大数据系统软件安全：接口鉴权与数据分级

本文档是关于大数据系统软件安全防护的指南，主要涵盖了接口鉴权、数据分级分类、数据存储安全以及软件安全等多个方面的技术要求。适用于保障大数据平台的安全运行，防止敏感数据泄露，并确保系统的稳定性。 在大数据安全防护中，接口鉴权是一个关键环节。为了确保系统的安全性，采集终端和采集人员需要通过严格的接入鉴权，同时对采集行为进行实时监控，一旦发现异常行为即刻发出告警。此外，所有的接口访问都应遵循严格的口令规则，以防止未经授权的访问。在构建传输通道之前，必须对两端主体进行双向身份认证，增加安全屏障。 数据分级分类是保护敏感数据的重要措施。软件应能对采集的数据进行分类分级，依据数据的重要性和敏感度制定相应的安全策略。对于核心网采集设备，采用多个人员分不同操作级别的机制，同时对涉及敏感数据的操作进行高级别的单独授权。这样可以有效管理和限制对敏感信息的访问。 在数据存储方面，采集到的数据应根据其重要性和敏感度进行分类分级处理，针对不同级别的数据采取不同的安全策略。例如，对于涉及敏感数据的采集，系统应有能力进行额外的保护措施，如加密存储或限制访问权限。 除了上述要点，文档还提到了流量管控、存储管理软件的安全要求，包括数据访问控制、数据加密存储、数据完整性的保护、存储软件的加固、数据备份与恢复、数据残留与销毁等。此外，计算框架软件的安全包括认证鉴权、细粒度授权、数据脱敏、数据转移安全、二次开发安全等。协调管理软件则关注补丁管理、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、监控和告警管理以及安全管理等方面，全方位保障大数据系统的安全稳定运行。 此标准还包含了一个资料性附录，列出了大数据系统软件可能面临的安全威胁和风险，如传输交换软件、存储管理软件和计算框架软件的安全风险，为安全防护提供了实际案例和参考。 这份文档提供了大数据系统软件全面的安全防护框架和指导原则，旨在帮助开发者和管理员建立一套完善的安全体系，确保大数据环境中的数据安全和系统可靠性。