大数据生态中的安全与信任：映射化简自检框架

"嵌入式的安全和在地图缩小中的可信原图.pdf" 是一份关于大数据生态系统、安全需求以及映射化简(MapReduce)中嵌入安全性的报告。报告由Samir Saklikar，来自EMC的安全产品分公司RSA，讨论了在大数据处理中如何确保安全性和建立信任。 报告首先概述了大数据生态系统的构成，包括数据研究对象、数据所有者、数据管理者和数据使用者等关键角色。数据研究对象是指被研究的数据主体，可能是个人或系统；数据所有者拥有数据的所有权，可能与数据研究对象不同，如企业拥有其用户或系统的数据；数据管理者负责存储、管理和处理数据；而数据使用者则对数据有需求，通常利用数据进行分析和决策。 报告接着探讨了大数据中的安全要求。对于数据研究对象，主要顾虑包括个人可识别信息(PII)泄露、敏感信息曝光、错误分析可能导致的错误服务个性化，以及对数据控制和生命周期管理的不足。数据所有者的关注点在于数据泄露可能导致的法律责任和业务损失，而数据管理者关心的是数据的安全性和完整性，避免法律风险和业务损害。数据使用者的资产主要是数据分析能力，他们希望确保数据的安全性以支持其业务活动。 映射化简自检框架的需求与建议部分，Samir Saklikar可能阐述了如何在MapReduce框架中构建自我检查机制以增强安全性，这可能包括数据验证、访问控制策略和安全审计等方面。访问控制是确保数据安全的重要手段，通过权限管理和认证机制来限制对数据的访问，防止未经授权的访问和操作。 报告还可能涵盖了如何将自检框架应用于安全基本形式，确保数据处理过程的可信度。这可能涉及到实施安全政策、监控数据流动、使用加密技术以及实现安全的编程实践。 总结来说，这份报告深入讨论了大数据环境下的安全性问题，特别是在MapReduce中如何保障数据安全和建立信任，为不同利益相关者提供了安全需求的视角，并提出了具体的框架和策略建议。这些内容对于理解和加强大数据处理过程中的安全措施具有重要意义。