云计算等技术的快速发展,以及智能终端、网络社会、数字地球等信息体的普及和建设,全球数据量出现爆炸式增长,仅在2011年就达到1.8万亿GB。IDC(Internet Data Center,互联网络数据中心)预计,到2020年全球数据量将增加50倍。毋庸置疑,大数据时代已经到来。一方面,云计算为这些海量的、多样化的数据提供存储和运算平台,同时数据挖掘和人工智能从大数据中发现知识、规律和趋势,为决策提供信息参考。大数据的发展将进一步扩大信息的开放程度,随之而来的网络攻击事件时有发生。
6月27日,正如业界所知,一个名为Petya的新的勒索病毒突然爆发,席卷欧洲包括英国、乌克兰和俄罗斯等多个国家的政府机构、航空公司、石油公司等,全球最大的航运公司丹麦马士基集团也未能幸免。
面对大数据发展的新特点、新挑战,如何保障数据安全是我们需要研究的课题。
大数据正在为安全分析提供新的可能性,对海量数据的分析有助于更好地跟踪网络异常行为,对实时安全和应用数据结合在一起的数据进行预防性分析,可防止诈骗和黑客入侵。网络攻击行为总会留下蛛丝马迹,这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中,从大数据的存储、应用和管理等方面层层把关,可以有针对性地应对数据安全威胁。
大数据存储安全策略
基于云计算架构的大数据,数据的存储和操作都是以服务的形式提供。目前,大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源,涉及数据传输、隔离、恢复等问题。解决大数据的安全存储,一是数据加密。在大数据安全服务的设计中,大数据可以按照数据安全存储的需求,被存储在数据集的任何存储空间,通过SSL(Secure Sockets Layer,安全套接层协议层)加密,实现数据集的节点和应用程序之间移动保护大数据。在大数据的传输服务过程中,加密为数据流的上传与下载提供有效的保护。应用隐私保护和外包数据计算,屏蔽网络攻击。目前,PGP 和TrueCrypt 等程序都提供了强大的加密功能。二是分离密钥和加密数据。使用加密把数据使用与数据保管分离,把密钥与要保护的数据隔离开。同时,定义产生、存储、备份、恢复等密钥管理生命周期。三是使用过滤器。通过过滤器的监控,一旦发现数据离开了用户的网络,就自动阻止数据的再次传输。四是数据备份。通过系统容灾、敏感信息集中管控和数据管理等产品,实现端对端的数据保护,确保大数据损坏情况下有备无患和安全管控。
大数据应用安全策略
随着大数据应用所需的技术和工具快速发展,大数据应用安全策略主要从以下几方面着手:一是防止APT(Advanced Persistent Threat,高级持续性威胁)攻击。借助大数据处理技术,针对APT 安全攻击隐蔽能力强、长期潜伏、攻击路径和渠道不确定等特征,设计具备实时检测能力与事后回溯能力的全流量审计方案,提醒隐藏有病毒的应用程序。二是用户访问控制。大数据的跨平台传输应用在一定程度上会带来内在风险,可以根据大数据的密级程度和用户需求的不同,将大数据和用户设定不同的权限等级,并严格控制访问权限。而且,通过单点登录的统一身份认证与权限控制技术,对用户访问进行严格的控制,有效地保证大数据应用安全。三是整合工具和流程。通过整合工具和流程,确保大数据应用安全处于大数据系统的顶端。整合点平行于现有的连接的同时,减少通过连接企业或业务线的SIEM 工具的输出到大数据安全仓库,以防止这些被预处理的数据被暴露算法和溢出加工后的数据集。同时,通过设计一个标准化的数据格式简化整合过程,同时也可以改善分析算法的持续验证。四是数据实时分析引擎。数据实时分析引擎融合了云计算、机器学习、语义分析、统计学等多个领域,通过数据实时分析引擎,从大数据中第一时间挖掘出黑客攻击、非法操作、潜在威胁等各类安全事件,第一时间发出警告响应。
大数据管理安全策略
云计算专家李志霄博士说:“数据安全三分靠技术,七分靠管理。”通过技术来保护大数据的安全必然重要,但管理也很关键。大数据的管理安全策略主要有:一是规范建设。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,一套规范的运行机制、建设标准和共享平台建设至关重要。规范化建设可以促进大数据管理过程的正规有序,实现各级各类信息系统的网络互连、数据集成、资源共享,在统一的安全规范框架下运行。二是建立以数据为中心的安全系统。基于云计算的大数据存储在云共享环境中,为了大数据的所有者可以对大数据使用进行控制,可以通过建设一个基于异构数据为中心的安全方法,从系统管理上保证大数据的安全。三是融合创新。大数据是在云计算的基础上提出的新概念,大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与云计算,以智能管道与聚合平台为基础,提升数据流量规模、层次及内涵,在大数据流中提升知识价值洞察力。积极创造大数据公司技术融合平台,寻找数据洪流大潮中新的立足点,特别是在数据挖掘、人工智能、机器学习等新技术的创新应用融合创新。
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