大数据安全面临哪些挑战

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2022-08-04 09:23:24

  大数据平台安全伴随着大数据平台而生。随着互联网和大数据应用的普及,新闻头条上发布的数据泄露、滥用、诈骗层出不穷,引发了一系列发人深思的社会事件和问题。


  大数据发现面临的安全挑战


  (1)传统安全保护手段失效:大数据应用使用开放的分布式计算和存储框架来提供海量数据分布式存储和计算服务。新技术、新架构、新型攻击手段带来新的挑战,使得传统的安全保护手段暴露出严重的不足。


  (2)大数据平台安全机制缺陷:Hadoop生态架构在设计初期对用户身份鉴别、访问控制、密钥管理、安全审计等方面考虑较少,并且大数据应用中多采用第三方开源组件,对这些组件缺乏严格的测试管理和安全认证。


  (3)数据应用访问控制难度大:有在大厂工作经验的人都知道,数据应用有报表类、运营类、取数类等等,各类数据应用通常要为不同身份和目的的用户提供服务,在身份鉴别、访问控制、审计溯源上都带来了巨大的挑战。


  (4)数据量大、潜在价值高,极易成为攻击目标:大数据平台处理环节多,需要针对数据采集、传输、存储、处理、交换和销毁等生命周期各阶段进行安全防护,在不同阶段采取适合的安全技术保护机制。


  (5)数据滥用或伪脱敏风险增长:随着数据挖掘、机器学习、人工智能等学科领域技术研究的深入,数据滥用情况加剧。并且很多公开说明脱敏或者匿名处理的数据,有可能分析出对应的真实明细信息。


  (6)数据所有者权限问题突显:数据共享和流通是大数据发展的关键,但是在很多大数据应用场景中,存在数据所有权不清晰的情况,例如:数据挖掘分析人员会对原始数据进行处理,分析出新的数据,这些数据的所有权到底属于原始数据所有方还是数据挖掘方,这个问题还很多场景下还没有定论。


  (7)大数据安全法规标准不完善:不论是在公司内部还是国家范围内,大数据应用的使用促进了经济的发展,数据价值的最大化。然而要推进大数据健康发展,要加强政策、监管、法律的统筹协调,加快法律法规建设。


  中琛魔方大数据平台表示开展“大数据安全治理”,目的是“让大数据使用更安全”,脱离了“使用”去谈大数据安全是不切实际的“浪费”。大数据应被更充分、更高效、更安全的使用,从而为人类社会的可持续发展贡献出它真正的价值和作用。

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