大數據加密
A. 目前常用的加密方法主要有兩種是什麼
對稱加密體系與非對稱加密體系
對稱密鑰加密 對稱密鑰加密，又稱私回鑰加密，即信息答的發送方和接收方用一個密鑰去加密和解密數據。它的最大優勢是加/解密速度快， 適合於對大數據量進行加密，但密鑰管理困難。
非對稱密鑰加密系統 非對稱密鑰加密，又稱公鑰密鑰加密。它需要使用一對密鑰 來分別完成加密和解密操作，一個公開發布，即公開密鑰，另一 個由用戶自己秘密保存，即私用密鑰。信息發送者用公開密鑰去 加密，而信息接收者則用私用密鑰去解密。公鑰機制靈活，但加密和解密速度卻比對稱密鑰加密慢得多。
B. 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。
C. 大數據的防泄漏功能怎麼實行，數據安全怎麼保障
導致數據泄露的途徑有哪些？
（1）通過U盤、移動硬碟、QQ、微信、郵箱等等將數據文件外發出去；
（2）競爭對手竊取商業機密
（3）******造成數據丟失或泄露
（4） 內部人員無意泄密和惡意泄密
（5）存儲設備丟失和維修造成數據泄露
防止數據泄露的方法：
（1）防止移動設備造成的數據泄露:
在底層對數據文件進行加密，加密後的文件在指定環境內可以正常使用，未獲得允許脫離環境，加密文件呈現亂碼，或者無法打開。經過金甲加密軟體加密軟體的，無論是通過何種方式將加密文件帶走，加密文件都無法打開，除非獲得授權的文件，才能在脫離指定環境以外的地方使用。
（2）防止郵件系統、即時通訊軟體造成的數據泄露
在企業工作中，無論對內對外，大家越來越多地依靠郵件、通訊軟體進行溝通。雖然它給我們的工作帶來了便利，也在一定程度上，加大了企業的信息安全隱患。金甲加密軟體，在驅動層對數據文件進行加密，數據文件在產生的時候就處於加密狀態，控制加密文件的使用，未獲得允許脫離環境，文件亂碼。
（3）防止存儲設備丟失和維修造成數據泄露
經過金甲加密軟體加密的文件，只要在指定環境以外，數據文件都是亂碼，除非獲得授權，能夠在指定環境以外使用。所以即使加密文件外發，設備丟失……等等情況，都能保證數據安全，防止數據泄露
D. 如何為大數據加密
我不知道貴公司所擔心的是什麼，是自己數據在自己伺服器上的安全嗎？
如果是創業公司，或者中小型公司，我覺得這個目前可以不去考慮。
目前很多數據其實都是託管在雲上的，要說加密，業界最普遍認可的就是亞馬遜了。當然，今年雲棲大會上，阿里雲發布的量子加密技術也火了一把，只是會上並未做更加充分的說明，能找到的知識也寥寥無幾。
E. 如何通過加密軟體實現大數據安全防止大數據泄密
數據泄密基本上可以分為來自內部和外部兩大類。
1.內部人員離職拷貝帶走資料泄密；
2.內部人員無意泄密和惡意泄密；
3.外部競爭對手竊密；
4.黑客和間諜竊密；
5.存儲設備丟失和維修失密；
6.對外信息發布失控失密；
目前採用加密手段，對數據進行加密保護，已經成為業界主要做法。天銳綠盾數據防泄密系統多年來一直致力幫助企業完善內部的數據防泄密體系建設。各類型數據加密、外發文檔安全控制、U盤認證加密等等，專注企業數據保護。
F. 大數據時代，我們該如何保護自己的隱私
談到隱私保護的問題，我們首先要明確什麼是隱私。從法理角度來講，隱私是已經發生了的符合道德規范和正當的而又不能或不願示人事或物、情感活動等。除卻我們的私人賬號和密碼，瀏覽記錄、聊天記錄甚至購物記錄都是隱私范疇之內。具體而言，保護用戶隱私安全應該從幾個方面下手：
首先，隱私保護要將隱私知情權，決定權交還給用戶本人。絕大多數互聯網應用將用戶使用權和隱私獲取強行綁定在一起，不同意隱私條款就不能使用應用，堪比「霸王條款」。要知道對很多功能來說，隱私數據只是可有可無的角色。
第二，不能將隱私保護建立在道德自律基礎上。隱私保護需要的是可靠手段，如法律、程序等等，需要利用強制力保護隱私，而不能僅僅依靠信用和道德。隱私就是「錢」，用信用道德去約束利益誘惑顯然並不是明智之選，強制力管理隱私的效率明顯會更高。
第三，要找到安全、可靠且高效的途徑利用隱私數據。解決隱私問題並非毫無辦法，受益於密碼學的發展，隱私數據可以通過密碼學的加密手段避免泄露，目前市面上已經涌現出不少針對隱私安全的解決方案，如鏈飛科技推出的隱私數據存儲應用WingChainDB和針對隱私數據多方協作的WingChainDX，都能夠實現隱私數據保護的功能。
G. 大數據存在的安全問題有哪些
一、分布式系統
大數據解決方案將數據和操作分布在許多系統中，以實現更快的處理和分析。這種分布式系統可以平衡負載，避免單點故障。但是這樣的系統容易受到安全威脅，黑客只要攻擊一個點就可以滲透整個網路。
二.數據存取
大數據系統需要訪問控制來限制對敏感數據的訪問，否則，任何用戶都可以訪問機密數據，有些用戶可能會出於惡意使用。此外，網路犯罪分子可以入侵與大數據系統相連的系統，竊取敏感數據。因此，使用大數據的公司需要檢查和驗證每個用戶的身份。
三.數據不正確
網路犯罪分子可以通過操縱存儲的數據來影響大數據系統的准確性。因此，網路犯罪分子可以創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據系統。比如醫療機構可以利用大數據系統研究患者的病歷，而黑客可以修改這些數據，產生不正確的診斷結果。
四.侵犯隱私
大數據系統通常包含機密數據，這是很多人非常關心的問題。這樣的大數據隱私威脅已經被全世界的專家討論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據系統以破壞敏感數據。這種數據泄露已經成為頭條新聞，導致數百萬人的敏感數據被盜。
五、雲安全性不足
大數據系統收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全威脅。網路犯罪分子破壞了許多知名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，並且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。
關於大數據存在的安全問題有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
H. 數據量比較大應該採用什麼加密技術
大數據生命周期分為數據發布、數據儲存、分析和挖掘、數據使用，在這些環節中都存在數據隱私保護的問題。加密是保護數據的一個手段，但是加密之後的數據無法使用。現在的技術需要保證數據在流通使用過程中也不造成泄露，也就是限制數據的使用。
在沙龍現場，幾位嘉賓也探討了目前幾種常見的數據加密技術。
差分隱私
差分隱私其實是一種度量方式。通過一群人里算出來的模型，和去除A算出來的是一樣的，這樣就無從判斷A是否還在這群人中，就起到保護A隱私的作用。這個方法對於保護「泯然眾人」的數據是有用的，但是卻很難保護那些「很個性」的數據，因為這些「個性」的數據對於整體數據的計算印象很大。
多方安全計算
多方安全計算（MPC）是解決一組互不信任的參與方之間保護隱私的協同計算問題，MPC要確保輸入的獨立性，計算的正確性，同時不泄露各輸入值給參與計算的其他成員。主要是針對無可信第三方的情況下，如何安全地計算一個約定函數的問題，在電子選舉、電子投票、電子拍賣、秘密共享、門限簽名等場景中有著重要的作用。
K匿名
k-匿名技術是1998 年由Samarati和Sweeney提出的，要求發布的數據中存在一定數量(至少為k)的在准標識符上不可區分的記錄，使攻擊者不能判別出隱私信息所屬的具體個體，從而保護了個人隱私。
明略科技集團首席科學家吳信東教授舉例解釋，「比如，為了避免報警者受到報復，警察記錄的是方圓多少距離的人打來的報警電話，通過對位置信息的泛化，保護了報警者的位置信息，但同時也會降低數據的可用性。可能警察記錄是五公里以內的人打了電話，但是警察自己也找不到那個人是誰。」
什麼樣的數據值得保護？數據隱私保護技術就像是順豐快遞，要看寄送的東西值不值得快遞費用。評估數據的價值，是比數據保護更重要的事情。數據保護問題的本質就在於我們如何對數據進行定價。
或許有人出價一萬買你的隱私，你會斷然拒絕；但如果是一億呢？離開數據的定價、數據流動產生的價值和通過數據得到的服務去討論數據隱私，其實都是比較片面的。
I. 大數據時代，差分隱私可以很好的解決用戶隱私問題嗎
今天，數據成為一種寶貴資產，無數企業都在爭先恐後地收集用戶信息。一方面，用戶信息能夠為企業帶來價值，讓企業可進行商業分析，改進產品和業務，但是另一方面，企業也會造成用戶信息的泄露，危害用戶個人隱私。
如果既可以讓企業合理適度地收集用戶信息，又不至於泄露個人隱私，不僅成為今天許多企業面臨的難題，也影響著大數據行業的發展。
而名為Nemo的知乎網友則指出「差分隱私」的弱點：由於對於背景知識的假設過於強，需要在查詢結果中加入大量的隨機化，導致數據的可用性急劇下降。特別對於那些復雜的查詢，有時候隨機化結果幾乎掩蓋了真實結果。這也是導致目前應用不多的一個原因。
簡言之，對某些企業來說，差分隱私的實用性不高，原因在於它們無法從使用了差分隱私的數據中獲得更加有價值的信息。