① 数据安全怎么做，安全性更高
随着大数据的蓬勃发展，大数据的安全问题越来越受到业界的重视。不久前，中国信息通信研究院发表了《大数据安全白皮书》，指出了当前大数据发展面临的安全问题，并提出了促进大数据安全技术发展的具体建议。
白皮书认为，大数据已经对经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生深刻影响，需要从“大安全”的视角认识和解决大数据安全问题。无论是商业策略、社会治理还是国家战略的制定，都越来越重视大数据的决策支撑能力。但业界同时也要看到，大数据是一把双刃剑，大数据分析预测的结果对社会安全体系所产生的影响力和破坏力可能是无法预料与提前防范的。
大数据安全是涉及技术、法律、监管、社会治理等领域的综合性问题，其影响范围涵盖国家安全、产业安全和个人合法权益。同时，大数据在数量规模、处理方式、应用理念等方面的革新，不仅会导致大数据平台自身安全需求发生变化，还将带动数据安全防护理念随之改变，同时引发对高水平隐私保护技术的需求和期待。
白皮书认为，大数据安全威胁渗透在数据生产、采集、处理和共享等方面，大数据产业链的各个环节，风险成因复杂交织；既有外部攻击，也有内部泄露；既有技术漏洞，也有管理缺陷；既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。对于未来大数据安全技术发展，白皮书给出了具体建议：
第一，站在总体安全观的高度，应构建大数据安全综合防御体系
安全是发展的前提，必须全面提高大数据安全技术保障能力，进而构建贯穿大数据应用云管端的综合立体防御体系，以满足国家大数据战略和市场应用的需求。一是建立覆盖数据收集、传输、存储、处理、共享、销毁全生命周期的安全防护体系，综合利用数据源验证、大规模传输加密、非关系型数据库加密存储、隐私保护、数据交易安全、数据防泄露、追踪溯源、数据销毁等技术，与系统现有网络信息安全技术设施相结合，建立纵深的防御体系；二是提升大数据平台本身的安全防御能力，引入用户和组件的身份认证、细粒度的访问控制、数据操作安全审计、数据脱敏等隐私保护机制，从机制上防止数据的未授权访问和泄露，同时增加大数据平台组件配置和运行过程中隐含的安全问题的关注，加强对平台紧急安全事件的响应能力；三是实现从被动防御到主动检测的转变，借助大数据分析、人工智能等技术，实现自动化威胁识别、风险阻断和攻击溯源，从源头上提升大数据安全防御水平，提升对未知威胁的防御能力和防御效率。
② 数据安全治理怎么做，涉及到的数据安全产品主要包括哪些
通过对数据的分类分级、使用状况梳理、访问控制以及定期的稽核实现数据的使用安全。 1.了解数据资产状况！
知道数据资产同时都在被谁使用！
掌握数据使用者有哪些角色拥有哪些权限！
清晰哪些数据是敏感数据安全级别是怎样划分的！ 2、防御黑客入侵!
确保敏感数据与机密数据存储安全！
有效控制敏感数据访问过程中，执行环节！
保障测试、开发和分析环境中，数据脱敏可用！
对数据资产在流转分发中进行有效安全管控！ 3、针对数据使用访问过程中潜在风险进行告警！
快速实现对数据使用中异常行为的监控！
及时对成百上千个业务系统和数据库账号、权限的变化状况进行追踪！ 这是在网上看到的北京安华金和科技有限公司的介绍。具体建议你还是电话联系咨询比较好。
③ 大数据安全的三要素是什么
大数据安全的三要素是安全存储、传输和认证。
大数据安全的三要素包括安全存储、安全传输和安全认证的使用者。只有安全存储、安全传输、以及认证的使用三者有机结合，才能最大程度上保证大数据安全的使用。
简介：
大数据时代来临，各行业数据规模呈TB级增长，拥有高价值数据源的企业在大数据产业链中占有至关重要的核心地位。
在实现大数据集中后，如何确保网络数据的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威胁影响，已成为政府机构、事业单位信息化健康发展所要考虑的核心问题。
大数据安全的防护技术有：数据资产梳理（敏感数据、数据库等进行梳理）、数据库加密（核心数据存储加密）、数据库安全运维（防运维人员恶意和高危操作）、数据脱敏（敏感数据匿名化）、数据库漏扫（数据安全脆弱性检测）等。
④ 信息安全包括数据安全和什么安全
信息安全包括数据安全和网络安全。
网络信息安全是一个关系国家安全和主权、社会稳定、民族文化继承和发扬的重要问题。其重要性，正随着全球信息化步伐的加快越来越重要。网络信息安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。它主要是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。
特征：
网络信息安全特征 保证信息安全，最根本的就是保证信息安全的基本特征发挥作用。因此，下面先介绍信息安全的5 大特征。
1. 完整性
指信息在传输、交换、存储和处理过程保持非修改、非破坏和非丢失的特性，即保持信息原样性，使信息能正确生成、存储、传输，这是最基本的安全特征。
2. 保密性
指信息按给定要求不泄漏给非授权的个人、实体或过程，或提供其利用的特性，即杜绝有用信息泄漏给非授权个人或实体，强调有用信息只被授权对象使用的特征。
3. 可用性
指网络信息可被授权实体正确访问，并按要求能正常使用或在非正常情况下能恢复使用的特征，即在系统运行时能正确存取所需信息，当系统遭受攻击或破坏时，能迅速恢复并能投入使用。可用性是衡量网络信息系统面向用户的一种安全性能。
4. 不可否认性
指通信双方在信息交互过程中，确信参与者本身，以及参与者所提供的信息的真实同一性，即所有参与者都不可能否认或抵赖本人的真实身份，以及提供信息的原样性和完成的操作与承诺。
5. 可控性
指对流通在网络系统中的信息传播及具体内容能够实现有效控制的特性，即网络系统中的任何信息要在一定传输范围和存放空间内可控。除了采用常规的传播站点和传播内容监控这种形式外，最典型的如密码的托管政策，当加密算法交由第三方管理时，必须严格按规定可控执行。
信息安全主要包括以下五方面的内容，即需保证信息的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。信息安全本身包括的范围很大，其中包括如何防范商业企业机密泄露、防范青少年对不良信息的浏览、个人信息的泄露等。网络环境下的信息安全体系是保证信息安全的关键，包括计算机安全操作系统、各种安全协议、安全机制（数字签名、消息认证、数据加密等），直至安全系统，如UniNAC、DLP等，只要存在安全漏洞便可以威胁全局安全。信息安全是指信息系统（包括硬件、软件、数据、人、物理环境及其基础设施）受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，信息服务不中断，最终实现业务连续性。
信息安全学科可分为狭义安全与广义安全两个层次，狭义的安全是建立在以密码论为基础的计算机安全领域，早期中国信息安全专业通常以此为基准，辅以计算机技术、通信网络技术与编程等方面的内容；广义的信息安全是一门综合性学科，从传统的计算机安全到信息安全，不但是名称的变更也是对安全发展的延伸，安全不在是单纯的技术问题，而是将管理、技术、法律等问题相结合的产物。本专业培养能够从事计算机、通信、电子商务、电子政务、电子金融等领域的信息安全高级专门人才。
⑤ 数据安全是指计算机中的数据不被非法的什么
数据安全是指计算机中的数据不被非法泄露、篡改和破坏，确保在传输前后保持完全相同。
信息安全或数据安全有对立的两方面的含义：一是数据本身的安全，主要是指采用现代密码算法对数据进行主动保护，如数据保密、数据完整性、双向强身份认证等，二是数据防护的安全，主要是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护，如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全，数据安全是一种主动的包含措施，数据本身的安全必须基于可靠的加密算法与安全体系，主要是有对称算法与公开密钥密码体系两种。
(5)数据安全传输安全存储安全扩展阅读：
数据处理的安全是指如何有效的防止数据在录入、处理、统计或打印中由于硬件故障、断电、死机、人为的误操作、程序缺陷、病毒或黑客等造成的数据库损坏或数据丢失现象，某些敏感或保密的数据可能不具备资格的人员或操作员阅读，而造成数据泄密等后果。
而数据存储的安全是指数据库在系统运行之外的可读性。一旦数据库被盗，即使没有原来的系统程序，照样可以另外编写程序对盗取的数据库进行查看或修改。从这个角度说，不加密的数据库是不安全的，容易造成商业泄密，所以便衍生出数据防泄密这一概念，这就涉及了计算机网络通信的保密、安全及软件保护等问题。
⑥ 怎样确保数据在传输及存储过程中的安全性
内网传输，本身sql就加密了，当然你要是怕有问题，可以对存储的信息加密，由程序解密
外网传输，使用专线或者VPN，通过加密通道传输
存储保护，要设定安全权限，密码保护
⑦ 网络安全包括哪些方面
网络安全应包括：企业安全制度、数据安全、传输安全、服务器安全、防火墙安全（硬件或软件实现、背靠背、DMZ等）、防病毒安全。
⑧ 什么是数据安全
数据安全存在着多个层次，如：制度安全、技术安全、运算安全、存储安全、传输安全、产品和服务安全等。对于计算机数据安全来说：制度安全治标，技术安全治本，其他安全也是必不可少的环节。数据安全是计算机以及网络等学科的重要研究课题之一。它不仅关系到个人隐私、企业商业隐私；而且数据安全技术直接影响国家安全。
⑨ 大数据时代的安防数据存储安全
大数据时代的安防数据存储安全
近几年随着平安城市、智能交通、智能楼宇等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入了大数据时代。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等)，带动了大数据的数据安全一系列问题，吸引着行业的关注。
大数据引发监控数据安全性问题突出
大数据的本质是系统通过处理采集到的所有数据，去提取其特征和共性的信息。通过大数据的处理使得所有的数据都有价值。通过大数据的处理，把传统认为没有价值的信息也能够产生非常有价值的信息，这就叫做数据挖掘。同样的数据摆在我们面前不同的挖掘方法，不同的挖掘目标可以为各种各样的业务的应用产生有价值的信息。对于安防行业，监控技术如今正面临日新月异的变革，模拟视频监控正在向IP网络监控转变，巨大转变的同时对安全性也提出了更高的要求。我们探讨数据安全，包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以，大数据时代引发监控数据安全性问题有以下几点：
1、基础设备的风险：包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。
2、信息存取的风险：包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全，主要运用各种加密技术、存储技术、及备份方案来达到系统信息的安全。
3、信息在网络上传输的风险：包括视频信息、录像数据信息、用户信息等在传输过程中保密性、完整性的保障以及传输链路上的节点设备的安全。另外还包括前端采集设备、社会监控资源接入公安监控专网的安全。
4、系统运行的风险：包括接入设备的识别和认证、设备运行故障、软件病毒、恶意代码、以及设备控制的优先级调度等。系统运行时的风险控制主要依靠视频监控软件平台来保障，该软件平台可以完成设备管理、故障监控、访问控制、用户管理、鉴权机制等一系列的功能来保障整个系统的安全运行。
基于以上4点，从存储设备的角度我们主要谈及前面两点。
大数据也催生监控存储方式变革
在一个时代下，必然会发生诸多变革。
视频监控的存储技术和介质从VCR模拟存储、DVR数字存储，逐渐向NVR、NAS、SAN等网络存储发展。而在存储方式上，主要有集中式存储和分布式存储两种。大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。为此，我们关注点是，大数据下的信息安全问题将衍生新的机遇，提升安防的价值。
随着安防形势的复杂多变和大数据时代的来临，对视频录像文件分析的需求越来越多。视频监控系统中也越来越多的使用了高级的数据存储设备和系统，例如专业的磁盘阵列系统等等。同理，安防行业使用这些专业存储设备时，需要充分了解这些软硬件的特性，而不要仅仅把它们当作超级外接大硬盘来使用。在系统设计和实施过程中可以充分利用这些设备中自带的一些数据保护软件来保护自己的数据。常用和流行的数据安全保护技术主要有以下七种：
磁盘阵列：磁盘阵列是指把多个类型、容量、接口甚至品牌一致的专用磁盘或普通硬盘连成一个阵列，使其以更快的速度、准确、安全的方式读写磁盘数据，从而加快数据读取速度、提高数据保存的安全性。
SAN：SAN允许服务器在共享存储装置的同时仍能高速传送数据。这一方案具有带宽高、可用性高、容错能力强的优点，而且它可以轻松升级，容易管理，有助于改善整个系统的总体成本状况。我们推荐FCSAN方案，它能为大数据时代的视频监控，相较于IPSAN方案，大幅减少存储设备台数，从而大幅降低成本，在数据安全方面由于自身设备超高的稳定性和性能来得以保障。
数据备份：备份管理包括数据备份的计划，自动操作，备份日志的保存。
双机容错：双机容错的目的在于保证系统数据和服务的在线性，即当某一系统发生故障时，仍然能够正常的向网络系统提供数据和服务，使得系统不至于停顿，双机容错的目的在于保证数据不丢失和系统不停机。
NAS解决方案通常配置为作为文件服务的设备，由工作站或服务器通过网络协议和应用程序来进行文件访问，大多数NAS链接在工作站客户机和NAS文件共享设备之间进行。这些链接依赖于企业的网络基础设施来正常运行;NAS提供视频监控系统后期视频文件批量处理分析的基本可能。
数据迁移：由在线存储设备和离线存储设备共同构成一个协调工作的存储系统，该系统在在线存储和离线存储设备间动态的管理数据，使得访问频率高的数据存放于性能较高的在线存储设备中，而访问频率低的数据存放于较为廉价的离线存储设备中;视频录像的归档可以充分利用高级存储设备的数据迁移手段;分层存储有效降低存储系统的整体成本。
异地容灾：以异地实时备份为基础的、高效的、可靠的远程数据存储，在各单位的IT系统中，必然有核心部分，通常称之为生产中心。往往给生产中心配备一个备份中心，改备份中心是远程的，并且在生产中心的内部已经实施了各种各样的数据保护。不管怎么保护，当火灾、地震这种灾难发生时，一旦生产中心瘫痪了，备份中心会接管生产，继续提供服务;视频监控的多中心配置越来越多，各个中心的系统和数据容灾应该借鉴IT的容灾技术考虑。
结束语
大数据是继云计算、物联网之后信息产业当前科技创新、产业政策及国家安全领域的又一次知识新增长点。在大数据的背景下信息安全面临着很多的挑战，特别是现阶段视频监控已有的信息安全手段已经不能满足大数据时代的信息安全的实际要求，因此研究大数据时代视频监控所面临的信息安全问题具有重要意义。
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⑩ 数据安全保护的方法有什么
方法如下：
大数据安全防护要“以数据为中心”、“以技术为支撑”、“以管理为手段”，聚焦数据体系和生态环境，明确数据来源、组织形态、路径管理、应用场景等，围绕大数据采集、传输、存储、应用、共享、销毁等全过程，构建由组织管理、制度规程、技术手段组成的安全防护体系，实现大数据安全防护的闭环管理。
1．大数据采集安全
元通过数据安全管理、数据类型和安全等级打标，将相应功能内嵌入后台的数据管理系统，或与其无缝对接，从而保证网络安全责任制、安全等级保护、数据分级分类管理等各类数据安全制度有效的落地实施。
2．大数据存储及传输安全
通过密码技术保障数据的机密性和完整性。在数据传输环节，建立不同安全域间的加密传输链路，也可直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障传输过程安全。数据存储过程中，可采取数据加密、磁盘加密、HDFS加密等技术保障存储安全。
3．大数据应用安全
除了防火墙、入侵监测、防病毒、防DDos、漏洞扫描等安全防护措施外，还应对账号统一管理，加强数据安全域管理，使原始数据不离开数据安全域，可有效防范内部人员盗取数据的风险。另外还应对手机号码、身份证号、家庭住址、年龄等敏感数据脱敏工作。
4．大数据共享及销毁
在数据共享时，除了应遵循相关管理制度，还应与安全域结合起来，在满足业务需求的同时，有效管理数据共享行为。在数据销毁过程中，可通过软件或物理方式操作，保证磁盘中存储的数据永久删除、不可恢复。
（1）物理安全措施：物理安全主要包括环境安全、设备安全、媒体安全等方面。处理秘密信息的系统中心机房应采用有效的技术防范措施，重要的系统还应配备警卫人员进行区域保护。
（2）运行安全安全措施：运行安全主要包括备份与恢复、病毒的检测与消除、电磁兼容等。涉密系统的主要设备、软件、数据、电源等应有备份，并具有在较短时间内恢复系统运行的能力。应采用国家有关主管部门批准的查毒杀毒软件适时查毒杀毒，包括服务器和客户端的查毒杀毒。
（3）信息安全安全措施：确保信息的保密性、完整性、可用性和抗抵赖性是信息安全保密的中心任务。
（4）安全保密管理安全措施：涉密计算机信息系统的安全保密管理包括各级管理组织机构、管理制度和管理技术三个方面。
国际标准化委员会的定义是"为数据处理系统和采取的技术的和管理的安全保护，保护计算机硬件、软件、数据不因偶然的或恶意的原因而遭到破坏、更改、显露。"中国公安部计算机管理监察司的定义是"计算机安全是指计算机资产安全，即计算机信息系统资源和信息资源不受自然和人为有害因素的威胁和危害。"