❶ 大數據時代，數據存儲如何才能更安全
Smartbi許可權安全管理系統許可權體系關系圖如下：
整個Smartbi許可權安全管理系統中有一個超級管理員對所有的管理員、用戶進行管理。每一個組可以設置組管理員對本組成員（包括用戶和下級用戶組）進行許可權管理。
一、Smartbi許可權安全管理系統——操作許可權
主要是從更高層面對用戶許可權進行劃分，決定被授權用戶可以使用系統的哪些功能，可以執行哪些操作。如：管理員可以查看並設置數據源、用戶等信息，普通用戶只有查看報表的許可權，IT人員有設計和開發報表的許可權等等。
定義:操作許可權是指Smartbi的功能模塊許可權和具體操作的許可權，例如：是否允許功能入口、按鈕等的使用。
功能組成:操作許可權主要包含兩部分：功能入口和按鈕。
功能入口:包括「界面主菜單」或「系統主菜單」以及更多操作中 新建分析 > 透視分析 或 即席查詢 等功能入口。
按鈕:在每個具體的功能頁面中一般都會有工具欄包含很多的操作按鈕，每個按鈕代表不同的具體功能的操作，顯示區域如下圖所示：
二、Smartbi許可權安全管理系統——資源許可權
資源許可權是對平台具體資源的控制，可以限制被授權用戶到具體的某一張報表或某一個圖形資源，如：創建的某張報表只允許本部門的所有人查看，本部門以外的人不允許看到；或者某些報表只能被領導查看，普通員工不允許查看等等。
定義：Smartbi 平台中每個報表，每一個數據集都被視為平台的一個資源，資源的許可權主要是指是否對Smartbi平台的資源具有查看和編輯及再授權的權利。
資源分類：Smartbi平台的資源分類主要包括：數據連接、業務主題、數據集等，以「資源授權」下的資源樹為分類，詳細分類如下圖所示：
三、Smartbi許可權安全管理系統——數據許可權
在系統中，我們可以利用數據許可權功能實現不同區域的用戶登錄 Smartbi 後只能看到其所屬區域及子區域的數據，如：北京分行和廣州分行只能看到本分行自己的數據，而總行可以看到所有分行的數據和總行數據等等。
定義：數據許可權是從記錄的層面對用戶進行授權，從而限制了用戶可以訪問哪些數據，不可以訪問哪些數據。
數據許可權管理：數據許可權具體的設置過程，具體可以登陸官網詳細了解
授權對象
授權對象主要包括：角色、用戶組和用戶，用戶為最終的授權者，所有的許可權最終會體現在用戶身上：授權對象之間存在著一定關系，從用戶角度分析看，一個用戶可以有多個角色，可以同時屬於多個用戶組，並且一個用戶組也可以有多個角色，如此角色和用戶組的許可權最終都將傳遞到用戶上面。
如何授權
許可權授權的過程是將不同類型的許可權制定給被授權對象，最後將許可權傳遞給操作用戶，許可權授權的方式比較多，最終用戶的許可權是所有許可權的並集。
1、操作授權：通過角色管理功能，編輯角色操作許可權即可。操作頁面如下：
2、資源授權
統一授權：指將資源分配給角色，由角色統一管理可訪問資源。通過角色管理功能，通過勾選響應的資源，然後指定授權。操作頁面如下：
單個授權：為了滿足用戶的特別需求或者臨時需求，平台提供了針對單個資源的授權，可以將單個資源授權給某個用戶或某個用戶組。操作頁面如下：
三、Smartbi許可權安全管理系統——數據授權
數據授權原理是在生成sql語句時添加響應的過濾條件，對於各類資源設置數據許可權，應該是對其依賴的資源進行設置，比如即席查詢如來源於業務主題，則應該對其業務主題進行數據許可權設置。另外，我們在數據許可權設置中會經常用到各類的系統函數和用戶屬性。數據許可權設置分為兩種情況：
1）一種是通過「數據連接資源目錄區」中的「數據源」的更多操作中設置數據許可權或者在「業務主題界面」的表格樹目錄區中業務主題的更多操作中設置數據許可權，目前主要包含關系數據源、業務主題和多維數據源。
2）另一種在SQL語句中進行手動添加，包含關系型參數、SQL/原生SQL數據集。
❷ 簡答大數據安全的特徵
大數據安全面臨著許多挑戰，需要通過研究關鍵技術、制定安全管理策略來應對這些挑戰。當前，大數據的應用和發展面臨著許多安全問題，具體來說有以下幾個方面。（1）大數據成為網路攻擊的顯著目標在網路空間中，大數據是更容易被「發現」的大目標，承載著越來越多的關注度。一方面，大數據不僅意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者，成為更具吸引力的目標；另一方面，數據的大量聚集，使黑客一次成功的攻擊能夠獲得更多的數據，無形中降低了黑客的進攻成本，增加了「收益率」。（2）大數據加大隱私泄露風險從基礎技術角度看，Hadoop對數據的聚合增加了數據泄露的風險。作為一個分布式系統架構，Hadoop可以用來應對PB甚至ZB級的海量數據存儲；作為一個雲化的平台，Hadoop自身存在雲計算面臨的安全風險，企業需要實施安全訪問機制和數據保護機制。同樣，大數據依託的基礎技術——NoSQL（非關系型資料庫）與當前廣泛應用的SQL（關系型資料庫）技術不同，沒有經過長期改進和完善，在維護數據安全方面也未設置嚴格的訪問控制和隱私管理機制。NoSQL技術還因大數據中數據來源和承載方式的多樣性，使企業很難定位和保護其中的機密信息，這是NoSQL內在安全機制的不完善，即缺乏機密性和完整性。另外，NoSQL對來自不同系統、不同應用程序及不同活動的數據進行關聯，也加大了隱私泄露的風險。此外，NoSQL還允許不斷對數據記錄添加屬性，這也對資料庫管理員的安全性預見能力提出了更高的要求。從核心價值角度看，大數據的技術關鍵在於數據分析和利用，但數據分析技術的發展，勢必對用戶隱私產生極大威脅。
❸ 大數據時代數據安全策略
大數據時代數據安全策略
大數據未來已來 商業價值巨大
眾所周知，今天的數據量正在呈幾何式增長，以個人消費者為例，現在我們每個人每天都會產生大量的數據比如上網數據、購物數據、社交數據。而在企業市場，數據量更是驚人， 移動設備、互聯網以及企業自身的數據加速了大數據到來 。阿里的馬雲曾經說過，我們現在正在處於一個由IT時代向DT時代轉變。實際上，這不是在聳人聽聞，小到我們個人消費者大到行業企業的發展，處處在產生數據、又處處離不開數據，基於大數據技術，無論是個人還是行業企業可以去很多的業務創新以及價值轉換，事實上，大數據的價值已經不言而喻。梭子魚中國華南區高級技術經理范宏偉認為，大數據在行業發展的前景非常廣闊，不論是傳統的金融機構還是現在時髦的互聯網金融機構，通過大數據技術能夠分析每個人的特徵，根據所形成的特徵進行匯總，能夠助力金融機構實現對於貸款人的評判。
在政府和房地產行業，未來隨著數據的開放，通過大數據技術查詢房產不需要在回到原省區查詢，直接在所在當地就可以查詢。
對於企業的內部管理而言，通過大數據技術可以分析出營銷存在的問題，然後根據問題，不斷的優化、解決，從而使整體的團隊營銷水平最終得到有效的提升。
今天的大數據對於企業而言是非常有價值的，經過多年的大數據的發展，范宏偉認為，大數據現在呈現以下幾大特點：
第一，規模越來越大。在過去十幾年前，幾百GB的數據量已經非常巨大，但現在都已經是TB、PB級的，從這方面來看，數據規模越來越大;
第二，數據類型非常多，過去只有單一的數據，現在越來越多非結構化數據如音頻、視頻、社交數據等對數據處理能力提出更高要求;
第三，數據處理速度快，對數據實時處理有著極高的要求，通過傳統資料庫查詢方式得到的 「當前結果」很可能已經沒有價值。
第四，數據價值高。海量數據帶來了巨大的商業價值。數據之間關聯性支持深層的數據挖掘。
大數據 安全不容小覷
雖然我們一再強調大數據的特點以及在行業中的價值，也傳遞了它的正向作用，但是任何事務都是雙向的，既然大數據有正向作用，那麼它也有反向作用暨開展大數據也是存在挑戰的，而安全成為企業開展在大數據不容小覷的「門檻」。
還是以金融為例，通常金融的數據信息是最「齊全」的，對於黑客而言，通常會進行多個點的「攻擊」，一旦攻開一個點，它就可以「拿」到整個數據，這對金融機構特別可怕，特別是互聯網金融如P2P的興起，由於技術薄弱以及眾多的後台介面，導致每天被都會被攻擊，而且在互聯網環境下黑客的成本在降低，這就導致了在大數據時代企業存在安全風險。
范宏偉表示，在大數據時代，黑客對於企業的攻擊點是無形中增加的，它已經不在局限於企業自身的攻擊，而是通過「外圍」的方式深入到企業內部比如美國某知名電商網站受到攻擊後發現原來黑客是從該網站的供應商系統中切入到，從而獲得了數據。因此，對於企業而言，企業的數據安全風險的，這也是企業的CIO、IT管理者在企業發展中需要思考的問題。
大數據時代數據安全策略
現在我們可以看到，在整個IT系統中，數據已經成為IT很重要的資產，那麼，數據作為企業中很重要的數據，我們怎麼保護數據?如何做到有效的容災?而且大數據存在安全風險，那麼作為企業的CIO、IT管理者而言又該如何來應對?
對於此，范宏偉認為，CIO開展藉助大數據安全，首先要做好大數據的安全策略：
第一，規范建設。不論上新應用信息系統還是過去舊的系統，都需要有規范化的管理，在大數據時代如果沒有規范，它所面臨的就是數據丟失。
第二，建立以數據為中心的安全系統。
第三，融合創新。
實際在這三點對於每個行業企業在開展大數據安全管理時，都具有重要的參考價值。對於企業的CIO而言，企業的核心數據如ERP系統首先可通過預判來進行防範，實現安全預警。比如平常員工很少晚上登陸ERP系統帳號，如果晚上登陸ERP系統，就可以判斷是疑似的預判，從而做出相應的應對措施。
對於企業的核心數據保護需要考慮以下五個方面的因素：
第一，災難的類型。會有哪些災難以及會對系統到來多大損失?當機器出現故意後，對於企業有多大影響比如ERP系統機器損壞以後會影響到企業的生存發展;
第二、恢復時間：災難發生後需要多久恢復?
第三，實用技術。目前有哪些可靠的技術，可以保護數據安全
第四、成本的問題。實施容災方案的成本以及不實施容災災難發生後的損失成本?
第五、恢復程度;系統恢復還是數據恢復?恢復數據的最後更新時間?
范宏偉進一步指出，在有限的成本中，把數據保護實現最大化，則需要CIO要在實施成本、宕機時間、解決方案達成一個平衡。因此，開展數據保護或者對於整體數據容災系統應該從底層的數據備份恢復開始做起，逐步開始數據復制、應用切換、業務接管等四個方向。
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❹ 如何保障大數據處理過程中的安全性
（一）數據產生／採集環節的安全技術措施
從數據安全形度考慮，在數據產生／採集環節需要實現的技術能力主要是元數據安全管理、數據類型和安全等級打標，相應功能需要內嵌入後台運維管理系統，或與其無縫對接，從而實現安全責任制、數據分級分類管理等管理制度在實際業務流程中的落地實施。
（二）數據傳輸存儲環節的安全技術措施
數據傳輸和存儲環節主要通過密碼技術保障數據機密性、完整性。在數據傳輸環節，可以通過HTTPS、VPN 等技術建立不同安全域間的加密傳輸鏈路，也可以直接對數據進行加密，以密文形式傳輸，保障數據傳輸過程安全。在數據存儲環節，可以採取數據加密、硬碟加密等多種技術方式保障數據存儲安全。
（三）數據使用環節的安全技術措施 數據使用環節安全防護的目標是保障數據在授權范圍內被訪問、處理，防止數據遭竊取、泄漏、損毀。為實現這一目標，除了防火牆、入侵檢測、防病毒、防DDoS、漏洞檢測等網路安全防護技術措施外，數據使用環節還需實現的安全技術能力包括：
1、賬號許可權管理
2、數據安全域
3、數據脫敏
4、日誌管理和審計
5、異常行為實時監控與終端數據防泄漏
（四）數據共享環節的安全技術措施
數據共享環節涉及向第三方提供數據、對外披露數據等不同業務場景，在執行數據共享安全相關管理制度規定的同時，可以建設統一數據分發平台，與數據安全域技術結合，作為數據離開數據安全域的唯一出口，進而在滿足業務需求的同時，有效管理數據共享行為，防範數據遭竊取、泄漏等安全風險。統一數據分發平台需要整合所有數據共享業務場景，例如基於原始數據的處理分析結果向第三方共享、數據分析報告下載到辦公終端設備等情形，對每一類數據共享場景實現差異化的線上審批流程。
（五）數據銷毀環節的安全技術措施
在數據銷毀環節，安全目標是保證磁碟中存儲數據的永久刪除、不可恢復，可以通過軟體或物理方式實現。數據銷毀軟體主要採用多次填充垃圾信息等原理，此外，硬碟消磁機、硬碟粉碎機、硬碟折彎機等硬體設備也可以通過物理方式徹底毀壞硬碟。
更詳細信息，請參考網路文庫《大數據安全保障措施》。
❺ 大數據時代，如何安全可靠的存儲
近日，廈門市大數據安全開放平台上線。這是全國首個採納「數據安全屋」技術發展政務大數據安全開放利用的平台，也是全國首個致力於構建大數據開放生態協作的平台。
廈門在全國率先引入「數據安全屋」技術，完成數據一切權與運用權分別，做到開放數據「可用不可見」，處置了政府大數據開放「最後一公里」問題，讓數據提供方更有安全感，讓數據需要方更有獲得感。
「以前數據只在政府部門內部共享，往常全副對企業開放。」廈門市工信局總工程師童平平示意，大數據安全開放平台可寬泛利用在金融、安康醫療、家政效勞、智能客服、商業選址、旅遊投資、營銷設計等泛濫范疇，讓政府部門掌握的數據在安全愛護前提下，最大限度造福社會。
據悉，廈門明白提出構建「政產學研用」多方聯動、諧和展開的大數據產業生態體系。藉助此次大數據安全開放平台構建的生態協作體系，已經吸收了來自全國各地40多家大數據解決、大數據分析、模型演算法開發、大數據利用開發企業和機構入駐平台。
❻ 大數據時代的安防數據存儲安全
大數據時代的安防數據存儲安全
近幾年隨著平安城市、智能交通、智能樓宇等行業的快速發展，大集成、大聯網推動安防行業進入了大數據時代。安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知，特別是安防行業海量的非結構化視頻數據，以及飛速增長的特徵數據(卡口過車數據、人像抓拍數據、異常行為數據等)，帶動了大數據的數據安全一系列問題，吸引著行業的關注。
大數據引發監控數據安全性問題突出
大數據的本質是系統通過處理採集到的所有數據，去提取其特徵和共性的信息。通過大數據的處理使得所有的數據都有價值。通過大數據的處理，把傳統認為沒有價值的信息也能夠產生非常有價值的信息，這就叫做數據挖掘。同樣的數據擺在我們面前不同的挖掘方法，不同的挖掘目標可以為各種各樣的業務的應用產生有價值的信息。對於安防行業，監控技術如今正面臨日新月異的變革，模擬視頻監控正在向IP網路監控轉變，巨大轉變的同時對安全性也提出了更高的要求。我們探討數據安全，包括產品本身的物理安全和產生數據的安全。所以，大數據時代引發監控數據安全性問題有以下幾點：
1、基礎設備的風險：包括監控中心的存儲設備、伺服器和前端節點設備的安全性、網路設備的安全性、傳輸線纜的安全性等。設備的安全可靠是整個大數據安防系統安全運行的基礎。
2、信息存取的風險：包括用戶非法訪問、數據丟失、數據被篡改等。系統信息的安全，主要運用各種加密技術、存儲技術、及備份方案來達到系統信息的安全。
3、信息在網路上傳輸的風險：包括視頻信息、錄像數據信息、用戶信息等在傳輸過程中保密性、完整性的保障以及傳輸鏈路上的節點設備的安全。另外還包括前端採集設備、社會監控資源接入公安監控專網的安全。
4、系統運行的風險：包括接入設備的識別和認證、設備運行故障、軟體病毒、惡意代碼、以及設備控制的優先順序調度等。系統運行時的風險控制主要依靠視頻監控軟體平台來保障，該軟體平台可以完成設備管理、故障監控、訪問控制、用戶管理、鑒權機制等一系列的功能來保障整個系統的安全運行。
基於以上4點，從存儲設備的角度我們主要談及前面兩點。
大數據也催生監控存儲方式變革
在一個時代下，必然會發生諸多變革。
視頻監控的存儲技術和介質從VCR模擬存儲、DVR數字存儲，逐漸向NVR、NAS、SAN等網路存儲發展。而在存儲方式上，主要有集中式存儲和分布式存儲兩種。大數據意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者。為此，我們關注點是，大數據下的信息安全問題將衍生新的機遇，提升安防的價值。
隨著安防形勢的復雜多變和大數據時代的來臨，對視頻錄像文件分析的需求越來越多。視頻監控系統中也越來越多的使用了高級的數據存儲設備和系統，例如專業的磁碟陣列系統等等。同理，安防行業使用這些專業存儲設備時，需要充分了解這些軟硬體的特性，而不要僅僅把它們當作超級外接大硬碟來使用。在系統設計和實施過程中可以充分利用這些設備中自帶的一些數據保護軟體來保護自己的數據。常用和流行的數據安全保護技術主要有以下七種：
磁碟陣列：磁碟陣列是指把多個類型、容量、介面甚至品牌一致的專用磁碟或普通硬碟連成一個陣列，使其以更快的速度、准確、安全的方式讀寫磁碟數據，從而加快數據讀取速度、提高數據保存的安全性。
SAN：SAN允許伺服器在共享存儲裝置的同時仍能高速傳送數據。這一方案具有帶寬高、可用性高、容錯能力強的優點，而且它可以輕松升級，容易管理，有助於改善整個系統的總體成本狀況。我們推薦FCSAN方案，它能為大數據時代的視頻監控，相較於IPSAN方案，大幅減少存儲設備台數，從而大幅降低成本，在數據安全方面由於自身設備超高的穩定性和性能來得以保障。
數據備份：備份管理包括數據備份的計劃，自動操作，備份日誌的保存。
雙機容錯：雙機容錯的目的在於保證系統數據和服務的在線性，即當某一系統發生故障時，仍然能夠正常的向網路系統提供數據和服務，使得系統不至於停頓，雙機容錯的目的在於保證數據不丟失和系統不停機。
NAS解決方案通常配置為作為文件服務的設備，由工作站或伺服器通過網路協議和應用程序來進行文件訪問，大多數NAS鏈接在工作站客戶機和NAS文件共享設備之間進行。這些鏈接依賴於企業的網路基礎設施來正常運行;NAS提供視頻監控系統後期視頻文件批量處理分析的基本可能。
數據遷移：由在線存儲設備和離線存儲設備共同構成一個協調工作的存儲系統，該系統在在線存儲和離線存儲設備間動態的管理數據，使得訪問頻率高的數據存放於性能較高的在線存儲設備中，而訪問頻率低的數據存放於較為廉價的離線存儲設備中;視頻錄像的歸檔可以充分利用高級存儲設備的數據遷移手段;分層存儲有效降低存儲系統的整體成本。
異地容災：以異地實時備份為基礎的、高效的、可靠的遠程數據存儲，在各單位的IT系統中，必然有核心部分，通常稱之為生產中心。往往給生產中心配備一個備份中心，改備份中心是遠程的，並且在生產中心的內部已經實施了各種各樣的數據保護。不管怎麼保護，當火災、地震這種災難發生時，一旦生產中心癱瘓了，備份中心會接管生產，繼續提供服務;視頻監控的多中心配置越來越多，各個中心的系統和數據容災應該借鑒IT的容災技術考慮。
結束語
大數據是繼雲計算、物聯網之後信息產業當前科技創新、產業政策及國家安全領域的又一次知識新增長點。在大數據的背景下信息安全面臨著很多的挑戰，特別是現階段視頻監控已有的信息安全手段已經不能滿足大數據時代的信息安全的實際要求，因此研究大數據時代視頻監控所面臨的信息安全問題具有重要意義。
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❼ 大數據安全的三要素是什麼
大數據安全的三要素是安全存儲、傳輸和認證。
大數據安全的三要素包括安全存儲、安全傳輸和安全認證的使用者。只有安全存儲、安全傳輸、以及認證的使用三者有機結合，才能最大程度上保證大數據安全的使用。
簡介：
大數據時代來臨，各行業數據規模呈TB級增長，擁有高價值數據源的企業在大數據產業鏈中佔有至關重要的核心地位。
在實現大數據集中後，如何確保網路數據的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威脅影響，已成為政府機構、事業單位信息化健康發展所要考慮的核心問題。
大數據安全的防護技術有：數據資產梳理（敏感數據、資料庫等進行梳理）、資料庫加密（核心數據存儲加密）、資料庫安全運維（防運維人員惡意和高危操作）、數據脫敏（敏感數據匿名化）、資料庫漏掃（數據安全脆弱性檢測）等。
❽ 大數據面臨哪些安全與隱私問題
(一)大數據遭受異常流量攻擊
大數據所存儲的數據非常巨大，往往採用分布式的方式進行存儲，而正是由於這種存儲方式，存儲的路徑視圖相對清晰，而數據量過大，導致數據保護，相對簡單，黑客較為輕易利用相關漏洞，實施不法操作，造成安全問題。由於大數據環境下終端用戶非常多，且受眾類型較多，對客戶身份的認證環節需要耗費大量處理能力。由於APT攻擊具有很強的針對性，且攻擊時間長，一旦攻擊成功，大數據分析平台輸出的最終數據均會被獲取，容易造成的較大的信息安全隱患。
(二)大數據信息泄露風險
大數據平台的信息泄露風險在對大數據進行數據採集和信息挖掘的時候，要注重用戶隱私數據的安全問題，在不泄露用戶隱私數據的前提下進行數據挖掘。需要考慮的是在分布計算的信息傳輸和數據交換時保證各個存儲點內的用戶隱私數據不被非法泄露和使用是當前大數據背景下信息安全的主要問題。同時，當前的大數據數據量並不是固定的，而是在應用過程中動態增加的，但是，傳統的數據隱私保護技術大多是針對靜態數據的，所以，如何有效地應對大數據動態數據屬性和表現形式的數據隱私保護也是要注重的安全問題。最後，大數據的數據遠比傳統數據復雜，現有的敏感數據的隱私保護是否能夠滿足大數據復雜的數據信息也是應該考慮的安全問題。
(三)大數據傳輸過程中的安全隱患
數據生命周期安全問題。伴隨著大數據傳輸技術和應用的快速發展，在大數據傳輸生命周期的各個階段、各個環節，越來越多的安全隱患逐漸暴露出來。比如，大數據傳輸環節，除了存在泄漏、篡改等風險外，還可能被數據流攻擊者利用，數據在傳播中可能出現逐步失真等。又如，大數據傳輸處理環節，除數據非授權使用和被破壞的風險外，由於大數據傳輸的異構、多源、關聯等特點，即使多個數據集各自脫敏處理，數據集仍然存在因關聯分析而造成個人信息泄漏的風險。
基礎設施安全問題。作為大數據傳輸匯集的主要載體和基礎設施，雲計算為大數據傳輸提供了存儲場所、訪問通道、虛擬化的數據處理空間。因此，雲平台中存儲數據的安全問題也成為阻礙大數據傳輸發展的主要因素。
個人隱私安全問題。在現有隱私保護法規不健全、隱私保護技術不完善的條件下，互聯網上的個人隱私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交軟體掌握著用戶的社會關系，監控系統記錄著人們的聊天、上網、出行記錄，網上支付、購物網站記錄著人們的消費行為。但在大數據傳輸時代，人們面臨的威脅不僅限於個人隱私泄露，還在於基於大數據傳輸對人的狀態和行為的預測。近年來，國內多省社保系統個人信息泄露、12306賬號信息泄露等大數據傳輸安全事件表明，大數據傳輸未被妥善處理會對用戶隱私造成極大的侵害。因此，在大數據傳輸環境下，如何管理好數據，在保證數據使用效益的同時保護個人隱私，是大數據傳輸時代面臨的巨大挑戰之一。
(四)大數據的存儲管理風險
大數據的數據類型和數據結構是傳統數據不能比擬的，在大數據的存儲平台上，數據量是非線性甚至是指數級的速度增長的，各種類型和各種結構的數據進行數據存儲，勢必會引發多種應用進程的並發且頻繁無序的運行，極易造成數據存儲錯位和數據管理混亂，為大數據存儲和後期的處理帶來安全隱患。當前的數據存儲管理系統，能否滿足大數據背景下的海量數據的數據存儲需求，還有待考驗。不過，如果數據管理系統沒有相應的安全機制升級，出現問題後則為時已晚。
❾ 大數據時代數據安全策略的制定準則
大數據時代數據安全策略的制定準則
當在大數據使用案例中提及雲安全策略時，我們希望任何安全解決方案都能夠在不影響部署安全性的情況下提供與雲一樣的靈活性。可是靈活性和安全性有的時候是不能兼顧的，所以如何實現安全性和靈活性的平衡是雲計算提供商和大數據提供商需要深入思考的。
部署雲加密措施被認為是首要步驟，但是它們並不適合所有的解決方案。一些加密解決方案需要本地網關加密，這種方案在雲大數據環境下無法很好的工作。此外雲計算提供商提供了密鑰加密技術，用戶在享受基礎設施雲解決方案提供的優勢的同時又可以將密鑰保存在自己手中，讓密鑰處於安全狀態下。為了能夠讓你的大數據環境獲得最佳的加密解決方案，建議使用密鑰加密。
在大數據當中，結構的每一個組件都應該能夠擴展，雲安全解決方案也不例外。在選擇雲安全解決方案時，用戶需要確保它們在所有跨地區雲部署點中都能夠發揮作用。此外，它們在大數據基礎設施當中必須要能夠高效地擴展。但是由於硬體安全模塊不具擴展能力並且無法靈活適應雲模式，因此它們不適合大數據使用案例。為了獲得必要的擴展性，建議使用專門針對雲計算設計的雲安全解決方案。
為了讓雲安全策略盡可能地實現自動化，用戶應當選擇虛擬工具解決方案，而不是硬體解決方案。用戶需要明白可用的API也是雲安全解決方案的一部分。虛擬工具加上閑置的API能夠在雲大數據使用案例中提供所需要的靈活性和自動化。
在涉及大數據安全性時，用戶應當根據數據的敏感程度進行分類，然後對它們採取相應的保護措施。並不是所有的大數據基礎設施是安全的，如果處於風險當中的數據非常敏感或是屬於管制數據，那麼用戶可能需要尋找替代方案。
以上我們說的是數據安全，其實大數據安全還包括以下幾個方面：
規模、實時性和分布式處理：大數據的本質特徵(使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面)使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。驗證哪些數據節點和哪些客戶應當訪問信息是很困難的。別忘了，大數據的本質屬性意味著新節點自動連接到集群中，共享數據和查詢結果，解決客戶任務。
嵌入式安全：在涉及大數據的瘋狂競賽中，大部分的開發資源都用於改善大數據的可升級、易用性和分析功能上。只有很少的功能用於增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大數據平台中的安全功能。你希望開發人員在設計和部署階段能夠支持所需要的功能。你希望安全功能就像大數據集群一樣可升級、高性能、自組織。問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。
應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用。它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。雖然全面討論大數據安全的這個問題超出了本文的范圍，但基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問。應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。
總之，只有為數據建立了最為嚴格的安全標准，大數據才能夠不斷地享受著由雲計算提供的可擴展性、靈活性和自動化。
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❿ 大數據存在的安全問題有哪些
一、分布式系統
大數據解決方案將數據和操作分布在許多系統中，以實現更快的處理和分析。這種分布式系統可以平衡負載，避免單點故障。但是這樣的系統容易受到安全威脅，黑客只要攻擊一個點就可以滲透整個網路。
二.數據存取
大數據系統需要訪問控制來限制對敏感數據的訪問，否則，任何用戶都可以訪問機密數據，有些用戶可能會出於惡意使用。此外，網路犯罪分子可以入侵與大數據系統相連的系統，竊取敏感數據。因此，使用大數據的公司需要檢查和驗證每個用戶的身份。
三.數據不正確
網路犯罪分子可以通過操縱存儲的數據來影響大數據系統的准確性。因此，網路犯罪分子可以創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據系統。比如醫療機構可以利用大數據系統研究患者的病歷，而黑客可以修改這些數據，產生不正確的診斷結果。
四.侵犯隱私
大數據系統通常包含機密數據，這是很多人非常關心的問題。這樣的大數據隱私威脅已經被全世界的專家討論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據系統以破壞敏感數據。這種數據泄露已經成為頭條新聞，導致數百萬人的敏感數據被盜。
五、雲安全性不足
大數據系統收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全威脅。網路犯罪分子破壞了許多知名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，並且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。
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