大數據接入安全

1. 大數據時代，如何保證網路安全

從兩態則個方面說下這個安全問題:

1.數據泄露，這是最常見的安全問題。作為普通個人，需要注意如下幾點:

（1）不要隨意瀏覽賭博色情網站、注冊賬號、安裝軟體、甚至使用破解軟體，其中很可能包含木馬或者釣魚程序，一定要清楚自己的操作會有什麼後果，不清楚的情況下可以問問身邊的朋友。

（2）保護好自己的密碼，因為基本上每個網站或應用都需要賬號密碼，要記住很多密碼確實很難，所帆中棚以很多人就記錄在電腦中，沒有任何保護，這也是比較危險的。簡單點的防範措施就培坦是使用幾個能記得住的密碼，切記不要使用生日，過於簡單的數字，很容易被猜出來。另外注意不要在來歷不明的網站上注冊賬號，以免密碼被偷窺。

（3）現在使用指紋、刷臉的應用很多，一定不要在不知名的應用上提交這些信息，免得身份被盜用。平時在社交媒體上分享時也要注意，不要暴露太多個人信息，比如家庭情況、孩子學校情況等，以免被別有用心的人利用。前段時間還有新聞報道從照片中成功提取指紋信息的案例，所以一定要注意盡量少分享隱私信息。

2.數據丟失或損壞，這也是一件很讓人抓狂的事。電腦硬碟壞了，手機進水了，網站倒閉了，都有可能導致數據找不回來的情況發生。對於企業一般會把自己的核心數據存儲多份，多個機房備份，甚至多個城市備份，很少發生數據找不回來的情況。對於個人，建議使用知名的雲備份服務，將自己的數據在雲端存儲一份，當然也要注意設置好訪問許可權，避免數據泄露。

安全沒有百分百，只能做到盡量安全。不僅是個人需要注意保護自己的信息，企業也有責任保護好自己用戶的信息，政府也有責任監督企業做好信息安全。

2. 大數據安全面臨哪些風險及如何防護

現如今大數據已經逐漸改變了我們的生活方式，成為必不可少的存在，在我們享野首受大數據給我們帶來的便利時，安全性無論對於企業還是個人都是必須要解決的重大課題。

總結大數據面臨的三大風險問題如下

1.個人隱私問題凸顯

例如大數據中的精準營銷定位功能，通常是依賴於高度採集個人信息，通過多種關聯技術分析來實現信息推廣，精準營銷。企業會掌握用戶大量的數據，不排除隱私部分的敏感數據，一旦伺服器遭到不法分子攻擊導致數據泄露，很可能危及用戶的隱私、財產甚至是人身安全。

2.數據准確與權威性

大數據通過各種渠道獲取大量數據進行計算分析，企業通常直接通過分析結果進行支持決策，有時候企業只看結果，卻忽略了源頭數據的准確性，不準確的數據直接影響大數據分析的結果和企業的利益，錯誤的指導會對企業帶來一定的風險與損失。

3.基礎設施維護壓力

數據量越大，對基礎設施的性能要求就越高，同樣對於網路的安全、恢復、防範依賴性就越強，一定程度上對企業設施安全的維護造成了壓力，基礎設施建設不完善、維護不到位，抱有沒出問題就得過且過的態度，時刻面臨被攻擊的危險可能。

針對上述問題的防護措施如下

1.對用戶早脊嘩而言

雖然在互聯網時代下要完全保護自己的隱私是比較困難的，但也要加強自身信息的防範意識。注冊賬號時，遵循最少原則，不要隨意泄露敏感信息，降陸行低隱私信息被泄露的危險；

2.對企業而言

加強數據安全管理，實現數據的治理與清洗，從源頭保證數據的一致性、准確性。首先升級基礎伺服器環境，建立多重防護、多級互聯體系結構，確保大數據處理環境可信度。其次全方位實時監控、審計、防護，防止敏感數據泄露、丟失，確保數據風險可控，並不斷通過體系化的大數據安全評估，形成數據安全治理的閉環管理；

3.對政策而言

應該加強對數據信息的保護，對數據的使用進行一定的監管與限制，對非法盜用、濫用數據信息者嚴懲，之後加強對技術安全研發使用的推廣與實施，保證數據安全，加強對數據治理的力度。

大數據時代的到來，可以為我們的生活帶來切實的利益，行業的數據規范正在建立並逐步趨於完善，對於我們來說，既不要因為安全風險問題而排斥大數據，也不要疏忽於對個人/企業信息的保護，合理看待和利用大數據，讓其發揮真正的價值。

3. 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。

4. 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。