導語：如何才能寫好一篇云安全行業前景，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

【關鍵詞】環境和職業健康 科研院所 運行模式

1EHS體系建立的歷史背景

1.1國內外EHS發展歷程

近幾十年來，隨著社會的發展，公眾對安全工作的重視程度也逐步提高：六十年代以前主要是從安全方向的要求，在企業裝備上不斷地提高安全性能來改善對人們的保護；七十年代以后，人機工程學理論的發展使管理開始重視對人在工作中的行為、工作環境對健康的影響、工作環境與提高勞動效率關系的研究，探討工人、生產、環境與企業目標之間的相互協調關系；八十年代以后，以人為本的管理思想和環境保護的浪潮使企業認識到必須保護員工的健康，為員工提供優良的工作環境才能激發員工的工作積極性，必須提高資源的綜合利用和減少環境的破壞以實現可持續發展，進而形成以環境、健康、安全為核心的EHS（Environment Health and Safety，即環境、健康與安全）管理體系。EHS管理是為減輕和消除生產中可能產生的環境、健康、安全方面的風險，保護生態環境和人身安全制定的一套系統的管理辦法，它將企業追求利潤最大化的經營目標轉化到以人為本、保全生命質量、重視資源的綜合利用、降低污染物的排放、保護環境免遭破壞，實現社會、經濟、企業、環境保護協調發展。

1.2、EHS管理體系的特點

優秀成功的管理體系均具備以下特點：

（1）構建管理體系，著重持續改進。企業為了保持對全球事務有效管理，都采用系統化管理模式，即在公司的EHS方針指導下，周而復始地進行體系所要求的PDCA循環（Plan表示策劃；Do表示實施；Check表示檢查；Act表示改進）。進而得到不斷的修正和完善，如圖一。

（2）以辨識危險，預防控制為主線，并需要最高管理者承諾、全員進行參與。各公司都將安全生產、環境保護的重點放在源頭控制而非末端治理或事故處理，實現了安全、清潔生產。

（3）方針、程序、決定的一致性。EHS取得成功的關鍵之一就是有關方針、程序、決定的一致程度。最有效的EHS管理要求所制定的所有方針、程序、決定要簡單、一致，并且易于接受，在強調環保、健康、安全要求時要做到同步一致。

（4）系統化、程序化的管理和必要的文件支持。各企業根據其各種管理活動的內在聯系和運行規律，按照PDCA歸納出一系列要素，將離散無序的活動置于一個統一有序的整體中考慮，使得體系更便于評價和操作，同時要做到和其他管理體系的兼容。

2我國EHS體系現狀分析

2.1、國內體系運行主要模式

我國歷來對環境和職業健康管理十分重視，圍繞和GB/T 28000職業健康安全管理體系制定了一系列法律法規和標準，以滿足保護環境、保護職工的要求。各企事業單位按照國家標準，建立本單位EHS管理體系，通過內部創建、內部評審、外部審核認證、合規性評價、管理評審等各個環節運行，將EHS體系運行貫穿到本單位安全管理的各個環節之中。應以各級領導重視環境和職業健康安全管理體系工作為基礎，為環境和職業健康安全管理體系的正常運行配備了基本的資源，各部門按照環境和職業健康安全管理體系文件的規定進行危險源、環境因素的識別與評價并制定控制措施，開展合規性評價，組織部門內部培訓，規范日常管理。同時根據年度工作任務，制定量化的年度環境和職業健康安全管理目標和管理方案，并按方案順利完成工作，以確保體系運行的有效性和持續改進，具備自我完善、自我改進的能力。

2.2科研院所管理特點及運行模式分析

科研管理單位，不同于一般生產型企業，更偏重于工作創新及實驗研究。科研人員與一般員工相比也有很大不同，如具有唯實不唯上、求真不虛浮、創新不保守等特點；科研工作精確性高，需要實驗、設備、分析判斷、數據等準確無誤；放射性物質對人體危害大，科研過程中應用許多具有放射性有害的物質，如有毒性、腐蝕性、易燃易爆性和放射性等化學物質，不僅影響員工的健康，還可能污染周圍的環境；科研工作保密性強，許多課題項目承擔著國家高、精、尖的保密任務和核心技術。上述工作特點決定了科研院所EHS體系在培訓中要深入基層，不能是機械性的傳達指令，要得到廣大職工的認可；在運行中要實施精確化管理，環境因素危險源的辨識要覆蓋科研生產的各個階段；并且要實現信息化、標準化的工作模式，建立通暢的交流溝通渠道。結合實際工作特點，制定符合本單位特點的環境和職業健康安全方針，在方針的指導下，堅持源頭預防、事前管控、持續改進，才能實現安全發展的戰略目標。

3科研院所EHS體系管理提升對策

“十三五”期間，科研工作得到了國家進一步的重視，是科研生產水平提高的關鍵時期，安全管理體系就是要為科研生產的順利進行保駕護航。體系建設也應該緊緊圍繞“十三五”工作計劃來進行，促進安全環保形勢的進一步好轉，顧在科研院所EHS體系建設中，提出以下幾點對策：

篇2

安全攻擊防不勝防。既然如此，不如轉守為攻，變被動的安全防御為主動、智能的偵測。大數據為這種安全策略的轉變提供了最強有力的支撐。你以為大數據安全只是紙上談兵嗎？不，已經成立兩年的HanSight瀚思正推動大數據安全在中國快速落地。

剛剛完成A輪融資的HanSight瀚思希望大數據安全能夠成為引發中國安全市場變革的引擎和助推器。“劍走偏鋒”的大數據安全，能否成為未來信息安全領域的中流砥柱？HanSight瀚思能否借此成為百億元量級的中國安全領導廠商？HanSight瀚思把這當成了中長期的目標，并且開始付諸行動。

UBA市場何時才能爆發？

現在一提起大數據，總感覺它無處不在，無所不能。其實，從存儲與計算分離的那一天起，人們已經開始有意識地存儲、處理和分析數據。只不過因為技術和需求所限，人們對數據的分析和利用在廣度和深度上都遠遠不及現在。如今，云計算、大數據、機器學習等技術手段不斷豐富，讓人們有了進一步挖掘數據價值，將數據分析與各種不同的應用深度結合的強烈愿望，于是才有了用戶行為分析、大數據的風險管控等。

大數據除了在金融、電信、能源、醫療、制造等垂直行業有了更多用武之地以外，在橫向的一些技術應用領域，特別是安全方面，也能發揮更加重要的作用。

用戶與實體行為分析（UBA/UEBA）就是大數據安全的一個新的爆發點。Gartner的《用戶與實體行為分析指南》中的數據顯示，近年來，機構和單位對用戶行為分析功能的需求上漲了近10倍，2017年全球UEBA市場營收將達到兩億美元。

UBA是大數據安全領域的新寵。Gartner認為，UBA將是未來全球信息安全領域支柱性、方向性的技術，它利用機器學習、用戶畫像等技術可以對用戶的異常行為進行檢測。

在歐美市場，UBA頗受各方資本的青睞。全球第一個上市的大數據企業Splunk以1.9億美元的價格收購了安全初創企業Caspida。Caspida是一家提供實時網絡安全與威脅檢測的初創企業，它可以利用機器學習技術自動對企業內外各種環境下的隱藏威脅進行檢測和防護，具備未知威脅的識別與防護能力。

微軟收購了云安全公司Adallom。在全面布局公有云市場的同時，微軟急需增強云的安全性，而Aldallom的定位是企業的身份管理，能夠監控用戶在多個SaaS云服務上的行為，并對異常行為發出警報。這些正是微軟所需要的。

據HanSight瀚思創始人兼首席執行官高瀚昭介紹，HanSight瀚思潛心研究推出的用戶行為分析系統（HanSight UBA）可以媲美國外先進的UBA產品，提供基于實際安全場景的多維度異常檢測功能，并可通過其獨特的“儀表盤”功能，將機器學習和算法產生的各種數值結果翻譯成用戶能夠理解的安全場景。

UBA是極度耗費計算資源的。因此，HanSight UBA進行了深度優化和整合，采用專門的GPU、通信加速器。HanSight瀚思公布的實測結果顯示，在普通的服務器上，HanSight UBA利用GPU優化的高速算法，一分鐘內即可完成大部分企業業務場景下的行為數據分析工作。“我們曾經利用HanSight UBA幫一個客戶從70萬條賬號登錄信息中發現了7萬個異常賬戶，其中包含幾百個高危賬戶。我們的偵測成功率超過99%。”HanSight瀚思聯合創始人兼首席科學家萬曉川介紹說。HanSight UBA解決方案不僅利用機器學習技術讓潛在威脅浮出水面，而且在威脅發現速度和準確率方面遠高于傳統的網絡威脅發現解決方案。

“確定哪些用戶行為是異常的，與確定哪些用戶行為是正常的一樣困難，因為沒有一個統一的標準。”萬曉川舉例說，“HanSight UBA解決方案從多個不同的維度對用戶行為進行分析和比對，然后再將從不同維度獲得的結果綜合起來進行分析，從中發現用戶的異常。在開發HanSight UBA的過程中，我們曾仔細研究了國外20多個UBA產品。國外做UBA產品的廠商大多是從大數據分析的角度切入，而我們是從安全的角度切入。”

HanSight瀚思在宣布完成A輪投資的同時，還與亞信安全、漢柏科技、先進數通、清華大數據聯合會、華為等合作伙伴簽訂了合作協議。HanSight瀚思將與合作伙伴一起推出全面的安全解決方案，建立大數據安全生態系統。“我們希望HanSight UBA這一基于用戶異常行為的安全分析引擎，能夠幫助中國最頂尖的互聯網公司、政府、電信運營商、銀行等找到以前最難發現的內部威脅和外部威脅。”高瀚昭表示。

數據驅動安全

大數據安全是萬能的嗎？它能一勞永逸解決企業面臨的所有安全問題嗎？HanSight瀚思主做安全的預測和偵測，而其他的安全防御工作還可以依靠原有的安全解決方案提供商。對于企業的整體安全防護來說，大數據安全是錦上添花，它不是取代傳統的安全防御工具，比如防火墻等，而是一種有益的補充。正如高瀚昭經常所舉的例子，傳統的安全防御手段就像是門、窗、鎖，而大數據安全則像是攝像頭，只有上述這些安全措施齊備，才能更好地保證企業安全。

最新推出的HanSight瀚思安全威脅情報（HanSight TI）有別于傳統的安全分析系統，它是通過對網絡數據、主機數據、登錄認證數據和威脅情報數據的聯動分析，將這些用戶環境中的所有行為足跡統一處理，最終將威脅情報和解決辦法交付給用戶。HanSight TI使用自然語言處理技術（NLP），從各種結構化和非結構化信息中抽取安全事件，并匯總成為威脅情報，還能與HanSight UBA等HanSight瀚思的其他產品集成。

“HanSight UBA和HanSight TI與瀚思大數據安全分析平臺HanSight Enterprise高度集成，為客戶打造一套完整的海量數據安全解決方案。”HanSight瀚思聯合創始人兼首席運營官董昕介紹說，“我們致力于打造行業大數據安全體系。針對不同行業威脅情報類型的特點，HanSight TI并非將原始粗糙的威脅情報顯示給用戶，而是將信息加工處理后，并結合用戶的行業應用場景，確定威脅的可信性和關聯性，再將威脅情報推送給用戶。”

“兩年前，我們和用戶談到大數據安全時，很多人還一頭霧水。但是現在，很多客戶已經意識到，大數據分析平臺是必需的。金融、電信、政府等數據量比較大的客戶對大數據安全的需求比較迫切，通常會借鑒互聯網企業的大數據應用經驗，有的已在生產系統中使用大數據安全工具。”HanSight瀚思聯合創始人兼銷售副總裁沈海輝告訴記者。

IDC指出，由大數據和威脅情況驅動的大數據安全分析市場是未來信息安全領域最重要的細分市場。大數據安全解決方案可以解決IT安全、業務安全、物聯網安全等問題，基于安全的復雜分析、模型和預測都可以由大數據來完成。只有認識到這一點，用戶才有上馬大數據安全解決方案的動力。

SaaS安全服務一鳴驚人

Infonetics Research的研究數據顯示，2015年，全球SaaS安全服務市場規模達到80億美元，復合年均增長率達到23%。SaaS安全服務市場前景廣闊。不過，當前SaaS安全服務的消費人群主要集中在北美和歐洲地區，在中國，最常見的SaaS安全服務可能就是在線殺毒，而能夠提供全面安全保障的真正意義上的SaaS安全服務在中國幾乎是空白。

現在，這種“一窮二白”的狀況有望得到改觀。HanSight瀚思在國內正式推出面向廣大中小企業的“安全易”SaaS安全服務。

高瀚昭表示，對于廣大中小企業來說，由于缺乏足夠的采購資金和專業的安全網管人員，他們面臨的安全威脅更加嚴重。而采取主動的安全分析和實時態勢感知技術，借助大數據存儲與分析的方法，可以實現針對安全大數據的長期有效存儲與實時分析決策的結合。這不僅對于大型企業來說至關重要，而且也是中小企業最迫切的需求。

以前，SaaS安全服務之所以沒有在中國市場上快速崛起，很重要的一個原因是，用戶對于云服務還有顧慮，不敢輕易將數據放到云中。但是現在，隨著人們對公有云服務的認同度和接受度不斷提升，SaaS安全服務有了適合其發展的土壤。Infonetics Research的數據顯示，2015年，全球已經有25%的企業采用SaaS模式進行電子郵件和Web保護。在歐洲，這一比例更高。

HanSight瀚思對“安全易”SaaS安全服務信心十足，因為它部署更便捷，管理更方便。“安全易”是一個基于云端的大數據安全分析平臺，可以幫助中小型企業在海量日志和安全事件中迅速發現威脅，并在發生安全事件后的第一時間告警，還可通過可視化的功能發掘數據背后的價值，同時采用智能算法識別安全隱患，利用威脅情報分析更及時、準確地發現危險的存在。用戶只需接入數據源（包括日志、流量、設備數據等），便可快速發現企業內部存在的安全隱患，還可獲得建議和處理辦法。