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魅族大数据安全实践

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发表于 2018-5-24 16:56:46 | 显示全部楼层 |阅读模式

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网络化社会的形成,为大数据在各个行业领域实现资源共享和数据互通搭建平台和通道。基于云计算的网络化社会为大数据提供了一个开放的环境,分布在不同地区的资源可以快速整合,动态配置,实现数据集合的共建共享。而且,网络访问便捷化和数据流的形成,为实现资源的快速弹性推送和个性化服务提供基础。正因为平台的暴露,使得蕴含着海量数据和潜在价值的大数据更容易吸引黑客的攻击。也就是说,在开放的网络化社会,大数据的数据量大且相互关联,对于攻击者而言,相对低的成本可以获得“滚雪球”的收益。近年来在互联网上发生的用户账号的信息失窃等连锁反应可以看出,大数据更容易吸引黑客,而且一旦遭受攻击,失窃的数据量也是巨大的。
















大数据存储安全策略基于云计算架构的大数据,数据的存储和操作都是以服务的形式提供。目前,大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源,涉及数据传输、隔离、恢复等问题。解决大数据的安全存储,一是数据加密。在大数据安全服务的设计中,大数据可以按照数据安全存储的需求,被存储在数据集的任何存储空间,通过SSL(Secure Sockets Layer,安全套接层协议层)加密,实现数据集的节点和应用程序之间移动保护大数据。在大数据的传输服务过程中,加密为数据流的上传与下载提供有效的保护。应用隐私保护和外包数据计算,屏蔽网络攻击。目前,PGP和TrueCrypt等程序都提供了强大的加密功能。二是分离密钥和加密数据。使用加密把数据使用与数据保管分离,把密钥与要保护的数据隔离开。同时,定义产生、存储、备份、恢复等密钥管理生命周期。三是使用过滤器。通过过滤器的监控,一旦发现数据离开了用户的网络,就自动阻止数据的再次传输。四是数据备份。通过系统容灾、敏感信息集中管控和数据管理等产品,实现端对端的数据保护,确保大数据损坏情况下有备无患和安全管控。

大数据应用安全策略随着大数据应用所需的技术和工具快速发展,大数据应用安全策略主要从以下几方面着手:一是防止APT(Advanced Persistent Threat,高级持续性威胁)攻击。借助大数据处理技术,针对APT安全攻击隐蔽能力强、长期潜伏、攻击路径和渠道不确定等特征,设计具备实时检测能力与事后回溯能力的全流量审计方案,提醒隐藏有病毒的应用程序。二是用户访问控制。大数据的跨平台传输应用在一定程度上会带来内在风险,可以根据大数据的密级程度和用户需求的不同,将大数据和用户设定不同的权限等级,并严格控制访问权限。而且,通过单点登录的统一身份认证与权限控制技术,对用户访问进行严格的控制,有效地保证大数据应用安全。三是整合工具和流程。通过整合工具和流程,确保大数据应用安全处于大数据系统的顶端。整合点平行于现有的连接的同时,减少通过连接企业或业务线的SIEM工具的输出到大数据安全仓库,以防止这些被预处理的数据被暴露算法和溢出加工后的数据集。同时,通过设计一个标准化的数据格式简化整合过程,同时也可以改善分析算法的持续验证。四是数据实时分析引擎。数据实时分析引擎融合了云计算、机器学习、语义分析、统计学等多个领域,通过数据实时分析引擎,从大数据中第一时间挖掘出黑客攻击、非法操作、潜在威胁等各类安全事件,第一时间发出警告响应。

大数据管理安全策略云计算专家李志霄博士说:“数据安全三分靠技术,七分靠管理。”阎通过技术来保护大数据的安全必然重要,但管理也很关键。大数据的管理安全策略主要有:一是规范建设。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,一套规范的运行机制、建设标准和共享平台建设至关重要。规范化建设可以促进大数据管理过程的正规有序,实现各级各类信息系统的网络互连、数据集成、资源共享,在统一的安全规范框架下运行。二是建立以数据为中心的安全系统。基于云计算的大数据存储在云共享环境中,为了大数据的所有者可以对大数据使用进行控制,可以通过建设一个基于异构数据为中心的安全方法,从系统管理上保证大数据的安全。三是融合创新。大数据是在云计算的基础上提出的新概念,大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与云计算,以智能管道与聚合平台为基础,提升数据流量规模、层次及内涵,在大数据流中提升知识价值洞察力。积极创造大数据公司技术融合平台,寻找数据洪流大潮中新的立足点,特别是在数据挖掘、人工智能、机器学习等新技术的创新应用融合创新。







来源:CIO之家
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