大數據長期保存中的安全問題研究

❶ 大數據背景下的信息安全問題探討

大數據背景下的信息安全問題探討
大數據具有體量巨大、類型繁雜、處理速度快、價值密度低四大特點，因此，對於個人來說，難以處理極其龐大的數據，只有國家和大型企業等組織或集團才有可能獲取到各種敏感信息；大數據所搜集提取的個人信息可能連本人都不完全知曉，比如個人的行為特徵、語言風格、愛好興趣等。在大數據時代如何保護個人敏感信息或隱私，必將成為高難度的世界課題。
2013年6月，美國前中情局雇員斯諾登曝光了始於2007年小布希時期美國國家安全局和聯邦調查局啟動的代號為「棱鏡」的秘密項目。美國國家安全局通過接入雅虎、谷歌、微軟、蘋果等9家美國互聯網公司中心伺服器，對郵件、圖片、視頻、電話等10類數據進行監控，以搜集情報，監視民眾的網路活動。「棱鏡」項目緣於2004年美國政府的「星風」監視計劃。但是，當時小布希政府由於法律程序等敏感問題而做出讓步，美國本土的監聽項目有所縮減。為了「星風」計劃的繼續進行，小布希政府通過司法程序將「星風」監視計劃分拆成由國家安全局執行的4個監視計劃，包括「棱鏡」、「主幹道」、「碼頭」和「核子」，均交由美國家安全局執掌。「棱鏡」項目用於監視互聯網個人信息。「主幹道」和「碼頭」項目負責存儲和分析通信和互聯網上數以億兆計的「元數據」。元數據主要指通話或通信的時間、地點、使用設備、參與者等，不包括電話或郵件等的內容。「核子」項目負責內容信息的獲取，截獲電話通話者對話內容及關鍵詞，通過攔截通話以及通話者所提及的地點，來實現日常的監控。由此可見，斯諾登不僅揭露了美國的大規模竊聽計劃，更揭示了大數據時代國家信息安全保護問題。大數據的分析與使用，無論對個人（如跟蹤健康狀況防範疾病）、對企業（如了解市場偏好以有效安排產品設計生產營銷）乃至對國家（如防範疫情或恐怖主義）顯然都有巨大的好處，從商業用途來說，谷歌、微軟、雅虎等互聯網公司，完全可以通過它們掌握到的數以百萬計、千萬計甚至億萬計的數據，經由「超級計算」，准確推斷消費者的愛好及習慣、商品的銷售額、疾病疫情的發展趨勢。商業如此，在政治、經濟、軍事等方面亦存在諸多的用途和潛在利益。像「棱鏡」計劃里涉及的谷歌、雅虎、蘋果、微軟等大網站，人們每天由於各種業務需要，會把大量個人信息輸入其中，但常常並不被事先告知數據的用途。而這些數據會被企業或政府用來進行一些特殊的計算或分析，如通過對大數據的分析預測來對人們尚未實施的行為進行懲罰。比如「大數據之父」舍恩伯格曾披露過一個例子：在美國有一個計劃名為「預測式配警」，通過對大數據分析來預測美國某個城市的某條街道的某個時段是犯罪高峰時段，然後在那個位置部署更多的警力。從此該地區居民將長時間被監控，這是一種變相的侵犯或懲罰。他們不是因為做錯事，而是因為某個計算機的演算法預測他們可能做錯事而被懲罰了，顯然這是不公平的。美國國安局擁有的正是類似的一套基於「大數據」的新型情報收集系統，這套名為「無界爆料」的系統，以30天為周期，從全球網路系統中接收到970億條訊息，再通過比對信用卡或者通訊記錄等方式，能幾近真實地還原個人的實時狀況。當然，像谷歌這樣的商業組織也有可能掌握同樣量級的信息而進行商業預測分析。因此，必須建立一套規則予以規范和約束對大數據的收集和使用。第一，雖然這些信息儲存在不同的伺服器上，但這些數據是用戶的資產，擁有權屬於用戶自己而不是這些公司，這是必須明確的，就像財產所有權一樣，個人隱私數據也應該有所有權。第二，利用大數據、雲計算技術給用戶提供信息服務的公司或企業，需要把收集到的用戶數據進行安全存儲和傳輸，這是企業的責任和義務。第三，如果企業或政府要使用用戶的信息，一定要讓用戶有知情權和選擇權，泄露用戶數據甚至牟利，不僅要被視作不道德的行為，而且是非法行為。大數據時代的數據存儲和應用方式是跨地域甚至是跨國界的。作為國家層面要將大數據上升為國家戰略，奧巴馬政府在2012年3月將「大數據戰略」上升為最高國策，像陸權、海權、空權一樣，將對數據的佔有和控製作為重要的國家核心能力。我國也應從國家高度重視大數據，在對其進行安全保護、政策制定需要重視三個方面：一是要正視數據霸權，要清醒認識到我國在網路控制權、關鍵技術和高端設備等方面，還受制於西方。二是要明確主權，數據作為一種重要的戰略資源，無論是個人擁有還是國家擁有，都要納入到主權范圍裡面來考慮。三是要有治權，因為有主權不一定能夠管治。比如：數據存到國外，雲計算跨越國境，可能不在你的主權范圍之內。要區別對待不同的數據，對確需保護的數據，必須有切實可靠的手段進行有效管理。如果做不到對數據的有效管理，大數據就必然面臨失控的危險。政策界定安全責任問題。大數據的安全問題涉及政府、相關企業、網路運營商、服務提供者，以及數據產生者、使用者等方方面面，必須對各自的安全責任有明晰的政策界定。信息安全風險存在於數據的全生命周期之中，從技術思路、產品開發、用戶使用、服務管理，各個環節均要分擔相應的安全責任。監管保障基礎設施安全問題。大數據的發展離不開電信網路甚至工控系統等關鍵基礎設施，其安全可靠同樣依賴於這些基礎設施，受供應鏈全球化、產業私有化的影響，網路與關鍵基礎設施間的安全日趨復雜，一國的大數據可能存放在別國的網路中，一國的基礎設施可能同時服務於多個國家，高度的全球相互依賴性，挑戰著原有的國家主權觀念。所以，關鍵基礎設施的安全監管體系十分重要，我國需要盡快確立對供應鏈的實質性國家安全審查和對基礎網路的常態化安全監管。
網路空間沖突管理問題。大數據的資源價值越來越高，圍繞大數據的爭奪和沖突就越來越激烈。大數據的生成、處理和利用方式，將極大改變各種沖突的表現方式和破壞烈度。通過立法與國際合作應對包括知識產權的保護、網路犯罪的處置、網路破壞活動特別是網路恐怖主義的打擊以及網路戰爭的威脅。

❷ 大數據需留意的六個安全問題

1、使數據易受攻擊

如今，所有數據都是數字化的，並且數量巨大，黑客始終可以在惡意內部人員的幫助下找到進入入侵的方式。如果他們以某種方式可以訪問你的關鍵數據，他們可以根據自己的目的進行修改，甚至刪除其中的一些數據。這就是為什麼完全依賴物聯網、大數據和實時數據分析的公司限制訪問並採取某些步驟來檢測假數據形成的原因。這是其數據保護協議的關鍵部分。

2、使訪問變得困難

使大數據生態系統有效的另一個重要因素是粒度訪問控制。根據等級、許可權可以授予不同人員不同級別的主數據訪問許可權。名義上，訪問控制使大數據更加安全。但是，隨著組織使用大量數據，增加復雜的控制面板可能變得更加微妙，並可能為更多潛在漏洞打開門戶。

3、需要某些安全審核

在每個系統開發中，幾乎都是需要安全審核的地方，特別是在大數據不安全的地方。但是，考慮到使用大數據已經帶來了廣泛的挑戰，這些安全審核通常被忽略，這些審核只是添加到列表中的另一件事。這種態度與以下事實結合在一起：許多公司仍需要能夠設計和實施此類安全審核的合格人員。

4、分散的框架

使用大數據的公司可能需要在不同系統之間分布數據分析。例如，Hadoop是一種開放源代碼軟體，旨在在大數據生態系統中進行靈活和分散的計算。但是，該軟體初根本沒有安全性，因此在分散的框架中有效的安全性仍然是要實現的挑戰。

5、數據來源

找到我們的數據來源確實有助於確定違規的來源。你可以使用元數據來跟蹤數據流。無論如何，即使對於大型公司，元數據管理也是一個自我戰略問題。如果沒有正確的框架，實時跟蹤此類非結構化數據將是一個挑戰。盡管這是一個持續存在的問題，但它並不是大數據問題。

6、實時合規

實時大數據分析在公司的競爭中越來越受歡迎。但是，實時實施這種工具更加復雜，並且還會產生大量的數據。

此類工具的開發方式應使它們在現實中不存在威脅時能夠規避對違規行為的錯誤警告。因此，發現此類錯誤警告可能很耗時。他們分散了白帽黑客的注意力，使其免受真正的故障和攻擊並浪費資源。

關於大數據需留意的六個安全問題，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❸ 大數據安全問題 這六點你知道了嗎

【導讀】當涉及到大數據和分析時，列出企業應該遠離的陷阱清單也同樣重要，大多數組織為其成功實施項目工作，都已經制定了一套大數據的最佳做法。那麼大數據安全問題有哪些?我們在進行大數據分析的時候需要注意什麼呢?下面我們就來具體了解一下。

1、需要某些安全審核

在每個系統開發中，幾乎都是需要安全審核的地方，特別是在大數據不安全的地方。但是，考慮到使用大數據已經帶來了廣泛的挑戰，這些安全審核通常被忽略，這些審核只是添加到列表中的另一件事。這種態度與以下事實結合在一起：許多公司仍需要能夠設計和實施此類安全審核的合格人員。

2、使訪問變得困難

使大數據生態系統有效的另一個重要因素是粒度訪問控制。根據等級、許可權可以授予不同人員不同級別的主數據訪問許可權。名義上，訪問控制使大數據更加安全。但是，隨著組織使用大量數據，增加復雜的控制面板可能變得更加微妙，並可能為更多潛在漏洞打開門戶。

3、分散的框架

使用大數據的公司可能需要在不同系統之間分布數據分析。例如，Hadoop是一種開放源代碼軟體，旨在在大數據生態系統中進行靈活和分散的計算。但是，該軟體初根本沒有安全性，因此在分散的框架中有效的安全性仍然是要實現的挑戰。

4、實時合規

實時大數據分析在公司的競爭中越來越受歡迎。但是，實時實施這種工具更加復雜，並且還會產生大量的數據。

此類工具的開發方式應使它們在現實中不存在威脅時能夠規避對違規行為的錯誤警告。因此，發現此類錯誤警告可能很耗時。他們分散了白帽黑客的注意力，使其免受真正的故障和攻擊並浪費資源。

5、數據來源

找到我們的數據來源確實有助於確定違規的來源。你可以使用元數據來跟蹤數據流。無論如何，即使對於大型公司，元數據管理也是一個自我戰略問題。如果沒有正確的框架，實時跟蹤此類非結構化數據將是一個挑戰。盡管這是一個持續存在的問題，但它並不是大數據問題。

6、使數據易受攻擊

如今，所有數據都是數字化的，並且數量巨大，黑客始終可以在惡意內部人員的幫助下找到進入入侵的方式。如果他們以某種方式可以訪問你的關鍵數據，他們可以根據自己的目的進行修改，甚至刪除其中的一些數據。這就是為什麼完全依賴物聯網、大數據和實時數據分析的公司限制訪問並採取某些步驟來檢測假數據形成的原因。這是其數據保護協議的關鍵部分。

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❹ 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。

❺ 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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❻ 大數據安全問題及應對思路研究

大數據安全問題及應對思路研究

隨著互聯網、物聯網、雲計算等技術的快速發展，全球數據量出現爆炸式增長。與此同時，雲計算為這些海量的多樣化數據提供了存儲和運算平台，分布式計算等數據挖掘技術又使得大數據分析規律、研判趨勢的能力大大增強。在大數據不斷向各個行業滲透、深刻影響國家的政治、經濟、民生和國防的同時，其安全問題也將對個人隱私、社會穩定和國家安全帶來巨大的潛在威脅，如何應對面臨巨大挑戰。

一、大數據安全關鍵問題

隨著數字化進程不斷深入，大數據逐步滲透至金融、汽車、製造、醫療等各個傳統行業，甚至到社會生活的每個角落，大數據安全問題影響也日益增大。

（一）國家數據資源大量流失。互聯網海量數據的跨境流動，加劇了大數據作為國家戰略資源的大量流失，全世界的各類海量數據正在不斷匯總到美國，短期內還看不到轉變的跡象。隨著未來大數據的廣泛應用，涉及國家安全的政府和公用事業領域的大量數據資源也將進一步開放，但目前由於相關配套法律法規和監管機制尚不健全，極有可能造成國家關鍵數據資源的流失。

（二）大數據環境下用戶隱私安全威脅嚴重。隨著大數據挖掘分析技術的不斷發展，個人隱私保護和數據安全變得非常緊迫。一是大數據環境下人們對個人信息的控制權明顯下降，導致個人數據能夠被廣泛、詳實的收集和分析。二是大數據被應用於攻擊手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，為發起攻擊做准備，大數據分析讓黑客的攻擊更精準。三是隨著大數據技術發展，更多信息可以用於個人身份識別，個人身份識別信息的范圍界定困難，隱私保護的數據范圍變得模糊。四是以往建立在「目的明確、事先同意、使用限制」等原則之上的個人信息保護制度，在大數據場景下變得越來越難以操作。

（三）基於大數據挖掘技術的國家安全威脅日益嚴重。大數據時代美國情報機構已搶佔先機，美國通過遍布在全球的國安局監聽機構如地面衛星站、國內監聽站、海外監聽站等採集各種信息，對採集到的海量數據進行快速預處理、解密還原、分析比對、深度挖掘，並生成相關情報，供上層決策。2013年6月底，美中情局前雇員斯諾登爆料，美國情報機關通過思科路由器對中國內地移動運營商、中國教育和科研計算機網等骨幹網路實施長達4年之久的長期監控，以獲取網內海量簡訊數據和流量數據。

（四）基礎設施安全防護能力不足引發數據資產失控。一是基礎通信網路關鍵產品缺乏自主可控，成為大數據安全缺口。我國運營企業網路中，國外廠商設備的現網存量很大，國外產品存在原生性後門等隱患，一旦被遠程利用，大量數據信息存在被竊取的安全風險。二是我國大數據安全保障體系不健全，防禦手段能力建設處於起步階段，尚未建立起針對境外網路數據和流量的監測分析機制，對棱鏡監聽等深層次、復雜、高隱蔽性的安全威脅難以有效防禦、發現和處置。

二、國外大數據安全相關舉措及我國應對思路

目前世界各國均通過出台國家戰略、促進數據融合與開放、加大資金投入等推動大數據應用。相比之下，各國在涉及大數據安全方面的保障舉措則起剛剛起步，主要集中在通過立法加強對隱私數據的保護。德國在2009年對《聯邦數據保護法》進行修改並生效，約束范圍包括互聯網等電子通信領域，旨在防止因個人信息泄露導致的侵犯隱私行為；印度在2012年批准國家數據共享和開放政策的同時，通過擬定非共享數據清單以保護涉及國家安全、公民隱私、商業秘密和知識產權等數據信息；美國在2014年5月發布《大數據：把握機遇，守護價值》白皮書表示，在大數據發揮正面價值的同時，應該警惕大數據應用對隱私、公平等長遠價值帶來的負面影響，建議推進消費者隱私法案、通過全國數據泄露立法、修訂電子通信隱私法案等。

我國在布局、鼓勵和推動大數據發展應用的同時，也應提早謀劃、積極應對大數據帶來的安全挑戰，從戰略制定、法律法規、基礎設施防護等方面應對大數據安全問題。

（一）將大數據資源保護上升為國家戰略，建立分級分類安全管理機制。一是把數據資源視為國家戰略資源，將大數據資源保護納入到國家網路空間安全戰略框架中，構建大數據環境下的信息安全體系，提高應急處置能力和安全防範能力，提升服務能力和運作效率。二是通過國家層面的戰略布局，明確大數據資源保護的整體規劃和近遠期重點工作。三是對國內大數據資源按實施分級分類安全保護思路，保障數據安全、可靠，積極開展大數據安全風險評估工作，針對不同級別大數據特點加強安全防範。五是盡快制定不同級別的大數據採集、存儲、備份、遷移、處理和發布等關鍵環節的安全規范和標准，配套完善相應的監管措施。

（二）完善法律法規，加大個人信息保護監管力度。一是積極推動個人信息保護法律的立法工作，探索通過技術標准、行業自律等手段解決法律出台前的個人信息保護問題。加快《網路安全法》的出台，在《網路安全法》中對電信和互聯網行業用戶信息保護作出明確法律界定，為相關工作開展提供法律依據。二是加強對個人隱私保護的行政監管，同時要加大對侵害個人隱私行為的打擊力度，建立對個人隱私保護的測評機制，推動大數據行業的自律和監督。

（三）加強國家信息基礎設施保護，提升大數據安全保障與防範能力。一是促進技術研究和創新，通過加大財政支持力度，激勵關系國家安全和穩定的政府和國有企事業單位採用安全可控的產品，提升我國基礎設施關鍵設備的安全可控水平。二是加強大數據信息安全系統建設，針對大數據的收集、處理、分析、挖掘等過程設計與配置相應的安全產品，並組成統一的、可管控的安全系統，推動建立國家級、企業級的網路個人信息保護態勢感知、監控預警、測評認證平台。三是充分利用大數據技術應對網路攻擊，通過大數據處理技術實現對網路異常行為的識別和分析，基於大數據分析的智能驅動型安全模型，把被動的事後分析變成主動的事前防禦；基於大數據的網路攻擊追蹤，實現對網路攻擊行為的溯源。

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❼ 大數據存在的安全問題有哪些

【導讀】互聯網時代，數據已成為公司的重要資產，許多公司會使用大數據等現代技術來收集和處理數據。大數據的應用，有助於公司改善業務運營並預測行業趨勢。那麼，大數據存在的安全問題有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

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。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據存在的安全問題有哪些?」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。

❽ 大數據存在哪些安全問題

一、分布式體系

大數據解決方案將數據和操作分布在許多體繫上，以便更快地進行處理和分析。這種分布式體系能夠平衡負載，並避免發生單點故障。然而，這樣的體系很容易遭到安全要挾，黑客只需進犯一個點就能夠滲透到整個網路。

二、數據拜訪

大數據體系需要拜訪操控來限制對敏感數據的拜訪，不然，任何用戶都能夠拜訪秘要數據，有些用戶可能將其用於惡意意圖。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。

三、不正確的數據

網路犯罪分子能夠通過操作存儲的數據來影響大數據體系的准確性。為此，網路罪犯分子能夠創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據體系，例如，醫療機構能夠使用大數據體系來研究患者的病歷，而黑客能夠修改此數據以生成不正確的確診結果。

四、侵犯隱私權

大數據體系通常包括秘要數據，這是許多人非常關懷的問題。這樣的大數據隱私要挾已經被全球的專家們評論過了。此外，網路犯罪分子經常進犯大數據體系，以損壞敏感數據。此類數據泄露已成為頭條新聞，致使數百萬人的敏感數據被盜。

五、雲安全不足

大數據體系收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全要挾。網路罪犯分子已經損壞了許多聞名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，而且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。

關於大數據存在哪些安全問題，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。