大数据破密

Ⅰ 大数据时代，云数据隐私如何保护

大量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益，尤其是通过数据整合、分析与挖掘，其所表现出的数据整合与控制力量已经远超以往。大数据如同一把双刃剑，社会因大数据使用而获益匪浅，但个人隐私也无处遁形。近年来侵犯个人隐私案件时有发生，如谷歌泄露个人隐私事件、盛大云数据丢失事件、2011年韩国三大门户网站之一Nate和社交网络“赛我网”遭到黑客攻击，致使3500万用户信息泄露等事件，这些严重侵犯了用户的合法权益。世界经济论坛的一份报告中强调要通过使用高科技手段保护人们的隐私，通过对云平台的隐私保护手段的多项案例研究，志欣合众公司总结以下几种技术平台的隐私保护手段：1、云平台常见的隐私保护手段（1）无菌隔离“无菌隔离”主要用于多组人、批量性数据流转与处理。此手段如同生物隔离室，可运用机械手、远程方式进行操作，但并不会直接接触到事物本身。引申至云平台，操作员在下达命令时应采用通过已测试验证、安全有效的操作工具（或管理系统）对数据进行操作与管理，数据在各系统或子系统中流转应该是“无菌隔离”的，人员无法直接接触到原数据，数据流转是系统对系统，最终数据输出至使用部门。案例：某省移动云平台，建立数据集市系统应对数据安全，数据流转采用操作人员下达指令方式推送，各子系统接收集市平台推送的数据，全程数据“无污染”。（2）黑白盒策略通过无菌隔离得到数据后，最终操作、分析数据的业务人员应是不知道实现的机制与原理，数据已按预定义的行为操作进行了剥离，通常业务人员权限不高，剥离数据的限制较高参与。案例：某电商网站在双十一活动结束后，数据无菌隔离进入分析系统，业务操作人员基于黑白盒策略只能操作剥离下来的部份数据进行数据汇总分析，结果形成汇总统计而不会泄露用户隐私信息。（3）信息域管理信息域是被管理信息的集合，它被安排满足下列组织要求：按若干个功能用途（或方针）诸如按安全、计费、故障管理等划分环境，或者按每一个用途诸如按地理、技术或组织结构划分环境。不同的信息域存储的内容不一样，不同的信息域安全级别不同，不同的信息域要求的授权不一致，不同的信息域所针对的业务也不相同。案例：某游戏系统需划分成多个信息域，用户账户信息域、游戏服务器信息域、经济系统信息域、道具信息域等，各信息域可轻耦合，也可无不关联，每信息域的进入门槛与权限系统也各不相同。（4）信息片段管理若干个信息片段组成一个信息域，这些片断基本是服务于一个业务。案例：以用户账户信息域为例，用于账户认证与账户相关资料的应保存于不同的信息域中，成为多个信息片断。隐私保护的手段与级别示意图： 2、云数据管理隐私保护具备的特征云平台的隐私保护手段保证了云数据的安全性，志欣合众公司技术总监张晓康指出，云数据管理的隐私保护具有三个特征：（1）云数据管理不允许超级管理员存在云数据管理需在制度上与技术平台上屏蔽超级管理员的存在，能力越强，责任越大，不是每个人都具备承担超级管理员的特质，且该角色的存在理论上就存在极大风险。（2）数据安全才不会泄露隐私数据安全意指通过一些技术或者非技术的方式来保证数据的访问是受到合理控制，并保证数据不被人为或者意外的损坏而泄露或更改。从非技术角度上来看，可以通过法律或者一些规章制度来保证数据的安全性；从技术的角度上来看，可以通过防火墙、入侵检测、安全配置、数据加密、访问认证、权限控制、数据备份等手段来保证数据的安全性。对于任何一个IT系统来说，在运行生命周期过程中使用的和生产的数据都是整个系统的核心部分。我们一般把这些系统数据分为公有数据和私有数据两种类型。公有数据代表可以从公共资源获得的数据信息，例如股票信息、公开的财务信息等，这类数据可以被任何一个IT系统获得并使用。而私有数据则代表这些数据是被IT系统所独占并无法和其它IT系统所共享的信息。对于公有数据，使用它们的IT系统并不需要处理安全相关的事务，然而对于私有数据特别是一些较为敏感的私有数据，在构建IT系统时需要专门考虑如何保证数据不被盗用甚至修改。传统的IT系统通常搭建在客户自身的数据中心内，数据中心的内部防火墙保证了系统数据的安全性。和传统软件相比，云计算在数据方面的最大不同便是所有的数据将由第三方而非第一方来负责维护，并且由于云计算架构的特点，这些数据可能被存储在非常分散的地方，并且都按照明文的方式进行存储。尽管防火墙能够对恶意的外来攻击提供一定程度的保护，但这种架构使得一些关键性的数据可能被泄露，无论是偶然还是恶意。例如，由于开发和维护的需要，软件提供商的员工一般都能够访问存储在云平台上的数据，一旦这些员工信息被非法获得，黑客便可以在万维网上访问部署在云平台上的程序或者得到关键性的数据。这对于对安全性有较高要求的企业应用来说是完全不能接受的。3、开发者和管理者分离程序开发者与实际管理人员分离，开发者不能掌控生产系统管理权限，管理人员不明白系统架构与运作机理，只能通过已测试并经授权的管理界面进行操作。如何保障云数据的安全性志欣合众通过对云数据安全的相关技术深入研究，总结需使用两步法来保证云数据的安全：第一步：身份认证。身份认证如同锁与钥匙的关系，有三个方面需要注意。首先是密码，每个网站都有自己的账户和密码，理想状态是每个网站中每个用户的不可逆加密密码都是唯一的，同网站中当一个账户被破解后，其它账户是安全的。不能设定相同密码，因用户密码相同而降低其它账户的安全性。接下来是双重身份认证，即需要通过两种模式登录网站，不仅需要用户名和密码，还需要一个动态口令，如通过短信形式发送到手机上，只有输入正确的用户名、密码以及动态口令才能登录，这样为账户又增加了一道锁。最后注意的是登录的终端，一般情况下我们通过自己的设备进行数据操作，但有时也会在非自己的设备上进行登录操作，其它设备通过浏览器进行信息保存时，很容易造成信息泄露，因此需要使用隐私模式操作或操作完成之后进行数据清理。第二步：平台环境。平台环境的安全如同银行的金库系统，涉及四个层次：第一：通讯安全。如同银行的金库系统，别人能不能进入银行金库。首先需有一个信息安全通道，在技术上需采用数字认证与高强度流加密算法保证通道安全，不能被截获；第二：平台系统安全。如同银行的保险柜好不好，平台系统由硬软件组成。硬件层面要确保稳定；软件平台在操作系统层面需时刻检查系统本身有没有漏洞，进行漏洞扫描，打补丁，防范风险的发生；应用软件层面需防止后门存在，加强测试；第三：加密系统安全。如同银行保险柜加密锁够不够好，加密系统够不够安全，系统中各出入口、各项敏感数据均需进行加密存储，即便被黑拿到数据也无法被破解成明文；第四：防止扩散。确保发生安全事故后损失不会扩大，即使有一部份数据泄露了，也不会对整体造成影响。

Ⅱ “大数据”, 揭示空间秘密

“大数据”, 揭示空间秘密
出门在外，一时间找不到方向和目的地了怎么办？马上查看手机里的电子地图!或许，你会这样应对。不过，你是否知道，这些与“地点”有关的信息从何而来？
2013年2月，国务院印发通知，决定从2013年到2015年开展第一次全国地理国情普查工作。杭州市的相关工作随即展开，并于近日完成了首批水、农用地、人工化区域、城市建设区、绿地率、绿化覆盖率等自然地理和教育、环卫、医疗、文体等公共设施的信息数据采集和生产，并计划以白皮书的形式发布。
业内人士称，这些地理国情数据一旦得到充分应用，其功能绝不仅限于对地点的定位。未来，它还将在优化城市布局、开启智慧生活、防灾减灾、城市精细化管理等方面发挥重大作用，连“淘宝”一类的商业大数据也要相形见绌。
它，究竟是怎样的大数据？
洞悉，身边的地理元素
刚搬到杭州和睦新村27幢居住的市民张小姐，要到位于大兜路历史街区的一家餐厅参加聚会。由于不熟悉路况，她通过手机里的“网络地图”获得了驾车推荐路线，一路按图索骥，顺利抵达约定地点。
与此同时，在杭州市测绘与地理信息局(规划局)内，任何一位工作人员只要登录 “杭州市地理市情平台”，同样的起点与终点之间，出现的是一张与网络地图十分相似的空间平面图。仔细比对便能发现二者的差异：前者在地理元素的呈现上相对简明，而后者更为精细，内容也更丰富。
“任何一种商业地图的底图，都来自于地理空间框架数据。” 杭州市测绘与地理信息局有关负责人说道。这是一个将全杭州市的地形图数据以及由道路、建筑、水域、绿化、空地等五层信息组成的影像数据经分层、整理后得到的庞大数据库。全球导航卫星定位、航空航天遥感等现代空间信息及测绘技术的运用，保证了它的高度准确性与权威性。
而在对外公开以前，它将依据测绘法规进行一系列脱密处理，在剔除那些必须保密的地理要素的同时，保留人们生产、生活、娱乐所需的其他地理信息，随后才能被加工制作成人们在日常生活中所见到的各类普通地图。
即便如此，这个看起来十分高大上的数据库，也不过是整个地理国情普查工作的基础。
据介绍，此次普查涵盖自然、人文、经济等多项地理元素，需要在各相关职能部门的共同参与下完成。其中，自然地理包括地形地貌、植被覆盖、水域、荒漠与裸露地等的类别、位置、范围、面积等，人文地理包括交通网络、镇村(街道)以及学校、医院、体育、文化等设施分布，经济地理则包括商店、企业的类型和分布等。
联合国有关文献资料表明，人类活动获得的信息80%与地理位置有关。随着杭州首批地理国情信息数据采集工作的完成，我们的日常生活及其赖以存在的空间，也正在被这个日益壮大的地理大数据所揭晓。比如，对于某个社区的医疗设施来说，离你最近的卫生站在哪里，它具有哪些科室，能为居民提供何种医疗服务，也能从该地理空间框架数据中快速找到答案。
优化，城市的空间布局
如今，淘宝卖家们热衷根据网站上公布的淘宝指数向特定人群推销商品，而对于一部分餐饮投资者来说，选择在哪个地段开出新的餐馆，往往是在参考了智能餐饮系统显示的外卖送餐密集点后所做出的选择。
普查地理大数据的目的亦是如此。据了解，这些海量数据最终都将被整合到“杭州市地理市情平台”上，依托成熟的地理空间框架数据，为全市相关工作提供更具针对性的地理信息服务。
规划部门的工作人员首先感受到它的“能耐”：“时常听到家长抱怨，某小区周边的小学数量太少，孩子上学很不容易。实际情况是不是这样？可以借助大数据来进行分析、判断。”
在工作人员的操作下，记者看到了一张该小区所在街道的7到12岁小学适龄人口与学校状况分布图。其中的人口信息源于第6次全国人口普查结果，深浅不一的绿色代表该年龄段人口在不同区块的分布密度，白色圆点代表街道现有的小学数量，各小学所辐射的半径则以1000米和500米为界，分为浅红和深红两种圆型区块。
“哪里的小学最集中，哪里最分散，它们的数量和布局是否与人口密度与服务范围相适应，答案一目了然。”规划部门工作人员说，在该小区所在的位置上，500米范围内建有1所小学，1000米内还有2所，基本可以满足周边适龄人口的入学要求。而在其他一些圆点分布明显较少的地块，还要新增几所小学、建在何处更为适宜，大数据也会提供一个相对客观的视角。
工作人员介绍说，随着许多大城市的新增用地日渐紧缺，如何对现有的存量空间进行优化、并在此基础上进行精细化管理，已成为他们十分关注的问题，地理大数据的运用在此时便显得尤为重要。
不仅如此，更多的单位与个人开始分享地理大数据的成果。据了解，杭州市测绘与地理信息局已经与市治水办、房管局、城投集团、电力局等部门对接，将地理国情普查形成的成果及时应用于他们所对应的工作之中。
展望，全方位智慧生活
如果有一天，你在行走中收到了这样一条手机短信，提示前方500米处有重大火情，并为你提供了最合适的出行线路选择。请不要诧异，这将是地理大数据在得到充分运用后，为智慧化城市管理所带来的突破。
收到消息的将不只你一人。智能楼宇中的安保人员可以根据火情方位的报警系统提示，调出监控画面，采取应急措施去关闭相应的防火卷帘;消防部门据此评估出能最快到达起火地点的消防支队，并迅速安排出警;交管部门也循声而来，帮助疏散该地点周边的道路交通……而在这一系列应急防灾机制的背后，是一套名为“CIM(City Information Modeling)”的“杭州城市全程信息模型”。
“这是一个集时间、信息、三维空间在内的五维集成数据模型，它既是地理大数据运用的理想模式，也是我们对于智慧城市的一种展望。”杭州市测绘与地理信息局有关负责人说。除了智慧管理城市、应急防灾以外，它还能准确模拟建筑内的每一处空间，并记录其相关信息，比如面积、功能等空间属性，以及出租情况、合同、装修、报表等资产信息;也可运用于城市地下管线的建设与管理。对于需要多部门综合协调的大型工程，它提供的大数据平台还能协助进行宏观分析，制定出更为直观、全面、周详的方案。
如何将展望变为现实？“使用统一的地理空间数据、打破信息壁垒，加强数据流通与应用是关键。”这位负责人告诉记者。
据介绍，随着地理空间框架数据的建立和地理国情普查工作的开展，各职能部门已经基于地理空间框架数据建立了各自的业务应用系统，把相关数据输入到统一的地理信息平台之中。然而，这些数据的更新并不及时，往往是有关信息已出现变动，但在相应的空间地图中并没有被同时更正，导致图示与现状信息不对称。
另一方面，大型企业的商业终端数据，如手机定位数据、淘宝消费数据与地理空间框架数据的结合，都能变成令人意想不到的信息，为各行各业提供服务和决策支持。
这位负责人表示，他们正在积极探索、拓宽地理信息的获取渠道，尝试与高德地图、阿里巴巴、省市移动公司等移动终端大数据产生部门对接，根据政府决策、部门管理以及经济社会的发展需求，定制专题数据应用课题，形成更多的应用范例。

Ⅲ 坏人是如何利用大数据时代陷害人的

坏人可以利用大数据时代陷害人的方式有很多，其中包括：嫌乱辩通过大数据采集和分析个人信息，进芹缺行诈骗、盗窃; 利用大数据分类和分析工具，收集和破解帐号密码; 利用大数据发表陪冲虚假信息，谩骂、抹黑他人。

Ⅳ 大数据存在的安全问题有哪些

【导读】互联网时代，数据已成为公司的重要资产，许多公司会使用大数据等现代技术来收集和处理数据。大数据的应用，有助于公司改善业务运营并预测行业趋势。那么，大数据存在的安全问题有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

一、分布式系统

大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。

二.数据存取

大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。

三.数据不正确

网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。

四.侵犯隐私

大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。

五、云安全性不足

大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据存在的安全问题有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

Ⅳ 民警利用大数据思维侦破案件，当今社会大数据有多重要

大数据现在已经无处不在了，而且大数据跟我们的生活也是息息相关的。

一、大数据能对个人的财产状况了解的一清二楚，也是反腐过程的重要利器。我们可以通过大数据甄选出有腐败嫌疑的官员，进行重点监控。大数据分析下，各个部门可以通过大数据识别出官员消费是否符合他的薪资水平。

比如说有些高管海外有十几套房产，并且有上千万的存款都在海外。这些都是能通过大数据查出来的。

又或者是经商方面，有些商户涉嫌偷税漏税，或者在海外开公司转移资产，这些也都能通过大数据发现异常，然后由相关部门去进一步核实的。

所以在现在的社会中，大数据是十分重要的，从我们日常生活中的各个方面中，大数据都是有很大用处的。我们可以利用大数据，将这些数据加一步筛选，整合。让这些大数据成为对我们有利的东西。这些对我们也是非常宝贵的资源，对各方面都会形成重要的影响。

Ⅵ 大数据的安全底线|大数据三条底线不能失守

当企业迈进大数据时代，信息安全面临多重挑战。数据大集中的安全隐患重重，而大数据不仅被用来找出潜在威胁，也被黑客用来实现更精准的打击。大数据来袭，企业不仅要学习如何挖掘数据价值，使其价值最大化，还要统筹安全部署， 以免遭到更强有力的攻击，降低企业风险。
大数据会捅大娄子？
毫无疑问，企业正在拥抱大数据，并且将大数据挖掘和分析能力作为企业核心竞争力的关键。Gartner一个悲观的预测认为：到2015年，超过85%的财富500强企业将无法有效利用大数据带来的竞争优势。Garnter认为，大数据不仅是量多，还包括复杂性、多样性和数据传输速度等问题，“单单收集和分析数据是不够的，企业还必须具备实时提供数据的能力，以对企业的生产力、盈利能力或效率带来实质的影响，并制定出相应对策”。
对于大数据，企业还需要考虑如何应对数坦缺据泄露风险，并且建立相关预案，因为大数据对分析和计算性能要求提高的同时，还带来了更多安全风险。正如Gartner论断的那样：“大数据安全是一场必要的斗争。”
大数据来袭，你准备好了吗？
数据分析和业务紧密相关
Gartner的数据显示，近两年产生的数据量是过去互联网出现以来所有数据量的总和。而随着社交网络和移动设备的普及，企业80%的数据是非结构化或半结构化的，结构化数据仅有20%。同时，全球结构化数据增长速度约为32%，而非结构化数据的增速则高达63%。
大数据为传统安全防护带来不小的安全挑战。中国电子信息产业发展研究院信息安全研究所分析师王闯表示，大数据时代的安全与传统安全相比，变得更加复杂。“这体现在两方面：一方面，大量的数据汇集，包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录。这些数据的集中存储增加了数据泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。另一方面，大数据对数据完整性、可用性和秘密性带来挑战，在防止数据丢失、被盗取和被破坏上存在一定的技术难度，传统的安全工具不再像以前那么有用让丛辩。”
“由于这些数据已经成为企业生存的根本，信息安全郑竖防护体系的建设越发重要了。但是面对海量的数据收集、存储、管理、分析和共享，传统意义上的网络与信息安全面临新的问题。”王闯认为，“企业要从网络安全、数据安全、灾难备份和安全管理等各个角度考虑，部署整体的安全解决方案，来保障企业数据安全。”
知易行难。当企业用数据挖掘和数据分析获取商业价值的时候，黑客也可以利用大数据分析向企业发起攻击。“黑客最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址……为发起攻击做准备。尤其当你的VPN账号被黑客获取时，黑客就可以获取你在单位的工作信息，进而入侵企业网络。”绿盟科技首席战略官赵粮表示，大数据分析让黑客的攻击更精准。
通常，那些对大数据分析有较高要求的企业，会面临更多的挑战，例如电子商务、金融、天气预报的分析预测、复杂网络计算和广域网感知等。启明星辰核心研究院资深研究员周涛告诉记者，任何一个会误导目标信息的提取和检索的攻击都是有效攻击，因为这些攻击对安全厂商的大数据安全分析产生误导，导致其分析偏离正确的检测方向。“这些攻击需要我们集合大量数据，进行关联分析才能够知道其攻击意图。大数据安全是跟大数据业务相对应的，传统时代的安全防护思路此时难以起效，并且成本过高。”在周涛的眼里，与传统安全相比，大数据安全的最大区别是，“安全厂商在思考安全问题的时候首先要进行业务分析，并且找出针对大数据的业务的威胁 ，然后提出有针对性的解决方案。”
NoSQL并非万无一失
Hadoop作为一个分布式系统架构，可以用来应对海量数据的存储，而这样的数据量往往是以PB甚至ZB来计算。作为一个云化的平台，Hadoop自身也存在着云计算面临的安全风险。正如王闯所言，企业需要实施基于身份验证的安全访问机制。此外，由Hadoop派生的新数据集也同样面临着数据加密的问题，Hadoop对数据的聚合增加了数据泄露的风险。
谈到大数据的存储，就不能不谈NoSQL。它迎合了大数据的时代，更适合非结构化数据的存储和分析，有灵活、可扩展性强、降低复杂性等特点，因此被IT企业看好。但NoSQL并不像它看上去的那么美，其安全性一直在业界存有争议。而这也可能会成为NoSQL发展最大的桎梏。
NoSQL的出现主要是用来处理海量数据，所以它在设计时牺牲了一些SQL数据库的特性，例如数据库事务的一致性需求、数据库的写实时性和读实时性需求、多表关联查询的需求等。这些简化设计大大提高了NoSQL处理海量数据时的速度，也提高了可扩展性，但同时也带来了一些安全风险。
一方面，NoSQL内在安全机制不完善，导致安全风险。“例如NoSQL的代码没有在每个事务修改后要求一致性，用户可能无法看到最新的数据，因为事务没有立刻写入数据库，有可能同步发生的事务受到其他事务干扰。不是所有的用户一定会在同一时间查看同一个数据。”王闯表示，“NoSQL数据库缺乏保密性和完整性的特质。例如NoSQL数据库缺少图式（schema），你不能在表、行或列上分隔权限并保持对数据的快速访问，它们很少有内建的安全机制。”
另一方面，NoSQL对来自不同系统、不同应用程序及不同活动的数据进行关联，人们担心隐私遭到侵犯。今年3月，谷歌修改其隐私保护政策，允许谷歌融合来自所有服务中的信息。对此王闯表示：“将不同应用的信息加以整合可能为企业带来更多价值，但是对员工而言，则可能会导致更多隐私被挖掘出来。”
“由于大家都刚刚接触NoSQL，因此他们所首先要解决的问题是使其正常运转，也就是说大家往往会满足于正常运转这一状态，至于安全性估计要到一段时间后才会被重视起来。”Imperva公司创始人兼CTO Amichai Shulman预计，由于大多数人对NoSQL缺乏足够的了解，用户在部署时很可能“捅出大娄子”。
“大数据的体现形式归根结底还是静态存储状态。静态存储的数据是大数据非常明显的一个挑战。”Websense中国区技术总监陈纲认为，数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，例如开发数据、客户资料和经营数据存储在一起，可能会出现违规地将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，造成企业安全管理不合规。此时，企业的安全措施需要从企业内部拓展到数据中心或者运营商。

Ⅶ 大数据存在的安全问题有哪些

一、分布式系统

大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。

二.数据存取

大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。

三.数据不正确

网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。

四.侵犯隐私

大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。

五、云安全性不足

大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。

关于大数据存在的安全问题有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅷ 保护大数据安全的10个要点

一项对2021年数据泄露的分析显示，总共有50亿份数据被泄露，这对所有参与大数据管道工作的人来说，从开发人员到DevOps工程师，安全性与基础业务需求同等重要。

大数据安全是指在存储、处理和分析过于庞大和复杂的数据集时，采用任何措施来保护数据免受恶意活动的侵害，传统数据库应用程序无法处理这些数据集。大数据可以混合结构化格式(组织成包含数字、日期等的行和列)或非结构化格式(社交媒体数据、PDF 文件、电子邮件、图像等)。不过，估计显示高达90%的大数据是非结构化的。

大数据的魅力在于，它通常包含一些隐藏的洞察力，可以改善业务流程，推动创新，或揭示未知的市场趋势。由于分析这些信息的工作负载通常会将敏感的客户数据或专有数据与第三方数据源结合起来，因此数据安全性至关重要。声誉受损和巨额经济损失是大数据泄露和数据被破坏的两大主要后果。

在确保大数据安全时，需要考虑三个关键阶段:

当数据从源位置移动到存储或实时摄取(通常在云中)时，确保数据的传输

保护大数据管道的存储层中的数据(例如Hadoop分布式文件系统)

确保输出数据的机密性，例如报告和仪表板，这些数据包含通过Apache Spark等分析引擎运行数据收集的情报

这些环境中的安全威胁类型包括不适当的访问控制、分布式拒绝服务(DDoS)攻击、产生虚假或恶意数据的端点，或在大数据工作期间使用的库、框架和应用程序的漏洞。

由于所涉及的架构和环境复杂性，大数据安全面临着许多挑战。在大数据环境中，不同的硬件和技术在分布式计算环境中相互作用。比如：

像Hadoop这样的开源框架在设计之初并没有考虑到安全性

依赖分布式计算来处理这些大型数据集意味着有更多的系统可能出错

确保从端点收集的日志或事件数据的有效性和真实性

控制内部人员对数据挖掘工具的访问，监控可疑行为

运行标准安全审计的困难

保护非关系NoSQL数据库

这些挑战是对保护任何类型数据的常见挑战的补充。

静态数据和传输中数据的可扩展加密对于跨大数据管道实施至关重要。可扩展性是这里的关键点，因为除了NoSQL等存储格式之外，需要跨分析工具集及其输出加密数据。加密的作用在于，即使威胁者设法拦截数据包或访问敏感文件，实施良好的加密过程也会使数据不可读。

获得访问控制权可针对一系列大数据安全问题提供强大的保护，例如内部威胁和特权过剩。基于角色的访问可以帮助控制对大数据管道多层的访问。例如，数据分析师可以访问分析工具，但他们可能不应该访问大数据开发人员使用的工具，如ETL软件。最小权限原则是访问控制的一个很好的参考点，它限制了对执行用户任务所必需的工具和数据的访问。

大数据工作负载所需要的固有的大存储容量和处理能力使得大多数企业可以为大数据使用云计算基础设施和服务。但是，尽管云计算很有吸引力，暴露的API密钥、令牌和错误配置都是云中值得认真对待的风险。如果有人让S3中的AWS数据湖完全开放，并且对互联网上的任何人都可以访问，那会怎么样?有了自动扫描工具，可以快速扫描公共云资产以寻找安全盲点，从而更容易降低这些风险。

在复杂的大数据生态系统中，加密的安全性需要一种集中的密钥管理方法，以确保对加密密钥进行有效的策略驱动处理。集中式密钥管理还可以控制从创建到密钥轮换的密钥治理。对于在云中运行大数据工作负载的企业，自带密钥 (BYOK) 可能是允许集中密钥管理而不将加密密钥创建和管理的控制权交给第三方云提供商的最佳选择。

在大数据管道中，由于数据来自许多不同的来源，包括来自社交媒体平台的流数据和来自用户终端的数据，因此会有持续的流量。网络流量分析提供了对网络流量和任何潜在异常的可见性，例如来自物联网设备的恶意数据或正在使用的未加密通信协议。

2021年的一份报告发现，98%的组织感到容易受到内部攻击。在大数据的背景下，内部威胁对敏感公司信息的机密性构成严重风险。有权访问分析报告和仪表板的恶意内部人员可能会向竞争对手透露见解，甚至提供他们的登录凭据进行销售。从内部威胁检测开始的一个好地方是检查常见业务应用程序的日志，例如 RDP、VPN、Active Directory 和端点。这些日志可以揭示值得调查的异常情况，例如意外的数据下载或异常的登录时间。

威胁搜寻主动搜索潜伏在您的网络中未被发现的威胁。这个过程需要经验丰富的网络安全分析师的技能组合，利用来自现实世界的攻击、威胁活动的情报或来自不同安全工具的相关发现来制定关于潜在威胁的假设。具有讽刺意味的是，大数据实际上可以通过发现大量安全数据中隐藏的洞察力来帮助改进威胁追踪工作。但作为提高大数据安全性的一种方式，威胁搜寻会监控数据集和基础设施，以寻找表明大数据环境受到威胁的工件。

出于安全目的监视大数据日志和工具会产生大量信息，这些信息通常最终形成安全信息和事件管理(SIEM)解决方案。

用户行为分析比内部威胁检测更进一步，它提供了专门的工具集来监控用户在与其交互的系统上的行为。通常情况下，行为分析使用一个评分系统来创建正常用户、应用程序和设备行为的基线，然后在这些基线出现偏差时进行提醒。通过用户行为分析，可以更好地检测威胁大数据环境中资产的保密性、完整性或可用性的内部威胁和受损的用户帐户。

未经授权的数据传输的前景让安全领导者彻夜难眠，特别是如果数据泄露发生在可以复制大量潜在敏感资产的大数据管道中。检测数据泄露需要对出站流量、IP地址和流量进行深入监控。防止数据泄露首先来自于在代码和错误配置中发现有害安全错误的工具，以及数据丢失预防和下一代防火墙。另一个重要方面是在企业内进行教育和提高认识。

框架、库、软件实用程序、数据摄取、分析工具和自定义应用程序——大数据安全始于代码级别。 无论是否实施了上述公认的安全实践，代码中的安全缺陷都可能导致数据泄漏。 通过在软件开发生命周期中检测自研代码及开源组件成分的安全性，加强软件安全性来防止数据丢失。

Ⅸ 简答大数据安全的特征

大数据安全面临着许多挑战，需要通过研究关键技术、制定安全管理策略来应对这些挑战。当前，大数据的应用和发展面临着许多安全问题，具体来说有以下几个方面。（1）大数据成为网络攻击的显著目标在网络空间中，大数据是更容易被“发现”的大目标，承载着越来越多的关注度。一方面，大数据不仅意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者，成为更具吸引力的目标；另一方面，数据的大量聚集，使黑客一次成功的攻击能够获得更多的数据，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“收益率”。（2）大数据加大隐私泄露风险从基础技术角度看，Hadoop对数据的聚合增加了数据泄露的风险。作为一个分布式系统架构，Hadoop可以用来应对PB甚至ZB级的海量数据存储；作为一个云化的平台，Hadoop自身存在云计算面临的安全风险，企业需要实施安全访问机制和数据保护机制。同样，大数据依托的基础技术——NoSQL（非关系型数据库）与当前广泛应用的SQL（关系型数据库）技术不同，没有经过长期改进和完善，在维护数据安全方面也未设置严格的访问控制和隐私管理机制。NoSQL技术还因大数据中数据来源和承载方式的多样性，使企业很难定位和保护其中的机密信息，这是NoSQL内在安全机制的不完善，即缺乏机密性和完整性。另外，NoSQL对来自不同系统、不同应用程序及不同活动的数据进行关联，也加大了隐私泄露的风险。此外，NoSQL还允许不断对数据记录添加属性，这也对数据库管理员的安全性预见能力提出了更高的要求。从核心价值角度看，大数据的技术关键在于数据分析和利用，但数据分析技术的发展，势必对用户隐私产生极大威胁。

Ⅹ 大数据 信息化作战的制胜法宝

大数据：信息化作战的制胜法宝

大数据时代正向我们走来，大数据的广泛运用正在深刻影响和改变着人们的生产、生活和思维方式。目前，大数据在军事领域也得到广泛运用，各国都在积极推进有关大数据的军事研究开发项目。那么，大数据究竟在未来作战中会发挥什么作用？有哪些军事应用前景？将带来哪些军事变革？值得我们深入思考和探索。

让核心目标显形

美国的网络监控无处不在，只要你通过搜索引擎键入敏感词汇，很快就会被监视和锁定。有时一些看似并不相关的寻常词汇，也可能被情报人员盯上。

从看似不相关中找出相关性，这就是大数据的魅力。未来信息化战争中，“目标中心战”将是一种主要战法，此战法成功的关键又取决于对敌核心“目标”自身的识别、定位与锁定上，这也是困扰指挥员的难题。运用大数据有可能让未来战场更加透明，从而使这个难题迎刃而解。根据大数据的分析原理，每个目标，无论个人还是军事单位，都是数据的制造者，也都处在数据的包围之中。一旦成为大数据的锁定目标，就将“在劫难逃”。即使是深居简出的本·拉登，自认为与信息社会高度“绝缘”，但因周围的人不断产生数据信息，他也只能无所遁形了。

实现战争决策最优

在大数据时代，通过对海量数据信息进行分析挖掘，更加智能的计算机系统将可以辅助指挥员作出决策。基于大数据的计算机不仅能提供查询搜索功能，还将具备一定的“思考”能力，能够顺应形势变化搜集各种数据，筛选出有价值的信息，给出解决问题的建议。战时指挥员的工作，将变得越来越高效，只需从“大数据”给出的所有意见建议当中优选出最佳方案即可。

在大数据支持下，一些无人作战平台，如无人机、无人舰艇、作战机器人等，也将具有一定的“自我”决策能力。这些作战平台可以在计算机系统操控下，实现自主攻防。尤其是在与指挥网络失去联系而无法接收指令时，作战平台将可依托基于大数据的自身“智能”，迅速启动应急机制，自动识别判断目标性质、威胁等级，自主决定进行攻击或者启动自我毁灭程序。

私人定制——

使心理战的利箭更精准

楚汉相争，楚军在垓下为汉军所围。当夜，四面汉军皆唱楚歌，楚军军心震动，以为汉已尽得楚地、楚人，史称“四面楚歌”。这是一个典型的心理战战例。面对项羽麾下勇猛而著称的军队，汉军通过用楚地的歌曲唤起楚军的思乡之情，使其精神上濒临瓦解，无心恋战。

在大数据环境中，“数据脚印”可以清晰地还原每个人的心声。人们在信息空间当中的浏览、点击、搜索、购物、下载、上传、通话、微信、微博……所有的行为都有记录，最终都将会形成数据。于是你的性格特点、兴趣爱好等个性化特征都将不再是“隐私”。据此，心战专家就能够制作出现实版的“楚歌”，可以根据每个官兵个人的喜好和心理特点进行“私人定制”，采取更有针对性的措施，影响干预你的情绪和行为。这一切都可以在私人的网络空间中完成，比广播、传单等传统心战手段更具隐蔽性和诱惑性。

智能保障“送货上门”

美国有一家零售商，通过分析所有女性客户购买记录，制作了“怀孕预测指数”，并据此准确判断出哪位客户是孕妇，哪一天是她的预产期。可以提前将孕妇装、婴儿床等商品的优惠券寄给客户，并根据婴儿的成长周期定期向客户推介商品。凭借这项大数据技术，这家零售商开展的“送货上门”服务深受客户欢迎，商品销售额实现了快速增长。

供需矛盾在未来战场上将更加突出。大数据精准的预见功能使超前保障成为可能，这给战场保障带来了新的革命性机会。例如创建基于大数据的保障模式，让担负保障任务的部队，对平时与战时各个阶段、各种情况下的消耗、战损进行分析挖掘，就能够准确地预测出部队需求，合理调配使用各类保障资源，实现近乎智能化的精确保障。

变废为宝——

打响“数据保卫战”

“棱镜门”事件昭示人们，一场以大数据为核心的“超级情报战”已经打响，信息空间成为战场，数据成为战斗力的来源。以往情报特工、间谍都致力于机密信息的获取，这种情报战像宝库夺宝，关键在于破译密码，取得宝库的钥匙。基于大数据的情报战则转向了公共信息，利用大数据强大的分析功能，从看似寻常的数据中找出关系国家、军队重大决策的情报，像是垃圾堆里淘宝。因此，数据将越来越成为制胜的关键，谁能够控制和利用更多有价值的数据，谁就能够掌握作战的主动权，也就拥有更多更大的胜算。

大数据情报战无所不在、无孔不入，“数据保卫战”已经打响。一些现在看似不起眼或无用的数据，随着数据挖掘技术的创新，将来可能会变得至关重要。未来数据安全，必将上升至国家安全层面加以重视，必须从现在开始构筑好数据安全的顶级防护层。

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