大數(shù)據(jù)的不能僅僅以數(shù)據(jù)量的大小來衡量，一般來說，它是不能以傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的處理方式來處理的數(shù)據(jù)集。這種數(shù)據(jù)的積累，可以在許多方面提升服務質(zhì)量。但同時又出現(xiàn)另一個問題——數(shù)據(jù)隱私保護，數(shù)據(jù)安全成為大數(shù)據(jù)首先要關注的重點。目前，許多數(shù)據(jù)相關機構已經(jīng)意識到這一問題的重要性，并采取了一定措施。

隨著數(shù)據(jù)量的增加，越來越多企業(yè)將自己的數(shù)據(jù)存儲到云端，也正是因為大數(shù)據(jù)的集中存儲，給數(shù)據(jù)隱私和安全帶來了很大挑戰(zhàn)。

造成這一問題的原因，一方面是數(shù)據(jù)本身安全程序不夠安全，不能保護如此大量的數(shù)據(jù);另一方面，目前的安全技術對管理動態(tài)數(shù)據(jù)的效率比較低，只能控制動態(tài)數(shù)據(jù)，所以，通過常規(guī)檢查是無法檢測現(xiàn)在不斷積累產(chǎn)生的流動數(shù)據(jù)的。

面對數(shù)據(jù)隱私安全的威脅，我們可以從以下幾個方面來進行保護。

保護交易記錄和數(shù)據(jù)

存儲在存儲介質(zhì)(例如事務日志和其他敏感信息)中的數(shù)據(jù)僅僅按照安全級別進行存儲起來，其安全性是不夠的。例如，IT經(jīng)理可以通過觀察不同級別之間的數(shù)據(jù)傳輸，了解被移動的數(shù)據(jù)。而數(shù)據(jù)量的不斷增加，使得大數(shù)據(jù)的可擴展性和可用性存儲管理需要進行自動分層。然而，自動分層的方法目前不能跟蹤到數(shù)據(jù)的存儲位置，因此，大數(shù)據(jù)存儲面臨新的挑戰(zhàn)。

端點輸入驗證和過濾

端點設備是維護大數(shù)據(jù)安全的主要因素。大數(shù)據(jù)處理是借助于端點提供的輸入數(shù)據(jù)來執(zhí)行存儲、處理和其他必要任務。因此，企業(yè)或者其他機構應確保使用真實和合法的終端設備。

保護分布式框架內(nèi)的數(shù)字資產(chǎn)

分布式框架中的計算數(shù)據(jù)和其他數(shù)字資產(chǎn)，如Hadoop的MapReduce函數(shù)，大多缺少安全保護。對于這一問題，目前主流的預防措施是確保映射器安全，尤其是保護那些未經(jīng)授權的映射器數(shù)據(jù)。

實時保護數(shù)據(jù)

由于大量數(shù)據(jù)的生成是實時的，大多數(shù)組織無法保證能夠進行定期檢查。但是，對于數(shù)據(jù)保護來說，實時或基本實時地進行安全檢查和觀察是一種有效保證數(shù)據(jù)安全的措施。

保護訪問和加密

數(shù)據(jù)安全存儲設備是保護數(shù)據(jù)的重要保障。但是，數(shù)據(jù)存儲設備本身易遭受攻擊，因此，需要通過加密訪問的方式進行保護。

保護數(shù)據(jù)

準確確定數(shù)據(jù)來源并對其進行分類，確保對其進行認證、驗證和訪問控制。

顆粒檢測

對不同種類的日志進行分析，并通過此方式來識別任何類型的網(wǎng)絡攻擊或惡意活動。因此，需要對各類數(shù)據(jù)進行定期審核。

粒度訪問控制

NoSQL數(shù)據(jù)庫或Hadoop分布式文件系統(tǒng)，在對存儲數(shù)據(jù)進行精細訪問控制時，需要強大的身份驗證過程和強制訪問控制。

非保守數(shù)據(jù)存儲的隱私保護

NoSQL等數(shù)據(jù)庫在存儲數(shù)據(jù)時存在許多安全漏洞，其中最突出的安全缺陷是在數(shù)據(jù)的標記或記錄過程中，無法對數(shù)據(jù)進行徹底加密，而當它被流式傳輸或收集時，數(shù)據(jù)庫也無法將其分發(fā)到不同的組。需要其他數(shù)據(jù)庫對其進行安全補充。

對于擁有數(shù)據(jù)的主體來說，都要確保大數(shù)據(jù)庫免受安全威脅和漏洞的攻擊。在收集數(shù)據(jù)的過程中，需要采取適當措施，實現(xiàn)必要的安全保護，如實時管理等。大數(shù)據(jù)體量之大，給其管理帶來一定困難，但通過以上手段，可以大大提升數(shù)據(jù)安全性，保證數(shù)據(jù)安全。

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