1、销售建材收入（交增值税）：借：银行存款或应收账款贷：主营业务收入应交税费－应交增值税（销项税额）2、咨询服务收入（交营业税）：借：银行存款或应收账款贷：其他业务收入借：营业税金及附加贷：应交税费－应交营业税若能帮助你，望采纳。

Facebook数据泄露曾一度成为互联网行业关注的焦点，数百亿美元的市值立即蒸发掉.这个价格足以养活这个星球上绝对庞大的安全团队，甚至可以直接收购几家较大的安全公司.尽管已经在媒体上发表了许多谴责，但老实说，Facebook面临着行业中的一个问题.任何一家拥有数千亿美元资产的互联网公司可能对这种问题都没有太大的抵抗力，只是因为全球地区的法律和国情不同，它们暂时不会受到舆论浪潮的影响存在.但是，全球趋势是越来越关注隐私.在安全领域，数据安全的子领域也提高到了一个新的高度，因此，我将借此机会谈谈数据安全的建设.（根据约定，本文中涉及敏感信息的部分将被省略或一招.）这里特别强调的是，“隐私保护”和“数据安全”是两个完全不同的概念，对于安全人员来说，隐私保护是一个更加合规性的东西，主要是指过多的数据收集和数据合规性方面对于许多在数据上建立自己的利润模型的互联网公司而言，滥用行为尤其具有挑战性.一些公司甚至将自己定义为数据公司.如果他们不使用数据来做某事，则将大大降低用户体验或将业务价值减半.GDPR即将实施，某些公司可能会离开欧洲，这表明不应轻视此问题的难度.当然，市场上也有一些公司高度尊重隐私保护.它们在很大程度上不能真正代表用户的意愿，但是仅仅因为他们没有数据或缺少数据，他们只是在随便谈论它.数据安全性是实现隐私保护的最重要手段之一.对安全性有一定了解的读者可能还会意识到，数据安全性不是一个独立的元素，但需要与网络安全性，系统安全性，业务安全性和其他因素结合起来.只有完成所有步骤后，数据才能最终到达.安全效果.因此，本文将尽可能多地关注数据安全性，但未列出与弱数据安全性有关的所有传统安全系统保护.就数据安全性的主张而言，它应尽可能系统化并避免冗长.此外，作者还打算在夏季和秋季分别划分其他子领域的主题，例如IDC下的入侵防御系统，请继续关注.尽管业内一些学生表示数据无国界，但如果遵循泄漏路径，可能无法达到“彻底治愈”的效果，但实际上，当前的技术无法实现无边界的数据安全性.下图总结了整个生命周期中的数据安全措施:数据泄露的部分原因是复制了用户会话流量.尽管存在技术上的门槛，但它也是较常见的安全事件之一，但是许多公司没有意识到这一点.从以下几个方面来解释数据收集阶段的数据保护.HTTPS总数是Internet的主流趋势.它解决了链接嗅探，流量镜像和第三方窃取数据的问题.这些问题实际上更为严重.例如，在电信运营商内部偶尔会发生欺诈，各种转移劫持广告（当然，您也可以保存数据，插入木马程序），甚至AWS被劫持的DNS请求.掌握链接资源人们与发动“核战争”无异.即使目标对象IDC入侵防御工作做得很好，攻击者也可以直接复制流量而无需直接渗透，甚至直接控制APT，最终只能查看通过操纵流量获得的收益是否具有性价比.HTTPS是一个肤浅的现象，这意味着Internet上任何未加密的通信都不是隐私和数据安全的，同时，这并不意味着HTTPS是安全的.HTTPS本身也存在各种安全问题，例如使用不安全的协议TLS1.0，SSL3，使用过时的弱加密算法套件，实现框架安全漏洞（例如滴血）以及数字化引起的许多安全问题.证书本身.HTTPS将带给整个站点的附带问题是CDN和高清IP.从历史上看，一家大型的互联网公司嗅探NSA来获取用户数据，因为CDN返回源时未使用加密，也就是说，用户浏览CDN的浏览器被加密了，但IDC源站点的CDN是纯文本的.如果将CDN加密到源站点，则需要将网站证书的私钥提供给CDN制造商.对于没有完全构建自己的CDN的公司来说，这也是一个很大的安全风险，因此后来推出了无密钥CDN技术，并且无需使用自己的证书就可以将CDN进行源回加密.在IDC之间进行“家庭后院”流量复制和备份同步时，还应避免未加密的WAN流量问题.相应的解决方案是跨IDC流量自动加密和TLS隧道.用户和服务器之间还有两个业务安全指导.第一个问题是帐户安全性.只要帐户泄漏（崩溃和爆破）达到一定程度，这些帐户的数据就会被汇总，这肯定会产生批处理数据泄漏的影响.第二个问题是防爬.搜寻器的问题是可以通过页面和界面获取所有数据.一个小时内爬上数百万个数据根本不是问题.对于那些不完全使数据失去敏感性的用户，爬网程序的效果有时等效于“黑客”服务器.该帐户主动或被动泄漏+爬虫技术，形成了很多黑色区域和数据采集灰色区域.UUID的最大作用是建立一个中间映射层，以用真实的用户信息屏蔽关系链.例如，在开放平台上，第三方应用程序数据只能通过UUID读取，而不能直接获取个人微信信号.更大的潜在意义是阻止单个标识数据.由于采用实名制，因此手机号码可以越来越多地代表个人身份，并且通常绑定到各种帐户.更改的成本非常高.查找手机号码可以匹配此人，因此，从理论上讲，任何具有单独标识数据的信息都必须是“运输桥梁”，匿名化和脱敏化.例如，当商户ID可以唯一地标识品牌和商店名称时，最初用于程序检索的数据结构也已成为单独的标识数据，并且所有这些都必须包含在保护类别中.在许多企业应用程序体系结构中，登录状态验证仅在业务逻辑处理的开始时设置，并且用户身份验证将不再出现在后续的事务处理中，从而导致一系列未授权的漏洞.实际上，未经授权的漏洞不是此模型的全部危害，而是包括各种K/V，RDS（关系），消息队列等，RPC缺少身份验证会导致安全问题，可以任意读取.在数据层上，我仅知道请求来自数据访问层中间件和RPC调用，但我不知道哪个用户来自哪个客户服务系统或其他上游应用程序无法判断当前数据（对象）是否具有完全访问权限.大多数Internet公司使用开源软件或经过修改的开源软件.这种类型的开源软件的特点是基本上没有安全功能，或者仅具有非常弱的安全功能，因此，它完全不适合IDC规模下的4A.模型（身份验证，授权，管理，审核）.外部防御的表现不错，而内部网络可以随意读写，这可能是Internet行业的普遍现状.主要矛盾是认证粒度和弹性计算问题.有关此问题的解决方案，请参阅作者的另一篇文章“对下一代网络隔离和访问控制的初步探索”，其中提到Google的方法是IntranetRPC身份验证.由于Google的Intranet仅以RPC作为协议，因此避免了以上大多数安全问题.从本质上讲，对于业务流程的身份验证模型，有必要将Data和App分开，并建立一个默认情况下Data不信任App的模型，并在其中进行整个票证和分步身份验证.该应用程序就是这种想法下的具体实现.方法.服务化不能被视为一种安全机制，但是安全性是服务化的受益者.让我们重新审视Bezos在亚马逊的面向服务的订单:1）所有团队将来都会通过服务界面公开其数据和功能.2）团队必须通过这些界面相互交流.3）不允许其他形式的进程间通信:不允许直接链接，不允许直接从其他团队读取数据存储，不支持共享内存模式，也没有后门.允许的唯一通信是通过网络上的服务接口.4）他们使用什么技术都没有关系.HTTP，Corba，Pubsub，自定义协议-没关系.贝索斯不在乎.5）所有服务接口必须从一开始就设计为可外部化的，无一例外.换句话说，团队必须进行规划和设计以向外部开发人员展示界面.毫无例外.6）任何不这样做的人将被解雇.该服务对安全性的重要性在于必须通过接口访问数据，从而屏蔽对数据的各种直接访问，并且API控制和审核将更加方便.一些业内顶级公司甚至在IDC内部网中进行了加密，也就是说，后台组件之间的数据传输是经过加密的，例如Goolge的RPC加密和Amazon的TLS.由于IDCIntranet的流量远大于公共网络，因此可以在此处测试工程能力.对于大多数主要业务迭代仍然感到压力的公司，这种需求可能会有些苛刻，因此作者认为使用这些指标来衡量公司的安全能力水平是合理的.是否考虑了私人协议？

如果私有协议不包含标准TLS（SHA256）或更高级别的加密，或者仅包含信息的不对称哈希，我认为它不重要.审计/防火墙是一个入侵检测/防御组件，是对抗性很强的产品，但它在数据安全性方面的意义也很明显:防止SQL注入来批量提取数据，检测API身份验证类型漏洞和爬行动物的成功访问.此外，对的审核还有另一种含义，它是指内部人员对的操作.有必要避免RD或DBA的危险行为，以拉开或删除，以免激怒.通常，大型Internet公司将具有访问层组件，通过该组件，您可以审核和控制危险的操作.数据存储中用于数据安全性的最大部分是数据加密.AmazonCTOWernerVogels曾总结道:“AWS的所有新服务都将在原型设计阶段考虑支持数据加密.”外国互联网公司通常更注重数据加密.行业中的常见问题不是加密，还是没有使用正确的方法进行加密:使用自定义UDF，算法选择不正确或加密强度不合适，随机数问题或密钥确实存在没有旋转机制，密钥未存储在KMS中.数据加密本身的正确方法是可信计算的思想.信任根存储在HSM中.加密使用分层密钥结构来促进动态转换和到期.当IntelCPU通常开始支持SGX安全功能时，对数据（例如密钥，指纹和凭据）的处理也将以更民用的方式使用类似于Trustzone的芯片级隔离技术.这主要是指结构化数据的静态加密.对称加密算法用于加密和保留需要保密的字段，例如手机，ID卡和银行卡.除了之外，数据仓库中的加密也类似.例如，在AmazonRedshift服务中，每个数据块都使用随机密钥加密，而这些随机密钥则通过主密钥进行加密和存储.用户可以自定义此主密钥，以确保只有用户才能访问这些机密数据或敏感信息.由于该部分属于更常用的技术，因此不会扩展.通常使用块加密来单独加密单个文件.“Internet企业安全高级指南”中提到的iCloud等典型方案将以块加密方式存储手机备份，并将其存储在AWSS3中.使用随机密钥对文件剪切进行加密，并将其放置在文件的元数据中.元数据用文件密钥包装.使用特定类型的数据密钥（涉及数据类型和访问权限）对文件密钥进行加密，然后再掌握数据密钥.密钥包.文件系统加密对应用程序是透明的，因此，只要应用程序具有访问权限，那么文件系统加密对用户也是“不可感知的”.主要解决了冷数据保存后可以访问存储介质的问题.即使您去计算机房拉出硬盘或尝试从报废的硬盘中恢复数据，也没用.但是，对于API身份验证漏洞或SQL注入，很明显，文件系统的加密是透明的，只要应用程序具有权限，漏洞利用也将具有权限.在本届会议上，我们主要阐述一些措施，以防止内部人员超出其权限.研发与运营与维护应该分开数据安全系统，关键持有人与数据运营商应该分开，运营与维护角色应该与审计角色分开.必须恢复特权帐户，以满足最小权限和多权限分离的审计原则.堡垒机（跳板机）是用于人类肉类操作和维护的常规审核方法.随着大型IDC中操作和维护自动化的不断深入，操作和维护操作都已API化，因此也需要列出对这些API的调用.在审计类别中，当数量级相对较大时，需要数据挖掘方法.典型的工具脱敏包括监视系统和调试工具/日志.在监视系统类别中，通常是因为运行，维护和安全监视系统包括全站用户流量，因此需要对用户令牌和敏感数据进行脱敏.同时，这些系统还可以通过简单的计算获得一些操作数据，例如模糊交易数，这是需要降低敏感度的地方.在Debug方面，还存在严重的安全事件，例如带有CVV代码的DebugLog，因此它们都是需要注意的数据泄漏点.必须严格定义和分隔生产环境和测试环境.对于特殊情况，必须将生产数据转移到测试中，并且必须脱敏和匿名.当前，大数据处理基本上是每个互联网公司的必需品.它通常承载公司的所有用户数据，甚至某些公司具有比前台交易更大的数据处理能力.Hadoop本身代表的开源平台不具备强大的安全功能，因此在成为公共云服务之前需要进行大量的转换.当公司规模较小时，您可以选择内部信任模型，而不是与开源平台本身的安全性有太多纠缠，但是当公司规模较大时，并且有成千上万的数据RD和BI分析师，内部需要放弃信任模型此时，您需要的是一个一站式的授权和审核平台，您需要查看数据的血统继承关系，并且仍然需要加密高度敏感的数据.在这种规模下，工具链的成熟程度将决定数据本地化的需求.工具链越成熟，需要落入开发人员所在地的数据就越少，这可以大大提高安全性.同时，鼓励所有计算机化，编程和自动化，以尽可能避免人工操作.；