A. 如何为大数据加密
你说的大数据是什么呢？
如果需要对电脑里面的文件、文件夹进行加密的话，可以使用超级加密3000这款软件试一下，这款软件操作比较简单，但是加密的安全性非常强
B. 大数据时代数据安全策略的制定准则
大数据时代数据安全策略的制定准则
当在大数据使用案例中提及云安全策略时，我们希望任何安全解决方案都能够在不影响部署安全性的情况下提供与云一样的灵活性。可是灵活性和安全性有的时候是不能兼顾的，所以如何实现安全性和灵活性的平衡是云计算提供商和大数据提供商需要深入思考的。
部署云加密措施被认为是首要步骤，但是它们并不适合所有的解决方案。一些加密解决方案需要本地网关加密，这种方案在云大数据环境下无法很好的工作。此外云计算提供商提供了密钥加密技术，用户在享受基础设施云解决方案提供的优势的同时又可以将密钥保存在自己手中，让密钥处于安全状态下。为了能够让你的大数据环境获得最佳的加密解决方案，建议使用密钥加密。
在大数据当中，结构的每一个组件都应该能够扩展，云安全解决方案也不例外。在选择云安全解决方案时，用户需要确保它们在所有跨地区云部署点中都能够发挥作用。此外，它们在大数据基础设施当中必须要能够高效地扩展。但是由于硬件安全模块不具扩展能力并且无法灵活适应云模式，因此它们不适合大数据使用案例。为了获得必要的扩展性，建议使用专门针对云计算设计的云安全解决方案。
为了让云安全策略尽可能地实现自动化，用户应当选择虚拟工具解决方案，而不是硬件解决方案。用户需要明白可用的API也是云安全解决方案的一部分。虚拟工具加上闲置的API能够在云大数据使用案例中提供所需要的灵活性和自动化。
在涉及大数据安全性时，用户应当根据数据的敏感程度进行分类，然后对它们采取相应的保护措施。并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。
以上我们说的是数据安全，其实大数据安全还包括以下几个方面：
规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征(使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面)使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务。
嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。
应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。虽然全面讨论大数据安全的这个问题超出了本文的范围，但基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。
总之，只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。
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C. 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。
D. 大数据时代，企业应该怎么保护数据，防止泄密
合力天下数据防泄密系统(HL-dataAS)用于保护企业的知识产权、客户资料、财务数据、技术图纸、应用系统等机密信息化数据不外泄。简单地说，”合力天下”防泄密系统让企业机密数据和应用系统的重要资料“拷不走”、“屏幕截取不走”、“另存不走”、“打印不走” 、“内容复制不走”、“MSN、QQ、邮件发送不走”。
一、支持各种文件格式加密（CAD、OFFICE、PDF、图纸、计算机程序、课件、游戏动画、数码照片、视频…..），用户也可以根据自己的需要定制；支持出差人员管理；支持文档外发管理；防止涉密文档非法扩散。支持控制台审批解密，支持手机审批解密。灵活的权限控制：只读，可写，可编辑，禁止删除；打印水印、禁止拍照等。
二、 支持局域网部署和互联网部署模式，支持总部和异地分支机构分别部署；支持单机部署模式；确保公司内部资料的相互流通。
三、支持各种应用系统：支持基于Windows的B/S、C/S的各种业务应用软件加密，如PDM、PLM、ERP、OA、CRM、CAM、HR、采编软件、流程管理软件、电子商务软件、财务软件、文档管理系统、网站服务器、云服务器、企业网盘、手机终端等。
四、 支持任意格式文档类型：Office、Open office、Wps、PDF、outlook、FOXMAIL、ARM、ANSYS、Easypro、OA系统、ERP、MSVISIO、 AutoCAD、Autodesk Inveator、Autovue、ACDSee、Pro/E、Inventor、CAXA、CAJviewer、Protel、PReS、Keil、Quartus、AVR Studio、 ARM Studio、Siemens Wicc、Xtcapp55、TurboCAD、开目CAD、TwinCAD、CATIA、Solid Edge、UG、PowerDraft、Photoline、清华天河CAD 、中望CAD、英泰CAD、浩辰CAD、凯思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虚拟机、Source Insight、WINRAR、EDITplus、IBM ClearCase、PowerBuilder、PowerPCB、Powerlogic、Power mill 、数控传输软件、视频文件、编程ICC、打标机（票据打印）、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、海康威视监控视频、 邮箱大师、安卓手机、苹果手机等各种文档格式，即可自定义加密任意文件格式。
五、支持操作系统(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、韩文、法文、西班牙文等各种语言网络环境，支持中文、英文、俄、日文、德文、韩文、法文、西班牙文等各种语言文档加密。
E. 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。
F. 如何为大数据加密
我不知道贵公司所担心的是什么，是自己数据在自己服务器上的安全吗？专
如果是创业属公司，或者中小型公司，我觉得这个目前可以不去考虑。
目前很多数据其实都是托管在云上的，要说加密，业界最普遍认可的就是亚马逊了。当然，今年云栖大会上，阿里云发布的量子加密技术也火了一把，只是会上并未做更加充分的说明，能找到的知识也寥寥无几。