IT外包网管服务,论大数据平台的安全风险与建设

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     蓝盟IT小贴士,来喽!
  一、大数据发现面临的安全挑战
  (1)传统的安全措施不起作用:大型数据应用使用开放的分布式计算和存储框架提供海量数据分布式存储和计算服务。其中: 新的技术、新的框架、新的攻击手段带来了新的挑战,传统的安全保护手段显现出严重的不足。
  (2)大型数据平台安全机制的缺陷: Hadoop生态体系结构在设计初期在用户身份认证、访问控制、密钥管理、安全审核等方面不太被考虑,在大型数据应用中是第三方的
  (3)数据应用访问控制困难:有大工厂经验的人知道。 数据应用包括报告类、运营类、采数类等。 各种数据应用通常为不同的身份和目标用户提供服务,对身份认证、访问控制、审计跟踪带来了巨大挑战。
  (4)数据量大、潜在价值高、易成为攻击目标:大型数据平台处理环节多,需要在数据采集、传输、存储、处理、交换和销毁等生命周期的各个阶段进行安全保护,在不同阶段采用适当的安全技术保护机制。

  5 )数据滥用和伪脱敏感风险的增加:随着对数据挖掘、机器学习、人工智能等领域技术研究的深入,数据滥用越来越激烈。 此外,解释脱敏和匿名处理的数据大量公开,有可能分析对应的真实详细信息。
  (6)数据所有权的问题,强调了数据的共享和分发是大数据发展的关键,但在很多大规模的数据应用场景中,数据所有权存在不明确的情况。 例如,数据挖掘分析者处理原始数据,分析新数据,这些数据的所有权原本属于原始数据所有者,还是属于数据挖掘所有者,这样的问题在很多情况下还没有确定。
  (7)大数据安全法规标准不完善:无论在公司内还是国家范围内,大数据应用的使用都促进了经济的发展,促进了数据价值的最大化。 但要推动大数据健康发展,必须加强政策、监督、法律的统一协调,加快法律法规建设。

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