大数据时代下的数据安全防护策略与案例解析

在大数据时代，数据安全已经成为企业和社会关注的焦点。本文由中国信通院-阿里巴巴集团安全创新中心于2017年10月发布，深入探讨了大数据时代下数据安全面临的主要挑战以及相应的防护策略和实践方法。 首先，大数据时代的数据安全挑战主要来自三个方面：新技术的引入带来了安全防护的新课题，例如如何保护海量数据免受新型攻击；新需求的增长使得数据保护的需求更加复杂，比如隐私保护和个人数据合规问题；以及新兴应用场景的扩展，如物联网、云计算等，这些都对数据安全提出了新的要求。 文章强调了数据安全防护的目标，包括确保数据完整性、保密性和可用性，同时建立全面的数据安全管理体系。这涉及组织架构的设置，如设立专门的数据安全管理部门，明确机构职责和岗位设置，如数据安全管理员、审计员等。人员管理上，强调了对员工的数据安全培训和权限管理，确保每个用户只能访问与其工作相关的数据，并遵循严格的审批规程。 技术措施是数据安全的核心，具体包括数据产生和采集阶段的元数据管理和数据类型安全标记，以区分敏感程度；在传输和存储阶段，采用加密、访问控制和数据安全域等技术保障数据安全；在使用环节，通过账号权限管理、数据脱敏和日志审计来防止数据滥用和泄露；共享环节中，实施严格的第三方数据共享安全策略；销毁环节则需确保数据无法被恢复。 文中还提供了两个实际案例，分别是钉钉移动智能办公平台和南方某供电公司的最佳实践。这两个案例展示了企业在数据安全管理上的具体操作，包括管理措施如制定详细的数据分级分类政策和严格的账号权限制度，以及技术手段如采用数据脱敏技术、异常行为监控和安全审计等。 大数据时代下的数据安全防护不仅需要科学的组织结构和管理体系，更依赖于先进的技术手段和有效的实践方法。企业应根据自身的业务特性和风险评估，定制适合自身的数据安全策略，以确保在享受大数据带来便利的同时，有效应对潜在的安全威胁。