大數據破密

Ⅰ 大數據時代，雲數據隱私如何保護

大量數據背後隱藏著大量的經濟與政治利益，尤其是通過數據整合、分析與挖掘，其所表現出的數據整合與控制力量已經遠超以往。大數據如同一把雙刃劍，社會因大數據使用而獲益匪淺，但個人隱私也無處遁形。近年來侵犯個人隱私案件時有發生，如谷歌泄露個人隱私事件、盛大雲數據丟失事件、2011年韓國三大門戶網站之一Nate和社交網路「賽我網」遭到黑客攻擊，致使3500萬用戶信息泄露等事件，這些嚴重侵犯了用戶的合法權益。世界經濟論壇的一份報告中強調要通過使用高科技手段保護人們的隱私，通過對雲平台的隱私保護手段的多項案例研究，志欣合眾公司總結以下幾種技術平台的隱私保護手段：1、雲平台常見的隱私保護手段（1）無菌隔離「無菌隔離」主要用於多組人、批量性數據流轉與處理。此手段如同生物隔離室，可運用機械手、遠程方式進行操作，但並不會直接接觸到事物本身。引申至雲平台，操作員在下達命令時應採用通過已測試驗證、安全有效的操作工具（或管理系統）對數據進行操作與管理，數據在各系統或子系統中流轉應該是「無菌隔離」的，人員無法直接接觸到原數據，數據流轉是系統對系統，最終數據輸出至使用部門。案例：某省移動雲平台，建立數據集市系統應對數據安全，數據流轉採用操作人員下達指令方式推送，各子系統接收集市平台推送的數據，全程數據「無污染」。（2）黑白盒策略通過無菌隔離得到數據後，最終操作、分析數據的業務人員應是不知道實現的機制與原理，數據已按預定義的行為操作進行了剝離，通常業務人員許可權不高，剝離數據的限制較高參與。案例：某電商網站在雙十一活動結束後，數據無菌隔離進入分析系統，業務操作人員基於黑白盒策略只能操作剝離下來的部份數據進行數據匯總分析，結果形成匯總統計而不會泄露用戶隱私信息。（3）信息域管理信息域是被管理信息的集合，它被安排滿足下列組織要求：按若干個功能用途（或方針）諸如按安全、計費、故障管理等劃分環境，或者按每一個用途諸如按地理、技術或組織結構劃分環境。不同的信息域存儲的內容不一樣，不同的信息域安全級別不同，不同的信息域要求的授權不一致，不同的信息域所針對的業務也不相同。案例：某游戲系統需劃分成多個信息域，用戶賬戶信息域、游戲伺服器信息域、經濟系統信息域、道具信息域等，各信息域可輕耦合，也可無不關聯，每信息域的進入門檻與許可權系統也各不相同。（4）信息片段管理若干個信息片段組成一個信息域，這些片斷基本是服務於一個業務。案例：以用戶賬戶信息域為例，用於賬戶認證與賬戶相關資料的應保存於不同的信息域中，成為多個信息片斷。隱私保護的手段與級別示意圖： 2、雲數據管理隱私保護具備的特徵雲平台的隱私保護手段保證了雲數據的安全性，志欣合眾公司技術總監張曉康指出，雲數據管理的隱私保護具有三個特徵：（1）雲數據管理不允許超級管理員存在雲數據管理需在制度上與技術平台上屏蔽超級管理員的存在，能力越強，責任越大，不是每個人都具備承擔超級管理員的特質，且該角色的存在理論上就存在極大風險。（2）數據安全才不會泄露隱私數據安全意指通過一些技術或者非技術的方式來保證數據的訪問是受到合理控制，並保證數據不被人為或者意外的損壞而泄露或更改。從非技術角度上來看，可以通過法律或者一些規章制度來保證數據的安全性；從技術的角度上來看，可以通過防火牆、入侵檢測、安全配置、數據加密、訪問認證、許可權控制、數據備份等手段來保證數據的安全性。對於任何一個IT系統來說，在運行生命周期過程中使用的和生產的數據都是整個系統的核心部分。我們一般把這些系統數據分為公有數據和私有數據兩種類型。公有數據代表可以從公共資源獲得的數據信息，例如股票信息、公開的財務信息等，這類數據可以被任何一個IT系統獲得並使用。而私有數據則代表這些數據是被IT系統所獨占並無法和其它IT系統所共享的信息。對於公有數據，使用它們的IT系統並不需要處理安全相關的事務，然而對於私有數據特別是一些較為敏感的私有數據，在構建IT系統時需要專門考慮如何保證數據不被盜用甚至修改。傳統的IT系統通常搭建在客戶自身的數據中心內，數據中心的內部防火牆保證了系統數據的安全性。和傳統軟體相比，雲計算在數據方面的最大不同便是所有的數據將由第三方而非第一方來負責維護，並且由於雲計算架構的特點，這些數據可能被存儲在非常分散的地方，並且都按照明文的方式進行存儲。盡管防火牆能夠對惡意的外來攻擊提供一定程度的保護，但這種架構使得一些關鍵性的數據可能被泄露，無論是偶然還是惡意。例如，由於開發和維護的需要，軟體提供商的員工一般都能夠訪問存儲在雲平台上的數據，一旦這些員工信息被非法獲得，黑客便可以在萬維網上訪問部署在雲平台上的程序或者得到關鍵性的數據。這對於對安全性有較高要求的企業應用來說是完全不能接受的。3、開發者和管理者分離程序開發者與實際管理人員分離，開發者不能掌控生產系統管理許可權，管理人員不明白系統架構與運作機理，只能通過已測試並經授權的管理界面進行操作。如何保障雲數據的安全性志欣合眾通過對雲數據安全的相關技術深入研究，總結需使用兩步法來保證雲數據的安全：第一步：身份認證。身份認證如同鎖與鑰匙的關系，有三個方面需要注意。首先是密碼，每個網站都有自己的賬戶和密碼，理想狀態是每個網站中每個用戶的不可逆加密密碼都是唯一的，同網站中當一個賬戶被破解後，其它賬戶是安全的。不能設定相同密碼，因用戶密碼相同而降低其它賬戶的安全性。接下來是雙重身份認證，即需要通過兩種模式登錄網站，不僅需要用戶名和密碼，還需要一個動態口令，如通過簡訊形式發送到手機上，只有輸入正確的用戶名、密碼以及動態口令才能登錄，這樣為賬戶又增加了一道鎖。最後注意的是登錄的終端，一般情況下我們通過自己的設備進行數據操作，但有時也會在非自己的設備上進行登錄操作，其它設備通過瀏覽器進行信息保存時，很容易造成信息泄露，因此需要使用隱私模式操作或操作完成之後進行數據清理。第二步：平台環境。平台環境的安全如同銀行的金庫系統，涉及四個層次：第一：通訊安全。如同銀行的金庫系統，別人能不能進入銀行金庫。首先需有一個信息安全通道，在技術上需採用數字認證與高強度流加密演算法保證通道安全，不能被截獲；第二：平台系統安全。如同銀行的保險櫃好不好，平台系統由硬軟體組成。硬體層面要確保穩定；軟體平台在操作系統層面需時刻檢查系統本身有沒有漏洞，進行漏洞掃描，打補丁，防範風險的發生；應用軟體層面需防止後門存在，加強測試；第三：加密系統安全。如同銀行保險櫃加密鎖夠不夠好，加密系統夠不夠安全，系統中各出入口、各項敏感數據均需進行加密存儲，即便被黑拿到數據也無法被破解成明文；第四：防止擴散。確保發生安全事故後損失不會擴大，即使有一部份數據泄露了，也不會對整體造成影響。

Ⅱ 「大數據」, 揭示空間秘密

「大數據」, 揭示空間秘密
出門在外，一時間找不到方向和目的地了怎麼辦？馬上查看手機里的電子地圖!或許，你會這樣應對。不過，你是否知道，這些與「地點」有關的信息從何而來？
2013年2月，國務院印發通知，決定從2013年到2015年開展第一次全國地理國情普查工作。杭州市的相關工作隨即展開，並於近日完成了首批水、農用地、人工化區域、城市建設區、綠地率、綠化覆蓋率等自然地理和教育、環衛、醫療、文體等公共設施的信息數據採集和生產，並計劃以白皮書的形式發布。
業內人士稱，這些地理國情數據一旦得到充分應用，其功能絕不僅限於對地點的定位。未來，它還將在優化城市布局、開啟智慧生活、防災減災、城市精細化管理等方面發揮重大作用，連「淘寶」一類的商業大數據也要相形見絀。
它，究竟是怎樣的大數據？
洞悉，身邊的地理元素
剛搬到杭州和睦新村27幢居住的市民張小姐，要到位於大兜路歷史街區的一家餐廳參加聚會。由於不熟悉路況，她通過手機里的「網路地圖」獲得了駕車推薦路線，一路按圖索驥，順利抵達約定地點。
與此同時，在杭州市測繪與地理信息局(規劃局)內，任何一位工作人員只要登錄 「杭州市地理市情平台」，同樣的起點與終點之間，出現的是一張與網路地圖十分相似的空間平面圖。仔細比對便能發現二者的差異：前者在地理元素的呈現上相對簡明，而後者更為精細，內容也更豐富。
「任何一種商業地圖的底圖，都來自於地理空間框架數據。」 杭州市測繪與地理信息局有關負責人說道。這是一個將全杭州市的地形圖數據以及由道路、建築、水域、綠化、空地等五層信息組成的影像數據經分層、整理後得到的龐大資料庫。全球導航衛星定位、航空航天遙感等現代空間信息及測繪技術的運用，保證了它的高度准確性與權威性。
而在對外公開以前，它將依據測繪法規進行一系列脫密處理，在剔除那些必須保密的地理要素的同時，保留人們生產、生活、娛樂所需的其他地理信息，隨後才能被加工製作成人們在日常生活中所見到的各類普通地圖。
即便如此，這個看起來十分高大上的資料庫，也不過是整個地理國情普查工作的基礎。
據介紹，此次普查涵蓋自然、人文、經濟等多項地理元素，需要在各相關職能部門的共同參與下完成。其中，自然地理包括地形地貌、植被覆蓋、水域、荒漠與裸露地等的類別、位置、范圍、面積等，人文地理包括交通網路、鎮村(街道)以及學校、醫院、體育、文化等設施分布，經濟地理則包括商店、企業的類型和分布等。
聯合國有關文獻資料表明，人類活動獲得的信息80%與地理位置有關。隨著杭州首批地理國情信息數據採集工作的完成，我們的日常生活及其賴以存在的空間，也正在被這個日益壯大的地理大數據所揭曉。比如，對於某個社區的醫療設施來說，離你最近的衛生站在哪裡，它具有哪些科室，能為居民提供何種醫療服務，也能從該地理空間框架數據中快速找到答案。
優化，城市的空間布局
如今，淘寶賣家們熱衷根據網站上公布的淘寶指數向特定人群推銷商品，而對於一部分餐飲投資者來說，選擇在哪個地段開出新的餐館，往往是在參考了智能餐飲系統顯示的外賣送餐密集點後所做出的選擇。
普查地理大數據的目的亦是如此。據了解，這些海量數據最終都將被整合到「杭州市地理市情平台」上，依託成熟的地理空間框架數據，為全市相關工作提供更具針對性的地理信息服務。
規劃部門的工作人員首先感受到它的「能耐」：「時常聽到家長抱怨，某小區周邊的小學數量太少，孩子上學很不容易。實際情況是不是這樣？可以藉助大數據來進行分析、判斷。」
在工作人員的操作下，記者看到了一張該小區所在街道的7到12歲小學適齡人口與學校狀況分布圖。其中的人口信息源於第6次全國人口普查結果，深淺不一的綠色代表該年齡段人口在不同區塊的分布密度，白色圓點代表街道現有的小學數量，各小學所輻射的半徑則以1000米和500米為界，分為淺紅和深紅兩種圓型區塊。
「哪裡的小學最集中，哪裡最分散，它們的數量和布局是否與人口密度與服務范圍相適應，答案一目瞭然。」規劃部門工作人員說，在該小區所在的位置上，500米范圍內建有1所小學，1000米內還有2所，基本可以滿足周邊適齡人口的入學要求。而在其他一些圓點分布明顯較少的地塊，還要新增幾所小學、建在何處更為適宜，大數據也會提供一個相對客觀的視角。
工作人員介紹說，隨著許多大城市的新增用地日漸緊缺，如何對現有的存量空間進行優化、並在此基礎上進行精細化管理，已成為他們十分關注的問題，地理大數據的運用在此時便顯得尤為重要。
不僅如此，更多的單位與個人開始分享地理大數據的成果。據了解，杭州市測繪與地理信息局已經與市治水辦、房管局、城投集團、電力局等部門對接，將地理國情普查形成的成果及時應用於他們所對應的工作之中。
展望，全方位智慧生活
如果有一天，你在行走中收到了這樣一條手機簡訊，提示前方500米處有重大火情，並為你提供了最合適的出行線路選擇。請不要詫異，這將是地理大數據在得到充分運用後，為智慧化城市管理所帶來的突破。
收到消息的將不只你一人。智能樓宇中的安保人員可以根據火情方位的報警系統提示，調出監控畫面，採取應急措施去關閉相應的防火卷簾;消防部門據此評估出能最快到達起火地點的消防支隊，並迅速安排出警;交管部門也循聲而來，幫助疏散該地點周邊的道路交通……而在這一系列應急防災機制的背後，是一套名為「CIM(City Information Modeling)」的「杭州城市全程信息模型」。
「這是一個集時間、信息、三維空間在內的五維集成數據模型，它既是地理大數據運用的理想模式，也是我們對於智慧城市的一種展望。」杭州市測繪與地理信息局有關負責人說。除了智慧管理城市、應急防災以外，它還能准確模擬建築內的每一處空間，並記錄其相關信息，比如面積、功能等空間屬性，以及出租情況、合同、裝修、報表等資產信息;也可運用於城市地下管線的建設與管理。對於需要多部門綜合協調的大型工程，它提供的大數據平台還能協助進行宏觀分析，制定出更為直觀、全面、周詳的方案。
如何將展望變為現實？「使用統一的地理空間數據、打破信息壁壘，加強數據流通與應用是關鍵。」這位負責人告訴記者。
據介紹，隨著地理空間框架數據的建立和地理國情普查工作的開展，各職能部門已經基於地理空間框架數據建立了各自的業務應用系統，把相關數據輸入到統一的地理信息平台之中。然而，這些數據的更新並不及時，往往是有關信息已出現變動，但在相應的空間地圖中並沒有被同時更正，導致圖示與現狀信息不對稱。
另一方面，大型企業的商業終端數據，如手機定位數據、淘寶消費數據與地理空間框架數據的結合，都能變成令人意想不到的信息，為各行各業提供服務和決策支持。
這位負責人表示，他們正在積極探索、拓寬地理信息的獲取渠道，嘗試與高德地圖、阿里巴巴、省市移動公司等移動終端大數據產生部門對接，根據政府決策、部門管理以及經濟社會的發展需求，定製專題數據應用課題，形成更多的應用範例。

Ⅲ 壞人是如何利用大數據時代陷害人的

壞人可以利用大數據時代陷害人的方式有很多，其中包括：嫌亂辯通過大數據採集和分析個人信息，進芹缺行詐騙、盜竊; 利用大數據分類和分析工具，收集和破解帳號密碼; 利用大數據發表陪沖虛假信息，謾罵、抹黑他人。

Ⅳ 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。

Ⅳ 民警利用大數據思維偵破案件，當今社會大數據有多重要

大數據現在已經無處不在了，而且大數據跟我們的生活也是息息相關的。

一、大數據能對個人的財產狀況了解的一清二楚，也是反腐過程的重要利器。我們可以通過大數據甄選出有腐敗嫌疑的官員，進行重點監控。大數據分析下，各個部門可以通過大數據識別出官員消費是否符合他的薪資水平。

比如說有些高管海外有十幾套房產，並且有上千萬的存款都在海外。這些都是能通過大數據查出來的。

又或者是經商方面，有些商戶涉嫌偷稅漏稅，或者在海外開公司轉移資產，這些也都能通過大數據發現異常，然後由相關部門去進一步核實的。

所以在現在的社會中，大數據是十分重要的，從我們日常生活中的各個方面中，大數據都是有很大用處的。我們可以利用大數據，將這些數據加一步篩選，整合。讓這些大數據成為對我們有利的東西。這些對我們也是非常寶貴的資源，對各方面都會形成重要的影響。

Ⅵ 大數據的安全底線|大數據三條底線不能失守

當企業邁進大數據時代，信息安全面臨多重挑戰。數據大集中的安全隱患重重，而大數據不僅被用來找出潛在威脅，也被黑客用來實現更精準的打擊。大數據來襲，企業不僅要學習如何挖掘數據價值，使其價值最大化，還要統籌安全部署， 以免遭到更強有力的攻擊，降低企業風險。
大數據會捅大婁子？
毫無疑問，企業正在擁抱大數據，並且將大數據挖掘和分析能力作為企業核心競爭力的關鍵。Gartner一個悲觀的預測認為：到2015年，超過85%的財富500強企業將無法有效利用大數據帶來的競爭優勢。Garnter認為，大數據不僅是量多，還包括復雜性、多樣性和數據傳輸速度等問題，「單單收集和分析數據是不夠的，企業還必須具備實時提供數據的能力，以對企業的生產力、盈利能力或效率帶來實質的影響，並制定出相應對策」。
對於大數據，企業還需要考慮如何應對數坦缺據泄露風險，並且建立相關預案，因為大數據對分析和計算性能要求提高的同時，還帶來了更多安全風險。正如Gartner論斷的那樣：「大數據安全是一場必要的斗爭。」
大數據來襲，你准備好了嗎？
數據分析和業務緊密相關
Gartner的數據顯示，近兩年產生的數據量是過去互聯網出現以來所有數據量的總和。而隨著社交網路和移動設備的普及，企業80%的數據是非結構化或半結構化的，結構化數據僅有20%。同時，全球結構化數據增長速度約為32%，而非結構化數據的增速則高達63%。
大數據為傳統安全防護帶來不小的安全挑戰。中國電子信息產業發展研究院信息安全研究所分析師王闖表示，大數據時代的安全與傳統安全相比，變得更加復雜。「這體現在兩方面：一方面，大量的數據匯集，包括大量的企業運營數據、客戶信息、個人的隱私和各種行為的細節記錄。這些數據的集中存儲增加了數據泄露風險，而這些數據不被濫用，也成為人身安全的一部分。另一方面，大數據對數據完整性、可用性和秘密性帶來挑戰，在防止數據丟失、被盜取和被破壞上存在一定的技術難度，傳統的安全工具不再像以前那麼有用讓叢辯。」
「由於這些數據已經成為企業生存的根本，信息安全鄭豎防護體系的建設越發重要了。但是面對海量的數據收集、存儲、管理、分析和共享，傳統意義上的網路與信息安全面臨新的問題。」王闖認為，「企業要從網路安全、數據安全、災難備份和安全管理等各個角度考慮，部署整體的安全解決方案，來保障企業數據安全。」
知易行難。當企業用數據挖掘和數據分析獲取商業價值的時候，黑客也可以利用大數據分析向企業發起攻擊。「黑客最大限度地收集更多有用信息，比如社交網路、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址……為發起攻擊做准備。尤其當你的VPN賬號被黑客獲取時，黑客就可以獲取你在單位的工作信息，進而入侵企業網路。」綠盟科技首席戰略官趙糧表示，大數據分析讓黑客的攻擊更精準。
通常，那些對大數據分析有較高要求的企業，會面臨更多的挑戰，例如電子商務、金融、天氣預報的分析預測、復雜網路計算和廣域網感知等。啟明星辰核心研究院資深研究員周濤告訴記者，任何一個會誤導目標信息的提取和檢索的攻擊都是有效攻擊，因為這些攻擊對安全廠商的大數據安全分析產生誤導，導致其分析偏離正確的檢測方向。「這些攻擊需要我們集合大量數據，進行關聯分析才能夠知道其攻擊意圖。大數據安全是跟大數據業務相對應的，傳統時代的安全防護思路此時難以起效，並且成本過高。」在周濤的眼裡，與傳統安全相比，大數據安全的最大區別是，「安全廠商在思考安全問題的時候首先要進行業務分析，並且找出針對大數據的業務的威脅 ，然後提出有針對性的解決方案。」
NoSQL並非萬無一失
Hadoop作為一個分布式系統架構，可以用來應對海量數據的存儲，而這樣的數據量往往是以PB甚至ZB來計算。作為一個雲化的平台，Hadoop自身也存在著雲計算面臨的安全風險。正如王闖所言，企業需要實施基於身份驗證的安全訪問機制。此外，由Hadoop派生的新數據集也同樣面臨著數據加密的問題，Hadoop對數據的聚合增加了數據泄露的風險。
談到大數據的存儲，就不能不談NoSQL。它迎合了大數據的時代，更適合非結構化數據的存儲和分析，有靈活、可擴展性強、降低復雜性等特點，因此被IT企業看好。但NoSQL並不像它看上去的那麼美，其安全性一直在業界存有爭議。而這也可能會成為NoSQL發展最大的桎梏。
NoSQL的出現主要是用來處理海量數據，所以它在設計時犧牲了一些SQL資料庫的特性，例如資料庫事務的一致性需求、資料庫的寫實時性和讀實時性需求、多表關聯查詢的需求等。這些簡化設計大大提高了NoSQL處理海量數據時的速度，也提高了可擴展性，但同時也帶來了一些安全風險。
一方面，NoSQL內在安全機制不完善，導致安全風險。「例如NoSQL的代碼沒有在每個事務修改後要求一致性，用戶可能無法看到最新的數據，因為事務沒有立刻寫入資料庫，有可能同步發生的事務受到其他事務干擾。不是所有的用戶一定會在同一時間查看同一個數據。」王闖表示，「NoSQL資料庫缺乏保密性和完整性的特質。例如NoSQL資料庫缺少圖式（schema），你不能在表、行或列上分隔許可權並保持對數據的快速訪問，它們很少有內建的安全機制。」
另一方面，NoSQL對來自不同系統、不同應用程序及不同活動的數據進行關聯，人們擔心隱私遭到侵犯。今年3月，谷歌修改其隱私保護政策，允許谷歌融合來自所有服務中的信息。對此王闖表示：「將不同應用的信息加以整合可能為企業帶來更多價值，但是對員工而言，則可能會導致更多隱私被挖掘出來。」
「由於大家都剛剛接觸NoSQL，因此他們所首先要解決的問題是使其正常運轉，也就是說大家往往會滿足於正常運轉這一狀態，至於安全性估計要到一段時間後才會被重視起來。」Imperva公司創始人兼CTO Amichai Shulman預計，由於大多數人對NoSQL缺乏足夠的了解，用戶在部署時很可能「捅出大婁子」。
「大數據的體現形式歸根結底還是靜態存儲狀態。靜態存儲的數據是大數據非常明顯的一個挑戰。」Websense中國區技術總監陳綱認為，數據大集中的後果是復雜多樣的數據存儲在一起，例如開發數據、客戶資料和經營數據存儲在一起，可能會出現違規地將某些生產數據放在經營數據存儲位置的情況，造成企業安全管理不合規。此時，企業的安全措施需要從企業內部拓展到數據中心或者運營商。

Ⅶ 大數據存在的安全問題有哪些

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。

關於大數據存在的安全問題有哪些，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。

Ⅷ 保護大數據安全的10個要點

一項對2021年數據泄露的分析顯示，總共有50億份數據被泄露，這對所有參與大數據管道工作的人來說，從開發人員到DevOps工程師，安全性與基礎業務需求同等重要。

大數據安全是指在存儲、處理和分析過於龐大和復雜的數據集時，採用任何措施來保護數據免受惡意活動的侵害，傳統資料庫應用程序無法處理這些數據集。大數據可以混合結構化格式(組織成包含數字、日期等的行和列)或非結構化格式(社交媒體數據、PDF 文件、電子郵件、圖像等)。不過，估計顯示高達90%的大數據是非結構化的。

大數據的魅力在於，它通常包含一些隱藏的洞察力，可以改善業務流程，推動創新，或揭示未知的市場趨勢。由於分析這些信息的工作負載通常會將敏感的客戶數據或專有數據與第三方數據源結合起來，因此數據安全性至關重要。聲譽受損和巨額經濟損失是大數據泄露和數據被破壞的兩大主要後果。

在確保大數據安全時，需要考慮三個關鍵階段:

當數據從源位置移動到存儲或實時攝取(通常在雲中)時，確保數據的傳輸

保護大數據管道的存儲層中的數據(例如Hadoop分布式文件系統)

確保輸出數據的機密性，例如報告和儀錶板，這些數據包含通過Apache Spark等分析引擎運行數據收集的情報

這些環境中的安全威脅類型包括不適當的訪問控制、分布式拒絕服務(DDoS)攻擊、產生虛假或惡意數據的端點，或在大數據工作期間使用的庫、框架和應用程序的漏洞。

由於所涉及的架構和環境復雜性，大數據安全面臨著許多挑戰。在大數據環境中，不同的硬體和技術在分布式計算環境中相互作用。比如：

像Hadoop這樣的開源框架在設計之初並沒有考慮到安全性

依賴分布式計算來處理這些大型數據集意味著有更多的系統可能出錯

確保從端點收集的日誌或事件數據的有效性和真實性

控制內部人員對數據挖掘工具的訪問，監控可疑行為

運行標准安全審計的困難

保護非關系NoSQL資料庫

這些挑戰是對保護任何類型數據的常見挑戰的補充。

靜態數據和傳輸中數據的可擴展加密對於跨大數據管道實施至關重要。可擴展性是這里的關鍵點，因為除了NoSQL等存儲格式之外，需要跨分析工具集及其輸出加密數據。加密的作用在於，即使威脅者設法攔截數據包或訪問敏感文件，實施良好的加密過程也會使數據不可讀。

獲得訪問控制權可針對一系列大數據安全問題提供強大的保護，例如內部威脅和特權過剩。基於角色的訪問可以幫助控制對大數據管道多層的訪問。例如，數據分析師可以訪問分析工具，但他們可能不應該訪問大數據開發人員使用的工具，如ETL軟體。最小許可權原則是訪問控制的一個很好的參考點，它限制了對執行用戶任務所必需的工具和數據的訪問。

大數據工作負載所需要的固有的大存儲容量和處理能力使得大多數企業可以為大數據使用雲計算基礎設施和服務。但是，盡管雲計算很有吸引力，暴露的API密鑰、令牌和錯誤配置都是雲中值得認真對待的風險。如果有人讓S3中的AWS數據湖完全開放，並且對互聯網上的任何人都可以訪問，那會怎麼樣?有了自動掃描工具，可以快速掃描公共雲資產以尋找安全盲點，從而更容易降低這些風險。

在復雜的大數據生態系統中，加密的安全性需要一種集中的密鑰管理方法，以確保對加密密鑰進行有效的策略驅動處理。集中式密鑰管理還可以控制從創建到密鑰輪換的密鑰治理。對於在雲中運行大數據工作負載的企業，自帶密鑰 (BYOK) 可能是允許集中密鑰管理而不將加密密鑰創建和管理的控制權交給第三方雲提供商的最佳選擇。

在大數據管道中，由於數據來自許多不同的來源，包括來自社交媒體平台的流數據和來自用戶終端的數據，因此會有持續的流量。網路流量分析提供了對網路流量和任何潛在異常的可見性，例如來自物聯網設備的惡意數據或正在使用的未加密通信協議。

2021年的一份報告發現，98%的組織感到容易受到內部攻擊。在大數據的背景下，內部威脅對敏感公司信息的機密性構成嚴重風險。有權訪問分析報告和儀錶板的惡意內部人員可能會向競爭對手透露見解，甚至提供他們的登錄憑據進行銷售。從內部威脅檢測開始的一個好地方是檢查常見業務應用程序的日誌，例如 RDP、VPN、Active Directory 和端點。這些日誌可以揭示值得調查的異常情況，例如意外的數據下載或異常的登錄時間。

威脅搜尋主動搜索潛伏在您的網路中未被發現的威脅。這個過程需要經驗豐富的網路安全分析師的技能組合，利用來自現實世界的攻擊、威脅活動的情報或來自不同安全工具的相關發現來制定關於潛在威脅的假設。具有諷刺意味的是，大數據實際上可以通過發現大量安全數據中隱藏的洞察力來幫助改進威脅追蹤工作。但作為提高大數據安全性的一種方式，威脅搜尋會監控數據集和基礎設施，以尋找表明大數據環境受到威脅的工件。

出於安全目的監視大數據日誌和工具會產生大量信息，這些信息通常最終形成安全信息和事件管理(SIEM)解決方案。

用戶行為分析比內部威脅檢測更進一步，它提供了專門的工具集來監控用戶在與其交互的系統上的行為。通常情況下，行為分析使用一個評分系統來創建正常用戶、應用程序和設備行為的基線，然後在這些基線出現偏差時進行提醒。通過用戶行為分析，可以更好地檢測威脅大數據環境中資產的保密性、完整性或可用性的內部威脅和受損的用戶帳戶。

未經授權的數據傳輸的前景讓安全領導者徹夜難眠，特別是如果數據泄露發生在可以復制大量潛在敏感資產的大數據管道中。檢測數據泄露需要對出站流量、IP地址和流量進行深入監控。防止數據泄露首先來自於在代碼和錯誤配置中發現有害安全錯誤的工具，以及數據丟失預防和下一代防火牆。另一個重要方面是在企業內進行教育和提高認識。

框架、庫、軟體實用程序、數據攝取、分析工具和自定義應用程序——大數據安全始於代碼級別。 無論是否實施了上述公認的安全實踐，代碼中的安全缺陷都可能導致數據泄漏。 通過在軟體開發生命周期中檢測自研代碼及開源組件成分的安全性，加強軟體安全性來防止數據丟失。

Ⅸ 簡答大數據安全的特徵

大數據安全面臨著許多挑戰，需要通過研究關鍵技術、制定安全管理策略來應對這些挑戰。當前，大數據的應用和發展面臨著許多安全問題，具體來說有以下幾個方面。（1）大數據成為網路攻擊的顯著目標在網路空間中，大數據是更容易被「發現」的大目標，承載著越來越多的關注度。一方面，大數據不僅意味著海量的數據，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，成為更具吸引力的目標；另一方面，數據的大量聚集，使黑客一次成功的攻擊能夠獲得更多的數據，無形中降低了黑客的進攻成本，增加了「收益率」。（2）大數據加大隱私泄露風險從基礎技術角度看，Hadoop對數據的聚合增加了數據泄露的風險。作為一個分布式系統架構，Hadoop可以用來應對PB甚至ZB級的海量數據存儲；作為一個雲化的平台，Hadoop自身存在雲計算面臨的安全風險，企業需要實施安全訪問機制和數據保護機制。同樣，大數據依託的基礎技術——NoSQL（非關系型資料庫）與當前廣泛應用的SQL（關系型資料庫）技術不同，沒有經過長期改進和完善，在維護數據安全方面也未設置嚴格的訪問控制和隱私管理機制。NoSQL技術還因大數據中數據來源和承載方式的多樣性，使企業很難定位和保護其中的機密信息，這是NoSQL內在安全機制的不完善，即缺乏機密性和完整性。另外，NoSQL對來自不同系統、不同應用程序及不同活動的數據進行關聯，也加大了隱私泄露的風險。此外，NoSQL還允許不斷對數據記錄添加屬性，這也對資料庫管理員的安全性預見能力提出了更高的要求。從核心價值角度看，大數據的技術關鍵在於數據分析和利用，但數據分析技術的發展，勢必對用戶隱私產生極大威脅。

Ⅹ 大數據 信息化作戰的制勝法寶

大數據：信息化作戰的制勝法寶

大數據時代正向我們走來，大數據的廣泛運用正在深刻影響和改變著人們的生產、生活和思維方式。目前，大數據在軍事領域也得到廣泛運用，各國都在積極推進有關大數據的軍事研究開發項目。那麼，大數據究竟在未來作戰中會發揮什麼作用？有哪些軍事應用前景？將帶來哪些軍事變革？值得我們深入思考和探索。

讓核心目標顯形

美國的網路監控無處不在，只要你通過搜索引擎鍵入敏感詞彙，很快就會被監視和鎖定。有時一些看似並不相關的尋常詞彙，也可能被情報人員盯上。

從看似不相關中找出相關性，這就是大數據的魅力。未來信息化戰爭中，「目標中心戰」將是一種主要戰法，此戰法成功的關鍵又取決於對敵核心「目標」自身的識別、定位與鎖定上，這也是困擾指揮員的難題。運用大數據有可能讓未來戰場更加透明，從而使這個難題迎刃而解。根據大數據的分析原理，每個目標，無論個人還是軍事單位，都是數據的製造者，也都處在數據的包圍之中。一旦成為大數據的鎖定目標，就將「在劫難逃」。即使是深居簡出的本·拉登，自認為與信息社會高度「絕緣」，但因周圍的人不斷產生數據信息，他也只能無所遁形了。

實現戰爭決策最優

在大數據時代，通過對海量數據信息進行分析挖掘，更加智能的計算機系統將可以輔助指揮員作出決策。基於大數據的計算機不僅能提供查詢搜索功能，還將具備一定的「思考」能力，能夠順應形勢變化搜集各種數據，篩選出有價值的信息，給出解決問題的建議。戰時指揮員的工作，將變得越來越高效，只需從「大數據」給出的所有意見建議當中優選出最佳方案即可。

在大數據支持下，一些無人作戰平台，如無人機、無人艦艇、作戰機器人等，也將具有一定的「自我」決策能力。這些作戰平台可以在計算機系統操控下，實現自主攻防。尤其是在與指揮網路失去聯系而無法接收指令時，作戰平台將可依託基於大數據的自身「智能」，迅速啟動應急機制，自動識別判斷目標性質、威脅等級，自主決定進行攻擊或者啟動自我毀滅程序。

私人定製——

使心理戰的利箭更精準

楚漢相爭，楚軍在垓下為漢軍所圍。當夜，四面漢軍皆唱楚歌，楚軍軍心震動，以為漢已盡得楚地、楚人，史稱「四面楚歌」。這是一個典型的心理戰戰例。面對項羽麾下勇猛而著稱的軍隊，漢軍通過用楚地的歌曲喚起楚軍的思鄉之情，使其精神上瀕臨瓦解，無心戀戰。

在大數據環境中，「數據腳印」可以清晰地還原每個人的心聲。人們在信息空間當中的瀏覽、點擊、搜索、購物、下載、上傳、通話、微信、微博……所有的行為都有記錄，最終都將會形成數據。於是你的性格特點、興趣愛好等個性化特徵都將不再是「隱私」。據此，心戰專家就能夠製作出現實版的「楚歌」，可以根據每個官兵個人的喜好和心理特點進行「私人定製」，採取更有針對性的措施，影響干預你的情緒和行為。這一切都可以在私人的網路空間中完成，比廣播、傳單等傳統心戰手段更具隱蔽性和誘惑性。

智能保障「送貨上門」

美國有一家零售商，通過分析所有女性客戶購買記錄，製作了「懷孕預測指數」，並據此准確判斷出哪位客戶是孕婦，哪一天是她的預產期。可以提前將孕婦裝、嬰兒床等商品的優惠券寄給客戶，並根據嬰兒的成長周期定期向客戶推介商品。憑借這項大數據技術，這家零售商開展的「送貨上門」服務深受客戶歡迎，商品銷售額實現了快速增長。

供需矛盾在未來戰場上將更加突出。大數據精準的預見功能使超前保障成為可能，這給戰場保障帶來了新的革命性機會。例如創建基於大數據的保障模式，讓擔負保障任務的部隊，對平時與戰時各個階段、各種情況下的消耗、戰損進行分析挖掘，就能夠准確地預測出部隊需求，合理調配使用各類保障資源，實現近乎智能化的精確保障。

變廢為寶——

打響「數據保衛戰」

「棱鏡門」事件昭示人們，一場以大數據為核心的「超級情報戰」已經打響，信息空間成為戰場，數據成為戰鬥力的來源。以往情報特工、間諜都致力於機密信息的獲取，這種情報戰像寶庫奪寶，關鍵在於破譯密碼，取得寶庫的鑰匙。基於大數據的情報戰則轉向了公共信息，利用大數據強大的分析功能，從看似尋常的數據中找出關系國家、軍隊重大決策的情報，像是垃圾堆里淘寶。因此，數據將越來越成為制勝的關鍵，誰能夠控制和利用更多有價值的數據，誰就能夠掌握作戰的主動權，也就擁有更多更大的勝算。

大數據情報戰無所不在、無孔不入，「數據保衛戰」已經打響。一些現在看似不起眼或無用的數據，隨著數據挖掘技術的創新，將來可能會變得至關重要。未來數據安全，必將上升至國家安全層面加以重視，必須從現在開始構築好數據安全的頂級防護層。

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