大数据系统软件安全：数据加密与访问控制

"数据加密存储-双通道ad9226原理图" 本文主要探讨了大数据安全防护和设计，尤其是在数据采集、存储和管理过程中的安全措施。以下是根据标题、描述和标签提供的详细知识点： 1. 数据加密存储： - 存储管理软件应支持基于数据敏感度的分级加密，提供不加密、部分加密（脱敏）和完全加密等不同存储方式，确保数据在存储阶段的安全。 - 数据加密是保护敏感数据的重要手段，通过加密，即使数据被非法获取，也无法直接解读，增强了数据的隐私保护。 2. 数据访问控制： - 访问控制是防止未经授权访问数据的关键。应实施访问认证和授权控制，确保只有经过验证的用户才能访问数据。 - 权限等级的划分是必要的，根据数据敏感度和用户需求，分配不同级别的访问权限。 - 访问控制粒度应细化到文件、数据库表及列级，确保精细管理。 - 采用多因素授权管控，避免单一用户拥有所有关键操作权限，防止数据滥用或泄露。 3. 流量管控： - 在重要链路上限制流量采集设备的接入，同时限制对核心网络设备的端口镜像操作，以保障网络安全性。 - 监控数据采集接口的流量，确保大数据平台的稳定运行。 - 异常采集行为的日志记录和告警机制，例如重复采集、超量传输中断和目标文件库存储量超标，能及时发现并响应安全问题。 4. 数据生命周期管理： - 采集过程中临时数据的存储区域应严格受限，采集完成后应及时清理，减少数据泄露的风险。 - 建立可扩展且稳定的数据存储架构，适应数据量的增长和快速读写需求，保证数据的高可用性。 5. 安全架构： - 大数据系统软件的安全技术架构涵盖了传输交换软件、存储管理软件和计算框架软件等多个层面的安全防护。 - 接口鉴权、数据分级分类、流量管控和数据完整性检查等都是构建安全架构的重要环节。 6. 其他安全措施： - 数据完整性：确保数据在存储和传输过程中不被篡改，可能通过校验码或数字签名实现。 - 存储软件加固：增强存储软件的抵御攻击能力，比如通过安全更新和补丁管理。 - 数据备份和恢复：定期备份数据，以备不时之需，同时确保在数据丢失或损坏时能够恢复。 - 数据残留与销毁：在数据不再需要时，应彻底销毁，防止数据残留引发的安全隐患。 7. 计算框架软件安全： - 认证鉴权：确保只有合法用户可以访问计算框架。 - 细粒度授权：允许更精确地控制用户对计算资源和数据的访问。 - 数据脱敏：在分析或共享数据时，通过脱敏减少敏感信息的暴露。 - 数据转移安全：在数据迁移或共享时，确保过程安全，防止数据在传输中被截取。 8. 协调管理软件安全： - 包括补丁管理、漏洞管理、元数据管理、日志审计、配置管理、代码审计、运维管理和监控告警管理，这些都是保障系统整体安全的重要组成部分。 这些措施共同构成了一个全面的大数据安全防护体系，旨在保护大数据系统的数据安全，防止数据泄露，确保系统的稳定性和用户数据的隐私。