大数据信息安全对策

大数据信息安全对策

随着在线交易、在线对话、在线互动，在线数据越来越多，黑客们的犯罪动机也比以往任时候都来得强烈。如今的黑客们组织性更强，更加专业，作案工具也是更加强大，作案手段更是层出不穷。相比于以往一次性数据泄露或者黑客攻击事件的小打小闹，现在数据一旦泄露，对整个企业可以说是一着不慎满盘皆输，不仅会导致声誉受损、造成巨大的经济损失，严重的还要承担法律责任，所以在大数据时代，网络的恢复能力以及防范策略可以说是至关重要的。针对不同类型的大数据采取不同的决策，方法如下：

1)结构化数据

2)安全加固网络层端点的数据

通常分层构建是常规的数据安全模式。端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。数据时代的信息爆炸，非法入侵服务端的次数急剧增长;云计算的大趋势，导致现在的网络数据威胁方式和方法难以预测辨识，给目前的端点数据安全模式造成了巨大压力。今后网络层安全应当作为重点发展。加强网络层数据辨识结构化、智能化基础上加强与本地系统监控协调，杜绝非常态数据的运行，形成网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，避免自身的缺陷。

3) 对本地数据加强安全策略

大数据时代数据的财富化导致大量的信息泄露，泄露事件中内部的威勒更大。在本地策略的构建上需要加入内部管理的监控，用纯数据的模式来避免人为原因造成的数据流失和信息泄露。在今后的数据安全监管手段中，逐渐分化管理者的角色权重，用数据本身的自我监控和智能管理来代替一大部分人为的操作，在本地安全策略的构建过程中还要注重与各个环节的协调，依托于网络这种数据处理方式，在数据的处理过程中往往出现大量的数据调用，调用过程中容易出现大的安全威胁。必须降本地和网络的链接，从根本上做到杜绝数据的安全威胁，就必须完善缓存机制和储存规则，保证数据源的纯洁。

4)建立异构数据中心安全系统

传统数据存储都建立了全面完善的防护措施，但基于云计算架构的大数据，需要进一步完善数据存储隔离与调用间的数据逻辑关系设定，当前，用虚拟化海量存储技术来存储数据资源是大数据的安全存储方式，以服务的形式提供数据的存储和操作。在云共享环境中云计算的大数据存储，可以通过建立一个基于异构数据为中心的安全系统，使大数据的所有者可以对大数据进行控制，从系统管理上保证大数据的安全。

当企业转变为数据驱动的机器时，其潜力是巨大的：企业所拥有的数据可能成为获得竞争优势的关键。因此，企业的数据和基础设施的安全也变得比以往任何时候都重要。在许多情况下，企业或组织都可能得到 Forrester所说的“有毒的数据”。