『壹』 大数据存在的安全问题有哪些

一、分布式系统


大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。


二.数据存取


大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。


三.数据不正确


网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。


四.侵犯隐私


大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。


五、云安全性不足


大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。


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『贰』 隐私权受威胁 大数据到底有哪些弊端

数据由来已久，但大数据则是近1年来才频繁出现在媒体报端。大数据具有大价值，这似乎是每个人都认同的观点。但人们往往总是关注事物好的一面，却忽视大数据所带来的弊端。 毋庸置疑，大数据能够给企业、机关等机构带来大量的经济价值和利益，直接影响着他们的未来走向。其实，大数据是一把双刃剑，在给企业带来无往不利的前进动力的时候，往往也会对企业和个人带来伤害。请看下面的小故事：以前的情人，在你聊天工具上显示成可能认识的人。 上面的情况是通过大数据分析工具而提供的一种服务，虽然只是一种特例，但却让双方甚至双方的家人都感到尴尬。但这确实真实存在的。无论是在我们的微博上，或者是聊天工具上，都会出现类似的问题，虽然看起来一个非常方便的功能，但是对于一些人来说却是麻烦。下面我们来看一下大数据所带来的弊端。 个人隐私受威胁：对于个人来说，其在大数据时代往往是作为数据的来源和被分析的对象。无论是个人的生活情况，还是消费习惯，身份特征等，都变成了以各种形式存储的数据。这虽然对企业来说可以根据用户数据去分析数据，得到价值，但是对于个人用户来说，无疑是以个不得不被动接受的事情，而这种数据在收集、分析、传输等过程中都可能对用户带来不利的影响。 隐私受到威胁 企业在传输这些私人数据的时候可能会遇到麻烦，企业很难保证在整个传输过程中是否有人会查看私人的数据，很有可能有人对这些私人的数据进行了监控等操作，这就大大加大了其泄漏的可能性，数据一旦泄漏，很可能为个人带来难以挽回的损失，而个人却又不知道自己的数据时如何泄露出去的，对这让个人用户的隐私权受到无限大的挑战。 大数据不等于大价值：只有当存储数据的量达到一定值才会有价值，单独出来的数据即使有一定价值但也没有整体的参考价值。这往往给企业一种错觉，大数据定于大价值。 其实，大数据并不等于大价值。大数据分析存储产品设备往往对企业IT设备有更高的要求，企业原有IT设备很难满足大数据时代的挑战。在这种情况下，企业IT部门面临这样一种情况：需求越来越多，但满足这些需求的能力越来越弱。而且企业投入价值与所得信息量价值成反比。当数据达到一定值时，投入的价值甚至超过所得数据价值。 大数据对企业有更大挑战：近年，由于服务器出现故障而造成服务不能提供的事件时有发生，而随着大数据时代的到来，这些故障可能会进一步增多。而这些故障往往会直接造成数据的丢失，服务的中断。例如谷歌泄露个人隐私事件、盛大云数据丢失事件、亚马逊服务器宕机事故等等。 当这些服务中断的时候，用户是毫无解决办法的，只能等待服务提供商的修复，而对数据丢失、损坏等方面，用户对数据保护更是束手无策，只能等待提供商。这样很多用户在发生故障并不能及时作出反应，使损失降到最低。无疑，大数据带来了更多的挑战。 大数据使企业面临厂商绑定：当我们提到大数据的时候，总是提到大数据的诸多优点，但是却很少提企业如何将大数据变成切实的价值。 容易被厂商绑定 目前，很多厂商都针对大数据推出了自己的解决方案。而这些方案虽然号称兼容性非常强，能够兼容其他厂商的设备，但是当你真正的采用一个提供商的设备(软件、硬件)的时候，你会发现你真的很难去改变一个提供商，尤其是在软件方面，很容易被一个提供商绑定。这就大大限制了企业IT基础设置的灵活性。 总结：大数据时代虽然一切勾画的都是那么美，但是离真正的为企业提供价值的路之间还有不可逾越的鸿沟。大数据并没有想象的那么完美遍地黄金，企业在接下来应考虑如何应对大数据的挑战，而不要仅仅空谈价值。

『叁』 结合材料二，从政治生活的角度看，简述大数据产业的发展有什么潜在风险

存在着侵犯个人合法权益，威胁国家安全利益等风险。立法机关应加快专制定保护信息安属全的相关法律，为大数据产业的健康发展提供法律保障。政府部门必须切实履行好职能，加大对大数据安全保障关键技术研发的资金投入和人才培养力度，提高我国大数据安全技术产品水平，加强对敏感和要害数据的监管。公民要坚持权利与义务相统一的原则，依法维护自己的合法权益，履行相关义务。

『肆』 什么是大数据信息安全的威胁

在携程信用卡信息泄露、小米社区用户信息泄露、OpenSSL“心脏出血”漏洞等事件中，大量用户信息数据被盗，导致用户网络银行账户发生入侵事件等情况。这些事情发生在个人用户身上。如果类似事件发生在国家财政、政务等相关部门的数据平台系统上，其后果将是不可想象的，对国家网络安全造成的损失将是前所未有的。大数据时代，我国网络安全面临多重安全威胁。


1、大数据信息安全的威胁——网络基础设施和基本的硬件和软件系统由其他人控制


大数据平台依托互联网，为政府、企业、公众提供服务。然而，从基础设施的角度来看，中国互联网已经存在一些不可控的因素。例如，域名解析系统(DNS)是Internet的基础设施之一，使访问Internet变得很容易，而不必记住复杂的IP地址字符串。今年1月，由于DNS根服务器受到攻击，数千万人在数小时内无法访问该网站。根服务器是全球DNS的基础，但全世界有13个根服务器，都是国外的，由美国控制。此外，中国还没有完全实现对大数据平台基础软硬件系统的自主控制。在能源、金融、电信等重要信息系统的核心软硬件实施中，服务器、数据库等相关产品占据主导地位。因此，目前中国的信息流是通过对国外企业产品的计算、传输和存储来实现的。相关设备设置更多“后门”，国内数据安全生命线几乎全部掌握在外国公司手中。2013年棱镜事件的曝光，突显了硬件和软件基础设施对中国数据安全乃至国家安全的重要性。


2、大数据信息安全的威胁——网站和应用程序充斥着漏洞和后门


近年来，由于网站和应用系统的漏洞，由后门引起的重大安全事件频繁发生，以上三起事件都属于这一类。据中国安全公司的网站安全检测服务统计，多达60%的中国网站存在安全漏洞和后门。可以说，网站和应用系统的漏洞是大数据平台面临的最大威胁之一。然而，各种第三方数据库和中间件在中国的各种大数据行业应用中得到了广泛的应用。然而，此类系统的安全状况并不乐观，存在广泛的漏洞。更令人担忧的是，网站的错误修复都不令人满意。


3、大数据信息安全的威胁——除了系统问题之外，网络攻击的手段更加丰富


其中，终端恶意软件和恶意代码是黑客或敌对势力攻击大数据平台、窃取数据的主要手段之一。目前，越来越多的网络攻击来自终端。终端渗透攻击也成为国与国之间网络战的主要手段。例如，著名的针对伊朗核设施的stuxnet病毒，利用Windows操作系统的弱点，渗透到特定终端，渗透到伊朗核工厂的内部网络，摧毁伊朗核设施。此外，针对大数据平台的高级持续威胁(Advanced Persistent Threat, APT)攻击十分常见，可以绕过各种传统的安全检测和保护措施，窃取网络信息系统的核心数据和各种智能。例如，极光袭击谷歌和其他30多家高科技公司就是一个例子。APT攻击结合了社会工程、吊马、脆弱性、深度渗透、潜伏期长、隐蔽性等特点，具有极强的破坏性。它不仅是未来网络战的主要手段，也是对我国网络空间安全危害最大的攻击手段之一。近年来，具有国家和组织背景的APT攻击不断增多，大数据平台无疑将成为APT攻击的主要目标。


大数据信息安全的威胁有哪些?这才是大数据工程师头疼的问题，在携程信用卡信息泄露、小米社区用户信息泄露、OpenSSL“心脏出血”漏洞等事件中，大量用户信息数据被盗，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站的其他文章进行学习。

『伍』 目前我国在金融，政府，云计算大数据领域受到哪些威胁

我国目前在云计算大数据领域面临的问题主要有以下几点：

虚拟化安全问题
利用虚拟化带来的可扩展性有利于加强在基础设施平台软件层面提供多租户云服务的能力但虚拟化技术也会带来以下安全问题。

如果物理主机受到破坏其所管理的虚拟服务器由于存在和物理主机的交流有可能被攻克若物理主机和虚拟机不交流则可能存在虚拟机逃逸。

如果物理主机上的虚拟网络受到破坏由于存在物理主机和虚拟机的交流以及一台虚拟机监控另一台虚拟机的场景导致虚拟机也会受到损害。

云计算环境也存在用户到用户的攻击虚拟机和物理主机的共享漏洞有可能被不法之徒利用

如果物理主机存在安全问题那么其上的所有虚拟机都可能存在安全问题。

数据集中的安全问题
用户的数据存储处理网络传输等都与云计算系统有关包括如何有效存储数据以避免数据丢失或损坏如何避免数据被非法访问和篡改如何对多租户应用进行数据隔离如何避免数据服务被阻塞如何确保云端退役数据的妥善保管或销毁等。

云平台可用性问题
用户的数据和业务应用处于云平台遭受攻击的问题系统中其业务流程将依赖于云平台服务连续性SLA和IT流程安全策略事件处理和分析等提出了挑战另外当发生系统故障时如何保证用户数据的快速恢复也成为一个重要问题。

云平台遭受攻击的问题
云计算平台由于其用户信息资源的高度集中容易成为黑客攻击的目标由此拒绝服务造成的后果和破坏性将会明显超过传统的企业网应用环境。

『陆』 基于大数据的威胁发现技术的优点有哪些

基于大数据的威胁发现技术具有以下优点：
（1）分析内容的范围更大。传统的威胁分析主要针对的内容为各类安全事件。一个企业的信息资产则包括数据资产、软件资产、实物资产、人员资产、服务资产和其他为业务提供支持的无形资产。由于传统威胁检测技术的局限性，其并不能覆盖这6类信息资产，因此所能发现的威胁也是有限的。通过在威胁检测方面引入大数据分析技术，可以更全面地发现针对这些信息资产的攻击。例如通过分析企业员工的即时通信数据、Email数据等可以及时发现人员资产是否面临其他企业“挖墙脚”的攻击威胁。再比如，通过对企业的客户部订单数据的分析，也能够发现一些异常的操作行为，进而判断是否危害公司利益。可以看出：分析内容范围的扩大使得基于大数据的威胁检测更加全面。
（2）分析内容的时间跨度更长。现有的许多威胁分析技术都是内存关联性的，也就是说实时收集数据，采用分析技术发现攻击。分析窗口通常受限于内存大小，无法应对持续性和潜伏性攻击。引入大数据分析技术后，威胁分析窗口可以横跨若干年的数据，因此威胁发现能力更强，可以有效应对高级持续性威胁（APT）类攻击。
（3）攻击威胁的预测性。传统的安全防护技术或工具大多是在攻击发生后对攻击行为进行分析和归类，并做出响应。基于大数据的威胁分析，可进行超前的预判，它能够寻找潜在的安全威胁，对未发生的攻击行为进行预防。
（4）对未知威胁的检测。传统的威胁分析通常是由经验丰富的专业人员根据企业需求和实际情况展开，然而这种威胁分析的结果很大程度上依赖于个人经验。同时，分析所发现的威胁也是已知的。大数据分析的特点是侧重于普通的关联分析，而不侧重因果分析，因此通过采用恰当的分析模型，可发现未知威胁。
希望能帮到你。

『柒』 大数据真的能威胁国家安全吗 近日，一篇题为《警惕阿里巴巴的大数据造成国

这是真的，但也不必恐慌，自从有网络以后，你的身份信息，只要有你买，就能版找到你，这已经权不是什么秘密了，你如果有碰到，一些莫名其妙的电话，打给你，这就是身份已泄露。最早说的是苹果手机里的后台，能查到你去了哪里，在这里停留了好久，都一清二楚，这不是哈爆炸新闻了。个人建议，如果有帮到你，请记得点赞哦，我需要你的一点点鼓励。谢谢。祝生活愉快。

『捌』 隐私权受威胁 大数据到底有哪些弊端

数据由来已久，但大数据则是近1年来才频繁出现在媒体报端。大数据具有大价值，这似乎是每个人都认同的观点。人们往往总是关注事物好的一面，却往往忽视随着大数据所带来的弊端。 毋庸置疑，大数据能够给企业、机关等机构带来大量的经济价值和利益，直接影响着他们的未来走向。其实，大数据是一把双刃剑 ，在给企业带来无往不利的前进动力的时候，往往也会对企业和个人带来伤害。请看下面的小故事： 以前的情人，在你聊天工具上已经显示了可能认识的人。 上面的情况是通过大数据分析工具而提供的一种服务器，虽然只是一种特例，但却让双方甚至双方的家人都感到尴尬。但这确实真实存在的。无论是在我们的微博上，后者聊天工具上，都会出现这种问题，虽然看起来一个非常方便的功能，但是对于一些人来说却是麻烦。下面我们来看一下大数据所带来的弊端。 第2页：个人隐私受威胁 个人隐私受威胁： 对于个人来说，其在大数据时代往往是作为数据的来源。无论是个人的生活情况，还是消费习惯，身份特征等，都变成了以各种形式存储的数据。这虽然对企业来说可以根据用户数据去分析数据，得到价值，但是对于个人用户来说，无疑是以个不得不被动接受的事情，而这种数据在收集、分析、传输等过程中都可能对用户带来不利的影响。隐私受到威胁 企业在传输这些私人数据的时候可能会遇到麻烦，企业很难保证在整个传输过程中是否有人会查看你的数据，很有可能有人对这些私人的数据进行了监控等操作，这就大大加大了其泄漏的可能性，数据一旦泄漏，很可能为个人带来难以挽回的损失，而个人却又不知道自己的数据时如何泄露出去的，对这让个人用户的隐私权受到无限大的挑战。 大数据不等于大价值： 只有当存储数据的量达到一定值才会有价值，单独出来的数据即使有一定价值但也没有整体的参考价值。这往往给企业一种错觉，大数据定于大价值。 其实，大数据并不等于大价值。大数据分析存储产品设备往往对企业IT设备有更高的要求，企业原有IT设备很难满足大数据时代的挑战。在这种情况下，企业IT部门面临这样一种情况：需求越来越多，但满足这些需求的能力越来越弱。而且企业投入价值与所得信息量价值成反比。当数据达到一定值时，投入的价值甚至超过所得数据价值。 第3页：大数据对企业有更大挑战 大数据对企业有更大挑战： 近年，由于服务器出现故障而造成服务不能提供的事件时有发生，而随着大数据时代的到来，这些故障可能会进一步增多。而这些故障往往会直接造成数据的跌势，服务的中断。例如谷歌泄露个人隐私事件、盛大云数据丢失事件、亚马逊服务器宕机事故等等。 当这些服务中断的时候，用户是毫无解决办法的，只能等待服务提供商的修复，而对数据丢失、损坏等方面，用户对数据保护更是束手无策，只能等待提供商。这样很多用户在发生故障并不能及时作出反应，使损失降到最低。无疑，大数据带来了更多的挑战。 大数据使企业面临厂商绑定： 当我们提到大数据的时候，总是提到大数据的诸多优点，但是却很少提企业如何将大数据变成切实的价值。容易被厂商绑定 目前，很多厂商都针对大数据推出了自己的解决方案。而这些方案虽然号称兼容性非常强，能够兼容其他厂商的设备，但是当你真正的采用一个提供商的设备（软件、硬件）的时候，你会发现你真的很难去改变一个提供商，尤其是在软件方面。很容易被一个提供商绑定。这就大大限制了企业IT基础设置的灵活性。 总结： 大数据时代虽然一切勾画的都是那么美，但是离真正的为企业提供价值的路之间还有不可逾越的鸿沟。大数据并没有想象的那么完美遍地黄金，企业在接下来应考虑如何应对大数据的挑战，而不要仅仅空谈价值。