大数据安全架构：数据中台与态势感知

"大数据安全架构设计方案qy.pptx" 大数据安全架构是现代信息技术领域中的重要组成部分，旨在保护海量数据的完整性、机密性和可用性。该设计方案关注于数据中台的发展，反黑客与反病毒技术，身份安全，以及从终端到云端的多层安全防护。以下是基于提供的部分内容详细阐述的关键知识点： 1. **数据中台的演变**：数据中台经历了从过去的单一数据存储，到现在作为企业核心的数据管理和分析平台，再到未来可能涉及更广泛领域的数据集成和智能应用的发展。它已经成为企业数字化转型的关键基础设施。 2. **技术本质**：大数据安全架构的核心技术包括基于操作系统的文件识别、网络协议解析、密码加解密和大数据挖掘。这些技术帮助识别和处理安全问题，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性。 3. **安全架构层次**：安全架构通常分为四个层次：接入层、汇聚层、核心层和云端。每个层次都有特定的安全策略，例如接入层主要处理终端PC和移动设备的接入安全，而云端则关注云服务和容器的安全。 4. **关键安全技术**： - 反黑客技术：通过防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）等手段防止恶意攻击。 - 反病毒技术：利用病毒库更新和实时扫描来检测和清除病毒。 - 身份安全技术：通过身份验证和访问控制确保只有授权用户能访问敏感数据。 - 终端PC和移动信创网关：强化终端设备的安全防护，如移动设备管理（MDM）和应用白名单策略。 - 工业控制系统和工业互联网：针对工业4.0环境下的安全需求，防止针对工控系统的攻击。 5. **核心技术与安全流程**：大数据安全的终局涉及数据处理、安全检测、实战化全局态势感知、自动化编排响应（SOAR）和安全事件响应（SIRP）。此外，数据识别、安全分析、安全检测和安全运行是核心流程，通过数据源收集、安全能力输出，实现安全运行架构和流程的完善。 6. **安全中台**：安全中台是一个集安全开发、运行框架、安全大数据平台和安全分析应用平台于一体的综合架构。它整合了各种安全产品、服务和数据，支持实战攻防、态势感知、数据安全和工业安全等应用场景。 7. **安全运行框架**：提供可扩展、高可用和高性能的服务运行环境，保障安全服务的安全性。 8. **安全大数据平台**：基于安全数据模型，实现数据接入、治理和工具集，为数据驱动的安全业务提供基础。 9. **安全应用平台**：提供核心应用，如资产管理、告警、事件、情报和检索，支持快速的产品化开发。 10. **态势感知**：通过对资产识别、威胁检测、威胁分析、风险评分和威胁响应的集成，实现对网络安全状况的全面了解和快速响应。 11. **资产识别与威胁检测**：识别资产和脆弱性（如漏洞），并检测内外部威胁，包括对设备、系统、软件和服务等资产的统一管理，以及对告警和事件的实时分析。 12. **威胁评分与响应**：通过评分系统确定安全事件的优先级，并协调不同层次的威胁响应，以对抗高位和低位对象的攻击。 大数据安全架构设计方案强调了全方位、多层次的安全防护，结合先进技术手段，构建了一套涵盖数据处理、分析、监控和响应的综合安全体系。这为企业在大数据时代保障信息安全提供了坚实的基石。