大數據文化安全

『壹』 大數據安全層面的風險主要包括

大數據在應用和存儲中存在著一系列安全風險，包括以下幾個層面：
數據泄露風險：大數據的存儲和傳輸，容易面臨數據泄露的風險。這些數據可能是敏感性數據，如個人身份信息、財務信息、醫療記錄等。
數據完整性風險：大數據存儲和傳輸中，數據可能會遭受損壞、篡改或丟失，因此需要採取保護措施，保證大數據的完整性。
許可權管理風險：「大數據時代」涉及眾多數據源，管理人員要對各類數據源的許可權進行仔細的分析和考慮，設置合適的許可權，避免數據泄漏、篡改等風險。
命令注入風險：黑客利用安全漏洞，通過構造特殊的輸入進行攻擊，從而在系統內執行惡意命令，造成系統癱瘓、用戶數據丟失等風險。
惡意軟體攻擊：惡意軟體是指那些被創建來入侵計算機、網路或移動設備的軟體，通過惡意指令來獲取敏感數據，竊取隱私信息，或者破壞系統的完整性。
供應鏈風險：大數據往往依賴於雲服務、第三方應用等，這些供應商存在安全問題時，會直接影響大數據的安全。
數據處理風險：大數據可能存在各種數據處理問題，如特徵選擇錯誤、處沒爛理數據集不準確、應用演算法核閉缺陷等，從而導致大數據的隱私和安全問題。
這些安全風險需要引起我們的注意，企業或個人在使用、處理與存儲大數據時，應制定安全策略和措施，加強數據管理與安枯氏漏全運維，從而有效地緩解數據的安全風險。

『貳』 大數據安全問題有哪些

大數據關繫到網路信息安全,比較明顯的影響主要表現在以下幾個方面

一、規模、實時性和分布式處理大數耐念據的本質特徵（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。

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。

三、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。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，與重棗沖點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。

『叄』 大數據安全怎麼保證

大數據安全怎麼保證

當前，我國亟須依據《關於促進大數據發展的行動綱要》，綜合採取戰略、政策、法律等多種工具，構建起包括法律、行政、技術、行業、社會等在內的大數據安全保護體系，加大大數據的安全保護力度，營造健康環保的大數據生態運營體系。

一是加強基礎保護技術的研發和推廣應用。推廣業務系統防攻擊防入侵通用保護技術的普及和應用，引入並推廣匿名技術、數據泄露保護模型技術等業已成熟的大數據安全保護專用技術。

二是加強基礎保護技術體系的建設和實施。制定並組織實施適用於大數據安全保護的行業標准、企業標准和聯盟規范指南，明確大數據安全保護的保護范疇、保護類型、保護級別、具體的技術保護要求和管理要求。

三是切實加強關鍵信息基礎設施安全防護。做好大數據平台及服務商的可靠性及安全性評測、應用安全評測、監測預警和風險評估；明確數據採集、傳輸、存儲、使用、開放等各環節保障網路安全的范圍邊界、責任主體和具體要求，切實加強對涉及國家利益、公共安全、商業秘密、個人隱私、軍工科研生產等信息的保護。

四是開展大數據安全流動的風險評估和安全認證活動。建立大數據安全評估體系，落實信息安全等級保護、風險評估等網路安全制度；制定發布大數據安全保護的行業規范指南，組織簽署大數據安全保護的行業自律公約，開展針對大數據交易平台數據安全保護狀況的風險評估和安全認證活動，根據風險評估和安全認證結果發布大數據安全保護綜合排名排序，督促行業企業做好大數據安全保護方面的自我約束工作。

五是採用安全可信產品和服務，提升基礎設施關鍵設備安全可靠水平。建設國家網路安全信息匯聚共享和關聯分析平台，促進網路安全相關數據融合和資源合理分配，提升重大網路安全事件應急處理能力；深化網路安全防護體系和態勢感知能力建設，增強網路空間安全防護和安全事件識別能力。

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『肆』 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。

『伍』 大數據安全的挑戰是什麼

當前，隨著互聯網+、大數據、雲計算、移動互聯網等新技術興起，特別是大數據技術創新應用，使我們具備了對海量數據的處理和分析能力，數據驅動的時代已經來臨。與此同時，數據匯聚、數據分析等帶來的安全問題也給我們帶來前所未有的挑戰。

基於目前我國大數據安全保護現狀，以及大數據面臨的安全風險挑戰，筆者提出以下幾方面建議對策：

一是進一步加強頂層設計。在《網路安全法》的基礎上，完善數據安全保護的規章制度，明確數據在收集、使用、處理、交易、出境等各環節的安全要求。完善數據安全保護的網路安全國家標准，充分發揮標準的指導和引領作用，提升數據保護能力和水平。

二是加強重要數據基礎設施保護。建立大數據分類分級安全保護機制,結合各行業數據的敏感程度、數據脫敏與否、數據可用性要求等對大數據資產進行分類分級,採取不同級別的安全防護策略。

三是落實網路安全責任制。明確大數據管理者和運營者的法律責任與義務。加強監督管理和風險評估，提升數據保護能力。對掌控大數據資源的單位進行大數據業務上線前安全評估，對重點產品進行在線安全監測，開展定期的檢查和不定期的抽查，發現問題及時督促整改。

四是加強網路安全宣傳。通過國家網路安全宣傳周等活動，普及網路安全知識，加強網路安全教育，提升廣大網民網路安全意識和防護技能，推動形成全社會重視數據安全的良好氛圍。

『陸』 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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『柒』 資料庫對一個國家的經濟文化科技國家安全等有何影響

隨著數據安全法、個人信息保護法的頒布實施，數據安全成為各行業數字化轉型的重要一環，通過資料庫技術創新助力數據安全成為業內熱點。
記者調研采訪發現，面對數據安全合規以及新應用新場景下的安全防護要求，傳統資料庫安全防護理念和技術已經開始轉變。在大數據環境下進行頂層設計、標准制訂，對各大數據組件進行安全審計、訪問控制與風險識別，針對結構化與非結構化數據的安全脫敏、加密安全與隱私防護等，都是當前資料庫安全防護新趨勢的重要問題。
多因素驅動資料庫安全發展
近年來，我國數字經濟蓬勃發展。最新發布的《中國互聯網發展報告2021》顯示，2020年我國數字經濟規模達到39.2萬億元，佔GDP比重達38.6%。
「只有保障數據安全，才能築牢數字經濟發展的底線。」達夢資料庫高級副總經理付銓表示，數據是數字經濟的重要生產資料，是國家核心戰略資源和社會重要財富。同時，數據安全問題是關乎數字經濟健康有序可持續發展的重大問題。
綠盟科技集團副總裁李晨認為，資料庫安全發展主要有兩個驅動因素，一是資料庫本身的發展促使資料庫安全技術發展，二是數據安全相關法律法規和標准規范對資料庫安全防護提出新的需求。從技術發展看，大規模的數據存儲和處理需求，使得大數據、數據倉庫、數據湖以及數據中台得到推廣，並應用於分布式資料庫、雲端資料庫等很多場景。從數據安全法律法規看，繼等級保護2.0系列標准提出大數據應用場景的安全防護參考後，數據安全法和個人信息保護法又相繼頒布實施，將數據安全要求提高到法律的高度。
在中國信通院資料庫應用創新實驗室、中國通信標准化協會大數據技術標准推進委員會近日舉辦的「資料庫安全防護新趨勢」沙龍上，清華大學計算機系長聘教授李國良表示，標准有助於落實產業政策，促進企業發展。希望更多企業重視相關工作，共同為資料庫安全的發展做出貢獻。
據中國信通院雲大所工程師劉思源介紹，中國信通院深耕資料庫領域標准研製、產業研究、政策支撐、評測評估等，依託中國通信標准化協會大數據技術標准推進委員會，已牽頭編制近10項資料庫領域行業標准和若干團體標准，累計發布資料庫白皮書和研究報告近10本，並定期發布評測評估觀察，為遴選優質標的提供重要依據。
資料庫安全保障網路安全
資料庫安全防護是數據安全治理體系的一部分。李晨表示，綠盟科技從數據安全建設頂層設計出發，提出「一個中心，四個領域，五個階段」的數據安全體系建設思路。以數據安全防護為中心，在組織建設、制度流程、技術工具和人員能力四個領域同時開展建設工作，通過「知、識、控、察、行」五個步驟進行數據安全落地建設。僅就資料庫安全技術而言，綠盟科技有數據分類分級、審計與訪問控制、脫敏、水印、脫敏後風險評估、數據防護與態勢感知和隱私計算相關技術等。
付銓表示，在信息技術快速發展的背景下，需要在網路信息安全關鍵技術上有更大突破，前提是獨立研發，掌握核心技術。在安全問題上，只有資料庫沒有安全問題，數據才不會泄露或丟失，信息安全才能得到保障。可以說，只有底層的資料庫安全了，網路安全才有保障。
據介紹，達夢資料庫研發的數據共享集群實現了國產資料庫在共享存儲集群方面的突破，在性能上與國際同類產品持平。公司產品廣泛應用於金融、能源、電信等50多個重要領域。
構築多維度立體化安全防線
「隨著數據價值重要性的凸顯以及未來開放性環境下的安全風險日益突出，資料庫需要圍繞系統整體韌性能力和數據端到端全生命周期安全構建系統整體外部感知能力和機密計算能力，並完善內核審計追溯能力。」華為技術有限公司資料庫技術專家朱金偉說。
勒索病毒是當前受到關注的網路安全風險。美創科技產品和解決方案中心總監胡大海表示，為有效抵禦勒索病毒威脅，美創科技從防範實踐出發，以「零信任」安全理念為基礎，推出「勒索防禦產品+安全保險+容災備份」三位一體的勒索病毒風險解決方案，為機構數據安全構築起多維度、立體化的安全防線。完善的數據容災備份建設可以在攻擊發生前對數據進行備份，在攻擊發生後對數據進行恢復，最大程度降低由勒索病毒加密、竊取數據造成的數據丟失乃至業務中斷等影響。
據騰訊雲計算技術有限公司資料庫高級產品經理程昌明介紹，目前騰訊雲資料庫已經能夠從數據沉澱、業務學習、特徵總結、風險模型、人為中心以及行為分析等方面，基於大數據分析進行安全治理。

『捌』 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。

關於大數據安全問題，就介紹到這里了，如果您還想了解更多關於大數據工程師的技巧及素材等內容，可以通過其他文章進行學習，或者找專業的老師進行咨詢了解，掌握自己的學習方向。