安全與大數據
❶ 大家覺得大數據到底安全嗎怎麼辦呢
大數據要盤活，否則安全也是死數據，數據的最終目的還是服務於人類，數據是能說話的。
所以，大數據安全是相對，並不是絕對。
❷ 大數據安全的挑戰是什麼
當前，隨著互聯網+、大數據、雲計算、移動互聯網等新技術興起，特別是大數據技術創新應用，使我們具備了對海量數據的處理和分析能力，數據驅動的時代已經來臨。與此同時，數據匯聚、數據分析等帶來的安全問題也給我們帶來前所未有的挑戰。
基於目前我國大數據安全保護現狀，以及大數據面臨的安全風險挑戰，筆者提出以下幾方面建議對策：
一是進一步加強頂層設計。在《網路安全法》的基礎上，完善數據安全保護的規章制度，明確數據在收集、使用、處理、交易、出境等各環節的安全要求。完善數據安全保護的網路安全國家標准，充分發揮標準的指導和引領作用，提升數據保護能力和水平。
二是加強重要數據基礎設施保護。建立大數據分類分級安全保護機制,結合各行業數據的敏感程度、數據脫敏與否、數據可用性要求等對大數據資產進行分類分級,採取不同級別的安全防護策略。
三是落實網路安全責任制。明確大數據管理者和運營者的法律責任與義務。加強監督管理和風險評估，提升數據保護能力。對掌控大數據資源的單位進行大數據業務上線前安全評估，對重點產品進行在線安全監測，開展定期的檢查和不定期的抽查，發現問題及時督促整改。
四是加強網路安全宣傳。通過國家網路安全宣傳周等活動，普及網路安全知識，加強網路安全教育，提升廣大網民網路安全意識和防護技能，推動形成全社會重視數據安全的良好氛圍。
❸ 網路信息安全和大數據安全一樣嗎
不一樣的，大數據主要是數據的整理和統計。
網路信息安全一般指的是Web安全，也就是網頁安全，這方面考察的更多的是工具的熟練使用。這是兩個完全不一樣的方向哦。
❹ (1)什麼是安全大數據
安全數據的大數據化主要體現在以下三個方面：
一、數據量越來越大：網路已經從千兆邁向了萬兆，網路安全設備要分析的數據包數據量急劇上升。此外，隨著APT等新型威脅的興起，全包捕獲技術逐步應用，海量數據處理問題也日益凸顯。
二、速度越來越快：對於網路設備而言，包處理和轉發的速度需要更快；對於安管平台、事件分析平台而言，數據源的事件發送速率（EPS，EventperSecond，事件數每秒）越來越快。
三、種類越來越多：除了數據包、日誌、資產數據，安全要素信息還加入了漏洞信息、配置信息、身份與訪問信息、用戶行為信息、應用信息、業務信息、外部情報信息等。
我們需要大數據安全分析
安全數據的大數據化，以及傳統安全分析所面臨的挑戰和發展趨勢，都指向了同一個技術——大數據分析。正如Gartner在2011年明確指出，「信息安全正在變成一個大數據分析問題」。
於是，業界出現了將大數據分析技術應用於信息安全的技術——大數據安全分析（BigDataSecurityAnalysis，簡稱BDSA），也有人稱做針對安全的大數據分析（BigDataAnalysisforSecurity）。
藉助大數據安全分析技術，能夠更好地解決天量安全要素信息的採集、存儲的問題，藉助基於大數據分析技術的機器學習，能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢，更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。
❺ 安全生產的大數據時代跟整體相比還有差距，我們需要做好哪些方面工作
安全生產的大數據時代跟整體相比，當然還是存在著一定差距的。因為這需要我們進一步提高數據的採集能力。要做好數據的整理。要更好地開發一套數據的管理和採集系統。
❻ 大數據時代，如何保證數據的安全和准確
不要輕易向別人透露自己的信息，手機下載軟體時不要輕易點透露自己的電話和地址，電腦安裝殺毒軟體，平時辦公室電腦應注意上鎖及設置密碼，經常殺毒及對U盤進行殺毒。
❼ 公共安全領域如何與大數據結合
通過有序過程與隨機過程分析，選擇社會治安關鍵因素，進行常態與暫態分析，實現社會治安風險評估，事件預警；另外針對高風險因素監控和關聯分析，擴大社會掌控面；制定有效防範措施和反應預案。同時融合定位、通信、網路等技術，提高對高風險因素（人、物、事、時間、地點等）掌控的精度、粒度，建立重大事件風險評估、預警機制，提高防範能力。
❽ 大數據和網路安全在今後的發展前景哪個會更好那
應該說，兩個都是都是今後發展的重點，再加上人工智慧，個人覺得將會是互聯網乃至工版業的一次權革命。
1、大數據方面。大數據范圍很廣，每個行業都有相應的應用，但是投入也是很大的，例如鐵路系統，車輛違章監控系統，ETC系統等都應用了大數據，這些大數據將進行提煉後，用於基礎分析、客戶引導、智能管理等。對於提高政府職能，降低能耗，開源節流，人工輔助等都有很大很深的應用。總的來說，大數據中所有的數據都是有價值的，但是採集數據有很多的路要走，更多的需要物聯網、人工智慧的配合。
2、網路安全方面。這個應該是當下整個社會的一個突出問題。網路改變了人們的使用方式，推動了一系列的變革，但問題也是很突出，它是一把雙刃劍，有利有弊，但總體利大於弊，正因為網路的不斷發展，才推動了大數據的進步。
3、人工智慧方面。人工智慧應該是一個 今後發展的這個重點及亮點。人工智慧主要利用語言、圖像識別、感測器等設備集中進行運算，發揮其特定的作用，來執行任務。
❾ 大數據就意味著更大的安全風險嗎
大數據就意味著更大的安全風險嗎
現如今，圍繞著大數據分析所涉及到的相關隱私問題存在著許多的擔憂：企業和各國的政府機構是否有權獲得如此廣泛的個人和群體信息？同時，對於他們收集和處理這些數據信息是否有相關的法律或政策對其進行指導和約束？這其中一個相當關鍵但卻並不經常被人們討論和關注的問題是安全性。
企業和政府機構所收集、存儲、分析和分發大量數據信息是否正面臨著安全風險方面的挑戰?如果是的話，他們應該怎麼做來減輕這些挑戰呢?
大數據不僅僅只是大量的數據
從某種意義上說，當一家企業開始收集和存儲大量的數據信息時，其就已然成為了一個相當顯眼的黑客攻擊目標。但更廣泛地說，對那些收集了大量有價值的非結構化數據信息的企業而言，其數據信息可能並不存在任何根本性的新威脅。
羅伯特?麥加維引用Brainloop公司全球營銷副總裁David Topping的話說：「 對於黑客攻擊而言，那些PB級存儲的大數據信息是安全的，因為這些數據的量對於黑客而言根本就太大了。也許除了那些資金雄厚的贊助商之外，一般的黑客都缺乏相關的分析工具來從如此龐大的數據量中提取有意義的信息。換句話說，企業也和這些黑客一樣，面臨同樣嚴峻而顯著的問題：如何從他們所收集的龐大數據中提取有價值的東西出來。因此，對於個別大型數據存儲庫而言，考慮增加任何超出其它類型資料庫的安全性措施並無太大的實施意義，尤其是考慮到這些黑客相對於各大機構的能力往往是有限的。」
環境和細粒度的安全
但僅僅只是因為這些數據是非結構化的或更難進行篩選分析，並不意味著大數據必然是更安全。如果所有的大數據存儲庫都是有用的，就不能將所有每一條信息都進行同等的維護。正如InfoWorld的安得烈C.奧利弗指出的那樣：「您企業所收集的數據越多，保持這些數據細粒度的任務和挑戰也就越艱巨。企業如何才能在不犧牲大數據性能的前提下牢牢把握所有這些數據的所有權，並遵守相關的監管規定呢?這促使企業首先需要選擇一款大數據解決方案。」
細粒度的數據安全分區對數據訪問進行了分類。例如，企業的某部分員工可能只能夠訪問非財務方面的數據，而較高級的員工則有權訪問更多的信息。此外，某些信息可能由另一個部門所擁有，或者對其的使用會被加以限制。我們面臨的挑戰是如何良好的對一個有組織且安全的系統進行維護，盡管面臨著一定的環境困境。因此當企業在面臨著在安全和盈利能力之間進行權衡的問題時，他們可以很容易地進行響應：「是的，我們有標準的網路安全，所以我們的數據是安全的。」
大數據不能被匿名化
您企業所受收集的數據越詳細，就越是可能涉及到更多的個體私人信息，因此，對於個人隱私和安全問題的關注度也應提高。有CSO指出：「計算機科學家表示他們可以使用不涉及個人可識別信息的數據來重建相關人員的身份數據。例如，如果一家品牌企業或政府機構獲得了覆蓋某地區一年的客戶GPS記錄列表，那麼，他們可以用該列表來了解一人或多人的身份信息。」在這種情況下，找到一個人的身份信息是非常簡單的。例如，在某個時間段根據GPS進行定位，然後從互聯網上搜索與該位置有關用戶的姓名。一般情況下，這個過程可能會更復雜一點，但從概念上講，其是一個很容易解決的簡單問題。
盡管企業紛紛試圖使大數據匿名化，這些企業最好的方法也只是使這些數據「假名化」——讓一些信息是假名的，當然仍還是可與一個真實的身份相聯系。這一有限制性的匿名化是大數據危險的一部分：黑客和其他惡意方可能無法完成數據的精細分析，但考慮到這些有限信息種類的豐富性，他們可以收集各種可利用的結論，進行欺詐，偷盜或者更糟的行為。
雖然原始數據需要保護，即使其是非結構化大數據存儲庫的一部分，但大數據所面臨的更大的威脅是企業支付了巨大的成本才從大數據分析中獲得的有價值的信息。麥加維再次引用 David Topping的話說：「許多企業浪費了太多的預算以保障大數據存儲。而他們真正的風險則在相關數據信息的輸出方面。由於企業往往很少監視或保護這些數據，圍繞著企業分析得出的洞察輸出是如何產生的... 大多數安全專家都認為，企業的雇員往往表現得很無辜，但有的的確是大數據被破壞最常見的罪魁禍首。」
企業需要保護大數據，盡管其涉及到某些原始信息，但我們需要將更多的重點放到通過對原始數據分析所獲得的洞察見解方面。特別是，這些見解必須至少被視為比原始數據更為重要。
處理大數據的安全問題
接下來的問題便是如何解決這些企業擔憂的安全問題。一種方法是為黑客提供一個有吸引力的假目標，以便使得企業能夠學習更安全的研究方法來應對攻擊，實施保護措施。這一戰略或不甚理想，因為其只能當系統已經有一些漏洞時才能發揮作用。但這些弱點是可能被識別和解決的。
引用Forrester公司研究題為《未來的數據安全和隱私報告：關於大數據的控制》IBM指出，「安全專業人士在網路邊緣最好進行控制。然而，如果攻擊者穿透你的周邊，他們將有充分的和不受限制的機會訪問你的數據。」 當然，解決方案就在於為數據提供一個安全層，讓簡單地訪問網路還不足以獲得如此大的許可權。
加密，特別是當處理大數據分析洞察見解時，是保護一種有效的信息保護方式，但其肯定不是一個新概念。
結論
大數據所涉及的隱私問題的確正在受到廣泛關注，特別是在爆出美國國家安全局對主要IT企業進行監控的背景之下。一個與之不同但又密切相關的問題是安全性：特別是，企業應如何保護原始的非結構化數據和從大數據分析中得到的洞察見解。不幸的是，數據完全匿名化是不可能的，因為數據信息需要與個人和用於各種用途相聯系(有時與其他私人或公共來源相組合)。雖然黑客可能無法竊取數據執行復雜的分析，但他們往往通過粗略地查看一下就足以收集有價值的信息(如在GPS數據的情況下)。隨著企業收集的數據逐漸存儲進大型數據倉庫，如聯邦數據服務中心，大數據安全方面亟待需要更多的審查。
❿ 雲計算與大數據存在何種安全隱患，如何避免
虛擬化安全問題
利用虛擬化帶來的可擴展性有利於加強在基礎設施平台軟體層面提供多租戶雲服務的能力但虛擬化技術也會帶來以下安全問題
如果物理主機受到破壞其所管理的虛擬伺服器由於存在和物理主機的交流有可能被攻克若物理主機和虛擬機不交流則可能存在虛擬機逃逸
如果物理主機上的虛擬網路受到破壞由於存在物理主機和虛擬機的交流以及一台虛擬機監控另一台虛擬機的場景導致虛擬機也會受到損害
雲計算環境也存在用戶到用戶的攻擊虛擬機和物理主機的共享漏洞有可能被不法之徒利用
如果物理主機存在安全問題那麼其上的所有虛擬機都可能存在安全問題
數據集中的安全問題
用戶的數據存儲處理網路傳輸等都與雲計算系統有關包括如何有效存儲數據以避免數據丟失或損壞如何避免數據被非法訪問和篡改如何對多租戶應用進行數據隔離如何避免數據服務被阻塞如何確保雲端退役數據的妥善保管或銷毀等
雲平台可用性問題
用戶的數據和業務應用處於雲平台遭受攻擊的問題系統中其業務流程將依賴於雲平台服務連續性SLA和IT流程安全策略事件處理和分析等提出了挑戰另外當發生系統故障時如何保證用戶數據的快速恢復也成為一個重要問題
雲平台遭受攻擊的問題
雲計算平台由於其用戶信息資源的高度集中容易成為黑客攻擊的目標由此拒絕服務造成的後果和破壞性將會明顯超過傳統的企業網應用環境
法律風險
雲計算應用地域弱信息流動性大信息服務或用戶數據可能分布在不同地區甚至是不同國家在政府信息安全監管等方面存在法律差異與糾紛同時由於虛擬化等技術引起的用戶間物理界限模糊可能導致的司法取證問題也不容忽視
雲計算使得數據本身遭遇很多不同的安全威脅，因此不但要從正面進行防禦，如安裝安全軟體和防火牆等等，更要對於數據本身進行加密。這是因為加密防護不因環境改變而失效的特性所決定，即使黑客費力攻破了防禦讀取了數據，看到的也是加密過的亂碼。