大数据时代，如何有效预防数据泄露？

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2024-11-19 8 0条评论

发布日期：2022-07-30

在当今的大数据时代，数据的产生、流通和应用更加普遍和密集，数字化的发展趋势，让数据发挥出了更大的价值。与此同时，各项技术应用背后的数据安全风险也日益凸显。近年来，频发的数据泄露事件，也引发外界对数据安全问题的极大关注。

什么是大数据安全？大数据安全是指在存储、处理和分析数据集的过程中用于保护数据免受恶意活动的措施，这些数据集极其庞大、复杂，是无法通过传统数据库应用程序进行处理的。

大数据有两种形式：
结构化格式，包含数字、日期等的行和列组织。
非结构化格式，包含社交媒体数据、PDF 文件、电子邮件、图像等。

据估计，目前高达90%的大数据都是非结构化格式。

大数据的价值在于，我们可以通过大量的数据分析形成有用的信息和结论，指导改进业务流程、推动创新或预测市场趋势等。

保障大数据安全需要考虑3个节点：
在执行数据传输过程中，将数据从源位置移动进行存储或实时提取（通常在云端）。
保护大数据通道存储层中的数据（如 Hadoop 分布式文件系统）
确保输出数据（如报告和仪表盘）的保密性，这些数据包含通过Apache Spark等分析引擎运行时收集到的。

在这些关键环节中的安全威胁类型包括：不恰当的访问控制、分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击、生成虚假或恶意数据的端点，或在大数据工作负载期间使用的库、框架和应用程序中的漏洞。

企业如何通过技术措施对数据进行保护？

1.数据加密：对交换数据进行加密，避免他人窥视。

当下企业核心资料越来越成为竞争主体的情况下，对企业核心数据进行加密显得尤为重要。

2.确保数据完整：保证数据交换的完整性。

数据加密传输，第三方无法通过技术等工具篡改已受保护的信息数据，确保数据准确和完整，避免欺诈、钓鱼等事件的发生。

3.权限管控：有效管控内部数据，不外泄。

内部泄密是企业数据泄露的根源之一，内部员工可能有意或无意的不当行为，是造成数据泄露的关键原因。研究显示，74%的数据泄露和内部员工有关。

企业机构应制定严谨详细的管理制度并严格执行，同时从安全技术上进行数据管理，如数据加密、数据防泄漏、数据溯源、访问权限管控等。同时，数据进行分级分权管理，划分数据等级后加密存储，员工等级不同访问权限不同，普通员工不能越级接触敏感数据，不同部门不能跨部门查看数据，尽可能降低核心数据泄露的风险。

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