① 什麼是大數據安全
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。
② 什麼是大數據的40頁ppt免費下載
不要用設計模板，用修改背景的方法1、在幻燈片空白地方單擊右鍵選擇背景，可以選擇填充效果 2、在填充效果立選擇你需要的圖片背景或者其他 3、最後選擇全部應用就可以了
③ (1)什麼是安全大數據
安全數據的大數據化主要體現在以下三個方面：
一、數據量越來越大：網路已經從千兆邁向了萬兆，網路安全設備要分析的數據包數據量急劇上升。此外，隨著APT等新型威脅的興起，全包捕獲技術逐步應用，海量數據處理問題也日益凸顯。
二、速度越來越快：對於網路設備而言，包處理和轉發的速度需要更快；對於安管平台、事件分析平台而言，數據源的事件發送速率（EPS，EventperSecond，事件數每秒）越來越快。
三、種類越來越多：除了數據包、日誌、資產數據，安全要素信息還加入了漏洞信息、配置信息、身份與訪問信息、用戶行為信息、應用信息、業務信息、外部情報信息等。
我們需要大數據安全分析
安全數據的大數據化，以及傳統安全分析所面臨的挑戰和發展趨勢，都指向了同一個技術——大數據分析。正如Gartner在2011年明確指出，「信息安全正在變成一個大數據分析問題」。
於是，業界出現了將大數據分析技術應用於信息安全的技術——大數據安全分析（BigDataSecurityAnalysis，簡稱BDSA），也有人稱做針對安全的大數據分析（BigDataAnalysisforSecurity）。
藉助大數據安全分析技術，能夠更好地解決天量安全要素信息的採集、存儲的問題，藉助基於大數據分析技術的機器學習，能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢，更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。
④ 大數據安全分析的6個要點
大數據安全分析的6個要點
現在，很多行業都已經開始利用大數據來提高銷售，降低成本，精準營銷等等。然而，其實大數據在網路安全與信息安全方面也有很長足的應用。特別是利用大數據來甄別和發現風險和漏洞。
通過大數據，人們可以分析大量的潛在安全事件，找出它們之間的聯系從而勾勒出一個完整的安全威脅。通過大數據，分散的數據可以被整合起來，使得安全人員能夠採用更加主動的安全防禦手段。
今天，網路環境極為復雜，APT攻擊以及其他一些網路攻擊可以通過對從不同數據源的數據的搜索和分析來對安全威脅加以甄別，要做到這一點，就需要對一系列數據源的進行監控，包括DNS數據，命令與控制(C2)，黑白名單等。從而能夠把這些數據進行關聯來進行發囧。
企業針對安全的大數據分析下面是一些要點：
DNS數據
DNS數據能夠提供一系列新注冊域名，經常用來進行垃圾信息發送的域名，以及新創建的域名等等，所有這些信息都可以和黑白名單結合起來，所有這些數據都應該收集起來做進一步分析。
如果自有DNS伺服器，就能過檢查那些對外的域名查詢，這樣可能發現一些無法解析的域名。這種情況就可能意味著你檢測到了一個「域名生成演算法」。這樣的信息就能夠讓安全團隊對公司網路進行保護。而且如果對區域網流量數據日誌進行分析的話，就有可能找到對應的受到攻擊的機器。
命令與控制(C2)系統
把命令與控制數據結合進來可以得到一個IP地址和域名的黑名單。對於公司網路來說，網路流量絕對不應該流向那些已知的命令與控制系統。如果網路安全人員要仔細調查網路攻擊的話，可以把來自C2系統的流量引導到公司設好的「蜜罐」機器上去。
安全威脅情報
有一些類似與網路信譽的數據源可以用來判定一個地址是否是安全的。有些數據源提供「是」與「否」的判定，有的還提供一些關於威脅等級的信息。網路安全人員能夠根據他們能夠接受的風險大小來決定某個地址是否應該訪問。
網路流量日誌
有很多廠商都提供記錄網路流量日誌的工具。在利用流量日誌來分析安全威脅的時候，人們很容易被淹沒在大量的「噪音」數據中。不過流量日誌依然是安全分析的基本要求。有一些好的演算法和軟體能夠幫助人們提供分析質量。
「蜜罐」數據
「蜜罐」可以有效地檢測針對特定網路的惡意軟體。此外，通過「蜜罐」獲得的惡意軟體可以通過分析獲得其特徵碼，從而進一步監控網路中其他設備的感染情況。這樣的信息是非常有價值的，尤其是很多APT攻擊所採用的定製的惡意代碼往往無法被常規防病毒軟體所發現。參見本站文章企業設置「蜜罐」的五大理由
數據質量很重要
最後，企業要注意數據的質量。市場上有很多數據可用，在安全人員進行大數據安全分析時，這些數據的質量和准確性是一個最重要的考量。因此，企業需要有一個內部的數據評估團隊針對數據來源提出相應的問題，如：最近的數據是什麼時候添加的?有沒有樣本數據以供評估?每天能夠添加多少數據?這些數據哪些是免費的?數據總共收集了多久?等等。
安全事件和數據泄露的新聞幾乎每天都能夠出現在報紙上，即使企業已經開始採取手段防禦APT，傳統的安全防禦手段對於APT之類的攻擊顯得辦法不多。而利用大數據，企業可以採取更為主動的防禦措施，使得安全防禦的深度和廣度都大為加強。
⑤ ppt 什麼是大數據
大數據（Big
Data）又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。「大數據」概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫《大數據時代》中提出，指不用隨機分析法（抽樣調查）的捷徑，而是採用所有數據進行分析處理。大數據有4V特點，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
⑥ 深入大數據安全分析（2）：什麼是大數據安全分析
進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數大數據時代來臨[1]據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。 數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然現在企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。 大數據 隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。著雲台的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。[6] 「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。 大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬…… 截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。[1]
⑦ 大數據安全問題有哪些類型
【導讀】大數據運用有助於公司改善事務運營並猜測職業趨勢。然而，這項技能可能會被歹意利用，如果沒有適當的數據安全策略，黑客就有可能對用戶隱私造成重大要挾。那麼，大數據安全問題有哪些類型呢?
1、散布式體系
大數據解決方案將數據和操作散布在許多體繫上，以便更快地進行處理和分析。這種散布式體系能夠平衡負載，並避免發生單點故障。然而，這樣的體系很簡單遭到安全要挾，黑客只需攻擊一個點就能夠滲透到整個網路。因而，網路犯罪分子能夠很簡單地獲取敏感數據並損壞連網體系。
2、數據拜訪
大數據體系需求拜訪控制來約束對敏感數據的拜訪，否則，任何用戶都能夠拜訪機密數據，有些用戶可能將其用於歹意目的。此外，網路犯罪分子能夠侵入與大數據體系相連的體系，以盜取敏感數據。因而，運用大數據的公司需求查看並驗證每個用戶的身份。
3、不正確的數據
網路犯罪分子能夠經過操縱存儲的數據來影響大數據體系的精確性。為此，網路罪犯分子能夠創立虛偽數據，並將這些數據提供給大數據體系，例如，醫療機構能夠運用大數據體系來研究患者的病歷，而黑客能夠修正此數據以生成不正確的診斷成果。這種有缺陷的成果不簡單被發現，公司可能會持續運用不精確的數據。此類網路攻擊會嚴重影響數據完整性和大數據體系的性能。
4、侵略隱私權
大數據體系通常包括機密數據，這是許多人十分關懷的問題。這樣的大數據隱私要挾現已被全球的專家們評論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據體系，以損壞敏感數據。
以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據安全問題有哪些類型?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。