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大数据安全问题逐渐显现,亟待构建大数据安全保障体系
作者:西安网站建设 | 转载 来源:西安软件开发公司 | 时间:2017年12月10日| 点击:0次 | 【评论】

大数据技术的发展赋予了大数据安全区别于传统数据安全的特殊性。在大数据时代新形势下,数据安全、隐私安全乃至大数据平台安全等均面临新威胁与新风险,做好大数据安全保障工作面临严峻挑战。尤其是随着我们迈入数据经济时代,当生活与数据息息相关,企业经营、居民身份,以及越来越多的社会行为都转换成为网络上的数据,大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时,也使传统网络安全防护面临严重威胁与全新挑战。随着数据资产价值持续攀升、大数据产业规模不断壮大,大数据技术在改善社会生产生活的同时,其安全问题也逐渐显现出来。

大数据安全

大数据时代下数据安全保护需求外延扩展,数据保护面临全新挑战

首先,大数据时代,数据被众多联网设备、应用软件所采集,数据来源广泛,数据种类多样,如何保证所采集的数据真实可信以及对输入数据进行完整性校验,变得至关重要,若利用虚假数据进行分析处理,将影响结果的正确性,甚至造成重大决策失误。其次,海量多源数据在大数据平台汇聚,来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中,并分别被不同用户使用,要在看不见他人数据内容的前提下对数据进行加工利用,即实现数据“可用不可见”,必须强化数据隔离和访问控制,否则将引发数据泄露风险。再者,大数据技术促使数据生命周期由传统的单链条逐渐演变成为复杂多链条形态,增加了共享、交易等环节,且数据应用场景和参与角色愈加多样化,使得数据安全需求外延扩展。最后,利用大数据技术对海量数据进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家安全、经济运行、社会治理等敏感信息,需要对分析结果的共享和披露加强安全管理,一旦泄露,将威胁国家安全与社会稳定。

大数据技术创新演进使传统网络安全技术面临严峻挑战

首先,大数据存储、计算和分析等关键技术的创新演进带动信息系统软硬件架构的全新变革,可能在软件、硬件、协议等多方面引入未知的漏洞隐患,而现有安全防护技术无法抵御未知漏洞带来的安全风险。其次,现有大数据平台大多基于Hadoop框架进行二次开发,缺乏有效的安全机制,其安全保障能力仍然比较薄弱。再者,传统网络环境下,网络安全边界相对清晰,而由于大数据技术采用底层复杂、开放的分布式存储和计算架构,使得大数据环境下安全边界变模糊,传统基于边界的安全防护技术不再适用。最后,大数据技术发展催生出新型高级的网络攻击手段,例如针对大数据平台的高级持续性威胁(APT)攻击和大规模分布式拒绝服务(DDoS)攻击时有发生,导致传统检测、防御技术无法有效抵御外界攻击。

面对大数据时代严峻复杂的安全问题,亟须采取针对性的手段措施,构建大数据安全保障体系,为大数据产业健康发展保驾护航。

一、加强大数据安全立法,明确数据安全主体责任。

推动出台电信和互联网行业数据安全保护指导意见,严格规范网络数据的收集、存储、使用和销毁等行为,落实数据生命周期各环节的安全主体责任。立足大数据技术和业务发展现状,进一步细化完善个人信息保护规定,并从严制定相关具体规定或条款,以有效应对当前大数据应用引发的个人信息安全风险。

二、抓住数据利用和共享合作等关键环节,加强数据安全监管执法。

定期开展数据安全监督检查,督促企业加强数据安全风险评估,对发现的问题及时整改。对企业的个人信息开发利用、数据外包服务的使用、数据共享合作等行为加强安全监管,推行合同范本明确相关主体安全义务和责任。督促企业加强数据安全监测预警,提升突发事件应急处置能力。加大数据安全事件行政执法力度,依法依规对相关涉事企业违法行为进行严厉处罚。

三、强化技术手段建设,构建大数据安全保障技术体系。

基于大数据时代形势特点,建立健全数据安全防护体系,加强数据防攻击、防泄露、防窃取等安全防护技术手段建设,强化数据安全监测、预警、控制和应急处置能力,构建大数据安全保障技术体系。鼓励企业、机构研究开发同态加密、多方安全计算等前沿数据安全保护技术,同时推动数据脱敏、数据审计、数据备份等技术手段在大数据环境下的增强应用,提升大数据环境下数据安全保护水平。

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【全文完】
关键词标签: 大数据 大数据安全 
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