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如何保证大数据安全,确保大数据安全的5个最佳实践措施

时间:2021-07-13 19:12:50

商业智能是商业界的一个流行语。为了实现智能化,采用了算法和预测分析,这是大数据的前提。在这个时代,几乎所有的东西都被测量和监控,有很多数据可以用在很多有用的方面。

这些困难不仅在于如何从数据分析中获得有用的见解,还在于如何保护信息。处理后的数据可能比较敏感,如果无意中泄露,可能会给企业带来问题。保护大数据的目标最近由云计算安全联盟(CSA)实施,大数据安全和隐私手册的发布包括关于数据存储、加密、治理、监控和安全的有用提示。

因此,有五种方法可以确保大数据的安全性。

(1)安全的分布式编程框架

大数据分布式编程系统非常流行。这些框架基本上是连接到各种网络计算机或节点的收集数据,供开发人员用作编程模型的一部分。这适用于大数据,因为它使分析师能够从各种来源访问大量数据,并允许轻松创建计算管道,这在设置算法时是必要的。这类系统的例子有Hadoop、MapReduce和Spark。

由于所有的共享和分发都在这些框架内,因此存在着不可信的映射器泄露信息的严重风险,这会导致错误的结果。CSA的建议涉及通过Kerberos身份验证和其他渠道验证信任,并确保所有节点遵守安全策略。

通过取消识别所有个人身份信息来识别数据将保护相关人员的隐私。确保文件受到访问控制以防止信息泄露非常重要。这可以使用强制访问控制来实现,并且可以使用各种软件工具来执行。

为了保证数据安全,需要定期维护,定期检查所有节点,过滤虚假节点或复制数据。

(2)端点过滤和验证

保护端点对于大数据安全至关重要。第一步是在使用前只使用受信任的证书和测试资源。另一种保护网络的方法是使用移动设备管理解决方案,通过提供定位和锁定。以及擦除丢失设备以防止信息传播的能力。此外,该工具可以防止未经授权复制公司数据。

检测异常值和统计相似度的技术用于过滤恶意内容和验证数据,防止使用多个身份和重复数据的各种恶意网络攻击。

(3)数据隐私

如此大规模地维护数据隐私是一项挑战。云计算安全联盟(CSA)建议使用差别隐私。该方法最大限度地减少了记录识别的机会,保持了查询的准确性。此外,同态加密应该用于云计算中的信息存储和处理。这一进展允许在不解密数据的情况下进行计算,从而允许外包供应商成功处理数据而不泄露私人信息。

除了这些安全措施,员工还需要了解隐私政策和授权规则。还建议实施隐私保护数据组合。这通过监控连接数据库的排列和链接来控制各种数据库的泄漏。

(4)大数据加密

有许多高级加密模型可用,其中许多现在允许对加密信息进行搜索。云计算安全联盟(CSA)建议使用各种加密方法来保护大数据。

有关系加密,它允许数据信号增强器对加密数据进行比较,而不会泄露加密密钥,基于身份的加密对给定的身份进行加密。基于属性的加密具有将访问控制集成到加密数据包中的功能。最后,融合加密使用加密密钥来帮助识别重复数据。

(5)审核系统

审计大数据的安全性是维护安全环境的关键。网络攻击后尤其如此。跟踪审计线索,以评估信息的可访问性和适当的安全控制。这些审计数据必须单独存储,以防影响大数据。有多种开源审计软件协议可供选择,这有助于审计过程。

除非采用正确的策略和技术来充分保护数据,否则大数据可能会带来巨大的问题。需要实施全面的安全计划,保护业务大数据管道各环节的数据,确保用于业务决策的数据真实、准确、安全。