Ⅰ 大数据安全的重要性
大数据在企业和事业单位应用越来越广泛，也越来越被人所熟知，数据的价值也越来越多的被人所认识。它已经成为了一种新的经济资产，被看作是新世纪的矿产与石油，为整个社会带来了全新的创业方向、商业模式和投资机会。
大数据时代，组织和企业会更多的依靠数据分析而非经验和直觉来制定决策。充分挖掘和使用数据的价值将为组织和企业带来强大的竞争力。我们的周围也不乏有希望通过挖掘数据价值，提升组织或和企业竞争力的客户。像所有的科学技术一样，大数据也是一把双刃剑，能否合理利用成了其剑锋所向的分界点。
数据安全存在着多个层次，如规章制定、信息收集、信息传输、信息传输等环节安全。对于业务数据的安全，三分制定，七分技术，其他安全也是至关重要。
业界通常以四个“V”来概括大数据的基本特征：Volume（数据体量巨大）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）、Velocity（处理速度快）。而恰恰是这四个特点，也决定了其安全风险。
数据安全比传统信息安全更加复杂，体现在三个方面。
（1）业务数据越来越大，包括越来越多企业数据、个人资料、客户的隐私，数据的集中存储环节存在很大数据泄露隐患。
（2）敏感数据的应用界限不明确，大数据的分析大多未考虑到个体隐私问题。
（3）大数据对数据安全依赖提升，传统的像APT、DDos等安全工具，在数据防丢失、防泄漏上存在一定的技术难度。
大数据技术，主要是针对事物之间或者人和事物之间进行关系分析，如果大数据技术只是单纯的辅助决策的作用，那并不可怕，但事实上，大数据分析技术逐渐变成了一项重要的业务决策流程，越来越多的决策结果受到大数据分析结果所影响，对于决策者来说，最艰难的事情就是让我们逻辑思考来做决定，还是有智能分析的数据做决定，现在来看，智能分析的结果往往是正确的，并且让我们对其产生依赖，试想一下，如果大数据分析手机的基础信息数据出现问题，或者分析的逻辑是不正确的，那么将会引导我们走向错误，所以，面对海量的数据，存储、管理和分析，传统的对错分析和奇偶校验可能不能满足需求。
3 大数据就是大风险
大数据之“大”实际上指的是它的种类丰富、存储量大，因此管理起来是一个具有挑战性的工作。然而，无论企业在数据的存储、应用以及环境角度来看，“管理风险”不可避免地成为了“大数据就是大风险”的潜在推力。而数据安全是使用单位的重中之重，数据安全技术直接影响国家安全。总结起来，主要体现在五个方面。
3.1 云数据
目前来看，企业对诸如云服务等新技术的应用还是面临很多的困难，因为在实际应用中可能会遇到一些无法预料的问题。另外，黑客们对于放在云端的大数据更容易获取对于他们有用的信息，因此企业对云计算的安全性要求就会更高。
3.2 网络安全
随着互联网、移动互联网和物联网的发展，IT资源产生的在线数据正在被利用，但是数据量越来越大，已有的分析利用效率越来越低，数据的维护和利用压力正在变大。所以企业对于大数据应用中，对网络的恢复、防范依赖性就越来越高。
3.3 隐私
个人隐私作为一直备受关注的社会问题，随着各式各样的数据量越来越大，通过多种关联技术的分析成熟，个人隐私问题也将愈加凸显。
3.4 消费化
随着移动办公的兴起和广泛使用，在数据收集、存储、访问、传输都必不可少的有移动设备的介入。大数据时代的兴起带动了移动设备数量的骤增，为了方便，越来越的员工使用自己的移动设备进行办公。使用方便的同时，也给企业带来了安全隐患，移动设备很容易成为黑客入侵到内网的跳板，所以，移动设备的安全性关系着企业的安全。
3.5 互相联系的供应链
企业是供应链中的一部分，而这个供应链具有复杂性、全球性、还相互关联。信息将供应链紧密地联系在一起，从数据到商业机密再到知识产权，而信息的泄露会给企业带来经济和名誉上的重大损失，因此信息安全也越来越被重视。
不难看出，围绕大数据的五个主要问题多是其安全问题。的确，信息安全是关乎企业生存命脉的一根红线，在任何时期都是不可碰触的。面对大数据的双刃剑，保护好这些敏感数据的安全及其大数据分析生成的各种战略方案、机密文档、市场报告等成果，是促使大数据助力企业发展的关键环节。 各类技术都在考虑它们的安全性，并力求从中寻求一个契合点，云计算还有大数据，也都在寻求安全和各类技术有效融合。当大数据考虑安全性的时候，一个全新的安全生态系统伴随着大数据生态系统的成熟逐渐在我们眼前清晰地展开，资本运作和创新的动力不断地驱动着安全向前迈进。
4 数据信息的“安保”直接影响数据开发
不可否认，信息化程度越高，信息安全受到拷问的程度就越大。困扰全球各国的数据安全问题，同样也在考验中国。不能实现数据信息的“安保”，数据的开发就是一场灾难，世界主要经济体对此无一不有清醒认识。
Ⅱ 大数据时代信息安全隐患
大数据时代信息安全隐患
近年来，随着信息数据的爆炸式增长，数据的财富转换率也出现了大幅度的增长。这就造成了一个大数据时代的背景。很多人都把数据的增长看做了未来最重要的财富。但是数据的大幅增长，给越来越多的人敲响了警钟：大数据时代的数据安全十分的脆弱!没有安全的数据是缺乏足够财富支撑的，因此很多企业开始着手建立自己的新型数据安全模式，虽然这个过程显得是十分的残酷艰难，但是一切都势在必行，刻不容缓。 2012年很多国际IT巨头都推出了自己的云服务，许多企业都购买了公有云，或是建立了私有云。
云计算时代的到来促进了网络数据的高速发展，在过去的三年里增长的数据甚至超越了人类几百年的数据增长。这些数据的出现意味着巨大的财富，但是数据的非结构化和安全隐患不断增加，让这些数据的价值没能够得到充分的发掘。一方面由于现有技术对于信息开发的成本过大，限制了数据的价值，另一方面由于数据安全得不到足够的保证，也阻碍了数据财富化的进程。数据开发成本的优化是一个缓慢的过程，人们更希望能够得到安全保护的同时，缓慢的去开发数据价值，这也把大数据时代的数据安全问题推到了风头浪尖，这是对于数据安全开发者的一次严峻考验。 大数据时代的数据安全怎么做?对于这个问题有着不同的理解。有的人认为需要在原有安全的基础上加入新的的网络元素，继续沿用既有的数据安全思路，稳中求进;有的人认为需要重新构建全新的数据安全模式，打破原有的桎梏，重组现有技术构成，建立全新的数据安全模式。
这两种看法都可以看做一种对于大数据时代特性的适应，很难说孰优孰劣，只能说大家的发展路线不同，思路不同。 主张在原有安全基础上发展的人们认为，原有的端点数据安全模式十分的稳定，具有较长的运用经验，安全可靠高效。现在的云端技术对于数据安全的要求主要体现在网络安全的应对上。对于传统的端点安全技术来说，有多种方式可以实现最终的安全。面对现有的大数据特性，需要在一些方面做出调整。一般来说有以下的几个方面需要改进。
第一，大数据时代的数据结构化。数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。大数据时代的数据非常的繁杂，其数量非常的惊人，对于很多企业来说，怎样保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个十分严肃的问题。结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据的安全。数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。未来数据标准化，结构化是一个大趋势，不管是怎样的数据安全模式都希望自己的数据更加的标准。
第二，网络层的安全策略是端点数据安全的重点加固对象。常规的数据安全模式往往喜欢分层构建。这也是数据安全的常规做法。现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。一方面是大数据时代的信息爆炸，导致网端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻，另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上于本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。
第三，本地策略的升级。对于端点数据安全来说已经具备了成熟的本地安全防护系统，但是由于思路的转化，现有的端点数据安全系统有一定认识上的偏差，需要进行及时的调整。由于大数据时代的数据财富化导致了大量的信息泄露事件，而这些泄露事件中，来自内部的威胁更大。所以在本地策略的构建上需要加入对于内部管理的监控，监管手段。用纯数据的模式来避免由于人为原因造成的数据流失，信息泄露。由这一点出发我们可以预想到在未来的数据安全模式中，管理者的角色权重逐渐分化，数据本身的自我监控和智能管理将代替一大部分人为的操作。这对于大部分企业来说都是能够减少损失和成本的大事情，值得引起大家的关注和思考。
在本地安全策略的构建过程中还要加强与各个环节的协调。由于现在的数据处理方式往往会依托与网络，所以在数据的处理过程中会出现大量的数据调用，在调用过程中就容易出现很大的安全威胁。这个时候如果能够把本地和网络的链接做的更细腻，完善缓存机制和储存规则，就能够有效保证数据源的纯洁，从根本上杜绝数据的安全威胁。本地数据安全策略还有很多需要注意的问题，也有很多还没有发现的隐患，这些都需要在完善自有系统的基础上，继续开发。
第四，数据存储的问题。在传统端点的数据安全中，数据存储作为非法入侵的最后一站，被业界人士高度的重视，对于数据存储建立了全面完善的防护措施，这些非常值得借鉴，但是还要有进一步的完善。这里的完善主要是数据存储隔离与调用之间的数据逻辑关系策划。这同样是为了适应现在的数据模式。 经过上面几个问题的针对性完善，就能够开发出相对更加适应现在大数据时代应用的数据安全模式。只是在开发力度上的不同导致了现有的端点安全专家们很难深入的调整自己的方法，导致现在市场上存在一批似是而非的数据安全方案，这应该是发展的一个过程吧! 对于想要重新建立数据大时代数据安全的人们来说，他们面对的不是细节的问题，而是整体布局的问题。
想要针对现有的大数据背景，开发出属于下一代的虚拟数据安全方案，绝对是一种创新性的变革，对于未来数据安全的发展具有革命性的作用。因为，针对大数据时代设计的安全方案应该是在虚拟化、移动化的基础上进行的深入开发，而虚拟化安全和移动化网络是未来发展的方向，这样以来，从方向上摆正了自己的位置，具有更快的发展速度和更远的发展空间。但是想要做到这一步需要花费的精力也不是每个团队都能够付出的。以泰然神州为代表的一些具有前瞻性的企业已经开始了这方面的尝试，并取得了不错的成果。泰然神州在虚拟化、移动化和信息安全上做出了杰出的贡献。他们在考虑到虚拟化数据安全问题的时候，就是从整体入手，解决现有的痼疾，打造出全新一代数据安全方案。 在未来的虚拟化数据安全方案中，需要从全面的数据安全系统入手，建立合理的逻辑监管程序，全面数据处理模型，标准化信息配置，同时加强数据的监管，人员监管与外部智能辨识，做好各个环节的相互支撑与防御。虚拟化数据安全的核心是一条贯穿整个安全体系的数据通道，这条渠道需要通过分层管理，交叉监控，实现绝对的隐蔽和安全，同时合理的逻辑关系让整条数据通道变得更加合理和快捷。虚拟化数据安全更加注重客观的数据逻辑，尽量避免由于人为操作造成的数据安全隐患，杜绝数据泄露。
在大部分人的眼中数据泄露一直是个非常难缠的项目，但是在泰然神州新开发的产品中就重点针对了这个项目。他们通过建立监控网络完成对数据流的监控和控制，更多的避免了由于内部和外部原因造成的数据泄露，同时加强了对于既定存储数据的保护措施，很好的避免了数据的泄露。 虚拟化数据安全更加注重对于智能的运用。数据智能处理一直是安全领域最钟爱的一门技术，能够强化各个环节数据智能化，加强数据的辨识智能，处理智能对于数据安全的发展具有很强的促进作用。虚拟化数据安全未来发展的核心要素就是实现纯数据监控的完美形态，让数据管理数据安全，同时为所有用户提供可靠的数据端口，实现最终的数据转换目标。结合端点数据安全发展的历程，我们看得出数据本身具有很强的适应性，如果善加疏导，就能够整合出意想不到的效果。
智能数据一直是泰然神州研发的一个重要目标，为了能够在大数据时代发挥自己的智能数据优势，泰然神州在自己的产品中加入了智能数据的元素，让泰然神州新一代数据堡机完美的呈现了各个层面的技术高度和安全高度。 不管是传统的改进，还是重新建立，对于大数据时代的数据安全发展都具有一定的促进意义，只要进一步发展下去，就能够实现预想的目标。大数据时代已经到来，数据安全行业是所有行业最先起飞的一个，对于业内人士来说，这不仅仅是一次机会，更是一次挑战。只有坚持走在最前列的人，才能够最终获得胜利。
同时，整个世界环境内都开始针对网络信息数据做出适当的调整规范，这必然使得未来的数据安全发展得到极大的支持和鼓励，这对于所有从业人士来说都是一个展示自己团队才华的舞台，一个大数据时代的舞台!
Ⅲ 大数据时代 信息泄露隐患如何防备
大数据时代 信息泄露隐患如何防备
为了解消费者对个人信息被采集以及大数据运用的观点、看法，以及消费者对个人信息保护的期望，哈尔滨、北京等29省市消协（消委会、消保委）以及中国消费者报社，共30家消费维权单位开展了相关网络调查，并发布了《大数据时代个人信息保护状况调查报告》。调查数据由中国消费网和安全联盟通过网络采集的方式完成。
近三成受访者不知何为“大数据”
“大数据”是一个较新的概念，本次调查发现，对于是否了解“大数据”的概念这个问题，仅有8%的受访者表示比较了解，还有68%的受访者表示略有所知，更有24%的受访者表示“从未听说过”（见图1）。
图1：受访者是否了解“大数据”的概念？
受访者心忧个人数据泄露
虽然对于大多数受访者而言，“大数据”这一概念依然比较陌生，但对于“个人信息在大数据时代是否更容易泄露”这个问题，有76%的受访者给予了肯定的回答，认为“不是”和“说不清”的受访者各占12%（见图2）。
图2：受访者认为个人信息在大数据时代是否更容易泄露？
而对“过去一年中，有没有发现个人信息被泄露”的问题调查中，52%的受访者认为“有”，认为“没有”的受访者约40%，还有8%受访者表示说不清（见图3）。
图3：在过去一年中，受访者有没有发现个人信息被泄露？
仅4成消费者知道智能设备有泄露个人信息隐患
而在“大数据”时代，对个人数据的收集方式更加多样，比如智能手表、运动手环之类的个人穿戴式智能设备，就有将个人健康数据上传到服务器的功能。
调查显示，只有44%的受访者表示知道有这个隐患，还有40%的受访者表示“不知道”，另有16%的受访者表示“说不清”（见图4）。
图4：受访者是否知道个人穿戴式智能设备有泄露个人信息的隐患？
调查还显示，只有20%的受访者表示愿意使用，60%的受访者表示不愿意，还有20%受访者表示说不清（见图5）。
图5：受访者是否愿意使用可能泄露个人信息的智能穿戴设备？
消费者认为个人财务信息最重要
个人信息范围十分广泛，在本轮调查中，将个人信息封为六大类，分别为个人身份类信息，包括姓名、家庭住址、身份证号、工作单位等；个人消费类信息，包括网购记录、线下购物记录、网络浏览记录等；个人通讯类信息，包括手机号码、邮箱地址，短信、QQ、微信等聊天记录；个人财务类信息，包括银行卡号、个人财务状况、网络账号和密码等；个人背景类信息，包括病历、体检记录、学历、工作经历等；个人社会关系类信息，包括家庭成员情况、婚姻情况等。
关于“在大数据时代，哪些个人信息最重要”的调查中， 26%的消费者认为，个人财务信息最重要；其次是个人身份信息，占23%；排在第三的则是个人通讯信息，为18%；第四是个人消费信息，为15%；第五是个人社会关系信息，为11%，最后是个人背景信息，约7%（见图6）。
图6：受访者认为，在大数据时代，哪些个人信息最重要？
而对于“在大数据时代，你被泄露最多的个人信息主要包括”这一问题，消费者的投票显示，泄露最多的是个人通讯信息，达到33%；其次是个人身份信息，为28%；第三是个人消费信息，为20%；个人财务信息有10%，排第四；个人社会关系信息第五，约8%；泄露情况最少的是个人背景信息，约3%（见图7）。
图7：受访者认为，被泄露最多的个人信息是哪些？
消费者认为网站和个人终端APP泄露信息最多
在对于个人信息泄露渠道的调查中，被认为最容易泄露个人信息的是网站，包括电商平台、搜索引擎、门户网站等，占14%；其次是手机、PAD、智能手表、运动手环等个人信息终端上的APP，占13%；第三是汽车行业，如4S店和电信服务商，都达到12%；第四是类似电子邮箱、微信、QQ之类的通讯软件和房地产行业，包括房地产开发商、租房中介公司，达到11%；第五是快递公司，占9%；第六是银行保险业，有8%；第七是医疗、教育、供电供水供气等公共服务业，约5%；认为其他行业的有3%，最少的是包括机票代理、火车票代理在内的航空公司和行政机关，各约1%（见图8）。
图8：消费者认为哪个途径泄露个人信息最多？
消费者呼吁引入惩罚性赔偿机制保护个人信息
在对于“与个人信息相关的大数据应该如何保护”的调查中，得票最高的措施是“对盗窃、倒卖以及不当使用个人信息的企业、个人进行严厉打击”，达到21%；其次是“掌握个人信息的机构、企业必须加强管理”，为19%；第三是“加强宣传教育，全社会要提高个人信息保护意识”，为18%；第四是“采集、使用个人信息时必须得到当事人的同意、许可”和“畅通举报渠道”，都为15%；最后是“个人信息须去除个人身份特征内容”，约13%（见图9）。
图9：受访者认为与个人信息相关的大数据应该如何保护？
而对于“对大数据使用以及个人信息保护立法，你有何建议”的调查中，呼声最高的是“加大惩罚力度，进入惩罚性赔偿制度”，有20%选择了这一项；其次是“要规定个人信息使用者和收益者对个人信息来源进行合法性审查”，有19%；第三是“建立个人信息规范、合理使用的制度，如要求数据采集、利用必须得到当事人授权等”，约17%；第四是“建立举证责任倒置制度”和“对于重大个人信息泄露事件，可提起公益诉讼”，都有16%；最后是“对可识别个人身份、特征的信息必须技术处理”，约13%（见图10）。
图10：对大数据使用以及个人信息保护立法，受访者有何建议？
针对调查结果，30家消费维权单位共同发出如下倡议：
一、要进一步细化个人信息保护的相关法律规定，建立规范合理的个人信息采集使用制度，信息、数据的采集使用必须得到当事人的授权。尽快出台个人信息保护的专门法律，用更完善的立法保护消费者个人信息安全不受侵害。
二、要进一步加大对非法采集使用个人信息行为的惩处力度。明确个人信息保护的责任主体和职能范围，用更严格的执法打击侵犯消费者个人信息安全的不法行为。引入惩罚性赔偿制度，加大非法采集使用消费者个人信息的违法成本。
三、进一步简化司法程序，在有关个人信息保护的民事诉讼中引入举证责任倒置制度，并相机在消费者个人信息司法保护中引入公益诉讼制度，给个人信息权被侵害的消费者提供最大的司法便利。
四、要进一步强化企业自律和消费者自觉。经营者面对个人信息数据可能带来的利益诱惑，要对得起良心，守得住底线。消费者要增强自我保护意识，自觉抵制经营者对个人信息非法采集和使用的行为，一旦发现个人信息被泄露或者被非法使用，及时主动地大胆维权，用更积极的自我防范筑起保护个人信息安全的坚强屏障。
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Ⅳ 大数据安全问题，怎么解决
对于日常安抄全运维产生的海量数据进行安全分析，防止隐患发生：
通过类似RG-BDS的大数据安全平台解决海量安全日志管理和安全问题预警与定位的技术难题，通过6层纵深架构和4步智能分析算法，利用大数据分析模型等自主创新技术，为使用者清晰呈现安全整体态势并实时感知、精准定位威胁源头。
Ⅳ 大数据面临哪些安全与隐私问题
(一)大数据遭受异常流量攻击
大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的最终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。
(二)大数据信息泄露风险
大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的，所以，如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。
(三)大数据传输过程中的安全隐患
数据生命周期安全问题。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展，在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。又如，大数据传输处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据传输的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。
个人隐私安全问题。在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下，互联网上的个人隐私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系，监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录，网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。但在大数据传输时代，人们面临的威胁不仅限于个人隐私泄露，还在于基于大数据传输对人的状态和行为的预测。近年来，国内多省社保系统个人信息泄露、12306账号信息泄露等大数据传输安全事件表明，大数据传输未被妥善处理会对用户隐私造成极大的侵害。因此，在大数据传输环境下，如何管理好数据，在保证数据使用效益的同时保护个人隐私，是大数据传输时代面临的巨大挑战之一。
(四)大数据的存储管理风险
大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。
Ⅵ 大数据时代的企业信息安全隐患
大数据时代的企业信息安全隐患
近年来，伴随着物联网、云储存、云计算等新技术的极速发展，数据信息正呈现出爆炸式的增长态势，而通过对这些信息进行整理分析，便可以有效的帮助企业把握市场脉络、感知行业走向，从而为企业发展方向与风险防控，制定更好的经营策略。因此越来越多的企业经营者开始关注、重视“大数据”的商业价值，将有价值的企业数据视为企业赢得市场先机的“金钥匙”。
但企业在获得“大数据时代”信息价值增益的同时，却也在不断的累积风险。首先是黑客窃密与病毒木马的对企业信息安全的入侵;大数据在云系统中进行上传、下载、交换的同时，极易成为黑客与病毒的攻击对象。而“大数据”一旦被入侵并产生泄密，则会对企业的品牌、信誉、研发、销售等多方面带来严重冲击，并带来难以估量的损失。
其次是内部员工对企业数据的非法窃取或因疏忽造成的丢失，“日防夜防，家贼难防”是目前企业信息安全中普遍存在的尴尬，因为在工作过程中，企业员工不可避免的需要接触到企业核心数据或内部机密，其中不乏别有用心者对有价值的信息数据进行刻意的复制、截留、甚至外泄，一旦在企业内部发生泄密，使企业信息安全遭到威胁，其破坏力将远远超过外部泄密所产生的影响，给企业带来的甚至是灭顶之灾。
根据权威数据统计，2013年内81%的企业信息安全泄密类问题发生在体系内部(内部人员过失泄密或主动窃密)，由外部黑客攻击、系统漏洞、病毒感染等问题带来的信息泄密案例，合计仅有12%;内部体系造成的泄密损失是黑客攻击的16倍，是病毒感染的12倍。
综上所述，无论是从防范黑客对数据的恶意攻击，还是对内部员工的安全防控来看，为了保障企业信息安全，迫切需要一种更为有效的方法对企业信息安全进行有效管理，这种方法既要在“大数据”时代加强对外防范，又要实现对内部系统的有效防控。而“数据防泄漏(DLP)“技术的出现，则完美的实现了企业信息安全的“内外兼防”。
“数据防泄密”技术又被称为“数据防泄漏”，缩写表达为DLP(Data Loss prevention)。是通过高效、安全的动态加解密技术，对文档进行加密防护，从而为企业信息安全起到数据防泄密作用。经过“数据防泄密”保护的各类数据与文档，可以完全阻止内部文件被非法复制、非法浏览、非法窃取、非法拍摄，所有用户任何操作行为都受到有效的安全管理规则约束与监控，让企业信息安全不再是一个难题。 国内最早为解决企业信息安全而引入“数据防泄密”(DLP)概念的是华途软件有限公司，华途软件也是目前国内为企业信息安全部署“数据防泄密”(DLP)产品最多的厂商，是第一批通过国家解放军、公安部及国密局信息安全监测多方认证的专业解决企业信息安全的厂商。
以华途软件“文档安全管理系统H7”为例，它为解决企业信息安全这一问题，采用了动态文档透明加密技术、虚拟化技术、身份认证技术及硬件绑定技术，结合多维密级和权限管理，针对内部员工和部门差异化及自主管理需求，对重要数据进行精细化细粒度权限管理，有效的防止了未经授权非法使用及越权使用者对文档所造成的信息泄密，使企业信息安全得到了重要保障。通过华途数据防泄密文档安全管理系统H7，可以全面实现企业信息安全的内部数据防泄密管控部署，配合防火墙与杀毒软件等传统安全措施，实现企业信息安全的“内外兼防，滴水不漏”。
如今，数据信息已成为企业发展的重要战略资源，若要保护企业信息安全，就要做出相应的管理手段结合完善的企业信息安全管理制度，建立起自己的企业信息安全模式，在保障全面企业信息安全的前提下，享受“大数据”所带来的价值提升。
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Ⅶ 你们对“大数据”的安全隐患有什么看法
这种安全隐患是需要大家重视的，我们必须重视这种安全隐患的发生，要多加防范，不能让它出现问题，不然后患无穷
Ⅷ 鹏宇成解析大数据时代会带来哪些信息安全隐患
通过建立这种宏观层面的信息，大数据可以让企业了解到他们的产品是如何以前所未有的经济理解水平在运行。也就是说，通过以新方式来结合和分析海量数据，我们可以实现新的业务洞察力。
保护大数据：基础设施准备
首先，对于利用大数据系统来分析企业内活动的安全工具，企业安全团队必须了解传统安全修复工具和它们之间的基础设施差异。在现在的企业安全办公室，我们并不难找到报告不同类型安全数据（试图查找问题的安全分析师会对这些数据感兴趣）的各种安全工具，日志记录工具、安全监控工具、外围安全设备、应用程序访问控制设备、配置系统、供应商风险分析程序、grc产品等，这些工具收集了大量信息，企业安全团队必须分解和规范化这些信息以确定安全风险。
虽然这些传统工具针对其特定类型的控制提供了数据视图，但这些系统的输出往往不是统一的，又或者这些数据被分解成汇总数据，并被输入到一个或者多个siem工具以在视觉上显示安全团队感兴趣的预定事件。一旦确定了某个趋势或者潜在事故，安全专业人士团队就必须从大量输出数据中筛选出证据以发现任何未经授权或恶意的活动。对于安全管理而言，这种“松散结合”的方法通常可行，但它速度很慢，很容易错过良好伪装的恶意事件，并且要在对大量历史数据进行收集、分析和总结后，才能发现严重的安全事件。
相比之下，大数据安全环境的创建需要依赖于前面提到的工具，为安全信息输入单一逻辑大数据安全信息仓库。这种仓库的优势在于，它将数据作为更大的安全生态系统的一部分，这个安全生态系统具有强大的分析和趋势分析工具来识别威胁，威胁需要通过检查多个数据集才能被确认，而不像传统的方法那样---安全团队通过虚拟放大镜来筛选松散耦合的数据集。