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大数据时代的应对安全策略研究

2014-08-20 00:16
kumsing
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   1.引言

  大数据的产生使数据分析与应用更加复杂,难以管理。据统计,过去3年里全球产生的数据量比以往400年的数据加起来还多,这些数据包括文档、图片、视频、Web页面、电子邮件、微博等不同类型,其中,只有20%是结构化数据,80%则是非结构化数据。数据的增多使数据安全和隐私保护问题日渐突出,各类安全事件给企业和用户敲醒了警钟。在整个数据生命周期里,企业需要遵守更严格的安全标准和保密规定,对数据存储与使用的安全性和隐私性要求越来越高,传统数据保护方法常常无法满足新变化网络和数字化生活也使黑客更容易获得他人信息,有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段,而现有的法律法规和技术手段却难于解决此类问题。因此,在大数据环境下数据安全和隐私保护是一个重大挑战。

  但是也应该看到,在大数据时代,业务数据和安全需求相结合能够有效提高企业的安全防护水平。通过对业务数据的大量搜集、过滤与整合,经过细致的业务分析和关联规则挖掘,企业能够感知自身的网络安全态势,预测业务数据走向。了解业务运营安全情况,这对企业来说具有革命性的意义。目前,在一些运营商的业务部门已经开始使用安全基线和大数据分析技术,及时检测与发现网络中的各种异常行为和安全威胁,从而采取相应的安全措施。据Gartner公司预测,2016年40%的企业(以银行、保险、医药、电信、金融和国防等行业为主)将积极地对至少10TB数据进行分析,以找出潜在的安全危险。

  随着对大数据的广泛关注。有关大数据安全的研究和实践也已逐步展开,包括科研机构、政府组织、企事业单位、安全厂商等在内的各方力量,正在积极推动与大数据安全相关的标准制定和产品研发,为大数据的大规模应用奠定更加安全和坚实的基础。

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