大数据安全防范应该注意哪些问题

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2019-08-13 10:47:11

  大数据安全请做好这四点。常见的大数据性能优化技术一般分为两部分,其一是硬件和系统层面的观测,从而来发现具体的瓶颈,并进行硬件或者系统级的调整;其二是主要通过对软件具体使用方法的调整来实现优化。


  现在很多企业可以利用大数据处理和分析来业务系统中的各类数据,指导业务的发展,然而数据泄露也给企业带来巨大的隐患。


  大数据体量庞大,传统的系统数据处理方式已经无法完成这么大体量的工作,需要采用新的技术架构和工具来完成,同时在安全防护方面,跟传统风险防御方面也都有了新的变化。


  那么我们应该如何做好大数据安全工作呢?


  确保已有数据安全


  数据就是企业的无形资产,而黑客入侵数据库最想得到的还是企业的各种有价值的数据。为了保护大数据的安全,必须采用一系列的安全防护措施,保证数据不被窃取,即使被破坏,也能够第一时间迅速恢复。


  数据泄露后造成重大损失的,皆因为黑客获得了明文数据,如果采用文件系统加密,即使数据泄露了,攻击者得到的也是加了密的数据。还有其他的一些安全措施也都需要一并采用,比如:敏感字段加密;数据完整性校验;隐私数据脱敏处理;数据备份等。


  加强系统安全防护


  即使是大数据也得依靠各种系统支撑,比如操作系统、虚拟机、网络设备、各种开发软件等,加强这些系统应用的安全防护,有利于提高大数据系统的安全性。常常采用的系统安全防护措施包括:系统安全加固、入侵检测、漏洞修复等。


  内部安全管理


  经过分析处理的数据具有很高得价值,而价值高的东西往往容易引起他人的注意。除了应对来自外部的威胁,企业内部的安全威胁问题也得重视。内部人员中有可能粗心大意,误操作导致严重的失误,也有可能是某个内部人员心术不正,面对高价值的数据心怀不轨,盗取数据,这是完全有可能发生的事情。


  企业需要做好账号权限管理、用户身份认证、日志审计、员工安全意识培训等工作。


  合理采集数据


  对于新兴的事物,看到别人做,觉得自己也要跟着做,生怕落后。对于大数据也同样如此,看到别人做大数据,自己也要跟上,虽然不知道这些数据该怎么用,但还是先大量收集,说不定什么时候就能用上了。基于这种想法,不少企业开始肆无忌惮的收集用户个人信息。


  数据量大是一种优势,过度采集涉及用户个人隐私的数据,数据越敏感遭泄露的风险也会加大。


  所以对于数据,企业还是得合理地采集,过分持有敏感数据对自己业务没有支持,反而因此增加风险,因此遭受攻击更加得不偿失。


  大数据安全不仅仅需要防范来自外部的攻击,对内也需要加强管理,对数据的采集程度规划合理,降低各种安全风险才能真正做好大数据安全保护。


  大数据安全防范应该注意哪些问题?中琛魔方大数据表示大数据产品在海量数据场景中其处理性能是其主要卖点和突破口,因此近年来,个人往往忙于如何优化大数据产品的性能,希望通过本文与您谈谈几种较为常见的大数据性能优化技术。

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