大数据安全挑战与关键技术分析
需积分: 9 21 浏览量
更新于2024-08-08
收藏 3.09MB PDF 举报
"大数据安全白皮书(2018年) - 中国信息通信研究院安全研究所"
大数据安全是当前信息技术领域的重要议题,随着大数据在各个行业的广泛应用,其潜在的安全问题日益凸显。大数据安全不仅涉及数据本身的安全,还涵盖了大数据平台的安全以及个人隐私的保护。以下是对这些关键知识点的详细阐述:
一、大数据安全的特殊内涵
大数据安全超越了传统的网络安全范畴,因为它涉及到海量数据的收集、存储、分析和共享过程中可能遇到的风险。这些风险包括但不限于数据泄漏、非法访问、数据篡改以及恶意攻击。大数据的高价值性和集中化管理使得其成为黑客的主要目标,导致勒索攻击和数据泄露事件频发。
二、大数据平台安全
大数据平台的安全主要关注基础设施层面,包括硬件、软件和网络组件。平台安全问题包括:系统漏洞、配置错误、恶意软件感染、权限管理不当等。确保平台安全需要采用多层防御策略,例如采用安全设计原则、实施严格的访问控制、使用安全更新和补丁管理,以及进行持续的监控和审计。
三、数据安全
数据安全关注数据在整个生命周期中的保护,从数据生成到销毁。关键技术包括数据加密、数据脱敏、访问控制、数据完整性保护等。数据安全挑战包括数据泄露、数据篡改、数据滥用等。有效的数据安全管理需要结合政策、技术和流程,确保数据在传输、存储和处理过程中的保密性、完整性和可用性。
四、隐私保护
在大数据环境下,个人隐私面临着前所未有的挑战。数据集的聚合可能导致匿名数据重新识别,侵犯个人隐私。隐私保护技术,如差分隐私、匿名化技术、隐私计算等,旨在在数据分析的同时保护个人信息不被泄露。然而,随着数据挖掘技术的进步,隐私保护的需求与日俱增,需要不断创新和强化隐私保护机制。
五、未来发展趋势与建议
面对大数据安全的技术问题和挑战,未来的发展方向可能包括:强化安全技术研发,如深度学习驱动的安全防护、自适应安全架构;推广隐私增强技术,如同态加密和零知识证明;建立完善的数据安全法规框架,以法律手段保障数据安全;以及提升公众和企业的安全意识,加强安全培训。
大数据安全不仅是技术问题,也是政策、管理和用户教育的综合问题。为了保障大数据产业的健康发展,必须重视并解决这些问题,构建全面的大数据安全保障体系。
2019-02-04 上传
2011-12-11 上传
2023-10-13 上传
2010-11-08 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
LI_李波
- 粉丝: 60
- 资源: 4031
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手