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為美好生活洞見(jiàn)數據價(jià)值 大數據安全問(wèn)題引關(guān)注
時(shí)間:2016-06-30 10:52:07 來(lái)源:深圳市智慧安防行業(yè)協(xié)會(huì ) 作者:百度百家
【智慧安防網(wǎng)訊】ntetixFoundation(英明泰思基金會(huì ))由從事數據科學(xué)、非營(yíng)利組織和公共政策研究的中國學(xué)者發(fā)起成立，致力于通過(guò)數據科學(xué)改善人類(lèi)社會(huì )和自然環(huán)境。通過(guò)聯(lián)絡(luò )、動(dòng)員中美最頂尖的數據科學(xué)家和社會(huì )科學(xué)家，以及分布在全球的志愿者，我們創(chuàng )造性地踐行著(zhù)我們的使命：為美好生活洞見(jiàn)數據價(jià)值。
在大數據時(shí)代，各行各業(yè)都迎來(lái)了空前的機遇。通過(guò)利用多元的數據，科學(xué)家，高管，產(chǎn)品經(jīng)理，營(yíng)銷(xiāo)人員等可以制定更明智的計劃和決策，探索新的優(yōu)化方式，并實(shí)現突破性的創(chuàng )新。但是，如果沒(méi)有適時(shí)建立起保障數據安全和加密的系統，大數據也可能意味著(zhù)大問(wèn)題。
大數據安全的各個(gè)維度
為了建立全面的大數據安全系統，企業(yè)與組織的管理者必須解決以下幾個(gè)方面的問(wèn)題：
數據來(lái)源——為了充分利用大數據的優(yōu)勢，要對各類(lèi)型的數據物盡其用，這其中包括結構化數據(各類(lèi)應用和數據庫，如企業(yè)ERP、財務(wù)系統等)和非結構化數據(各種不同類(lèi)型的文件，如辦公文檔、文本、圖片等)。這些數據的來(lái)源可謂是五花八門(mén)，像是企業(yè)資源規劃系統，客戶(hù)關(guān)系管理平臺，視頻文件，電子表格，社交媒體等皆可成為數據來(lái)源。此外，還有更多的數據源紛至沓來(lái)。你也許不知道明天新的數據源又會(huì )從何而來(lái)，但可以肯定的是，你會(huì )得到更豐富多樣的數據源的幫助。這些大數據源可能包含個(gè)人身份信息，支付卡數據，知識產(chǎn)權，健康檔案等。因此，需要對收集到的數據源進(jìn)行保護以符合安全政策和規定。
大數據框架——無(wú)論是在Hadoop,MongoDB,NoSQL,Teradata,還是其他系統的大數據環(huán)境中都含有大量的可被操控的敏感數據。但是它們不僅存在于大數據節點(diǎn)中，而且還分布于系統日志文件，配置文件，錯誤日志中等。
數據分析——借助數據分析可以使大數據最終轉化為企業(yè)優(yōu)化和創(chuàng )新的成果。數據分析結果可以在商業(yè)智能儀表盤(pán)或數據分析報告中展示，并可按需查看。對一些企業(yè)來(lái)講，大數據分析可能是其最敏感的資產(chǎn)。一方面，情報工作提供了關(guān)鍵的競爭優(yōu)勢;另一方面，如果情報落入別有用心之人手中，則會(huì )陷入巨大的競爭風(fēng)險中。
因此，我們必須認識到對商業(yè)十分寶貴的大數據也會(huì )成為居心叵測之人的工具。冷酷無(wú)情的網(wǎng)絡(luò )罪犯或是心懷憤懣的系統管理員也許會(huì )利用大數據來(lái)快速收斂不義之財。針對大數據安全的各個(gè)維度(以及各個(gè)維度中大量的數據分析成果、系統、服務(wù)等)，建立有效的安全機制至關(guān)重要且充滿(mǎn)挑戰。
此外，由于與大數據環(huán)境相聯(lián)系的廣泛需求處于不斷波動(dòng)過(guò)程中，許多組織利用基于云技術(shù)的服務(wù)平臺，以支持他們的大數據項目。但是對于這些在云端運行的大數據環(huán)境的組織，安全管理的任務(wù)變得更加困難。在云端，安全團隊將可能面臨供應商基礎設施管理人員的威脅，曝光給云端其他組織的風(fēng)險以及一系列附加風(fēng)險。
傳統加密途經(jīng)的局限性
雖然現在有很多加密產(chǎn)品，但是大數據加密所面臨的真正的挑戰在于大多數加密產(chǎn)品只能解決某一具體方面的問(wèn)題。例如，你可以在數據庫中使用供應商提供的透明數據加密技術(shù)，但是當數據導出到大數據環(huán)境后會(huì )發(fā)生什么呢？另外，其他的數據來(lái)源和系統又怎么樣？你還要知道供應商將秘鑰存放在哪里，是否與數據存放在一起？
雖然一些廠(chǎng)商提供了大數據加密功能，但是這些產(chǎn)品只能保護特定的大數據節點(diǎn)，而對與數據環(huán)境相契合的原始數據源或從數據環(huán)境得出的分析結果無(wú)能為力。此外，這些大數據加密產(chǎn)品甚至不能保護所有與大數據環(huán)境相關(guān)的日志文件和配置信息。
最終，由于這些大數據安全措施彼此孤立，IT團隊不得不處理繁多的秘鑰和出臺不同的管理政策。這增加了管理工作量，也讓大數據安全措施難以統一標準。此外，在處理密集任務(wù)時(shí)，這些不統一的加密方式對大數據環(huán)境的性能也是一個(gè)大挑戰。
通過(guò)伏爾米公司保衛大數據環(huán)境安全
伏爾米公司對大數據安全問(wèn)題的解決方法保障了各個(gè)組織能夠使大數據分析帶來(lái)的效益最大化——同時(shí)也使敏感數據的安全問(wèn)題最小化，滿(mǎn)足了合規部的需求。
伏爾米數據安全平臺提供了信息粒度控制、強大的加密技術(shù)，以及組織需要用來(lái)保障大數據環(huán)境中敏感數據安全的綜合保險——覆蓋了大數據的來(lái)源、基礎設施以及分析結果。
通過(guò)傳遞覆蓋所有這些方面的唯一安全解決方案，伏爾米公司保障了安全部門(mén)可以通過(guò)集中控制來(lái)使效率和依從性達到最大化。
伏爾米公司數據安全平臺提供了大數據加密、密鑰管理以及訪(fǎng)問(wèn)控制的功能，以部分產(chǎn)品共享一個(gè)共同的、可擴展的基礎設施為特征。除此之外，這個(gè)解決方案通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)、使用過(guò)程和應用程序的數據，可以生成安全情報。
保護大數據來(lái)源
如同之前已經(jīng)強調過(guò)的，為了爭取大數據主動(dòng)權，組織可以利用各類(lèi)來(lái)自不同領(lǐng)域的數據，包括結構數據和非結構數據。從數據庫、系統日志、電子數據表和其他不同系統中得到的數據會(huì )注入到大數據環(huán)境中。為了保障這些不同數據來(lái)源的數據安全性，組織可以用伏爾米公司提供的以下解決方法：
伏爾米透明數據加密技術(shù)——這個(gè)產(chǎn)品加密文件并控制了文件系統的訪(fǎng)問(wèn)權限。這個(gè)加密解決方案簡(jiǎn)單易行，因為它不需要對應用程序作出任何的改變。
伏爾米應用加密技術(shù)——通過(guò)這個(gè)產(chǎn)品，你可以在將應用程式加入數據庫前，將其中特定的欄目加密。通過(guò)加密特定的欄目，你可以保證特殊敏感的領(lǐng)域保持隱藏狀態(tài)。即使在該部分已經(jīng)導入大數據環(huán)境且被處理后，加密項依然可以保持隱藏狀態(tài)。
保衛大數據結構安全
在大數據環(huán)境中，數據在無(wú)數的節點(diǎn)中被慣性的重復和遷移。另外，敏感信息會(huì )被儲存在系統的運行記錄、配置文件、磁盤(pán)緩存及其他一些地方中。
伏爾米透明加密技術(shù)有效的保護了這些地方的數據，其中包括：傳遞加密、特權用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)控制和安全情報。
除此之外，通過(guò)伏爾米對Teradata數據庫的保護，你可以獲得最復雜的粒裝置控制，來(lái)保護你在Teradata的敏感資產(chǎn)，同時(shí)使你可以在大數據投資中獲得最大化的商業(yè)效益。
保衛大數據分析安全
大數據輸出有許多形式，包括按需儀表盤(pán)，自動(dòng)化報告和即席查詢(xún)。這些輸出經(jīng)常包涵對于一個(gè)組織來(lái)說(shuō)十分重要的知識產(chǎn)權，以及一個(gè)潛在的威脅。為了向這些機密產(chǎn)業(yè)提供大數據分析，安全團隊可以使用以下的解決方法：
l伏爾米透明數據加密技術(shù)——這項加密產(chǎn)品可以輕易地被設置在服務(wù)器上，同時(shí)可以加密大數據輸出并監控和控制可以訪(fǎng)問(wèn)大數據的用戶(hù)。
在大數據時(shí)代，各行各業(yè)都迎來(lái)了空前的機遇。通過(guò)利用多元的數據，科學(xué)家，高管，產(chǎn)品經(jīng)理，營(yíng)銷(xiāo)人員等可以制定更明智的計劃和決策，探索新的優(yōu)化方式，并實(shí)現突破性的創(chuàng )新。但是，如果沒(méi)有適時(shí)建立起保障數據安全和加密的系統，大數據也可能意味著(zhù)大問(wèn)題。
大數據安全的各個(gè)維度
為了建立全面的大數據安全系統，企業(yè)與組織的管理者必須解決以下幾個(gè)方面的問(wèn)題：
數據來(lái)源——為了充分利用大數據的優(yōu)勢，要對各類(lèi)型的數據物盡其用，這其中包括結構化數據(各類(lèi)應用和數據庫，如企業(yè)ERP、財務(wù)系統等)和非結構化數據(各種不同類(lèi)型的文件，如辦公文檔、文本、圖片等)。這些數據的來(lái)源可謂是五花八門(mén)，像是企業(yè)資源規劃系統，客戶(hù)關(guān)系管理平臺，視頻文件，電子表格，社交媒體等皆可成為數據來(lái)源。此外，還有更多的數據源紛至沓來(lái)。你也許不知道明天新的數據源又會(huì )從何而來(lái)，但可以肯定的是，你會(huì )得到更豐富多樣的數據源的幫助。這些大數據源可能包含個(gè)人身份信息，支付卡數據，知識產(chǎn)權，健康檔案等。因此，需要對收集到的數據源進(jìn)行保護以符合安全政策和規定。
大數據框架——無(wú)論是在Hadoop,MongoDB,NoSQL,Teradata,還是其他系統的大數據環(huán)境中都含有大量的可被操控的敏感數據。但是它們不僅存在于大數據節點(diǎn)中，而且還分布于系統日志文件，配置文件，錯誤日志中等。
數據分析——借助數據分析可以使大數據最終轉化為企業(yè)優(yōu)化和創(chuàng )新的成果。數據分析結果可以在商業(yè)智能儀表盤(pán)或數據分析報告中展示，并可按需查看。對一些企業(yè)來(lái)講，大數據分析可能是其最敏感的資產(chǎn)。一方面，情報工作提供了關(guān)鍵的競爭優(yōu)勢;另一方面，如果情報落入別有用心之人手中，則會(huì )陷入巨大的競爭風(fēng)險中。
因此，我們必須認識到對商業(yè)十分寶貴的大數據也會(huì )成為居心叵測之人的工具。冷酷無(wú)情的網(wǎng)絡(luò )罪犯或是心懷憤懣的系統管理員也許會(huì )利用大數據來(lái)快速收斂不義之財。針對大數據安全的各個(gè)維度(以及各個(gè)維度中大量的數據分析成果、系統、服務(wù)等)，建立有效的安全機制至關(guān)重要且充滿(mǎn)挑戰。
此外，由于與大數據環(huán)境相聯(lián)系的廣泛需求處于不斷波動(dòng)過(guò)程中，許多組織利用基于云技術(shù)的服務(wù)平臺，以支持他們的大數據項目。但是對于這些在云端運行的大數據環(huán)境的組織，安全管理的任務(wù)變得更加困難。在云端，安全團隊將可能面臨供應商基礎設施管理人員的威脅，曝光給云端其他組織的風(fēng)險以及一系列附加風(fēng)險。
傳統加密途經(jīng)的局限性
雖然現在有很多加密產(chǎn)品，但是大數據加密所面臨的真正的挑戰在于大多數加密產(chǎn)品只能解決某一具體方面的問(wèn)題。例如，你可以在數據庫中使用供應商提供的透明數據加密技術(shù)，但是當數據導出到大數據環(huán)境后會(huì )發(fā)生什么呢？另外，其他的數據來(lái)源和系統又怎么樣？你還要知道供應商將秘鑰存放在哪里，是否與數據存放在一起？
雖然一些廠(chǎng)商提供了大數據加密功能，但是這些產(chǎn)品只能保護特定的大數據節點(diǎn)，而對與數據環(huán)境相契合的原始數據源或從數據環(huán)境得出的分析結果無(wú)能為力。此外，這些大數據加密產(chǎn)品甚至不能保護所有與大數據環(huán)境相關(guān)的日志文件和配置信息。
最終，由于這些大數據安全措施彼此孤立，IT團隊不得不處理繁多的秘鑰和出臺不同的管理政策。這增加了管理工作量，也讓大數據安全措施難以統一標準。此外，在處理密集任務(wù)時(shí)，這些不統一的加密方式對大數據環(huán)境的性能也是一個(gè)大挑戰。
通過(guò)伏爾米公司保衛大數據環(huán)境安全
伏爾米公司對大數據安全問(wèn)題的解決方法保障了各個(gè)組織能夠使大數據分析帶來(lái)的效益最大化——同時(shí)也使敏感數據的安全問(wèn)題最小化，滿(mǎn)足了合規部的需求。
伏爾米數據安全平臺提供了信息粒度控制、強大的加密技術(shù)，以及組織需要用來(lái)保障大數據環(huán)境中敏感數據安全的綜合保險——覆蓋了大數據的來(lái)源、基礎設施以及分析結果。
通過(guò)傳遞覆蓋所有這些方面的唯一安全解決方案，伏爾米公司保障了安全部門(mén)可以通過(guò)集中控制來(lái)使效率和依從性達到最大化。
伏爾米公司數據安全平臺提供了大數據加密、密鑰管理以及訪(fǎng)問(wèn)控制的功能，以部分產(chǎn)品共享一個(gè)共同的、可擴展的基礎設施為特征。除此之外，這個(gè)解決方案通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)、使用過(guò)程和應用程序的數據，可以生成安全情報。
保護大數據來(lái)源
如同之前已經(jīng)強調過(guò)的，為了爭取大數據主動(dòng)權，組織可以利用各類(lèi)來(lái)自不同領(lǐng)域的數據，包括結構數據和非結構數據。從數據庫、系統日志、電子數據表和其他不同系統中得到的數據會(huì )注入到大數據環(huán)境中。為了保障這些不同數據來(lái)源的數據安全性，組織可以用伏爾米公司提供的以下解決方法：
伏爾米透明數據加密技術(shù)——這個(gè)產(chǎn)品加密文件并控制了文件系統的訪(fǎng)問(wèn)權限。這個(gè)加密解決方案簡(jiǎn)單易行，因為它不需要對應用程序作出任何的改變。
伏爾米應用加密技術(shù)——通過(guò)這個(gè)產(chǎn)品，你可以在將應用程式加入數據庫前，將其中特定的欄目加密。通過(guò)加密特定的欄目，你可以保證特殊敏感的領(lǐng)域保持隱藏狀態(tài)。即使在該部分已經(jīng)導入大數據環(huán)境且被處理后，加密項依然可以保持隱藏狀態(tài)。
保衛大數據結構安全
在大數據環(huán)境中，數據在無(wú)數的節點(diǎn)中被慣性的重復和遷移。另外，敏感信息會(huì )被儲存在系統的運行記錄、配置文件、磁盤(pán)緩存及其他一些地方中。
伏爾米透明加密技術(shù)有效的保護了這些地方的數據，其中包括：傳遞加密、特權用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)控制和安全情報。
除此之外，通過(guò)伏爾米對Teradata數據庫的保護，你可以獲得最復雜的粒裝置控制，來(lái)保護你在Teradata的敏感資產(chǎn)，同時(shí)使你可以在大數據投資中獲得最大化的商業(yè)效益。
保衛大數據分析安全
大數據輸出有許多形式，包括按需儀表盤(pán)，自動(dòng)化報告和即席查詢(xún)。這些輸出經(jīng)常包涵對于一個(gè)組織來(lái)說(shuō)十分重要的知識產(chǎn)權，以及一個(gè)潛在的威脅。為了向這些機密產(chǎn)業(yè)提供大數據分析，安全團隊可以使用以下的解決方法：
l伏爾米透明數據加密技術(shù)——這項加密產(chǎn)品可以輕易地被設置在服務(wù)器上，同時(shí)可以加密大數據輸出并監控和控制可以訪(fǎng)問(wèn)大數據的用戶(hù)。
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