大数据系统软件安全：监控、告警与管理

"本文档主要讨论了大数据系统的安全管理，特别是双通道AD9226原理图中的相关安全措施。文档涵盖了监控和告警管理、安全管理和相关的大数据安全防护技术要求。" 在大数据环境中，安全是至关重要的。文档中提到了几个关键的安全管理方面： 1. **监控和告警管理**： - 监控全面性：软件能够监测大数据平台的硬件状态、节点监控状态、作业运行状态以及资源使用情况，确保系统的稳定运行。 - 告警机制：支持对硬件、组件、节点状态的告警，例如CPU和内存占用率过高、网络流量异常、硬盘空间不足等，告警阈值可以根据实际情况进行调整。 - 潜在侵害分析：通过一组预设规则来检测可能的威胁，及时发出告警，预防大数据平台受到安全侵害。 2. **安全管理**： - 角色划分：大数据安全管理分为系统管理员、安全管理员和审计管理员，各自负责运维、安全管理和审计工作，确保职责分明，提高安全管理效率。 国家标准GB/TXXXXX—XXXX进一步规定了大数据系统软件的安全技术要求： - **传输交换软件安全**： - 接口鉴权：确保只有经过验证的用户或系统可以进行数据交换。 - 数据分级分类：根据敏感程度对数据进行分类，以便进行差异化的保护。 - 数据存储：安全地存储采集到的数据，并控制其流量。 - **存储管理软件安全**： - 数据访问控制：控制谁可以访问什么数据，防止未经授权的访问。 - 数据加密存储：对存储的数据进行加密，保护数据的机密性。 - 数据完整性：确保数据在存储过程中未被篡改。 - 存储软件加固：增强存储软件的防御能力，减少被攻击的风险。 - 数据备份和恢复：定期备份数据，确保在数据丢失或损坏时能快速恢复。 - 数据残留与销毁：对不再需要的数据进行安全销毁，避免信息泄露。 - **计算框架软件安全**： - 认证鉴权：确保计算任务的发起者身份合法。 - 细粒度授权：允许更精确地控制用户对数据和计算资源的访问权限。 - 数据脱敏：对敏感数据进行处理，降低数据泄露风险。 - 数据转移安全：在数据传输过程中保证安全，防止中间人攻击。 - 二次开发安全：对基于计算框架的二次开发进行安全控制，防止引入新的安全隐患。 - **协调管理软件安全**： - 补丁管理：及时更新软件，修复已知漏洞。 - 漏洞管理：识别和处理系统中存在的安全漏洞。 - 元数据管理：确保元数据的安全，因为元数据可以揭示大量关于数据的信息。 - 日志审计：记录系统活动，用于追踪和调查安全事件。 - 配置管理：维护系统的配置信息，防止不安全的设置。 - 代码审计：检查代码质量，查找潜在的安全问题。 - 运维管理：确保系统的正常运行，并及时响应安全事件。 这些措施共同构建了一个多层次、全方位的大数据安全防护体系，旨在保障大数据平台的稳定、安全和高效运行。通过这样的管理策略，可以有效地防范各种安全威胁，保护重要数据和敏感信息。