大数据与安全 - 大数据与安全技术创新论坛走进合肥

公共安全领域如何与大数据结合?

〖1〗、大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘，这些数据本身来说是通用的。但在安防领域，哪些数据是有用的，哪些是我们需要关心和提取的，这是近来在摸索的问题。也就是说，当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合，以提取更有价值的数据。

〖2〗、在大数据的时代下，数据安全是企业最为关心的事情，数据安全在很大程度上决定了企业的发展趋势；信息安全管理是包括多方面的，比如说防止数据泄露会用域之盾进行文档加密或者是其他方式的管理，经过文件加密的方式可以有效限制文件外发和拷贝，也可以通过文档备份。

〖3〗、建立城市公共安全信息平台，实现对各种安全事件的实时监控和信息共享。 通过人工智能、视频监控、大数据等技术手段，实现对城市各个角落的实时监测和预警。 通过智能化设备、传感器等技术手段，实现对城市公共安全领域的智能化防范和管理。

〖4〗、对于大数据的分析、挖掘可以实现对人像，指纹等的对比，以及卡口的数据融合处理。挖掘数据背后的信息是公安机关既定的任务，通过怎样的方式轻松便捷的完成这种活动就变得尤为重要。

〖5〗、公共安全领域：人脸、指纹、虹膜等生物特征的识别和大数据的结合，再进行实时监测，人工智能的应用能够加强公安系统的管理和安全预测。由大数据和人工智能构建起来的智慧城市工程，对城市公共安全领域进行从局部到整体的改造，让我们的生活更加安全舒适。

大数据存在的安全问题有哪些?

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。关于大数据存在的安全问题有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

侵略隐私权 大数据体系通常包括机密数据，这是许多人十分关怀的问题。这样的大数据隐私要挟现已被全球的专家们评论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据体系，以损坏敏感数据。上面就是小编今天给大家总结分享关于“大数据安全问题有哪些类型？”的相关内容希望对大家有所帮助。

数据规模和复杂性：大数据环境中产生的数据量巨大且复杂多样，这增加了安全分析和监测的复杂性。攻击者可以利用这些数据进行隐蔽的攻击，因此需要更强大的安全防护来应对。 高级威胁：大数据时代，恶意软件和网络攻击技术不断演进，出现了更加隐蔽和复杂的高级威胁。

根据已有的一些漏洞库，分析规则，就很有可能发现一些新的漏洞。比起当初像一个无头苍蝇去找漏洞的时代还是要简单些。包括扫描器规则，积累的越多就能发现越多的漏洞。关于大数据技术，主要涉及哪些安全问题，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。

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。 其次，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。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。

大数据与传统安全有哪些不同?

〖1〗、大数据，云计算，物联网和移动互联网的关系 物 联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层（数据 海洋），是互联网智慧和意识产生的基础。

〖2〗、大数据安全分析名字的由来，是因为区别于其他安全工具，它提供了突出的存储和分析能力。大数据安全分析的平台通常采用大数据存储系统，例如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和更长的延迟档案储存，以及后端处理，以及一个行之有效的批处理计算模型MapReduce。但是MapReduce并不一定是非常有效的，它需要非常密集的I / O支出。

〖3〗、社会安全问题 中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。个人隐私 人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。

〖4〗、这两种看法都可以看做一种对于大数据时代特性的适应，很难说孰优孰劣，只能说大家的发展路线不同，思路不同。 主张在原有安全基础上发展的人们认为，原有的端点数据安全模式十分的稳定，具有较长的运用经验，安全可靠高效。现在的云端技术对于数据安全的要求主要体现在网络安全的应对上。

〖5〗、但企业在获得“大数据时代”信息价值增益的同时，却也在不断的累积风险。首先是黑客窃密与病毒木马的对企业信息安全的入侵；大数据在云系统中进行上传、下载、交换的同时，极易成为黑客与病毒的攻击对象。

〖6〗、不同点：大数据安全与传统安全的主要区别体现在数据的规模、处理方式和安全威胁等方面。 数据规模：在大数据时代，数据的规模远远超过了传统数据。大数据通常涉及数百TB甚至PB级别的数据，而传统数据通常只有GB或MB级别。

试述常用的大数据安全保护技术有哪些?

公民数据的外泄和滥用，促使国家部门严抓严打，在这样的监管之下，大数据行业正面临着极速的洗牌，经过这轮洗牌之后，或许有90%的大数据公司要被清理掉，而能够安全留下的，也将成为行业内的中流砥柱。

CDP 技术是近来最热门的数据保护技术，它可以捕捉到一切文件级或数据块级别的数据写改动，可以对备份对象进行更加细化的粒度的恢复，可以恢复到任意时间点。 CDP技术是一个新兴的技术，在很多传统的备份软件中都逐渐融入了CDP的技术。比如BakBone NetVault Backup 0 追加了TrueCDP模块，Symantec Backup Exec15等。

因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。

大数据时代数据安全策略

〖1〗、大数据时代数据安全与隐私保护的对策主要包括加强立法保护、提升技术防护、推动行业自律和提高公众意识等方面。首先，立法保护是确保数据安全与隐私的基石。政府应制定和完善相关法律法规，明确数据收集、存储、使用和传输的规范，界定数据所有权和使用权，为数据处理活动提供法律依据。

〖2〗、数据使用和共享：保证经过数据采集的数据仅用于采集的目的。同时确保在数据共享时，发布方应确保数据的安全性。数据删除和存储：保证受影响个体可以访问、更正和删除其个人资料。存储大数据时，需要严格控制数据访问权限，并采用密钥管理、数据加密和可靠的数据备份等方式保证数据安全。

〖3〗、数据加密：在数字化时代，对敏感的个人数据进行加密至关重要，这样可以确保数据在传输和存储过程中的安全性。使用强大的加密算法和安全协议，例如SSL（Secure Sockets Layer）和TLS（Transport Layer Security），可以大大提高数据的安全性。

〖4〗、案例：某省移动云平台，建立数据集市系统应对数据安全，数据流转采用操作人员下达指令方式推送，各子系统接收集市平台推送的数据，全程数据“无污染”。

大数据安全的六大挑战

分散的框架 使用大数据的公司可能需要在不同系统之间分布数据分析。例如，Hadoop是一种开放源代码软件，旨在在大数据生态系统中进行灵活和分散的计算。但是，该软件初根本没有安全性，因此在分散的框架中有效的安全性仍然是要实现的挑战。数据来源 找到我们的数据来源确实有助于确定违规的来源。

高级威胁：大数据时代，恶意软件和网络攻击技术不断演进，出现了更加隐蔽和复杂的高级威胁。这些攻击往往难以被传统的安全防护措施所发现和阻止，需要使用更先进的安全技术进行检测和应对。 数据隐私保护：大数据环境中，涉及个人敏感信息的数据越来越多。因此，保护数据隐私成为一个重要的挑战。

一）大数据遭受异常流量攻击 大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。

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