A. 如何為大數據加密
你說的大數據是什麼呢？
如果需要對電腦裡面的文件、文件夾進行加密的話，可以使用超級加密3000這款軟體試一下，這款軟體操作比較簡單，但是加密的安全性非常強
B. 大數據時代數據安全策略的制定準則
大數據時代數據安全策略的制定準則
當在大數據使用案例中提及雲安全策略時，我們希望任何安全解決方案都能夠在不影響部署安全性的情況下提供與雲一樣的靈活性。可是靈活性和安全性有的時候是不能兼顧的，所以如何實現安全性和靈活性的平衡是雲計算提供商和大數據提供商需要深入思考的。
部署雲加密措施被認為是首要步驟，但是它們並不適合所有的解決方案。一些加密解決方案需要本地網關加密，這種方案在雲大數據環境下無法很好的工作。此外雲計算提供商提供了密鑰加密技術，用戶在享受基礎設施雲解決方案提供的優勢的同時又可以將密鑰保存在自己手中，讓密鑰處於安全狀態下。為了能夠讓你的大數據環境獲得最佳的加密解決方案，建議使用密鑰加密。
在大數據當中，結構的每一個組件都應該能夠擴展，雲安全解決方案也不例外。在選擇雲安全解決方案時，用戶需要確保它們在所有跨地區雲部署點中都能夠發揮作用。此外，它們在大數據基礎設施當中必須要能夠高效地擴展。但是由於硬體安全模塊不具擴展能力並且無法靈活適應雲模式，因此它們不適合大數據使用案例。為了獲得必要的擴展性，建議使用專門針對雲計算設計的雲安全解決方案。
為了讓雲安全策略盡可能地實現自動化，用戶應當選擇虛擬工具解決方案，而不是硬體解決方案。用戶需要明白可用的API也是雲安全解決方案的一部分。虛擬工具加上閑置的API能夠在雲大數據使用案例中提供所需要的靈活性和自動化。
在涉及大數據安全性時，用戶應當根據數據的敏感程度進行分類，然後對它們採取相應的保護措施。並不是所有的大數據基礎設施是安全的，如果處於風險當中的數據非常敏感或是屬於管制數據，那麼用戶可能需要尋找替代方案。
以上我們說的是數據安全，其實大數據安全還包括以下幾個方面：
規模、實時性和分布式處理：大數據的本質特徵(使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面)使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。驗證哪些數據節點和哪些客戶應當訪問信息是很困難的。別忘了，大數據的本質屬性意味著新節點自動連接到集群中，共享數據和查詢結果，解決客戶任務。
嵌入式安全：在涉及大數據的瘋狂競賽中，大部分的開發資源都用於改善大數據的可升級、易用性和分析功能上。只有很少的功能用於增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大數據平台中的安全功能。你希望開發人員在設計和部署階段能夠支持所需要的功能。你希望安全功能就像大數據集群一樣可升級、高性能、自組織。問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。
應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用。它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。雖然全面討論大數據安全的這個問題超出了本文的范圍，但基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問。應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。
總之，只有為數據建立了最為嚴格的安全標准，大數據才能夠不斷地享受著由雲計算提供的可擴展性、靈活性和自動化。
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C. 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。
D. 大數據時代，企業應該怎麼保護數據，防止泄密
合力天下數據防泄密系統(HL-dataAS)用於保護企業的知識產權、客戶資料、財務數據、技術圖紙、應用系統等機密信息化數據不外泄。簡單地說，」合力天下」防泄密系統讓企業機密數據和應用系統的重要資料「拷不走」、「屏幕截取不走」、「另存不走」、「列印不走」 、「內容復制不走」、「MSN、QQ、郵件發送不走」。
一、支持各種文件格式加密（CAD、OFFICE、PDF、圖紙、計算機程序、課件、游戲動畫、數碼照片、視頻…..），用戶也可以根據自己的需要定製；支持出差人員管理；支持文檔外發管理；防止涉密文檔非法擴散。支持控制台審批解密，支持手機審批解密。靈活的許可權控制：只讀，可寫，可編輯，禁止刪除；列印水印、禁止拍照等。
二、 支持區域網部署和互聯網部署模式，支持總部和異地分支機構分別部署；支持單機部署模式；確保公司內部資料的相互流通。
三、支持各種應用系統：支持基於Windows的B/S、C/S的各種業務應用軟體加密，如PDM、PLM、ERP、OA、CRM、CAM、HR、采編軟體、流程管理軟體、電子商務軟體、財務軟體、文檔管理系統、網站伺服器、雲伺服器、企業網盤、手機終端等。
四、 支持任意格式文檔類型：Office、Open office、Wps、PDF、outlook、FOXMAIL、ARM、ANSYS、Easypro、OA系統、ERP、MSVISIO、 AutoCAD、Autodesk Inveator、Autovue、ACDSee、Pro/E、Inventor、CAXA、CAJviewer、Protel、PReS、Keil、Quartus、AVR Studio、 ARM Studio、Siemens Wicc、Xtcapp55、TurboCAD、開目CAD、TwinCAD、CATIA、Solid Edge、UG、PowerDraft、Photoline、清華天河CAD 、中望CAD、英泰CAD、浩辰CAD、凱思CAD、JEwelCAD、Code Wright、ULTRAEdit、Solidworks、SVN、ZDDS、IAR、PowerDesigner、FPWIN GR、FX-PCS-DU-WIN-C、FXGPWIN、PhptoShop、DreamWeaver、MTcardEdit、CorelDraw、Fireworks、Flash、ACDSee、ZineMarker、 HITACHI Embedded workshop、HIGH-Performance Embedded workshop、Embedded workshop、CAM350、Matlab、 Labview、Illustrator、 MAYA、3D MAX、unity、realplay、media player、Cakewalk、Flash、LRC Editor、Lightscape、Beyond Compare、Java、Delphi、VS.Net、C、 VB、VC、C++、Java虛擬機、Source Insight、WINRAR、EDITplus、IBM ClearCase、PowerBuilder、PowerPCB、Powerlogic、Power mill 、數控傳輸軟體、視頻文件、編程ICC、打標機（票據列印）、CAMtastic、DELcam-Exchange、cimatron、Macrumedia、Microchip、 MasterCAM、FastCAM、MyEclipse、Eclipse、Tomcat、MultiGen Creator、FoxPro、Access、MSSQL、Oracle、WinMerge、XOREAX、InCrediBuid、 ZBrush3、JDPaint、BodyPaint 3D、英泰PDM、NTKO、KASS、WINRAR、SILK ROAD、ETMARK、海康威視監控視頻、 郵箱大師、安卓手機、蘋果手機等各種文檔格式，即可自定義加密任意文件格式。
五、支持操作系統(32位 64位)：支持Windows 2000、XP、2003、2008、2012、win7、win8、win10;LINUX;MAC OS;
六、 支持中文、英文、俄、日文、德文、韓文、法文、西班牙文等各種語言網路環境，支持中文、英文、俄、日文、德文、韓文、法文、西班牙文等各種語言文檔加密。
E. 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。
F. 如何為大數據加密
我不知道貴公司所擔心的是什麼，是自己數據在自己伺服器上的安全嗎？專
如果是創業屬公司，或者中小型公司，我覺得這個目前可以不去考慮。
目前很多數據其實都是託管在雲上的，要說加密，業界最普遍認可的就是亞馬遜了。當然，今年雲棲大會上，阿里雲發布的量子加密技術也火了一把，只是會上並未做更加充分的說明，能找到的知識也寥寥無幾。