文/田久鵾,天津通卡智能网络科技股份有限公司
大数据环境下的数据安全研究
文/田久鵾,天津通卡智能网络科技股份有限公司
大数据环境是指数据信息规模极为庞大的一种环境,具有数据量庞大、数据类型多样化等特征。大数据在实际运行中会产生大量具有价值的信息,但由于网络开放性等因素影响,大数据环境数据安全面临着较为严峻的挑战。如何提高数据安全性,实现大数据价值,促进大数据环境健康发展,成为现代社会关注的重点课题。
大数据环境;数据安全;数据挖掘;云计算
大数据具有极为庞大的数据信息规模,且数据形式呈现多样化特征,因此,通过传统的分析工具难以实现大数据的分析与整理。基于大数据的概念,能够得出大数据的主要特征:
1.1 数据大
当今社会步入了大数据时代,社会上无时无刻不在产生数据信息,如移动设备、网络社会、传感器等,统计数据量以千倍级别以上的速度在不断攀升,数据级别也在不断突破,当前已经达到了P B乃至 ZB。相关学者估计,未来的数据量将会继续保持高速的上升趋势,将会超过8ZB。
1.2 类型多样化
大数据环境下,快速增长的不仅仅是数据规模,还有数据的类型。以往的数据以二维结构能够表述,而当今社会下,随着信息技术的发展,非结构数据开始快速增长,如音频、邮件、GPS等都会产生大量的非机构化数据,据统计,非结构化数据保持了60%的增长速度,未来的数据构成中非机构数据占比将会不断攀升。
1.3 运算更加高效
分布式运行系统能够以较高的传输率进行数据的有效访问,是符合当前大数据特征的应用程序。此外,可视化分析、数据挖掘等数据分析技术也得到了快速发展,能够实现对海量数据的有效处理与提取。
1.4 产生价值
大数据的最终目的是实现价值,大数据是一座正在不断被开发的大金矿,利用数据融合得到的信息是具有重大价值的。尤其是当前处于激烈市场竞争中的企业单位,数据已经成为其发展的重要资产。此外,大数据还具有价值密度低的特征,需从海量的数据信息中进行挖掘才能获得有价值的信息,转化为用户价值。
大数据提取和分析变得更快更高效。
2.1 网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险
随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展,网络的日常应用越来越便捷,信息数据的获取也越来越高效,同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台,在这个平台之上可以对大数据进行快速的整合分析,并且对有效数据进行整理共享。
2.2 大数据环境下信息的可靠性下降
大数据环境产生于信息量巨大的网络环境,而且数据的增长传播又十分迅速,虽然数据收集的方式相比传统结构数据更加灵活方便,但是大量的数据给数据的处理分析工作带来了很大的难度,数据的不确定性会造成数据信息失真,在传播速度极快的网络平台,失真的数据可能会产生负面影响,因此在大数据环境下,信息的可靠性大大降低。
3.1 建立健全大数据安全管理体系和管理制度
大数据环境是由大量数据信息构建的信息系统,为了保证信息数据的安全可靠性,首先要建立一个安全的数据管理系统,明确重点数据保护的对象,加强对数据信息的监管。当下网络安全形势不容乐观,数据安全已经不仅仅涉及个人隐私保护层面,也与国家安全息息相关。掌管网络数据的相关政府部门应该加强大数据环境下数据安全问题的制度建设。利用制度和政府监督来加快数据安全的规范化。这样不仅可以使数据管理安全有序,也使得数据信息的资源共享更加安全、便捷,同时可以进一步强化网络数据信息的监督和惩罚职能。还应对数据盗窃、非法数据泄露等行为进行严厉处罚。
3.2 提高数据信息保护技术
想要保证信息数据不被盗取、恶意攻击,就要以技术为依托,做好系统的防御工作,把安全风险降到最低,阻止各类安全事故的发生。可以通过设置数据访问权限、对数据进行加密备份、划分安全区域、设置数据隔离区等从技术上阻断安全隐患并且定期进行系统维护、进行数据备份,并对大数据进行实时监控。
3.3 提高用户及数据存储管理人员的数据保护意识
当下人们的数据保护意识普遍薄弱,采取的数据安全保护措施较少,一些数据管理人员利用职务之便售卖数据信息的现象也屡见不鲜,因此采取一些培训、数据安全教育来加强使用者数据保护的法律意识和从业人员的数据保护道德意识是十分必要的。数据保护意识不仅让人们在日常生活中保持一个良好的网络使用习惯,也为大数据环境下数据安全的保护打下基础。除此之外,加强从业人员的信息保护技能也是必不可少的,能够及时对数据进行审核监控,可以大大降低数据安全风险。
3.4 实施数据安全删除
这是当前信息安全技术中十分重要的一项技术,所谓数据安全删除,指的是破坏使数据能够恢复正常的必要条件,以确保对数据进行删除操作后,无法对其进行恢复。尤其是对于较为敏感的数据信息而言,数据安全删除尤为重要。通常,进行普通文档删除时,实际上删除的是文档的标记;进行高级格式化时,也不能够对数据信息实施覆盖处理,故此,这种情况下并未实现安全删除。
3.5 实施动态数据的安全监控
相较于静态数据信息,动态数据信息更加容易引发安全问题,故此,对动态数据进行安全监控是十分必要的。动态数据安全监控机制要求分布式计算系统是处于正常、健康运行状态的,因此需要对其实施健康监控,此外,对于一些规模较大的分布式计算,需要监控、分析动态数据所具有的细粒度,以对其进行实时性监控。
随着信息技术的快速发展,大数据环境下的数据信息也在日益增长。大数据的快速发展不可避免的产生了数据信息安全问题。因此,实施积极有效的数据安全保障措施,对于大数据下的信息化发展是具有重大意义的。
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