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内部人员风险管理:归哪个“O”管?

俗话说,家和万事兴。与之相对的,家不睦则必自败。同理,如果缺乏明确的领导,内部人员风险管理项目或内部人威胁项目 (ITP) 也将走向失败。而公司企业往往未能出于 “团队合作” 的心态,或遵从当前管理领域来指定主管。其结果,就是 “三个和尚没水吃”,每个人都管就是一个人都不管。 这并不意味着要设立全权掌控的内部人威胁管理 “沙皇”,不代表要专设一人对所有与内部人风险管理相关事务行使一票否决权。真正需要的,是有人最终负责培育跨职能协作,推进安全功能,并评估进展和向领导层报告。政府将这一角色称为负责管理内部人威胁的 “高级官员”。在美国企业中,此类职位的头衔可能是首席风险官 (CRO)、首席安全官 (CSO)、首席信息安全官 (CISO) 或首席行政官 (CAO)。 首席风险官 (CRO) CRO 可能是领导 ITP 的最佳人选。但这很大程度上取决于 CRO 本身的职能和职权范围。有些 CRO 只关注公司的战略性风险。他们设立组织性风险容忍度,发展捕获和衡量风险态势的方法。这种模式下,运营性风险仍然完全落在运营主管的头上(CSO、CISO、业务部门等等)。此类 CRO 就不太适合领导 ITP 了,因为他们缺乏 ITP 所需的可见性和运营粒度。 其他 CRO 则关注公司的战略性和运营性两种风险。他们不仅仅设立组织性风险容忍度,也参与评估、管理和改善公司的运营性风险态势。此类 CRO 很适合领导 ITP。他们往往具备必要的高层授权(向 CEO、审计委员会等报告),而且出于职权范围考虑,他们还具有公司其他职能部门的必要关系(业务部门、法务、人力资源、CSO、CISO 等)。尽管风险本身的 “所有权” 依然落在运营性主管的身上,此类 CRO 往往也有共同责任和报告需求。因此,让他们成为既定的实权主管,顺畅领导 ITP 这样的跨部门项目。 首席安全官 (CSO) CSO 是领导 ITP 的合理选择。他们往往拥有现成的跨部门合作关系,与法律、人力资源、风险和网络部门都保有良好关系。这些关系赋予了他们培育良好协作,提升内部人威胁应对能力的必备视角和影响力。但有些 CSO 缺乏对内部人威胁管理技术层面上的恰当理解,可能会感觉无力领导 ITP。 举个例子,内部人威胁工具往往为 CISO 所有,由他们负责测试、实现和维护每个工具。这就会对人力资本和财务资源产生沉重负担。因此,CISO 常需重度参与 ITP。尽管如此,CSO 仍可成为有效 ITP 领导者,可在包括 CISO 在内的各职能部门间创建紧密合作关系和工作流,充分运用全部团队的专业技能。 首席信息安全官 (CISO) 领导 ITP 的传统选择就是 CISO。内部人威胁向来被看做网络安全的子集。因此,CISO 顺理成章被选为公司威胁管理工作主管,无论是内部威胁还是外部威胁。但这一观点正在发生改变,因为内部人威胁非常独特,涉及安全、人力资源、网络和法律等一系列职能。而 CISO 某种程度上也是相当专一的一个职位,专注于 “数字” 安全或以数据为中心的安全。内部人威胁从根本上讲是人的问题,而不是数据问题。因此,CISO 可能会因其职能范围而过度限制了 ITP 的作用域。 而且,CISO 向 CIO 报告的操作很常见,存在天然的利益冲突。CIO 的任务是确保信息的机密性、完整性和可用性,例如保障员工能执行自身工作等。这一职能跟内部人威胁相关安全需求不总是完全一致,会造成用于内部人威胁管理的资金因 CIO 其他关注重点而被延迟或受限。 首席行政官 (CAO)/法律总顾问/人力资源 尽管不是惯有的 ITP 领导,这一类别中的高管可能因公司组织架构方式,而成为实际上的 ITP 领导。有些公司里,首席行政官可能兼任法律总顾问或人力资源主管。这种情况下,一些安全职能可能也向 CAO 报告。因此,很多 ITP 职责或许会遵从 CAO 的指示。其他高管常会听取 CAO 的意见,也就令 CAO 成了潜在的 ITP 驱动力。如果 CAO 得到多名高级安全主管的支持,这种管理结构很可能行之有效。若缺乏强大的高层和中层经理支持,该模式就会缺乏恰当开发、实现和维持 ITP 所需的指导和知识专长。 内部威胁总监职位的兴起 为赋予履行管理内部人威胁项目职责的权限,推动该项目向前发展,公司企业开始设立新的总监和副总裁职位。采用的头衔包括内部人信任总监、内部人风险总监、员工信任副总裁等,但目标一直都是为 ITP 提供指导。随着公司企业持续扩大和深化自身内部人风险管理能力,此类角色职能的重要性也将逐渐增加。 虽然该角色最终应向 CEO 直接报告,但仍需一段时间才能发展到那一步。内部人威胁总监的职位可能会遵循 CISO 的发展历程,在接下来的几年里获得自身合法地位。同时,该职位应在上述首席级高管的领导下继续成长,成为 ITP 的运营主管。 【本文是51CTO专栏作者“李少鹏”的原创文章,转载请通过安全牛(微信公众号id:gooann-sectv)获取授权】 戳这里,看该作者更多好文

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Java版Spring Cloud B2B2C o2o社交电商-客户端负载均衡策略

一、负载均衡介绍 负载均衡(Load Balance):建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。其意思就是分摊到多个操作单元上进行执行,例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等,从而共同完成工作任务。 1、服务端负载均衡:客户端请求到负载均衡服务器,负载均衡服务器根据自身的算法将该请求转给某台真正提供业务的服务器,该服务器将响应数据给负载均衡服务器,负载均衡服务器最后将数据返回给客服端。(nginx) 2、客服端负载均衡:基于客户端的负载均衡,简单的说就是在客户端程序里面,自己设定一个调度算法,在向服务器发起请求的时候,先执行调度算法计算出向哪台服务器发起请求,然后再发起请求给服务器。 二、负载均衡策略介绍 (1) AbstractLoadBalancerRule AbstractLoadBalancerRule是一个抽象类,里边主要定义了一个ILoadBalancer,定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例。 (2) RandomRule该负载均衡策略就是随机选择一个服务实例,看源码我们知道,在RandomRule的无参构造方法中初始化了一个Random对象,然后在它重写的choose方法又调用了choose(ILoadBalancer lb, Object key)这个重载的choose方法,在这个重载的choose方法中,每次利用random对象生成一个不大于服务实例总数的随机数,并将该数作为下标所以获取一个服务实例。 (3) RoundRobinRule RoundRobinRule这种负载均衡策略叫做线性负载均衡策略,也就是我们在上文所说的BaseLoadBalancer负载均衡器中默认采用的负载均衡策略。这个类的choose(ILoadBalancer lb, Object key)函数整体逻辑是这样的:开启一个计数器count,在while循环中遍历服务清单,获取清单之前先通过incrementAndGetModulo方法获取一个下标,这个下标是一个不断自增长的数先加1然后和服务清单总数取模之后获取到的(所以这个下标从来不会越界),拿着下标再去服务清单列表中取服务,每次循环计数器都会加1,如果连续10次都没有取到服务,则会报一个警告No available alive servers after 10 tries from load balancer: XXXX。 (4) RetryRule 看名字就知道这种负载均衡策略带有重试功能。首先RetryRule中又定义了一个subRule,它的实现类是RoundRobinRule,然后在RetryRule的choose(ILoadBalancer lb, Object key)方法中,每次还是采用RoundRobinRule中的choose规则来选择一个服务实例,如果选到的实例正常就返回,如果选择的服务实例为null或者已经失效,则在失效时间deadline之前不断的进行重试(重试时获取服务的策略还是RoundRobinRule中定义的策略),如果超过了deadline还是没取到则会返回一个null。 (5) WeightedResponseTimeRule WeightedResponseTimeRule是RoundRobinRule的一个子类,在WeightedResponseTimeRule中对RoundRobinRule的功能进行了扩展,WeightedResponseTimeRule中会根据每一个实例的运行情况来给计算出该实例的一个权重,然后在挑选实例的时候则根据权重进行挑选,这样能够实现更优的实例调用。WeightedResponseTimeRule中有一个名叫DynamicServerWeightTask的定时任务,默认情况下每隔30秒会计算一次各个服务实例的权重,权重的计算规则也很简单,如果一个服务的平均响应时间越短则权重越大,那么该服务实例被选中执行任务的概率也就越大。 (6) ClientConfigEnabledRoundRobinRule ClientConfigEnabledRoundRobinRule选择策略的实现很简单,内部定义了RoundRobinRule,choose方法还是采用了RoundRobinRule的choose方法,所以它的选择策略和RoundRobinRule的选择策略一致,不赘述。 (7) BestAvailableRule BestAvailableRule继承自ClientConfigEnabledRoundRobinRule,它在ClientConfigEnabledRoundRobinRule的基础上主要增加了根据loadBalancerStats中保存的服务实例的状态信息来过滤掉失效的服务实例的功能,然后顺便找出并发请求最小的服务实例来使用。然而loadBalancerStats有可能为null,如果loadBalancerStats为null,则BestAvailableRule将采用它的父类即ClientConfigEnabledRoundRobinRule的服务选取策略(线性轮询)。 (8) PredicateBasedRule PredicateBasedRule是ClientConfigEnabledRoundRobinRule的一个子类,它先通过内部定义的一个过滤器过滤出一部分服务实例清单,然后再采用线性轮询的方式从过滤出来的结果中选取一个服务实例。 (9) ZoneAvoidanceRule ZoneAvoidanceRule是PredicateBasedRule的一个实现类,只不过这里多一个过滤条件,ZoneAvoidanceRule中的过滤条件是以ZoneAvoidancePredicate为主过滤条件和以AvailabilityPredicate为次过滤条件组成的一个叫做CompositePredicate的组合过滤条件,过滤成功之后,继续采用线性轮询的方式从过滤结果中选择一个出来。使用ZoneAvoidancePredicate和AvailabilityPredicate来判断是否选择某个server,前一个判断判定一个zone的运行性能是否可用,剔除不可用的zone(的所有server),AvailabilityPredicate用于过滤掉连接数过多的Server。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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