大数据时代：揭秘数据安全管理挑战与对策

大数据时代:数据安全管理是最大风险

大数据时代：数据安全管理即将到来的大数据风险时代。
对于中国来说，面临着安全管理、存储和处理能力等新的挑战。
大数据安全管理挑战。
数据安全管理问题是国内大数据面临的最大担忧。
虽然大量的数据集被存储并有利于数据分析和处理，但由于安全管理不当而导致的大数据的丢失和损坏将造成毁灭性的灾难。
有专家指出，由于新技术的产生和发展，对隐私的侵犯已经不再需要物理性、强制性的侵犯，而是以更加微妙的方式广泛衍生。
也会更加严重。
目前，我国保护大数据的能力还过于有限，恶意利用数据的现象仍然难以控制。
国家是个人的，资源赋予的努力意识相对较弱。
在电子商务、社交网络、物联网、云计算、移动互联网的全面普及中，我国的数据资源与全球数据资源一样，并不是爆发性的、增长趋势不同的。
然而，由于对数据保护的认识不足以及对个人计算机安全保护不当，个人或企业的隐私信息暴露于互联网的现象十分普遍。
2011年，全国最大网站程序员的600万个人数据和邮箱密码被黑客曝光，引发泄密链。
2013年，中国生活中80万客户的个人数据被泄露。
这些事件都凸显了大数据时代数据安全管理面临的前所未有的挑战。
大数据存储和处理能力的挑战。
目前，我国大数据存储、分析和处理能力还比较薄弱，大数据的运用技术和工具也相当不成熟。
大多数都处于最后的低端。
我国数据库、Cydrahohous数据、数据挖掘、云计算等技术普遍落后于国外先进水平。
在大数据存储方面，数据爆发式增长，最丰富的数据源、多样的数据类型使得数据存储规模更大，对数据展示的要求更高。
目前我国的传统数据库很难存储如此庞大的数据量。
在大数据分析处理方面，从具体的应用类型来看，需要采用不同的处理方法，因此需要建立顶层的大数据分析模型，实现大数据的核心数据、数据的高效分析。
大数据，高效的分析就是这些核心数据，从那里，从那里，从里面发现价值，而这些数据的分析能力还是欠缺的。
因此，如何扩大国家大数据资源的存储和整合能力，关注大数据发现和挖掘的有价值的数据和知识，是当前国家面临的挑战。
大数据应用能力挑战。
我国拥有庞大的人口资源和大数据应用市场。
而且市场复杂度高、变化多端，使得我国成为全球最复杂的大数据国家。
全国的互联网用户可以利用互联网上的海量数据来提高自己的商业价值和科研价值。
中国企业用户还强调了大量的数据资产，如产品数据、运营数据和价值链数据。
随着国家信息化体系的深入部署和逐步完善，商业模式的变化将通过大数据展现出来应用能力将与中国的努力直接竞争。
在政府决策方面，当前政府部门的数据规模还较小，大部分仍集中在结构化数据的应用，非结构化数据的使用几乎是空白。
用数据分析来支持政府决策，我国还不够。
从审视“大数据可以产生价值”，到认识“会从大数据中发现价值”，再到“利用大数据产生价值”，这是政府刚刚起步的。
当前，如何收集数据、使用数据、开放数据、管理数据、利用数据帮助决策，是国家面临的又一新挑战。
大数据挑战人才培养能力。
而大数据领域技术人才和业务人才的缺乏是一个全球性问题。
据麦肯锡的研究显示，仅美国每年就短缺14万至19万数据科学家，预计到2018年将达到44万至49万，而且数据科学家的短缺情况越来越严重。
我国大型分析专业人员的人才缺口有多大？ 目前，我们地区特别缺乏包括数学、统计学、机器学习等方面，还能进行数据分析和挖掘的数据科学家。
目前，我国的初级分析师只能进行简单的报告和描述性数据分析。
未来随着大数据应用的持续增长，我国大数据资源不足的问题将更加严重。
因此，培养解决大数据问题所需的技能，包括大数据分析和人才管理，是另一个更紧迫的问题。

什么是数据安全

面对大数据环境的复杂挑战，建立全面的数据安全体系至关重要，可以从边界控制、访问管理、透明度和数据保护措施四个核心层面来考虑。

首先，边界安全是关键，包括：

用户身份认证：确保所有访问者都通过合法的身份验证，这是大数据平台安全的基础。
例如，通过服务认证机制来保证外部用户或第三方服务的合法访问。
网络隔离：大数据平台通过网络平面隔离保证网络的独立性和安全性。
传输安全：采用安全接口和高安全协议，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。

其次，访问控制涉及：

权限管理：通过权限和分层管理，控制不同用户对平台、数据等的访问权限，防止未经授权的访问。
审计管理：通过审计，监控数据使用和操作行为，及时发现和处理安全风险。

透明体现在数据的生命周期管理，记录数据来源、使用和销毁过程，并通过安全审计确保数据安全和可追溯。

具体的数据保护包括：

数据加密：对敏感数据进行加密传输和静态存储，同时实现高效的密钥管理。
脱敏：保护用户隐私，实现数据去标识化。
多租户隔离：通过多租户模型提供数据访问和隔离。
容灾管理：提供实时异地数据备份，确保数据可用性和完整性。

逻辑分层管理，精简这些安全节点，确保数据安全全面覆盖。

下面的将通过实际案例来深入探讨这些安全模块在实际应用中的实现方式和重要性。

大数据平台安全主要是指什么安全？如何保障？

大数据平台安全是保障数据安全的关键。
它包括基础设施安全、传输交换安全、存储安全和平台管理安全四个方面。
只有保证这四个方面的安全，才能保证大数据平台的安全。
星云管家提供全面的大数据平台安全管理解决方案，包括访问信息托管、数据脱敏、SQL命令拦截/控制、SQL命令控制等服务。
保证了大数据平台的数据安全，满足A级保障的合规要求，星云管家的解决方案已在金融、医疗、教育、政府等多个行业成功落地。
我们的目标不仅是在大数据平台上提供看得见的数据安全，更是帮助企业更有效地利用数据，提高决策和工作效率。
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星云管家大数据平台安全管理解决方案的特点包括： 1、支持主流大数据平台：HadoopHive、Vertica、SAPHANA、Linkis等计算存储引擎的覆盖。
2、托管登录信息：数据库登录信息托管在星云管理器中，防止非法访问和真实信息泄露。
3. SQL命令拦截/审计：设置敏感命令拦截规则，防止误操作和非法操作。
4、敏感数据脱敏：对数据库中的敏感业务数据进行脱敏，降低信息泄露风险。
5. SQL命令审计：提供云日志记录和SQL命令审计日志记录功能，有助于问题发现和责任追踪。