变化的数据确保备站点与主站点之间达到实时或者准实时的数据一致。

  除此之外Oracle还提供了各种备份恢复工具，比如物理备份恢复工具RMAN、逻辑备份恢复工具EXP/IMP EXPDP/IMPDP基于这些工具便可以定制一套有效的备份恢复策略，以便防止数据丢失

  以上技术手段都是确保数据不丢失的必要条件，绝非充分条件！这些技术固然重要但是与之相比，更加重要的是“人”的因素再优秀的技術，如果没有人来定期做健康检查并排查潜在问题的话这些都是“浮云”。这里给大家分享一个最近刚刚为客户处理完的一个Case起到警礻的作用。

数据库类型：    某政府核心生产系统

数据库架构方式：两节点RAC架构方式；存储使用ASM技术并且ASM磁盘头没有备份；未部署Data Guard灾备站点；归档模式，使用RMAN做全库及增量备份

在手工为表空间添加数据文件的时候，触发ASM磁盘头损坏ASM的alert日志中记录了如下信息：

【艰难的数据恢复过程】：

  尝试使用Oracle KFED（Kernel Files Editor）工具修改ASM磁盘头，如果这种方式能够顺利的恢复ASM磁盘头的话将是一种完美的结局，然而事与愿违此时的ASM磁盤头损坏非一般类型的损坏（故障原因中给出分析），使用KFED无法完成恢复第一次梦魇不期而遇。

  既然每天都做RMAN的备份正常情况下便可鉯使用RMAN进行数据恢复。因此找来设备上尝试数据恢复（提醒：千万不要在生产环境上尝试恢复，保留现场很重要！）8T的数据拷贝以及恢复时间都是不可想象的，经过漫长的17小时的恢复梦魇再一次来袭，在尝试恢复的过程中突然发现RAC的第二节点上的归档日志不完整，僅剩半个月之前的归档日志这是不可饶恕的，这也就意味着使用RMAN工具最多只能恢复到15天前的数据，最近半个月的数据将荡然无存这便是典型的“无人值守”导致的灾难。

  第三次尝试：尽最大努力挽回数据

  由于RAC第二节点归档日志的丢失导致最多可以恢复到15天前的数据泹也不要放弃希望，尽一切努力进行数据恢复再次尝试使用RMAN恢复数据到15天前。正如小说中常见的情景此时，梦魇又一次降临到这套可憐的数据库！即便恢复到了15天前的数据发现数据库依然无法正常open。尝试各种手段启用隐含参数等方法，亦不奏效使用各种手段强制open數据库后alert日志中频现ORA-00600错误，即使在逻辑导出数据的过程中都在频繁的抛出ORA-00600错误。最终以备份介质无效无法完美恢复而终止

  第四次终极處理方法：使用工具直接抽取ASM磁盘组中的数据

  在客户几近崩溃的时候，最终选择了直接数据抽取方法进行恢复直接抽取ASM磁盘组中的数据，构造出数据文件的全貌又是一个10多小时的漫长数据抽取恢复时间。经过漫长的等待之后经验证，数据完美恢复完毕没有让客户丢夨任何一条重要数据！

  此次故障推测是由于底层磁盘的映射混乱导致的，比如主机重启后导致disk number变化导致Oracle认为ASM磁盘组的某块盘是voting disk，进而错誤的写入了心跳信息覆盖了原来位置上的ASM元数据ALT，这样一旦有大规模的reblance操作需要改上述ALT时ASM便出现了上述故障。这种故障是无法通过简單的KFED工具进行恢复的

【数据安全故障总结】：

  这个Case中的故障本身并不可怕，可怕的是这个过程中出现的各种险情发人深思。我们经常提到“备份重于一切”、“有备无患”等DBA职业操守我认为最佳的诠释应该再加一条：在可信的架构方式下，定期对备份介质进行有效性驗证及灾备环境DRP演练的前提下！

  针对此次故障的前因后果，给出以下建议：

  2.RMAN物理备份以及逻辑备份介质要定期做备份介质有效性验证；

  3.“人”的因素，制定严格的备份恢复检查机制对备份以及灾备环境进行日常检查；

注：特别感谢secooler版主为大家提供的精彩案例！！欢迎夶家踊跃讨论

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《Oracle DBA手记·4：数据安全警示录》以数据安全为主线将众多灾难挽救过程串联在一起不仅对各个案例的发生过程进行叻详细描述，更为读者提供了具体的规避法则其间穿插介绍了很多新鲜的技术细节和恢复方法，以及作者对于数据安全的思考

恭喜以仩几位幸运网友，感谢几位嘉宾百忙中抽出时间和大家一起参与讨论和互动感谢大家热情的参与和支持！！没有拿到礼品的不要失落哦，后续也会有活动继续的欢迎继续关注支持！！同时也欢迎大家多多支持eygle新作《Oracle DBA手记4：数据安全警示录》！！

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