折宇超
摘要:數據的爆發式增長凸顯出了數據安全的重要性,大數據目前在收集、存儲、使用的過程中都存在相應的安全風險,對人們的生活與工作有著嚴重的影響。本文分析了目前大數據信息安全存在的問題,并對這些問題提出了相應的解決措施。
關鍵詞:大數據 信息系統安全 數據安全
引言
大數據的發展離不開“互聯網+”時代的到來,互聯網使得各類移動/PC平臺的后臺數據不斷增加?;诓煌悇e的大數據進行的數據分析技術可以挖掘大數據中蘊含的潛在規律,為各行各業提供決策支持,但是數據一旦泄露,后果非常嚴重。在學校,數字化校園平臺的建設使得各個系統互連互通,數字化校園的中心數據庫中存儲了各個業務系統需要交換共享的以及大數據分析平臺需要的大量數據,數字化校園使得一個業務系統的數據可以共享給另一個業務系統,這就增加了數據的流動性與透明性,也使得數據安全越來越成為一個值得關注的問題。
1大數據安全概述
1.1大數據概述
結合云計算與物聯網技術的發展,大數據無處不在,已經滲透進了人們生活的方方面面。大數據具有4V特征,即規模性、多樣性、高速性和價值性。規模性指得是“數量大”,隨著電子商務和社交網絡的快速發展,越來越多的用戶信息呈現爆發式的增長。多樣性指得是數據形式的多樣性,比如存在諸如視頻、圖片、郵件、結構化的系統數據等。第三個特征高速性指得是大數據可以通過互聯網進行傳播、云計算進行處理等,比傳統媒介的交換速度快。最后一個價值性是大數據的核心特征,它指的是可以使用機器學習和關聯分析等方法對海量數據進行挖掘分析,得出有價值的數據結果。
1.2數據安全概述
在使用數據的同時,數據的安全隱私成為一個關鍵的問題,國家已經出臺了《國家網絡安全法》并且制定了《信息安全技術信息系統安全等級保護基本要求》等一系列標準,這里面包括了數據安全的相關規定和要求,但是實際的信息系統仍然會出現數據泄露問題,比如58同城全國簡歷遭泄露,淘寶每條僅售3毛事件等。現在各種APP軟件都在收集用戶個人信息,個人信息的安全已經難以保障,而圍繞個人信息數據形成的黑色產業鏈正在“悄無聲息”地運營著。小到被垃圾短信轟炸,大到影響家國政治,例如希拉里郵件門、樸槿惠郵件門等等。解決大數據時代背景下的數據安全問題已經變得刻不容緩。
2我國大數據應用中存在的安全問題
2.1數據搜集、傳輸過程中存在的安全問題
當用戶打開各種手機應用程序時,這些應用通過用戶同意協議的方式收集了很多與該應用無關的用戶個人數據,比如用戶的短信息、電話號碼等。在用戶使用應用平臺進行購物時,平臺會收集用戶輸入的相關信息并存儲,進一步分析用戶的購物習慣來對用戶進行一些產品的推薦,有時這些產品的推薦并不是在當時購物的網站上,而是出現在其余一些不相關的網站,這就造成了用戶個人隱私的泄露。
在數據傳輸的過程中,沒有采用https傳輸數據,而采用http等明文傳輸數據的協議傳輸本身沒有加密的數據,更有甚者是采用http的get方法傳輸明文信息,把用戶的信息參數直接暴露在URL里,用戶隱私安全存在著極大地隱患。
2.2數據存儲、處理過程中存在的安全問題
有些網絡運營商包括學校會在服務器端以明文的方式存儲數據,存在安全隱患,服務器一旦被入侵,存儲的數據可能以明文的方式泄露,個人隱私受到威脅。
在數據處理的過程中,敏感數據沒有經過脫敏處理,直接使用也會造成敏感數據的泄露。比如在數據交換共享的過程中、數據挖掘的過程中、數據分析的過程中如果沒有經過脫敏處理,接觸到數據的人員就可能盜取信息中人員的身份證號、密碼、銀行賬號等。在數據經過比如靜態數據脫敏后,所得到的數據仍然可以用來分析生產庫的數據量與數據間的關聯關系等,不會影響數據的使用,但肉眼已經無法識別原始的數據是什么,這就在一定程度上保護了用戶的信息安全。
2.3 傳統的大數據平臺的安全防御體系存在的安全問題
大數據平臺及其相關的信息系統存儲著用戶及系統的大量信息,它的安全性至關重要,傳統的信息安全技術防護手段是基于規則的,只能使用單一的規則匹配來判定攻擊,隨著現在病毒及攻擊技術的快速變形和發展,傳統的防御手段已經滿足不了當代信息系統及大數據平臺的安全需求。即使在整個大數據平臺所在的信息系統的不同層次上部署各種各樣的防護軟件,只要它們內部基于的防護規則是相同的,就起不到多層次防御的效果,會出現“一次免殺、處處免殺”的效果,這也就違背了部署多個防護軟件的初衷。于是,使用縱深防御的安全防護手段就追在眉睫。
3提高大數據安全保護的對策
3.1加強信息安全加密與數據脫敏處理
為保證數據的信息安全,可以采用數據加密或者脫敏技術。加密技術是基于密碼學的一門保護數據安全的技術,對于已加密的數據,即使采用http協議傳輸數據,基于現在的對稱和非對稱密碼算法,只要竊聽者沒有加密數據對應的秘鑰,即使數據被竊聽,也不會造成信息泄露。脫敏技術又稱數據漂白,對敏感信息進行變形、轉換、混淆,去除或掩蓋數據中的敏感信息,使數據可以被安全的利用,做到到數據泄露風險可控。
3.2建立具有縱深防御能力的大數據平臺的安全防御體系
為保證大數據平臺及所在信息系統的信息安全,應加強多層次且層層聯動的信息安全防御,即“縱深防御”,構筑層次化、多樣化的信息安全技術體系來保障信息和信息系統的安全。縱深防御的安全體系應考慮各安全層面和各類安全技術以及相互間的動態關系和依賴度等因素。在考慮的上述因素之后,無論是縱深防御的安全體系是采用了基于規則的匹配還是現在的UEBA(用戶實體行為分析)技術,無論在物理、網絡、系統軟件、應用、數據這六個層面采用了多類技術,或多個安全層面使用了一類技術,都可以實現縱深防御的安全體系。這就使得即使攻擊者已經攻破某一層或者某一類安全防御手段時,也沒辦法破壞整個信息基礎設施,從而保障整個信息系統及大數據平臺的安全。
3.3 建立分級授權的完整保密責任體系和責任調查機制
在大數據平臺及相關的信息系統中進行分級授權,設置超級管理員、系統管理員、運行監控員、二級業務分管員等角色,每種不同的角色具有不同的操作權限,應按照“誰主管、誰負責,誰使用,誰負責”的原則,切實加強大數據平臺及對應信息系統的安全主體責任。明確每一級人員的主要職責,逐級簽訂安全責任書,做到責任層層落實、崗位職責分明,嚴格將大數據平臺及其信息系統的安全責任落實到每個處室、每個科室、每個人身上。大數據平臺及其相關的信息系統應具有可審計性,對數據的訪問要保證可回溯,當發生數據泄露時,要保證能夠通過審計日志找到對應的泄露人員對其進行責任調查。
4結語
隨著大數據時代的到來,大數據的數據安全顯得至關重要。在信息系統建設時,應該做好信息搜集、傳輸、處理、存儲時的隱私保護工作,防止用戶的敏感信息泄露。作為系統的使用者和管理者,首先應該避免將密碼設置為弱口令,然后應該遵循“縱深防御”的理念使用防火墻、Web應用防護系統等網絡安全設備,同時應建立完備的保密責任體系和責任調查機制,做好大數據分析平臺及對應信息系統的使用和管理工作。從而使得隨著信息化的快速發展,人們可以更加合理的開發和利用數據信息。
參考文獻
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