Question

大数据安全问题有哪些

Answer 1

大数据关系到网络信息安全,比较明显的影响主要表现在以下几个方面

一、规模、实时性和分布式处理大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。

二、嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。  但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。

问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。  

三、应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。

Answer 2

我们就来深入解析大数据存在的五大安全问题。

　　

　　一.分布式系统

　　

　　大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统上，以便更快地进行处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，并避免产生单点故障。然而，这样的系统很容易受到安全威胁，黑客只需攻击一个点就可以渗透到整个网络。因此，网络犯罪分子可以很容易地获取敏感数据并破坏连网系统。

　　

　　二.数据访问

　　

　　大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能将其用于恶意目的。此外，网络犯罪分子可以侵入与大数据系统相连的系统，以窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查并验证每个用户的身份。如果公司使用不正确的身份验证方法，则他们可能会将访问权限授予未经授权的用户或黑客。这种非法访问会危及敏感数据，而这些数据可能会在网上泄露或出售给第三方。

　　

　　三.不正确的数据

　　

　　网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。为此，网络罪犯分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统，例如，医疗机构可以使用大数据系统来研究患者的病历，而黑客可以修改此数据以生成不正确的诊断结果。这种有缺陷的结果不容易被发现，公司可能会继续使用不准确的数据。此类网络攻击会严重影响数据完整性和大数据系统的性能。

　　

　　四.侵犯隐私权

　　

　　大数据系统通常包含机密数据，这是许多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全球的专家们讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统，以破坏敏感数据。此类数据泄露已成为头条新闻，致使数百万人的敏感数据被盗。此类机密数据也可以在网上被泄漏，例如，最近有8.85亿人的银行交易、社会保险号和其他机密数据在网上被泄露。这些安全问题会威胁人们的隐私。

　　

　　五.云安全不足

　　

　　大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络罪犯分子已经破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。没有这些，黑客就可以轻松访问敏感数据。公司需要解决这些大数据安全问题，并在采用之前专注于克服这些问题。为了解决这些安全问题，公司可以加密所有敏感数据，并使用入侵防御系统来检测网络入侵者。除此之外，公司还可以使用多因素身份验证来对用户进行身份验证。这种认证机制有助于保护敏感数据免受黑客攻击。此外，公司还可以定期进行安全审计，以发现现有安全方法中的漏洞。

　　

　　综上为解析大数据存在的五大安全问题的相关介绍。公司需要意识到大数据安全问题，以避免隐私风险，并最大限度地利用该技术。