大數(shù)據(jù)的不能僅僅以數(shù)據(jù)量的大小來(lái)衡量，一般來(lái)說(shuō)，它是不能以傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的處理方式來(lái)處理的數(shù)據(jù)集。這種數(shù)據(jù)的積累，可以在許多方面提升服務(wù)質(zhì)量。但同時(shí)又出現(xiàn)另一個(gè)問(wèn)題——數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，數(shù)據(jù)安全成為大數(shù)據(jù)首先要關(guān)注的重點(diǎn)。目前，許多數(shù)據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)已經(jīng)意識(shí)到這一問(wèn)題的重要性，并采取了一定措施。

隨著數(shù)據(jù)量的增加，越來(lái)越多企業(yè)將自己的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到云端，也正是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)，給數(shù)據(jù)隱私和安全帶來(lái)了很大挑戰(zhàn)。

造成這一問(wèn)題的原因，一方面是數(shù)據(jù)本身安全程序不夠安全，不能保護(hù)如此大量的數(shù)據(jù);另一方面，目前的安全技術(shù)對(duì)管理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的效率比較低，只能控制動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，所以，通過(guò)常規(guī)檢查是無(wú)法檢測(cè)現(xiàn)在不斷積累產(chǎn)生的流動(dòng)數(shù)據(jù)的。

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面對(duì)數(shù)據(jù)隱私安全的威脅，我們可以從以下幾個(gè)方面來(lái)進(jìn)行保護(hù)。

保護(hù)交易記錄和數(shù)據(jù)

存儲(chǔ)在存儲(chǔ)介質(zhì)(例如事務(wù)日志和其他敏感信息)中的數(shù)據(jù)僅僅按照安全級(jí)別進(jìn)行存儲(chǔ)起來(lái)，其安全性是不夠的。例如，IT經(jīng)理可以通過(guò)觀察不同級(jí)別之間的數(shù)據(jù)傳輸，了解被移動(dòng)的數(shù)據(jù)。而數(shù)據(jù)量的不斷增加，使得大數(shù)據(jù)的可擴(kuò)展性和可用性存儲(chǔ)管理需要進(jìn)行自動(dòng)分層。然而，自動(dòng)分層的方法目前不能跟蹤到數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置，因此，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)面臨新的挑戰(zhàn)。

端點(diǎn)輸入驗(yàn)證和過(guò)濾

端點(diǎn)設(shè)備是維護(hù)大數(shù)據(jù)安全的主要因素。大數(shù)據(jù)處理是借助于端點(diǎn)提供的輸入數(shù)據(jù)來(lái)執(zhí)行存儲(chǔ)、處理和其他必要任務(wù)。因此，企業(yè)或者其他機(jī)構(gòu)應(yīng)確保使用真實(shí)和合法的終端設(shè)備。

保護(hù)分布式框架內(nèi)的數(shù)字資產(chǎn)

分布式框架中的計(jì)算數(shù)據(jù)和其他數(shù)字資產(chǎn)，如Hadoop的MapReduce函數(shù)，大多缺少安全保護(hù)。對(duì)于這一問(wèn)題，目前主流的預(yù)防措施是確保映射器安全，尤其是保護(hù)那些未經(jīng)授權(quán)的映射器數(shù)據(jù)。

實(shí)時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)

由于大量數(shù)據(jù)的生成是實(shí)時(shí)的，大多數(shù)組織無(wú)法保證能夠進(jìn)行定期檢查。但是，對(duì)于數(shù)據(jù)保護(hù)來(lái)說(shuō)，實(shí)時(shí)或基本實(shí)時(shí)地進(jìn)行安全檢查和觀察是一種有效保證數(shù)據(jù)安全的措施。

保護(hù)訪問(wèn)和加密

數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)設(shè)備是保護(hù)數(shù)據(jù)的重要保障。但是，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備本身易遭受攻擊，因此，需要通過(guò)加密訪問(wèn)的方式進(jìn)行保護(hù)。

保護(hù)數(shù)據(jù)

準(zhǔn)確確定數(shù)據(jù)來(lái)源并對(duì)其進(jìn)行分類，確保對(duì)其進(jìn)行認(rèn)證、驗(yàn)證和訪問(wèn)控制。

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顆粒檢測(cè)

對(duì)不同種類的日志進(jìn)行分析，并通過(guò)此方式來(lái)識(shí)別任何類型的網(wǎng)絡(luò)攻擊或惡意活動(dòng)。因此，需要對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行定期審核。

粒度訪問(wèn)控制

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)或Hadoop分布式文件系統(tǒng)，在對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)訪問(wèn)控制時(shí)，需要強(qiáng)大的身份驗(yàn)證過(guò)程和強(qiáng)制訪問(wèn)控制。

非保守?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)的隱私保護(hù)

NoSQL等數(shù)據(jù)庫(kù)在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)存在許多安全漏洞，其中最突出的安全缺陷是在數(shù)據(jù)的標(biāo)記或記錄過(guò)程中，無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行徹底加密，而當(dāng)它被流式傳輸或收集時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)也無(wú)法將其分發(fā)到不同的組。需要其他數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)其進(jìn)行安全補(bǔ)充。

對(duì)于擁有數(shù)據(jù)的主體來(lái)說(shuō)，都要確保大數(shù)據(jù)庫(kù)免受安全威脅和漏洞的攻擊。在收集數(shù)據(jù)的過(guò)程中，需要采取適當(dāng)措施，實(shí)現(xiàn)必要的安全保護(hù)，如實(shí)時(shí)管理等。大數(shù)據(jù)體量之大，給其管理帶來(lái)一定困難，但通過(guò)以上手段，可以大大提升數(shù)據(jù)安全性，保證數(shù)據(jù)安全。