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[8977] 2015-05-29_走近科学：隐藏在图像数据库中的安全问题

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发表于 6 天前 | 显示全部楼层 |阅读模式
2015-05-29_走近科学：隐藏在图像数据库中的安全问题 走 近 科 学 ： 隐 藏 在 图 像 数 据 库 中 的 安 全 问 题 F r e e B u f   2 0 1 5 - 0 5 - 2 9 微 信 号 ： 微 信 号 ： f r e e b u f 本 文 原 刊 登 于 I E E E   I T   P r o f e s s i o n a l 杂 志 。 由 于 系 统 改 造 的 代 价 之 高 ， 使 用 适 于 系 统 设 计 的 网 络 安 全 措 施 则 是 最 好 的 选 择 。 而 新 科 技 和 应 用 则 带 来 更 多 安 全 与 由 于 系 统 改 造 的 代 价 之 高 ， 使 用 适 于 系 统 设 计 的 网 络 安 全 措 施 则 是 最 好 的 选 择 。 而 新 科 技 和 应 用 则 带 来 更 多 安 全 与 隐 私 的 新 挑 战 。 此 外 ， 新 技 术 的 应 用 效 果 经 常 难 以 预 测 ， 例 如 本 文 介 绍 的 图 像 数 据 库 隐 私 的 新 挑 战 。 此 外 ， 新 技 术 的 应 用 效 果 经 常 难 以 预 测 ， 例 如 本 文 介 绍 的 图 像 数 据 库 — — 一 项 越 来 越 受 欢 迎 的 数 据 一 项 越 来 越 受 欢 迎 的 数 据 库 科 技 。 本 文 探 索 了 图 像 数 据 库 的 价 值 以 及 调 查 了 其 中 一 些 数 据 库 的 安 全 与 隐 私 问 题 。 库 科 技 。 本 文 探 索 了 图 像 数 据 库 的 价 值 以 及 调 查 了 其 中 一 些 数 据 库 的 安 全 与 隐 私 问 题 。 F r e e B u f 百 科 百 科 N o S Q L 的 出 现 的 出 现 关 系 数 据 库 管 理 系 统 ( R D B M S )   是 在 E . F . C o d d 博 士 发 表 的 论 文 《 大 规 模 共 享 数 据 银 行 的 关 系 型 模 型 》 ( C o m m u n i c a t i o n s   o f   t h e A C M 杂 志 1 9 7 0 年 6 月 刊 ) 基 础 上 设 计 出 来 的 。 它 通 过 数 据 、 关 系 和 对 数 据 的 约 束 三 者 组 成 的 数 据 模 型 来 存 放 和 管 理 数 据 。 目 前 许 多 企 业 的 在 线 交 易 处 理 系 统 、 内 部 财 务 系 统 、 客 户 管 理 系 统 等 大 多 采 用 了 R D B M S 。 太 字 节 级 关 系 型 数 据 库 在 大 型 企 业 集 团 中 已 是 司 空 见 惯 。 常 用 的 数 据 库 软 件 有 O r a c l e 、 S Q L   S e r v e r 等 。 非 关 系 型 数 据 库 非 关 系 型 数 据 库 非 关 系 型 数 据 库 （ N o S Q L   =   N o t   O n l y   S Q L ） 意 即 “ 不 仅 仅 是 S Q L ” ， 是 一 项 全 新 的 数 据 库 革 命 性 运 动 ， 早 期 就 有 人 提 出 ， 发 展 至 2 0 0 9 年 趋 势 越 发 高 涨 。 N o S Q L 的 拥 护 者 们 提 倡 运 用 非 关 系 型 的 数 据 存 储 ， 相 对 于 铺 天 盖 地 的 关 系 型 数 据 库 运 用 ， 这 一 概 念 无 疑 是 一 种 全 新 的 思 维 的 注 入 。 简 单 地 讲 ， N O S Q L 数 据 库 可 以 按 照 它 们 的 数 据 模 型 分 成 4 类 ： 键 - 值 存 储 库 （ K e y - V a l u e - s t o r e s ） B i g T a b l e 实 现 （ B i g T a b l e - i m p l e m e n t a t i o n s ） 文 档 库 （ D o c u m e n t - s t o r e s ） 图 形 数 据 库 （ G r a p h   D a t a b a s e ）
图 像 数 据 库 （ 图 像 数 据 库 （ G r a p h   D a t a b a s e ） ） 图 形 数 据 库 是 一 种 非 关 系 型 数 据 库 ， 它 应 用 图 形 理 论 存 储 实 体 之 间 的 关 系 信 息 。 最 常 见 的 一 个 例 子 ， 就 是 社 会 网 络 中 人 与 人 之 间 的 关 系 。 关 系 型 数 据 库 用 于 存 储 “ 关 系 型 ” 数 据 的 效 果 并 不 好 ， 其 查 询 复 杂 、 缓 慢 、 超 出 预 期 ， 而 图 形 数 据 库 的 独 特 设 计 恰 恰 弥 补 了 这 个 缺 陷 。 网 络 （ 如 一 个 电 网 、 一 个 企 业 供 应 链 或 者 整 个 生 态 系 统 ） 通 常 由 大 量 共 享 多 重 关 系 弧 的 节 点 构 成 。 图 像 数 据 库 发 挥 它 这 强 大 的 能 力 来 表 示 网 络 的 组 成 和 链 接 。 图 像 数 据 库 在 支 持 开 发 、 知 识 管 理 甚 至 预 测 方 面 已 逐 步 成 熟 起 来 。 在 互 联 网 世 界 ， 各 种 不 同 类 型 的 网 络 越 来 越 卓 越 ， 正 如 具 备 上 网 能 力 已 经 成 为 了 现 代 社 会 必 须 。 然 而 ， 图 像 数 据 库 （ 像 R D B M S ） 只 是 盒 子 里 的 另 一 个 工 具 ， 可 以 利 用 好 或 者 不 好 。 因 此 ， 考 虑 新 技 术 的 大 规 模 安 全 影 响 并 不 过 早 ， 至 少 应 该 从 最 高 的 水 平 开 始 。 图 像 探 索 图 像 探 索 （ （ G r a p h   D i s c o v e r y ） ） 因 为 处 理 属 性 和 链 接 ， 图 像 数 据 库 包 括 了 海 量 仍 隐 藏 着 的 信 息 。 图 形 数 据 库 最 初 并 没 有 被 视 为 一 种 有 益 于 探 索 的 工 具 ， 它 需 要 一 个 特 别 设 计 的 超 级 计 算 机 家 族 才 能 实 现 图 像 发 掘 的 全 部 威 力 。 尽 管 它 可 以 直 接 展 示 图 像 ， 并 数 量 增 加 到 数 十 亿 ， 只 有 最 为 强 大 的 机 器 才 有 能 力 在 计 算 限 制 内 快 速 遍 历 多 路 径 。 像 是 紧 密 排 列 的 蛋 白 质 网 络 一 样 ， 图 像 也 如 此 密 集 。 在 这 里 ， 图 片 细 节 查 询 能 够 压 垮 计 算 能 力 较 弱 的 系 统 。 而 超 级 计 算 机 则 克 服 了 时 间 与 能 力 的 限 制 。 有 些 这 样 的 设 备 运 用 了 H a d o o p 分 析 工 具 。 为 探 索 而 创 造 的 高 端 图 形 超 级 计 算 机 确 实 为 业 界 带 来 了 巨 大 的 希 望 。 例 如 ， 它 可 以 支 持 建 立 复 杂 的 海 洋 与 构 成 气 候 条 件 的 大 气 之 间 的 关 系 。 当 气 候 发 生 巨 大 变 化 时 ， 会 进 一 步 发 现 非 线 性 因 素 与 结 果 变 得 越 来 越 重 要 。 同 样 ， 一 台 图 形 超 级 计 算 机 能 够 加 速 发 现 西 非 的 埃 博 拉 传 播 情 况 ， 这 会 有 助 于 防 范 疾 病 的 传 播 。 图 1 ： 基 本 图 形 推 理 。 这 个 简 单 的 n o d e - a r c - n o d e 三 位 一 体 ， 常 被 成 为 三 元 组 ， 是 被 用 来 详 细 描 述 构 建 描 述 各 种 各 样 复 杂 网 络 的 基 本 工 具 。
图 2 ： 用 于 探 索 的 图 形 数 据 库 。 这 样 的 探 索 可 以 支 持 构 建 海 洋 与 大 气 的 关 系 ， 也 可 以 用 来 加 速 发 现 埃 博 拉 病 毒 在 西 非 的 传 播 。 探 索 ： 隐 私 与 安 全 探 索 ： 隐 私 与 安 全 图 像 探 索 被 认 为 是 一 种 解 决 复 杂 且 相 互 关 联 问 题 的 良 好 工 具 ， 然 而 却 存 在 大 量 对 于 隐 私 和 安 全 问 题 的 担 忧 。 举 个 例 子 ， 如 果 图 像 超 级 计 算 机 未 来 成 为 我 们 社 会 或 金 融 交 易 的 监 测 工 具 ， 那 么 有 针 对 性 的 广 告 与 其 他 的 蓄 意 利 用 将 会 侵 犯 个 人 隐 私 ， 个 人 的 身 份 很 可 能 被 进 一 步 曝 光 。 期 望 通 过 立 法 来 阻 止 存 在 的 全 部 威 胁 是 很 容 易 被 人 理 解 的 ， 但 是 社 会 要 付 出 怎 样 的 代 价 呢 ？ 正 如 那 些 急 于 通 过 各 种 手 段 将 销 售 产 品 的 人 将 会 通 过 大 数 据 而 获 利 ， 却 忽 略 了 一 旦 他 们 受 到 攻 击 要 付 出 的 个 人 代 价 又 是 什 么 呢 ？ 现 实 就 是 在 这 样 一 个 高 端 开 发 仅 仅 是 目 前 被 建 立 的 一 个 趋 势 的 投 影 。 在 这 种 社 会 经 济 研 究 学 设 计 中 ， 尤 其 是 广 泛 涉 及 社 会 和 商 业 事 物 关 系 的 领 域 ， 安 全 要 求 应 该 是 更 高 的 。 近 来 发 生 黑 客 针 对 信 用 卡 发 行 方 或 者 电 影 公 司 等 企 业 的 攻 击 事 件 造 成 了 大 规 模 的 破 坏 ， 然 而 任 何 蓄 谋 的 犯 罪 攻 击 、 大 数 据 泄 露 都 能 造 成 更 具 毁 灭 性 的 影 响 。 当 由 无 数 传 感 器 、 执 行 器 和 移 动 设 备 构 成 的 “ 互 联 网 + 所 有 ” （ I n t e r n e t   o f   A n y t h i n g ， 简 称 I o A ） 会 进 一 步 增 加 安 全 隐 患 ， 这 一 切 似 乎 都 为 隐 私 泄 露 提 供 了 极 大 的 方 便 。 图 像 知 识 管 理 ： 隐 私 与 安 全 图 像 知 识 管 理 ： 隐 私 与 安 全 安 全 — — 特 别 是 定 制 建 筑 设 计 — — 一 定 要 将 这 一 点 考 虑 在 内 。 如 果 W e b 共 享 被 认 为 是 一 个 生 成 大 量 典 型 三 元 组 系 统 的 合 理 方 式 ， 设 计 一 个 R D F （ R e s o u r c e   D e s c r i p t i o n   F r a m e w o r k ， 一 种 用 于 描 述 W e b 资 源 的 标 记 语 言 ） 数 据 储 存 的 传 送 门 将 变 得 异 常 重 要 。 同 样 ， 用 户 身 份 验 证 和 检 定 都 很 重 要 。 尽 管 知 识 管 理 并 不 是 探 索 运 用 的 广 泛 ， 但 是 由 于 关 联 的 数 据 库 的 特 殊 身 份 属 性 仍 必 须 受 到 严 格 保 护 。 前 端 规 定 必 须 同 时 保 证 图 像 数 据 库 的 防 入 侵 及 个 人 数 据 隐 私 的 的 安 全 。 若 数 据 库 不 能 提 供 足 够 保 护 可 能 会 被 取 消 资 格 ， 因 为 备 选 图 像 数 据 库 产 品 的 接 口 仍 易 受 攻 击 。 图 像 预 测 ： 隐 私 与 安 全 图 像 预 测 ： 隐 私 与 安 全 例 如 天 气 或 者 经 济 趋 势 ， 在 涉 及 一 个 演 变 过 程 的 动 态 环 境 中 ， 预 测 未 来 行 为 的 能 力 变 得 非 常 可 能 。 图 像 有 助 于 提 高 预 测 的 准 确 性 ， 让 我 们 可 以 有 资 格 同 时 量 化 一 个 系 统 代 表 的 网 络 。 能 够 联 系 节 点 与 弧 （ 地 址 、 时 间 、 重 量 或 者 数 量 ） 的 能 力 让 我 们 基 于 相 似 的 属 性 从 而 定 性 地 评 价 图 像 。 更 重 要 的 是 ， 量 化 技 术 让 我 们 在 几 乎 所 有 的 图 像 中 评 估 内 在 指 标 。 这 也 适 用 于 许 多 领 域 ， 像 是 神 经 科 学 。 当 前 维 护 网 络 安 全 的 最 佳 实 践 通 常 建 议 在 研 究 其 安 全 性 和 隐 私 性 的 漏 洞 时 对 系 统 进 行 快 照 ， 以 获 得 证 明 系 统 “ 安 全 性 ” 的 证 明 。 这 种 实 践 的 缪 误 在 于 大 多 数 系 统 都 会 受 到 不 断 变 化 的 环 境 的 影 响 ， 这 些 影 响 将 改 变 系 统 的 活 动 。 所 以 ， 这 只 适 用 于 证 明 快 照 拍 摄 那 一 瞬 的 安 全 。 鉴 于 数 据 库 的 日 趋 复 杂 性 ， 为 我 们 监 控 实 时 动 态 变 化 提 供 了 有 利 条 件 。 通 过 检 测 数 据 流 异 常 节 点 或 关 系 模 式 改 变 了 我 们 使 用 定 量 方 法 ， 我 们 能 够 检 测 以 及 调 查 尽 早 地 发 现 入 侵 和 其 他 安 全 漏 洞 ， 迅 速 对 任 何 监 测 到 的 犯 罪 作 出 反 映 。 总 结 总 结 从 预 测 的 角 度 来 看 ， 数 据 完 整 性 必 须 抢 占 先 机 。 因 此 ， 由 于 预 测 的 风 险 很 高 ， 数 据 来 源 变 得 至 关 重 要 。 预 测 的 结 果 将 尽 可 能 的 与 预 测 工 具 暗 示 的 数 据 一 致 。 错 误 数 据 会 严 重 影 响 结 果 ， 安 全 也 将 变 为 空 中 楼 阁 。 良 好 的 安 全 实 践 将 带 来 最 高 级 别 的 道 德 准 则 。 尽 管 图 像 数 据 库 蕴 含 着 世 界 各 种 网 络 的 巨 大 希 望 ， 它 同 时 带 来 了 潜 在 的 安 全 风 险 还 未 被 完 全 了 解 和 鉴 别 。
与 追 求 流 行 时 尚 不 同 ， I T 专 业 人 士 必 须 认 真 评 估 预 期 操 作 环 境 与 执 行 必 要 交 易 时 的 潜 在 风 险 ， 以 此 达 到 安 全 和 数 据 保 护 的 基 准 线 。 如 果 安 全 与 隐 私 问 题 围 绕 新 的 技 术 （ 例 如 日 益 流 行 的 图 像 数 据 库 ） 大 量 产 生 ， 那 么 在 后 期 会 成 为 一 种 新 烧 钱 途 径 。 因 为 不 安 全 ， 所 以 很 昂 贵 。 ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ * 参 考 来 源 ： i n f o q ， 作 者 ： G e o r g e   H u r l b u r t ， 转 载 请 注 明 来 自 F r e e B u f 黑 客 与 极 客 （ F r e e B u f . C O M ） 阅 读 原 文
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