大数据安全最佳实践（大数据安全最佳实践期是多久）

在不断发展的技术和数据环境中，保护敏感信息的重要性变得更加明显。随着数据量的增加，大数据正在成为各行业组织的重要资产。然而，大数据的巨大潜力带来了各种安全挑战，需要仔细关注和战略解决方案。

本文深入探讨大数据安全，探索组织可用来增强数据并检测潜在威胁和恶意活动的最佳实践和分析方法。了解大数据安全的工作原理以及在此过程中遇到的一些挑战。

什么是大数据，什么是大数据安全？

大数据是组织收集的结构化、半结构化和非结构化数据的组合。它可用于挖掘信息，并可用于机器学习(ML) 项目、预测建模和其他高级分析应用程序。

大数据处理和存储与支持大数据分析的工具相结合，已成为组织数据管理架构的常见部分。通常使用三个v 来描述大数据。

许多环境中存在大量数据，大数据系统中通常存储的数据类型多种多样，以及大量数据生成、收集和处理的速度。

大数据安全是指保护大量数据免遭未经授权的访问、破坏和恶意活动的措施和实践。保护大数据涉及三个主要阶段：

确保数据从源位置（通常在云中）安全传输以进行存储或实时摄取。保护大数据管道存储层中的数据。维护输出数据的隐私，例如包含使用Apache Spark 等工具进行数据分析的见解的报告和仪表板。

为什么保护大数据很重要？

如今，几乎每个组织都在考虑采用大数据，以寻求发现和利用大数据的潜力。无论您的组织规模如何，每个人都在努力保护自己的数据。

根据IBM 和Ponemon Research 的2023 年报告，预计2023 年数据泄露的平均成本将达到445 万美元，比2022 年增加2%。

数据泄露变得越来越频繁，并导致法律诉讼和罚款增加，特别是由于欧盟、加利福尼亚和澳大利亚等地区更严格的数据隐私法规（GDPR、CCPA、CSP234 等）。此外，医疗保健和信用卡处理等受监管行业的公司还面临HIPAA 和PCI/DSS 等行业特定标准。

社会工程、勒索软件和高级持续性威胁(APT) 等新兴威胁带来了重大挑战，因为它们难以防御并可能导致严重的数据损坏。

解决数据安全问题很复杂。仅仅添加更多安全工具是不够的。安全和技术部门必须创造性地合作，以有效应对这些挑战。这里重要的是评估当前安全措施的成本效益并评估进一步投资的潜在收益。

大数据对企业有什么好处？

如果您的组织想要利用大数据安全的潜力，那么了解大数据安全的好处至关重要。以下是一些主要好处。

大数据安全架构是指为确保安全和保护而实施的结构和组件。需要采取多种步骤和措施来最大限度地降低风险并保护敏感数据。尽管确切的架构可能会根据您的组织及其需求而有所不同，但以下是一些标准组件和注意事项。

数据加密是大数据安全的关键。将数据转换为需要访问和解密的代码，增强数据保护，防止存储、传输和处理过程中未经授权的访问和篡改。访问控制通过身份验证、用户角色和权限来管理数据访问和操作，以确保只有经过授权的个人才能使用特定数据。数据屏蔽和匿名化通过用虚构或扰乱的信息替换敏感数据来保护敏感数据。这可以防止未经授权的访问或滥用敏感数据，并有助于维护机密性。数据丢失防护(DLP) 措施通过监控、策略执行以及数据丢失防护软件和网络监控等技术来防止意外或故意的数据丢失或泄漏。安全数据存储通过安全系统、加密、备份和灾难恢复计划来保护静态数据。网络安全对于保护传输中的数据非常重要。这包括安全通信协议、防火墙、入侵防御和网络配置，以防止未经授权的访问和数据拦截。审核和监控跟踪数据相关活动、发现可疑操作、维护安全策略并检测潜在违规行为。安全分析使用先进的技术来检测和响应安全威胁和漏洞。这涉及仔细检查数据模式、识别潜在风险并主动解决这些风险。

值得注意的是，大数据安全架构是一个复杂且不断发展的领域，组织需要不断评估和更新其安全措施，以领先于新的威胁和漏洞。

大数据安全的架构是什么？

大数据安全旨在通过防火墙、强大的用户身份验证、最终用户培训以及入侵检测和防御系统(IDS/IPS) 防止未经授权的访问和入侵。数据加密对于保护传输中和静态的数据也很重要。

然而，大数据环境引入了更高级别的复杂性，因为安全工具必须跨三个不同的数据阶段运行。传统网络安全通常不会发生这种情况。

第一阶段：数据源

大数据来自多种来源和格式，包括用户生成的数据（例如CRM 和ERP 数据）、事务数据库以及大量非结构化数据。例如，机器生成的数据（例如电子邮件和社交媒体帖子—— 日志以及传感器数据）增加了更多复杂性。确保数据从源转移到平台时的安全性非常重要。

第2 阶段：存储数据

保护静态数据需要成熟的安全工具集，包括静态加密、强大的用户身份验证和入侵防御。企业必须跨具有许多服务器和节点的分布式集群部署这些安全措施。此外，安全工具必须将保护扩展到在平台内运行的日志文件和分析工具。

第三阶段：输出数据

大数据平台旨在对广泛的数据集执行复杂的分析，并通过应用程序、报告和仪表板生成有价值的见解。然而，这种情报使其成为有吸引力的渗透目标。因此，现阶段对传出和传入数据进行加密以确保合规性非常重要。

大数据安全是如何工作的？

为了保护您的数据并防止数据泄露，我们建议您遵循以下控制措施：

访问控制

为了保护数据，限制对中央系统和数据的物理和数字访问非常重要。目标是确保所有计算机和设备均受到密码保护，并且只有授权个人才能访问物理位置。

认证

在授予数据访问权限之前，必须实施身份验证措施，例如访问限制和准确识别个人身份。生物识别、密码、PIN、安全令牌和刷卡都是密码和PIN 的示例。

备份与灾难恢复

有效的安全性需要制定一个计划，以便在发生系统故障、灾难、数据损坏或泄露时安全地访问数据。为了便于恢复，您应该以其他格式存储备份数据的副本，例如在硬盘驱动器上、本地网络上或云中。

擦除数据

定期、正确地处理数据至关重要。数据擦除是比传统数据擦除更安全的方法，传统数据擦除使用软件永久擦除存储设备上的数据。防止数据被检索并落入未经授权的手中。

数据屏蔽

数据脱敏软件使用代理字符来隐藏字母和数字，从而有效地隐藏信息。如果发生未经授权的访问，数据将保持隐藏状态，只有在授权用户访问时才可见。

数据恢复

强大的安全措施可以抵御故障并从中恢复，防止断电造成的中断，并最大限度地减少可能危及数据安全的自然灾害的影响。将弹性集成到硬件和软件中可以有效增强数据隐私。

加密

计算机算法通过加密密钥将文本字符转换为难以理解的格式，仅允许拥有必要密钥的授权个人解锁和访问内容。在某种程度上，保护所有形式的数据（包括文件、数据库和电子邮件通信）是必要的。

数据安全控制措施

数据量的增加既有优点也有缺点。增强的数据分析可以为企业带来更好的决策，但也会引发安全问题，尤其是在处理敏感信息时。

以下是组织需要解决的一些大数据安全挑战。

数据存储

企业越来越多地转向云数据存储来简化运营，但这种便利也伴随着安全风险。即使数据访问控制中的小错误也可能导致敏感信息受到损害。因此，许多领先的科技公司都选择将本地和云端数据存储结合起来，以平衡安全性和灵活性。关键数据存储在本地数据库中，而不太敏感的信息则放置在云端供访问。然而，保护本地数据库需要网络安全专业知识并增加管理成本。企业必须仔细评估安全风险，不能仅仅依赖云存储。

虚假数据

生成虚假数据是一个严重的威胁，因为它消耗了本来可以用来解决更紧迫问题的宝贵时间。大规模不准确信息的潜在影响可能会产生有害影响，引发不必要的行动并扰乱生产和关键流程。为了应对这一挑战，企业需要彻底探索他们的数据，并使用各种测试数据集定期评估他们的数据源，以评估机器学习模型并检测其中的异常情况。

数据隐私

这个数字时代的一个主要问题是需要采取严格的措施来保护敏感的个人信息免受网络威胁、泄露和数据丢失。企业必须遵守严格的数据保密原则，并利用合规的云访问管理服务来增强数据保护。这些标准包括必须处理的关键实践，例如广泛的数据意识、有效的数据存储库管理和备份、防止未经授权的入侵的网络安全、定期风险评估以及一致的用户数据机密性和安全性培训。

数据管理

安全漏洞可能会造成严重后果，包括泄露数据库中的关键业务信息。为了确保数据安全，您需要实施具有各种访问控制的高度安全的数据库。强大的数据管理系统提供广泛的安全措施，包括数据加密、分段、分区、安全数据传输以及可信服务器的实施。

数据访问控制

有效控制数据访问很困难，尤其是在拥有许多员工的大型组织中，但对于保护数据完整性和隐私至关重要。迁移到基于云的身份访问管理(IAM) 解决方案可简化访问控制流程。 IAM 根据ISO（27001、27002、22301、27701、15408）标准通过识别、身份验证和授权来管理数据流，并确保实施最佳实践。

数据中毒

聊天机器人等机器学习解决方案通过与大型数据集交互而不断改进，但这种进步可以通过数据中毒攻击来利用。这种对训练数据的篡改会损害模型准确预测的能力，从而导致逻辑损坏、数据操纵和数据注入。异常值检测是针对此类攻击的强大防御，有助于将插入的元素与现有数据分布隔离。

员工盗窃

数据访问民主化意味着每个员工都拥有一定程度的业务关键信息，从而增加了意外或故意数据泄露的风险。员工盗窃是所有公司（从初创公司到科技巨头）都关心的问题。为了应对这种威胁，企业必须实施法律政策并使用虚拟专用网络来保护其网络。此外，桌面即服务(DaaS) 允许您限制本地驱动器的数据访问，以提高安全性。

大数据安全面临的主要挑战是什么？

在当今以数据为中心的环境中，利用大数据为企业带来了巨大的希望，可以提供有价值的见解并增强决策能力。然而，它也带来了一些挑战。组织必须通过采用并制定明确的战略，善于将技术与其目标结合起来。让我们考虑一下在这种情况下保护大数据的基本方法。

加密

我们将在这一努力中发挥重要作用。必须在整个大数据管道（包括静态数据和传输中的数据）中采用可扩展的加密方法。可扩展性是这里的首要任务，因为数据加密必须扩展其保护范围以涵盖各种分析工具、其输出和存储格式（例如NoSQL）。加密的力量在于确保即使恶意攻击者拦截您的数据包或访问您的敏感文件，您的数据也无法被解密。

用户访问控制

有效的访问控制对于解决内部威胁和过多特权等大数据安全问题至关重要。基于角色的访问管理是监控大数据管道各个级别的访问的一种有价值的方法。例如，数据分析师需要使用不限于大数据开发人员的分析工具，例如ETL 软件。遵循最小权限原则有助于限制用户对其任务所需的工具和数据的访问。

云安全监控

数字安全是一个庞大的行业，市场上有很多参与者。相比之下，由于技术复杂性和可扩展性要求，大数据安全领域规模较小。然而，管理大数据的组织正在对其宝贵资产的安全性进行大量投资，供应商也在积极响应这一需求。以下是一些专注于大数据安全的知名公司。

微软

Microsoft 是一家全球科技公司，拥有多种软件产品，包括Internet Explorer、Microsoft Windows 操作系统、Microsoft Office 套件和Edge Web 浏览器。该公司通过三个业务部门运营：生产力和业务流程、智能云和个人计算。

Microsoft 提供广泛的大数据安全解决方案，包括云安全、身份和访问管理、入侵防御系统和信息保护解决方案。

国际商业机器公司

IBM 的数据安全产品组合优先考虑针对不同环境的易于使用的解决方案、遵守全球数据法规以及部署后数据源和安全管理。 IBM 在数据安全方面的重点关注领域包括混合云安全管理、内置策略和法规以及安全开源分析。

雪花

Snowflake 数据专家主张将数据安全性原生集成到所有数据管理系统中，并将其优先作为核心元素而不是附加组件。 Snowflake 的数据云将强大的数据安全功能（例如数据脱敏和端到端加密）与传输和静态数据无缝集成。此外，用户还可以从可访问的支持中受益，并可以通过Snowflake 及其合作伙伴HackerOne 在私人错误程序中提交报告进行分析。

迈克菲有限责任公司

McAfee 是一家领先的网络安全公司，成立于1987 年，总部位于美国加利福尼亚州。我们专注于为消费者、小型企业、企业和政府提供先进的安全解决方案。该公司提供各种解决方案和服务，包括大数据安全、数据丢失防护、移动安全、加密、Web 网关、服务器安全、入侵防御系统、身份和访问管理以及企业安全服务。

甲骨文公司

作为大数据领域的主要参与者，Oracle不仅是出色的数据库主机，而且还提供强大的安全工具。该公司的安全产品包括安全评估、数据保护、访问控制、审计和监控。此外，Oracle 为其两个旗舰解决方案提供特定于平台的安全支持：自治数据库和Exadata。

大数据安全的最佳措施是什么？

为了保护大数据平台免受威胁，企业必须选择经过验证且高效的安全工具。

在所有行业中，大数据安全实践和工具都在不断发展。大数据安全性、易于实施和高级安全工具的优势可以帮助企业克服任何障碍。

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