"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。