大数据背景下的网络安全（大数据背景下的网络安全问题）
本篇文章给大家谈谈大数据背景下的网络安全，以及大数据背景下的网络安全问题对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、大数据环境下的网络安全分析
- 2、大数据关系到网络信息安全,比较明显的影响主要表现在哪几个方面。
- 3、大数据存在的安全问题有哪些?
- 4、大数据时代下网络安全的重要性
- 5、大数据背景下的信息安全问题探讨
- 6、如何看待大数据环境下的网络信息安全问题
大数据环境下的网络安全分析
大数据环境下的网络安全分析
“大数据”一词常被误解。事实上，使用频率太高反而使它几乎没有什么意义了。大数据确实存储并处理大量的数据集合，但其特性体现远不止于此。
在着手解决大数据问题时，将其看作是一种观念而不是特定的规模或技术非常有益。就其最简单的表现来说，大数据现象由三个大趋势的交集所推动：包含宝贵信息的大量数据、廉价的计算***、几乎免费的分析工具。
大数据架构和平台算是新事物，而且还在以一种非凡的速度不断发展着。商业和开源的开发团队几乎每月都在发布其平台的新功能。当今的大数据集群将会与将来我们看到的数据集群有极大不同。适应这种新困难的安全工具也将发生变化。在***用大数据的生命周期中，业界仍处于早期阶段，但公司越早开始应对大数据的安全问题，任务就越容易。如果安全成为大数据集***展过程中的一种重要需求，集群就不容易被黑客破坏。此外，公司也能够避免把不成熟的安全功能放在关键的生产环境中。
如今，有很多特别重视不同数据类型（例如，地理位置数据）的大数据管理系统。这些系统使用多种不同的查询模式、不同的数据存储模式、不同的任务管理和协调、不同的***管理工具。虽然大数据常被描述为“反关系型”的，但这个概念还无法抓住大数据的本质。为了避免性能问题，大数据确实抛弃了许多关系型数据库的核心功能，却也没犯什么错误：有些大数据环境提供关系型结构、业务连续性和结构化查询处理。
由于传统的定义无法抓住大数据的本质，我们不妨根据组成大数据环境的关键要素思考一下大数据。这些关键要素使用了许多分布式的数据存储和管理节点。这些要素存储多个数据副本，在多个节点之间将数据变成“碎片”。这意味着在单一节点发生故障时，数据查询将会转向处理***可用的数据。正是这种能够彼此协作的分布式数据节点集群，可以解决数据管理和数据查询问题，才使得大数据如此不同。
节点的松散联系带来了许多性能优势，但也带来了独特的安全挑战。大数据数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式（与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境），内部的数据库并不隐藏自己而使其它应用程序无法访问。在这儿没有“内部的”概念，而大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信。
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***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。
数据安全：存储在大数据集群中的数据基本上都保存在文件中。每一个客户端应用都可以维持其自己的包含数据的设计，但这种数据是存储在大量节点上的。存储在集群中的数据易于遭受正常文件容易感染的所有威胁，因而需要对这些文件进行保护，避免遭受非法的查看和***。
大数据关系到网络信息安全,比较明显的影响主要表现在哪几个方面。
大数据关系到网络信息安全,比较明显的影响主要表现方面如下：
一、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。
二、嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发***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。
三、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。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。
大数据存在的安全问题有哪些?
一、分布式系统
大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。
二.数据存取
大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。
三.数据不正确
网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚***数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。
四.侵犯隐私
大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。
五、云安全性不足
大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。
关于大数据存在的安全问题有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
大数据时代下网络安全的重要性
随着互联网的飞速发展，出现了海量的数据信息，人类 社会 也逐步迈进了大数据时代。大数据时代可以为人们带来更多的关于时代发展的实时信息，使人类的思想能够跟上时代发展的脚步，为人们之间的交流与沟通带来便利。即使大数据时代互联网技术自身拥有诸多的优点，但是在应用过程中依然存在很多的网络信息安全风险，这将会导致信息数据不真实，同时又会对人们使用信息的时效性造成不良影响。所以，在大数据时代，我们应该更加重视网络信息的安全性，依托科学合理的网络信息安全管理方案来防止网络安全问题的发生，从而加快中国现代化信息建设的脚步。
大数据时代网络存在的安全问 题
由于网络具有较强的开放性特质，能够实现跨越时空的交流与互动，但于此同时，也容易遭受不同空间与主题的入侵和攻击，这就会导致数据信息发生泄露，继而造成严重的网络安全问题。其次就是人为操作失误，由于网民在上网过程中没有清晰的安全意识，容易下载并点击危险的软件和网站，导致手机或电脑遭受病毒的袭击，进而丢失私人信息、账户信息等。再次就是网络黑客问题，黑客能够通过窃取网络信息或网络密钥的方式，破坏用户的网络系统，使用户的私人信息受到威胁，甚至会导致整个网络系统出现故障或瘫痪。
大数据时代下网络安全的防护措施
1、使用安全的杀毒软件和加强监管工作
计算机不仅需要***用适当的防火墙技术，营造优良的网络运营氛围，且还需要安装杀毒软件。这样一来便可详细检查计算机当中的数据信息，全面提高计算机的安全性，防止因为病毒入侵带来的安全隐患。另一方面，企业也需要做好计算机网络安全的监管工作，集中管理企业现有账号，强化自身安全管理的意识。
2、加强网络安全意识
相关工作人员应深入了解计算机的操作步骤和注意事项，注意可能存在的危险，不下载、不点击来源不明的链接，提升自身的网络安全意识。此外，还需要强化学习，拓展知识面，提升防范能力，养成正确的使用计算机的习惯。
3、加强网络管控能力
影响计算机安全的主要原因是工作人员对网络维护的重视程度不够，只是计算机安全受到影响。网络管理者应加强对信息安全的维护力度，构建出相应的网络管控机制。可通过相关的防控软件对网络病毒、黑客入侵的行为进行监控，同时该系统也能够对用户所参与的网络活动进行分析和把控，及时弹出安全弹窗，以此避免网络安全问题的发生。
4、加强网络安全管理
加强网络安全管理，注重技术应用，为网络安全提供基础保障。即通过网络维护，定期检查网络安全问题，提升对网络安全及数据安全的管理力度，保障信息网络的正常运作。在这个过程中，网络管理者需要定期检查系统漏洞，及时地更新杀毒软件的病毒库等。
结语
大数据背景下的信息安全问题探讨
大数据背景下的信息安全问题探讨
大数据具有体量巨大、类型繁杂、处理速度快、价值密度低四大特点，因此，对于个人来说，难以处理极其庞大的数据，只有国家和大型企业等组织或集团才有可能获取到各种敏感信息；大数据所搜集提取的个人信息可能连本人都不完全知晓，比如个人的行为特征、语言风格、爱好兴趣等。在大数据时代如何保护个人敏感信息或隐私，必将成为高难度的世界课题。
2013年6月，美国前中情局雇员斯诺登曝光了始于2007年小布什时期美国国家安全局和联邦调查局启动的代号为“棱镜”的秘密项目。美国国家安全局通过接入雅虎、谷歌、微软、苹果等9家美国互联网公司中心服务器，对邮件、图片、***、电话等10类数据进行监控，以搜集情报，监视民众的网络活动。“棱镜”项目缘于2004年美国***的“星风”监视***。但是，当时小布什***由于法律程序等敏感问题而做出让步，美国本土的监听项目有所缩减。为了“星风”***的继续进行，小布什***通过司法程序将“星风”监视***分拆成由国家安全局执行的4个监视***，包括“棱镜”、“主干道”、“码头”和“核子”，均交由美国家安全局执掌。“棱镜”项目用于监视互联网个人信息。“主干道”和“码头”项目负责存储和分析通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”。元数据主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。“核子”项目负责内容信息的获取，截获电话通话者对话内容及关键词，通过拦截通话以及通话者所提及的地点，来实现日常的监控。由此可见，斯诺登不仅揭露了美国的大规模窃听***，更揭示了大数据时代国家信息安全保护问题。大数据的分析与使用，无论对个人（如跟踪健康状况防范疾病）、对企业（如了解市场偏好以有效安排产品设计生产营销）乃至对国家（如防范疫情或恐怖主义）显然都有巨大的好处，从商业用途来说，谷歌、微软、雅虎等互联网公司，完全可以通过它们掌握到的数以百万计、千万计甚至亿万计的数据，经由“超级计算”，准确推断消费者的爱好及习惯、商品的销售额、疾病疫情的发展趋势。商业如此，在政治、经济、军事等方面亦存在诸多的用途和潜在利益。像“棱镜”***里涉及的谷歌、雅虎、苹果、微软等大网站，人们每天由于各种业务需要，会把大量个人信息输入其中，但常常并不被事先告知数据的用途。而这些数据会被企业或***用来进行一些特殊的计算或分析，如通过对大数据的分析预测来对人们尚未实施的行为进行惩罚。比如“大数据之父”舍恩伯格曾披露过一个例子：在美国有一个***名为“预测式配警”，通过对大数据分析来预测美国某个城市的某条街道的某个时段是犯罪高峰时段，然后在那个位置部署更多的警力。从此该地区居民将长时间被监控，这是一种变相的侵犯或惩罚。他们不是因为做错事，而是因为某个计算机的算法预测他们可能做错事而被惩罚了，显然这是不公平的。美国国安局拥有的正是类似的一套基于“大数据”的新型情报收集系统，这套名为“***爆料”的系统，以30天为周期，从全球网络系统中接收到***0亿条讯息，再通过比对***或者通讯记录等方式，能几近真实地还原个人的实时状况。当然，像谷歌这样的商业组织也有可能掌握同样量级的信息而进行商业预测分析。因此，必须建立一套规则予以规范和约束对大数据的收集和使用。第一，虽然这些信息储存在不同的服务器上，但这些数据是用户的资产，拥有权属于用户自己而不是这些公司，这是必须明确的，就像财产所有权一样，个人隐私数据也应该有所有权。第二，利用大数据、云计算技术给用户提供信息服务的公司或企业，需要把收集到的用户数据进行安全存储和传输，这是企业的责任和义务。第三，如果企业或***要使用用户的信息，一定要让用户有知情权和选择权，泄露用户数据甚至牟利，不仅要被视作不道德的行为，而且是非法行为。大数据时代的数据存储和应用方式是跨地域甚至是跨国界的。作为国家层面要将大数据上升为国家战略，奥巴马***在2012年3月将“大数据战略”上升为最高国策，像陆权、海权、空权一样，将对数据的占有和控制作为重要的国家核心能力。我国也应从国家高度重视大数据，在对其进行安全保护、政策制定需要重视三个方面：一是要正视数据霸权，要清醒认识到我国在网络控制权、关键技术和高端设备等方面，还受制于西方。二是要明确主权，数据作为一种重要的战略***，无论是个人拥有还是国家拥有，都要纳入到主权范围里面来考虑。三是要有治权，因为有主权不一定能够管治。比如：数据存到国外，云计算跨越国境，可能不在你的主权范围之内。要区别对待不同的数据，对确需保护的数据，必须有切实可靠的手段进行有效管理。如果做不到对数据的有效管理，大数据就必然面临失控的危险。政策界定安全责任问题。大数据的安全问题涉及***、相关企业、网络运营商、服务提供者，以及数据产生者、使用者等方方面面，必须对各自的安全责任有明晰的政策界定。信息安全风险存在于数据的全生命周期之中，从技术思路、产品开发、用户使用、服务管理，各个环节均要分担相应的安全责任。监管保障基础设施安全问题。大数据的发展离不开电信网络甚至工控系统等关键基础设施，其安全可靠同样依赖于这些基础设施，受供应链全球化、产业私有化的影响，网络与关键基础设施间的安全日趋复杂，一国的大数据可能存放在别国的网络中，一国的基础设施可能同时服务于多个国家，高度的全球相互依赖性，挑战着原有的国家主权观念。所以，关键基础设施的安全监管体系十分重要，我国需要尽快确立对供应链的实质性国家安全审查和对基础网络的常态化安全监管。
网络空间冲突管理问题。大数据的***价值越来越高，围绕大数据的争夺和冲突就越来越激烈。大数据的生成、处理和利用方式，将极大改变各种冲突的表现方式和破坏烈度。通过立法与国际合作应对包括知识产权的保护、网络犯罪的处置、网络破坏活动特别是网络恐怖主义的打击以及网络战争的威胁。
如何看待大数据环境下的网络信息安全问题
大数据时代个人信息安全非常重要。可以说将来会成为制约行业发展的关健因素！因为个人信息泄露已经成为某些人盈利的手段！6月1号起实施的《网络安全法》或许可以规范一下大数据时代的个人信息安全！为大家的网络信息安全带来一定的保障。必须强制网络企业强化个人信息安全意识，信息由哪家企业泄漏的就应该由哪家企业来承担责任，而不是不痛不痒的口头警告。
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