电信网安全保障能力评价模型与方法浅析

分析了电信运营商IT支撑系统和网络亟需解决的安全问题,从建立完备的IT安全保障体系框架入手,给出了一个IT安全保障体系建设能力成熟度的模型和评价方法,以及具体实现的达标考评标准和实践方案。     

信息化时代网络通信安全管理方法研究

大数据背景下,运营商信息安全问题凸显,也给数据信息安全管理提出了更高要求。文章分析了网络通信运营企业面临的安全风险,剖析了运营商数据管理及大数据技术应用中的问题,经分析发现,提升运营商数据信息安全,从技术手段和管理机制二方面着手,强化技术手段和管理机制是提高数据安全管理的关键。     

电信运营商在云计算环境下如何保护敏感信息

作为面向广大用户提供基础网络和综合信息服务的电信运营商,做好用户信息和企业敏感信息的保护,既是企业的社会责任,也是企业战略转型、提升竞争力和保护自身商业秘密的根本需要。为了保障企业的核心生产和管理数据的安全性,必须围绕IT系统数据生命周期,从技术层面建立数据安全保障体系框架,利用相关的安全关键技术有效防范数据泄露及数据篡改,提高业务支撑应用系统的敏感数据安全保障。     

基于区块链技术的运营商大数据治理框架构建研究

运营商大数据是我国数据要素市场的重要组成部分之一,目前大数据治理技术难以满足运营商大数据隐私保护与共享的双重要求。分析运营商大数据特点及治理方法现状,提出一套基于区块链技术的运营商大数据治理框架。区块链技术的行业应用仍处于初级阶段,区块链技术与数据治理技术结合将为运营大数据提供更广阔的发展空间。     

中国电信IT安全保障体系研究与设计

文章首先分析了全业务运营形势下中国电信IT支撑系统面临的安全新挑战,从多个角度出发,阐述了电信运营商CTG-MBOSS支撑系统安全现状和当下亟需解决的安全问题,在分析和比较了当前国际最先进的安全保障体系模型,基于多年来电信在IT安全管理方面的实践,结合了行业最佳实践,设计了适用于中国电信全业务支撑要求的安全保障体系模型框架,并给出了安全保障体系建设路线规划和演进策略。     

“互联网+”的大数据挑战

随着"互联网+"的提出与发展,大数据分析作为传统行业分析、利用数据的技术手段,迎来了新的发展。电信运营商具有得天独厚的数据优势,但数据质量、分析能力及隐私安全等问题对运营商发展大数据提出了更高的要求。本文结合"互联网+"背景下大数据的机遇与挑战,详细地分析了运营商大数据发展的困惑与探索,探讨了中国电信运营商在大数据领域的技术创新与研究成果。     

电信运营商大数据业务创新模式

从一些企业大数据重技术、轻应用,重建设、轻运营的问题出发,探讨业务创新对于企业大数据转型的重要性,分析大数据业务创新的特征,结合电信运营商的业务和数据特点,研究适合电信运营商的大数据业务创新模式,设计业务创新支持系统功能框架,提出实施策略建议。     

智能管道运营中大数据的应用实践之研究

在研究和应用大数据的领域遥遥领先,互联网公司正掌握着越来越庞大的数据资源,没有边界的网络正在向生活中的各个角落延伸、发展.本文介绍了大数据的基本内涵及当前的应用现状,分析了处于大数据时代环境下的运营商所面临的一系列机遇和挑战,阐述了运营商在智能管道运营中应用大数据时所必须的关键技术,提出了未来运营商在智能管道中应用大数据的发展目标、方向和内容.     

基于电信大数据的即时环境应用能力开放平台

提出一种基于电信大数据的即时环境应用能力开放平台,并研究平台框架及实现机制。该平台充分挖掘电信运营商的数据价值,并为第三方应用提供业务便利,有利于电信运营商大数据生态环境的构建。     

运营商大数据安全防护技术研究

大数据给电信运营商带来巨大发展机遇的同时,也带来了各类型的安全隐患。保护大数据安全成为电信运营商大数据业务发展的关键。通过分析电信运营商大数据安全现状,总结国内运营商的大数据安全防护方案与技术。     

构建电信物联网开放数据服务体系的思考

物联网的一个特征是智能处理,面对海量的物联网数据,如何存储、分析和共享使用是一个值得关注和需要解决的问题。基于对电信运营商物联网经营现状和未来发展趋势的分析,本文提出了建设电信物联网开放数据服务体系的构想,并详细设计了物联网数据服务的服务内容和体系框架,针对数据服务体系建设中涉及的关键技术点进行了分析,最后对电信运营商构建物联网开放数据服务体系的策略给出了建议。     

敏感数据防护体系在运营商行业的实践

敏感业务数据对运营商业务发展具有极其重要的意义,是运营商重点安全保障的对象。本文简介了目前运营商的主要数据安全管控措施,并介绍了一种基于文件通道管控专区等技术手段的业务数据安全防护体系在运营商中的应用。     

电信运营商敏感信息保护体系研究与设计

文文章围绕如何保障企业的生产和管理重要敏感数据的安全性,依托数据生命周期,设计了适用于电信运营商全业务支撑要求的敏感信息保护体系框架,从多个层面实现了数据的安全管理,确保业务支撑网敏感信息的机密性。     

数据安全防护体系在业务支撑中心的实践

当前电信运营商业务支撑系统一般具备基础的安全防护措施,例如防火墙、入侵检测、流量清洗等专用安全设备,但是随着电信业务运营的多样性发展,敏感数据越发为安全防护的重点,本文从典型的电信运营商网络架构开始分析,阐述了电信行业数据安全的防护重点,又结合中国移动河北公司业务支撑系统实际案例,重点介绍了数据安全防护的实践和经验,可以为电信运营商敏感数据防护提供经验借鉴。     

Android智能终端安全综述

针对Android智能终端安全问题,构建Android智能终端安全分层体系。首先从远程防盗、生物身份验证和硬件安全模块方面阐述了Android设备安全的安全威胁及保护措施,然后从无线安全网络、病毒传播查杀和防钓鱼攻击说明了Android网络安全的隐患及防范,之后从内核安全、本地库运行时环境安全和应用框架安全角度介绍了Android操作系统安全的研究内容,接着从静态检测和应用行为动态检测、应用加固和应用评估方面展示了Android应用安全的研究成果,接下来着眼于数据本身总结了Android数据的追踪、加密和备份等安全保护技术,最后结合实际需求展望了Android安全未来在安全增强框架、智能应用行为分析等方向的发展。     

大数据背景下运营商建设统一DPI系统的思考

移动数据流量业务逐渐增大,运营商的经营模式正在从“话务量经营”向“流量经营”转变,“大数据经营”将成为运营商的主要发展方向.运营商积极探索DPI技术对于大数据运营的价值和应用方向,制定标准的统一DPI系统规范,为大数据运营提供全面、标准的流量数据.系统分析了传统DPI部署方式存在的弊端,提出建设统一DPI系统对推动运营商大数据发展提供的重要基础数据保障作用.     

基于海量扫频数据的用户感知提升策略及应用研究

本文主要针对无线网络优化工作中的扫频测试数据进行研究,挖掘扫频数据在无线安全性、无线定位应用和无线环境预警方面的延展性,并结合移动终端用户App应用数据的倾向性,形成一套用户感知提升策略,并提出了该策略的应用方向和设计方案。研究的目的在于让运营商的数据为用户服务,同时用户的反馈数据也能成为运营商的有利数据源。     

大数据安全研究综述

随着人工智能、云计算、移动互联网和物联网等技术的融合发展,传统的基于边界安全域和基于已知特征库的网络安全防护方式已经无法有效应对大数据环境下新的安全威胁。通过对大数据环境下面临的安全问题和挑战进行分析,提出基于大数据分析和威胁情报共享为基础的大数据协同安全防护体系,将大数据安全技术框架、数据安全治理、安全测评和运维管理相结合,在数据分类分级和全生命周期安全的基础上,体系性的解决大数据不同层次的安全问题。基于该安全防护体系,分析了数据安全的关键技术及其目前的发展现状,并展望和分析了大数据安全领域面临的挑战。全面的分析和研究了大数据安全的威胁、政策、标准、方案、关键技术和挑战,对开展大数据安全建设和工程应用有重要参考意义。