Ⅰ 大數據安全的重要性
大數據在企業和事業單位應用越來越廣泛，也越來越被人所熟知，數據的價值也越來越多的被人所認識。它已經成為了一種新的經濟資產，被看作是新世紀的礦產與石油，為整個社會帶來了全新的創業方向、商業模式和投資機會。
大數據時代，組織和企業會更多的依靠數據分析而非經驗和直覺來制定決策。充分挖掘和使用數據的價值將為組織和企業帶來強大的競爭力。我們的周圍也不乏有希望通過挖掘數據價值，提升組織或和企業競爭力的客戶。像所有的科學技術一樣，大數據也是一把雙刃劍，能否合理利用成了其劍鋒所向的分界點。
數據安全存在著多個層次，如規章制定、信息收集、信息傳輸、信息傳輸等環節安全。對於業務數據的安全，三分制定，七分技術，其他安全也是至關重要。
業界通常以四個「V」來概括大數據的基本特徵：Volume（數據體量巨大）、Variety（數據類型繁多）、Value（價值密度低）、Velocity（處理速度快）。而恰恰是這四個特點，也決定了其安全風險。
數據安全比傳統信息安全更加復雜，體現在三個方面。
（1）業務數據越來越大，包括越來越多企業數據、個人資料、客戶的隱私，數據的集中存儲環節存在很大數據泄露隱患。
（2）敏感數據的應用界限不明確，大數據的分析大多未考慮到個體隱私問題。
（3）大數據對數據安全依賴提升，傳統的像APT、DDos等安全工具，在數據防丟失、防泄漏上存在一定的技術難度。
大數據技術，主要是針對事物之間或者人和事物之間進行關系分析，如果大數據技術只是單純的輔助決策的作用，那並不可怕，但事實上，大數據分析技術逐漸變成了一項重要的業務決策流程，越來越多的決策結果受到大數據分析結果所影響，對於決策者來說，最艱難的事情就是讓我們邏輯思考來做決定，還是有智能分析的數據做決定，現在來看，智能分析的結果往往是正確的，並且讓我們對其產生依賴，試想一下，如果大數據分析手機的基礎信息數據出現問題，或者分析的邏輯是不正確的，那麼將會引導我們走向錯誤，所以，面對海量的數據，存儲、管理和分析，傳統的對錯分析和奇偶校驗可能不能滿足需求。
3 大數據就是大風險
大數據之「大」實際上指的是它的種類豐富、存儲量大，因此管理起來是一個具有挑戰性的工作。然而，無論企業在數據的存儲、應用以及環境角度來看，「管理風險」不可避免地成為了「大數據就是大風險」的潛在推力。而數據安全是使用單位的重中之重，數據安全技術直接影響國家安全。總結起來，主要體現在五個方面。
3.1 雲數據
目前來看，企業對諸如雲服務等新技術的應用還是面臨很多的困難，因為在實際應用中可能會遇到一些無法預料的問題。另外，黑客們對於放在雲端的大數據更容易獲取對於他們有用的信息，因此企業對雲計算的安全性要求就會更高。
3.2 網路安全
隨著互聯網、移動互聯網和物聯網的發展，IT資源產生的在線數據正在被利用，但是數據量越來越大，已有的分析利用效率越來越低，數據的維護和利用壓力正在變大。所以企業對於大數據應用中，對網路的恢復、防範依賴性就越來越高。
3.3 隱私
個人隱私作為一直備受關注的社會問題，隨著各式各樣的數據量越來越大，通過多種關聯技術的分析成熟，個人隱私問題也將愈加凸顯。
3.4 消費化
隨著移動辦公的興起和廣泛使用，在數據收集、存儲、訪問、傳輸都必不可少的有移動設備的介入。大數據時代的興起帶動了移動設備數量的驟增，為了方便，越來越的員工使用自己的移動設備進行辦公。使用方便的同時，也給企業帶來了安全隱患，移動設備很容易成為黑客入侵到內網的跳板，所以，移動設備的安全性關系著企業的安全。
3.5 互相聯系的供應鏈
企業是供應鏈中的一部分，而這個供應鏈具有復雜性、全球性、還相互關聯。信息將供應鏈緊密地聯系在一起，從數據到商業機密再到知識產權，而信息的泄露會給企業帶來經濟和名譽上的重大損失，因此信息安全也越來越被重視。
不難看出，圍繞大數據的五個主要問題多是其安全問題。的確，信息安全是關乎企業生存命脈的一根紅線，在任何時期都是不可碰觸的。面對大數據的雙刃劍，保護好這些敏感數據的安全及其大數據分析生成的各種戰略方案、機密文檔、市場報告等成果，是促使大數據助力企業發展的關鍵環節。 各類技術都在考慮它們的安全性，並力求從中尋求一個契合點，雲計算還有大數據，也都在尋求安全和各類技術有效融合。當大數據考慮安全性的時候，一個全新的安全生態系統伴隨著大數據生態系統的成熟逐漸在我們眼前清晰地展開，資本運作和創新的動力不斷地驅動著安全向前邁進。
4 數據信息的「安保」直接影響數據開發
不可否認，信息化程度越高，信息安全受到拷問的程度就越大。困擾全球各國的數據安全問題，同樣也在考驗中國。不能實現數據信息的「安保」，數據的開發就是一場災難，世界主要經濟體對此無一不有清醒認識。
Ⅱ 大數據時代信息安全隱患
大數據時代信息安全隱患
近年來，隨著信息數據的爆炸式增長，數據的財富轉換率也出現了大幅度的增長。這就造成了一個大數據時代的背景。很多人都把數據的增長看做了未來最重要的財富。但是數據的大幅增長，給越來越多的人敲響了警鍾：大數據時代的數據安全十分的脆弱!沒有安全的數據是缺乏足夠財富支撐的，因此很多企業開始著手建立自己的新型數據安全模式，雖然這個過程顯得是十分的殘酷艱難，但是一切都勢在必行，刻不容緩。 2012年很多國際IT巨頭都推出了自己的雲服務，許多企業都購買了公有雲，或是建立了私有雲。
雲計算時代的到來促進了網路數據的高速發展，在過去的三年裡增長的數據甚至超越了人類幾百年的數據增長。這些數據的出現意味著巨大的財富，但是數據的非結構化和安全隱患不斷增加，讓這些數據的價值沒能夠得到充分的發掘。一方面由於現有技術對於信息開發的成本過大，限制了數據的價值，另一方面由於數據安全得不到足夠的保證，也阻礙了數據財富化的進程。數據開發成本的優化是一個緩慢的過程，人們更希望能夠得到安全保護的同時，緩慢的去開發數據價值，這也把大數據時代的數據安全問題推到了風頭浪尖，這是對於數據安全開發者的一次嚴峻考驗。 大數據時代的數據安全怎麼做?對於這個問題有著不同的理解。有的人認為需要在原有安全的基礎上加入新的的網路元素，繼續沿用既有的數據安全思路，穩中求進;有的人認為需要重新構建全新的數據安全模式，打破原有的桎梏，重組現有技術構成，建立全新的數據安全模式。
這兩種看法都可以看做一種對於大數據時代特性的適應，很難說孰優孰劣，只能說大家的發展路線不同，思路不同。 主張在原有安全基礎上發展的人們認為，原有的端點數據安全模式十分的穩定，具有較長的運用經驗，安全可靠高效。現在的雲端技術對於數據安全的要求主要體現在網路安全的應對上。對於傳統的端點安全技術來說，有多種方式可以實現最終的安全。面對現有的大數據特性，需要在一些方面做出調整。一般來說有以下的幾個方面需要改進。
第一，大數據時代的數據結構化。數據結構化對於數據安全和開發有著非常重要的作用。大數據時代的數據非常的繁雜，其數量非常的驚人，對於很多企業來說，怎樣保證這些信息數據在有效利用之前的安全是一個十分嚴肅的問題。結構化的數據便於管理和加密，更便於處理和分類，能夠有效的智能分辨非法入侵數據，保證數據的安全。數據結構化雖然不能夠徹底改變數據安全的格局，但是能夠加快數據安全系統的處理效率。未來數據標准化，結構化是一個大趨勢，不管是怎樣的數據安全模式都希望自己的數據更加的標准。
第二，網路層的安全策略是端點數據安全的重點加固對象。常規的數據安全模式往往喜歡分層構建。這也是數據安全的常規做法。現有的端點安全方式對於網路層的安全防護並不完美。一方面是大數據時代的信息爆炸，導致網端的非法入侵次數急劇增長，這對於網路層的考驗十分的嚴峻，另一方面由於雲計算的大趨勢，現在的網路數據威脅方式和方法越來越難以預測辨識，這給現有的端點數據安全模式造成了巨大的壓力。在未來，網路層安全應當作為重點發展的一個層面。在加強網路層數據辨識智能化，結構化的基礎上加上於本地系統的相互監控協調，同時杜絕非常態數據的運行，這樣就能夠在網路層構築屬於大數據時代的全面安全堡壘，完善自身的缺陷。
第三，本地策略的升級。對於端點數據安全來說已經具備了成熟的本地安全防護系統，但是由於思路的轉化，現有的端點數據安全系統有一定認識上的偏差，需要進行及時的調整。由於大數據時代的數據財富化導致了大量的信息泄露事件，而這些泄露事件中，來自內部的威脅更大。所以在本地策略的構建上需要加入對於內部管理的監控，監管手段。用純數據的模式來避免由於人為原因造成的數據流失，信息泄露。由這一點出發我們可以預想到在未來的數據安全模式中，管理者的角色權重逐漸分化，數據本身的自我監控和智能管理將代替一大部分人為的操作。這對於大部分企業來說都是能夠減少損失和成本的大事情，值得引起大家的關注和思考。
在本地安全策略的構建過程中還要加強與各個環節的協調。由於現在的數據處理方式往往會依託與網路，所以在數據的處理過程中會出現大量的數據調用，在調用過程中就容易出現很大的安全威脅。這個時候如果能夠把本地和網路的鏈接做的更細膩，完善緩存機制和儲存規則，就能夠有效保證數據源的純潔，從根本上杜絕數據的安全威脅。本地數據安全策略還有很多需要注意的問題，也有很多還沒有發現的隱患，這些都需要在完善自有系統的基礎上，繼續開發。
第四，數據存儲的問題。在傳統端點的數據安全中，數據存儲作為非法入侵的最後一站，被業界人士高度的重視，對於數據存儲建立了全面完善的防護措施，這些非常值得借鑒，但是還要有進一步的完善。這里的完善主要是數據存儲隔離與調用之間的數據邏輯關系策劃。這同樣是為了適應現在的數據模式。 經過上面幾個問題的針對性完善，就能夠開發出相對更加適應現在大數據時代應用的數據安全模式。只是在開發力度上的不同導致了現有的端點安全專家們很難深入的調整自己的方法，導致現在市場上存在一批似是而非的數據安全方案，這應該是發展的一個過程吧! 對於想要重新建立數據大時代數據安全的人們來說，他們面對的不是細節的問題，而是整體布局的問題。
想要針對現有的大數據背景，開發出屬於下一代的虛擬數據安全方案，絕對是一種創新性的變革，對於未來數據安全的發展具有革命性的作用。因為，針對大數據時代設計的安全方案應該是在虛擬化、移動化的基礎上進行的深入開發，而虛擬化安全和移動化網路是未來發展的方向，這樣以來，從方向上擺正了自己的位置，具有更快的發展速度和更遠的發展空間。但是想要做到這一步需要花費的精力也不是每個團隊都能夠付出的。以泰然神州為代表的一些具有前瞻性的企業已經開始了這方面的嘗試，並取得了不錯的成果。泰然神州在虛擬化、移動化和信息安全上做出了傑出的貢獻。他們在考慮到虛擬化數據安全問題的時候，就是從整體入手，解決現有的痼疾，打造出全新一代數據安全方案。 在未來的虛擬化數據安全方案中，需要從全面的數據安全系統入手，建立合理的邏輯監管程序，全面數據處理模型，標准化信息配置，同時加強數據的監管，人員監管與外部智能辨識，做好各個環節的相互支撐與防禦。虛擬化數據安全的核心是一條貫穿整個安全體系的數據通道，這條渠道需要通過分層管理，交叉監控，實現絕對的隱蔽和安全，同時合理的邏輯關系讓整條數據通道變得更加合理和快捷。虛擬化數據安全更加註重客觀的數據邏輯，盡量避免由於人為操作造成的數據安全隱患，杜絕數據泄露。
在大部分人的眼中數據泄露一直是個非常難纏的項目，但是在泰然神州新開發的產品中就重點針對了這個項目。他們通過建立監控網路完成對數據流的監控和控制，更多的避免了由於內部和外部原因造成的數據泄露，同時加強了對於既定存儲數據的保護措施，很好的避免了數據的泄露。 虛擬化數據安全更加註重對於智能的運用。數據智能處理一直是安全領域最鍾愛的一門技術，能夠強化各個環節數據智能化，加強數據的辨識智能，處理智能對於數據安全的發展具有很強的促進作用。虛擬化數據安全未來發展的核心要素就是實現純數據監控的完美形態，讓數據管理數據安全，同時為所有用戶提供可靠的數據埠，實現最終的數據轉換目標。結合端點數據安全發展的歷程，我們看得出數據本身具有很強的適應性，如果善加疏導，就能夠整合出意想不到的效果。
智能數據一直是泰然神州研發的一個重要目標，為了能夠在大數據時代發揮自己的智能數據優勢，泰然神州在自己的產品中加入了智能數據的元素，讓泰然神州新一代數據堡機完美的呈現了各個層面的技術高度和安全高度。 不管是傳統的改進，還是重新建立，對於大數據時代的數據安全發展都具有一定的促進意義，只要進一步發展下去，就能夠實現預想的目標。大數據時代已經到來，數據安全行業是所有行業最先起飛的一個，對於業內人士來說，這不僅僅是一次機會，更是一次挑戰。只有堅持走在最前列的人，才能夠最終獲得勝利。
同時，整個世界環境內都開始針對網路信息數據做出適當的調整規范，這必然使得未來的數據安全發展得到極大的支持和鼓勵，這對於所有從業人士來說都是一個展示自己團隊才華的舞台，一個大數據時代的舞台!
Ⅲ 大數據時代 信息泄露隱患如何防備
大數據時代 信息泄露隱患如何防備
為了解消費者對個人信息被採集以及大數據運用的觀點、看法，以及消費者對個人信息保護的期望，哈爾濱、北京等29省市消協（消委會、消保委）以及中國消費者報社，共30家消費維權單位開展了相關網路調查，並發布了《大數據時代個人信息保護狀況調查報告》。調查數據由中國消費網和安全聯盟通過網路採集的方式完成。
近三成受訪者不知何為「大數據」
「大數據」是一個較新的概念，本次調查發現，對於是否了解「大數據」的概念這個問題，僅有8%的受訪者表示比較了解，還有68%的受訪者表示略有所知，更有24%的受訪者表示「從未聽說過」（見圖1）。
圖1：受訪者是否了解「大數據」的概念？
受訪者心憂個人數據泄露
雖然對於大多數受訪者而言，「大數據」這一概念依然比較陌生，但對於「個人信息在大數據時代是否更容易泄露」這個問題，有76%的受訪者給予了肯定的回答，認為「不是」和「說不清」的受訪者各佔12%（見圖2）。
圖2：受訪者認為個人信息在大數據時代是否更容易泄露？
而對「過去一年中，有沒有發現個人信息被泄露」的問題調查中，52%的受訪者認為「有」，認為「沒有」的受訪者約40%，還有8%受訪者表示說不清（見圖3）。
圖3：在過去一年中，受訪者有沒有發現個人信息被泄露？
僅4成消費者知道智能設備有泄露個人信息隱患
而在「大數據」時代，對個人數據的收集方式更加多樣，比如智能手錶、運動手環之類的個人穿戴式智能設備，就有將個人健康數據上傳到伺服器的功能。
調查顯示，只有44%的受訪者表示知道有這個隱患，還有40%的受訪者表示「不知道」，另有16%的受訪者表示「說不清」（見圖4）。
圖4：受訪者是否知道個人穿戴式智能設備有泄露個人信息的隱患？
調查還顯示，只有20%的受訪者表示願意使用，60%的受訪者表示不願意，還有20%受訪者表示說不清（見圖5）。
圖5：受訪者是否願意使用可能泄露個人信息的智能穿戴設備？
消費者認為個人財務信息最重要
個人信息范圍十分廣泛，在本輪調查中，將個人信息封為六大類，分別為個人身份類信息，包括姓名、家庭住址、身份證號、工作單位等；個人消費類信息，包括網購記錄、線下購物記錄、網路瀏覽記錄等；個人通訊類信息，包括手機號碼、郵箱地址，簡訊、QQ、微信等聊天記錄；個人財務類信息，包括銀行卡號、個人財務狀況、網路賬號和密碼等；個人背景類信息，包括病歷、體檢記錄、學歷、工作經歷等；個人社會關系類信息，包括家庭成員情況、婚姻情況等。
關於「在大數據時代，哪些個人信息最重要」的調查中， 26%的消費者認為，個人財務信息最重要；其次是個人身份信息，佔23%；排在第三的則是個人通訊信息，為18%；第四是個人消費信息，為15%；第五是個人社會關系信息，為11%，最後是個人背景信息，約7%（見圖6）。
圖6：受訪者認為，在大數據時代，哪些個人信息最重要？
而對於「在大數據時代，你被泄露最多的個人信息主要包括」這一問題，消費者的投票顯示，泄露最多的是個人通訊信息，達到33%；其次是個人身份信息，為28%；第三是個人消費信息，為20%；個人財務信息有10%，排第四；個人社會關系信息第五，約8%；泄露情況最少的是個人背景信息，約3%（見圖7）。
圖7：受訪者認為，被泄露最多的個人信息是哪些？
消費者認為網站和個人終端APP泄露信息最多
在對於個人信息泄露渠道的調查中，被認為最容易泄露個人信息的是網站，包括電商平台、搜索引擎、門戶網站等，佔14%；其次是手機、PAD、智能手錶、運動手環等個人信息終端上的APP，佔13%；第三是汽車行業，如4S店和電信服務商，都達到12%；第四是類似電子郵箱、微信、QQ之類的通訊軟體和房地產行業，包括房地產開發商、租房中介公司，達到11%；第五是快遞公司，佔9%；第六是銀行保險業，有8%；第七是醫療、教育、供電供水供氣等公共服務業，約5%；認為其他行業的有3%，最少的是包括機票代理、火車票代理在內的航空公司和行政機關，各約1%（見圖8）。
圖8：消費者認為哪個途徑泄露個人信息最多？
消費者呼籲引入懲罰性賠償機制保護個人信息
在對於「與個人信息相關的大數據應該如何保護」的調查中，得票最高的措施是「對盜竊、倒賣以及不當使用個人信息的企業、個人進行嚴厲打擊」，達到21%；其次是「掌握個人信息的機構、企業必須加強管理」，為19%；第三是「加強宣傳教育，全社會要提高個人信息保護意識」，為18%；第四是「採集、使用個人信息時必須得到當事人的同意、許可」和「暢通舉報渠道」，都為15%；最後是「個人信息須去除個人身份特徵內容」，約13%（見圖9）。
圖9：受訪者認為與個人信息相關的大數據應該如何保護？
而對於「對大數據使用以及個人信息保護立法，你有何建議」的調查中，呼聲最高的是「加大懲罰力度，進入懲罰性賠償制度」，有20%選擇了這一項；其次是「要規定個人信息使用者和收益者對個人信息來源進行合法性審查」，有19%；第三是「建立個人信息規范、合理使用的制度，如要求數據採集、利用必須得到當事人授權等」，約17%；第四是「建立舉證責任倒置制度」和「對於重大個人信息泄露事件，可提起公益訴訟」，都有16%；最後是「對可識別個人身份、特徵的信息必須技術處理」，約13%（見圖10）。
圖10：對大數據使用以及個人信息保護立法，受訪者有何建議？
針對調查結果，30家消費維權單位共同發出如下倡議：
一、要進一步細化個人信息保護的相關法律規定，建立規范合理的個人信息採集使用制度，信息、數據的採集使用必須得到當事人的授權。盡快出台個人信息保護的專門法律，用更完善的立法保護消費者個人信息安全不受侵害。
二、要進一步加大對非法採集使用個人信息行為的懲處力度。明確個人信息保護的責任主體和職能范圍，用更嚴格的執法打擊侵犯消費者個人信息安全的不法行為。引入懲罰性賠償制度，加大非法採集使用消費者個人信息的違法成本。
三、進一步簡化司法程序，在有關個人信息保護的民事訴訟中引入舉證責任倒置制度，並相機在消費者個人信息司法保護中引入公益訴訟制度，給個人信息權被侵害的消費者提供最大的司法便利。
四、要進一步強化企業自律和消費者自覺。經營者面對個人信息數據可能帶來的利益誘惑，要對得起良心，守得住底線。消費者要增強自我保護意識，自覺抵制經營者對個人信息非法採集和使用的行為，一旦發現個人信息被泄露或者被非法使用，及時主動地大膽維權，用更積極的自我防範築起保護個人信息安全的堅強屏障。
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Ⅳ 大數據安全問題，怎麼解決
對於日常安抄全運維產生的海量數據進行安全分析，防止隱患發生：
通過類似RG-BDS的大數據安全平台解決海量安全日誌管理和安全問題預警與定位的技術難題，通過6層縱深架構和4步智能分析演算法，利用大數據分析模型等自主創新技術，為使用者清晰呈現安全整體態勢並實時感知、精準定位威脅源頭。
Ⅳ 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。
Ⅵ 大數據時代的企業信息安全隱患
大數據時代的企業信息安全隱患
近年來，伴隨著物聯網、雲儲存、雲計算等新技術的極速發展，數據信息正呈現出爆炸式的增長態勢，而通過對這些信息進行整理分析，便可以有效的幫助企業把握市場脈絡、感知行業走向，從而為企業發展方向與風險防控，制定更好的經營策略。因此越來越多的企業經營者開始關注、重視「大數據」的商業價值，將有價值的企業數據視為企業贏得市場先機的「金鑰匙」。
但企業在獲得「大數據時代」信息價值增益的同時，卻也在不斷的累積風險。首先是黑客竊密與病毒木馬的對企業信息安全的入侵;大數據在雲系統中進行上傳、下載、交換的同時，極易成為黑客與病毒的攻擊對象。而「大數據」一旦被入侵並產生泄密，則會對企業的品牌、信譽、研發、銷售等多方面帶來嚴重沖擊，並帶來難以估量的損失。
其次是內部員工對企業數據的非法竊取或因疏忽造成的丟失，「日防夜防，家賊難防」是目前企業信息安全中普遍存在的尷尬，因為在工作過程中，企業員工不可避免的需要接觸到企業核心數據或內部機密，其中不乏別有用心者對有價值的信息數據進行刻意的復制、截留、甚至外泄，一旦在企業內部發生泄密，使企業信息安全遭到威脅，其破壞力將遠遠超過外部泄密所產生的影響，給企業帶來的甚至是滅頂之災。
根據權威數據統計，2013年內81%的企業信息安全泄密類問題發生在體系內部(內部人員過失泄密或主動竊密)，由外部黑客攻擊、系統漏洞、病毒感染等問題帶來的信息泄密案例，合計僅有12%;內部體系造成的泄密損失是黑客攻擊的16倍，是病毒感染的12倍。
綜上所述，無論是從防範黑客對數據的惡意攻擊，還是對內部員工的安全防控來看，為了保障企業信息安全，迫切需要一種更為有效的方法對企業信息安全進行有效管理，這種方法既要在「大數據」時代加強對外防範，又要實現對內部系統的有效防控。而「數據防泄漏(DLP)「技術的出現，則完美的實現了企業信息安全的「內外兼防」。
「數據防泄密」技術又被稱為「數據防泄漏」，縮寫表達為DLP(Data Loss prevention)。是通過高效、安全的動態加解密技術，對文檔進行加密防護，從而為企業信息安全起到數據防泄密作用。經過「數據防泄密」保護的各類數據與文檔，可以完全阻止內部文件被非法復制、非法瀏覽、非法竊取、非法拍攝，所有用戶任何操作行為都受到有效的安全管理規則約束與監控，讓企業信息安全不再是一個難題。 國內最早為解決企業信息安全而引入「數據防泄密」(DLP)概念的是華途軟體有限公司，華途軟體也是目前國內為企業信息安全部署「數據防泄密」(DLP)產品最多的廠商，是第一批通過國家解放軍、公安部及國密局信息安全監測多方認證的專業解決企業信息安全的廠商。
以華途軟體「文檔安全管理系統H7」為例，它為解決企業信息安全這一問題，採用了動態文檔透明加密技術、虛擬化技術、身份認證技術及硬體綁定技術，結合多維密級和許可權管理，針對內部員工和部門差異化及自主管理需求，對重要數據進行精細化細粒度許可權管理，有效的防止了未經授權非法使用及越權使用者對文檔所造成的信息泄密，使企業信息安全得到了重要保障。通過華途數據防泄密文檔安全管理系統H7，可以全面實現企業信息安全的內部數據防泄密管控部署，配合防火牆與殺毒軟體等傳統安全措施，實現企業信息安全的「內外兼防，滴水不漏」。
如今，數據信息已成為企業發展的重要戰略資源，若要保護企業信息安全，就要做出相應的管理手段結合完善的企業信息安全管理制度，建立起自己的企業信息安全模式，在保障全面企業信息安全的前提下，享受「大數據」所帶來的價值提升。
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Ⅶ 你們對「大數據」的安全隱患有什麼看法
這種安全隱患是需要大家重視的，我們必須重視這種安全隱患的發生，要多加防範，不能讓它出現問題，不然後患無窮
Ⅷ 鵬宇成解析大數據時代會帶來哪些信息安全隱患
通過建立這種宏觀層面的信息，大數據可以讓企業了解到他們的產品是如何以前所未有的經濟理解水平在運行。也就是說，通過以新方式來結合和分析海量數據，我們可以實現新的業務洞察力。
保護大數據：基礎設施准備
首先，對於利用大數據系統來分析企業內活動的安全工具，企業安全團隊必須了解傳統安全修復工具和它們之間的基礎設施差異。在現在的企業安全辦公室，我們並不難找到報告不同類型安全數據（試圖查找問題的安全分析師會對這些數據感興趣）的各種安全工具，日誌記錄工具、安全監控工具、外圍安全設備、應用程序訪問控制設備、配置系統、供應商風險分析程序、grc產品等，這些工具收集了大量信息，企業安全團隊必須分解和規范化這些信息以確定安全風險。
雖然這些傳統工具針對其特定類型的控制提供了數據視圖，但這些系統的輸出往往不是統一的，又或者這些數據被分解成匯總數據，並被輸入到一個或者多個siem工具以在視覺上顯示安全團隊感興趣的預定事件。一旦確定了某個趨勢或者潛在事故，安全專業人士團隊就必須從大量輸出數據中篩選出證據以發現任何未經授權或惡意的活動。對於安全管理而言，這種「鬆散結合」的方法通常可行，但它速度很慢，很容易錯過良好偽裝的惡意事件，並且要在對大量歷史數據進行收集、分析和總結後，才能發現嚴重的安全事件。
相比之下，大數據安全環境的創建需要依賴於前面提到的工具，為安全信息輸入單一邏輯大數據安全信息倉庫。這種倉庫的優勢在於，它將數據作為更大的安全生態系統的一部分，這個安全生態系統具有強大的分析和趨勢分析工具來識別威脅，威脅需要通過檢查多個數據集才能被確認，而不像傳統的方法那樣---安全團隊通過虛擬放大鏡來篩選鬆散耦合的數據集。