大数据城市网络安全指数报告_45页_2mb

大数据城市网络安全指数报告总结

核心内容概述

本报告由大数据协同安全技术国家工程实验室、提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室、中国赛宝实验室和大数据战略重点实验室联合发布，旨在评估和分析中国主要城市在大数据时代的网络安全状况。报告提出“大数据城市网络安全指数”这一创新指标体系，从个人、企业、政府三个维度出发，结合实际网络攻击数据和GDP因子，对全国300多个县级以上城市进行综合分析，为城市网络安全建设提供参考。

主要观点

• 网络安全的重要性：网络安全已成为现代城市建设的重要组成部分，关系到城市健康持续发展和人民群众切身利益，是衡量城市安全治理水平的关键指标。
• 指数构成：城市网络安全指数由个人、企业、政府三个维度构成，分别分析不同类型的网络攻击和防护情况。
• 数据来源：数据主要来源于360互联网安全中心的云端安全大数据，包括终端安全产品和网站安全监测平台等。
• GDP因子的作用：引入GDP因子以修正城市网络安全指数，反映城市互联网发展水平与安全防护能力之间的关系。
• 局限性：指数体系仍存在数据资源不足、分析维度有限、未能全面诊断城市网络安全状况等问题。

关键信息

一、指数构成

1. 个人网络安全指数：基于个人用户遭遇的网络攻击类型，包括PC木马查杀、手机木马查杀、盗版软件使用、钓鱼网站拦截、网络诈骗举报、诈骗电话拦截、骚扰电话拦截和垃圾短信拦截。
2. 企业网络安全指数：以纳入等级保护三级及以上的重要企业网站为样本，分析漏洞扫描检出量、第三方漏洞报告量、遭漏洞攻击次数、钓鱼网站服务器数量、网页篡改数量、挂马及其他攻击情况。
3. 政府网络安全指数：以具有行政职权的政府网站为样本，分析漏洞扫描检出量、第三方漏洞报告量、遭漏洞攻击次数、DDoS攻击数量、网页篡改数量、挂马及其他攻击情况。

二、样本选择

• 个人网络安全指数：基于360终端安全产品对个人用户网络攻击的监测数据。
• 企业与政府网络安全指数：基于360网站安全监测平台、网站安全防护平台及补天漏洞响应平台的数据。
• 样本数量：根据城市类型设定不同样本数量，如一线城市政府网站不少于100个，企业网站不少于200个；其他城市根据情况适当调整。

三、指数计算原理

• 归一化处理：采用业界常用指数方法对数据进行归一化处理，计算公式如下：
  $$
  y _ {i, j} = e ^ {- (x _ {i, j} / \bar {x})}
  $$
  $$
  \mathrm {Y _ {i}} = 1 - \sum_ {j = 1} ^ {n} g _ {j} (1 - y _ {i, j})
  $$
• GDP因子修正：对政府和企业网络安全指数进行修正，公式如下：
  $$
  \mathrm {Y} _ {-} \mathrm {G D P} _ {\mathrm {i}} = Y _ {i} ^ {\left(\frac {\mathrm {G}}{\mathrm {M} * \mathrm {G} _ {\mathrm {i}}}\right) ^ {l}}
  $$

四、中心城市网络安全指数分析

• 综合网络安全指数：排名前五的城市为石家庄、杭州、天津、广州、成都，指数范围在0.44-0.72之间。
• 政府网络安全指数：排名前五的城市为天津、宁波、广州、上海、北京，指数范围在0.20-0.89之间。
• 企业网络安全指数：排名前五的城市为重庆、北京、天津、成都、杭州，指数范围在0.20-0.90之间。
• 个人网络安全指数：排名前五的城市为南昌、石家庄、银川、拉萨、长春，指数范围在0.23-0.64之间，北京、上海、深圳等城市排名靠后。

五、其他城市网络安全指数

• 数据提供：报告未对其他城市进行排名，仅提供综合指数和三个分项指数，供研究者参考。
• 城市排序：按照城市名称的汉语拼音排序，便于查阅。

研究局限性

1. 分析不全面：当前分析体系未能全面覆盖城市互联网发展水平及网络安全建设状况。
2. 未考虑潜在攻击者：未充分考虑黑客数量、诈骗电话呼出数量等因素。
3. 缺乏具体诊断：未能深入分析每个城市网络安全状况背后的原因，无法提供具体改进建议。
4. 样本规模有限：对政府和企业网站的采样规模相对较小。
5. 分析维度不足：网络攻击分析维度还有进一步扩展的空间。

结论

本报告为城市网络安全建设提供了系统性、全面性的分析框架，通过大数据手段评估各城市的网络安全状况。尽管存在一定的局限性，但其为未来网络安全评估体系的完善提供了基础和方向。未来研究需进一步优化模型，扩大样本范围，考虑更多维度因素，以实现更加科学、全面的网络安全评估。