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1“大數(shù)據(jù)”的內(nèi)涵

1.1“大數(shù)據(jù)”定義

所謂大數(shù)據(jù)（bigdata），或稱巨量資料，通常情況下，是指涉及的資料規(guī)模龐大，在現(xiàn)有的技術(shù)條件的基礎(chǔ)上，難以通過主流軟件，在合理時(shí)間內(nèi)對(duì)其進(jìn)行擷取、管理、處理。對(duì)于“大數(shù)據(jù)”來說，其特征主要表現(xiàn)為：一是數(shù)據(jù)量（volumes）大，在實(shí)際應(yīng)用中，把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，形成PB級(jí)的數(shù)據(jù)量。根據(jù)IDC（國(guó)際數(shù)據(jù)公司）的監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)，2011年全球數(shù)據(jù)總量已經(jīng)達(dá)到1.8ZB；二是數(shù)據(jù)類別（variety）大，數(shù)據(jù)來自多個(gè)數(shù)據(jù)源，無論是種類，還是格式，數(shù)據(jù)日趨豐富，以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇等，已經(jīng)被沖破，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)早已囊括其中；三是數(shù)據(jù)處理速度（Velocity）快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的處理；四是數(shù)據(jù)具有較高的真實(shí)性（Veracity），隨著社交數(shù)據(jù)、物聯(lián)計(jì)算、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興起，沖破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限，在這種情況下需要有效的技術(shù)，進(jìn)一步確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性、安全性。

1.2“大數(shù)據(jù)”技術(shù)

“大數(shù)據(jù)”的價(jià)值不只在于其數(shù)據(jù)量之大，更大的意義在于通過數(shù)據(jù)采集、處理、分析、挖掘等技術(shù)對(duì)“大數(shù)據(jù)”的屬性，包括數(shù)量、速度、多樣性等等進(jìn)行分析，能獲取很多智能的、深入的、有價(jià)值的信息。而這些信息提取過程可大致分為以下三個(gè)階段。

1.2.1數(shù)據(jù)輸入

將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集抽取，然后對(duì)其進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成等，最后將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)中，進(jìn)而為數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析、挖掘等處理奠定基礎(chǔ)。其特點(diǎn)主要表現(xiàn)為并發(fā)數(shù)高，因?yàn)槌汕先f的用戶有可能同時(shí)訪問、操作數(shù)據(jù)，比較典型的就是火車票售票網(wǎng)站、淘寶等，在峰值時(shí)，它們并發(fā)的訪問量能達(dá)到上百萬，在這種情況下，在采集端需要部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.2.2數(shù)據(jù)處理

“大數(shù)據(jù)”技術(shù)核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式的各種數(shù)據(jù)挖掘的算法深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，快速地挖掘出公認(rèn)的價(jià)值，科學(xué)地呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)。并根據(jù)用戶的統(tǒng)計(jì)需求，對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)或分布式計(jì)算集群進(jìn)行普通的分析和分類匯總等。其特點(diǎn)主要表現(xiàn)為用于挖掘的算法比較復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

1.2.3數(shù)據(jù)輸出

從“大數(shù)據(jù)”中挖掘出特點(diǎn)，科學(xué)的建立模型，通過導(dǎo)入數(shù)據(jù)，以得到用戶需要的結(jié)果。這已在能源、醫(yī)療、通信、零售等行業(yè)有了廣泛應(yīng)用。

2“大數(shù)據(jù)”安全隱患

“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，數(shù)據(jù)量是非線性增長(zhǎng)的，隨著數(shù)據(jù)價(jià)值的不斷提高，黑客對(duì)于數(shù)據(jù)的覬覦已經(jīng)由原來的破壞轉(zhuǎn)變成竊取和利用，病毒或黑客繞過傳統(tǒng)的防火墻、殺毒軟件、預(yù)警系統(tǒng)等防護(hù)設(shè)備直接進(jìn)入數(shù)據(jù)層，一些高級(jí)持續(xù)性攻擊已經(jīng)難以用傳統(tǒng)安全防御措施檢測(cè)防護(hù)。“大數(shù)據(jù)”的安全風(fēng)險(xiǎn)主要可以分為以下兩個(gè)方面。

2.1從基礎(chǔ)技術(shù)角度看

NoSQL（非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)）是“大數(shù)據(jù)”依托的基礎(chǔ)技術(shù)。當(dāng)前，應(yīng)用較為廣泛的SQL（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)）技術(shù)，經(jīng)過長(zhǎng)期的改進(jìn)和完善，通過設(shè)置嚴(yán)格的訪問控制和隱私管理工具，進(jìn)一步維護(hù)數(shù)據(jù)安全。在NoSQL技術(shù)中，沒有這樣的要求。而且，對(duì)于“大數(shù)據(jù)”來說，無論是來源，還是承載方式都比較豐富，例如物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)，以及遍布各個(gè)角落的傳感器等，通常情況下，數(shù)據(jù)都是處于分散存在的狀態(tài)，難以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行定位，同時(shí)難以對(duì)所有的機(jī)密信息進(jìn)行保護(hù)。

2.2從核心價(jià)值角度來看

“大數(shù)據(jù)”技術(shù)關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)分析和利用，但數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，對(duì)用戶隱私產(chǎn)生極大的威脅。在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，已經(jīng)無法保證個(gè)人信息不被其他組織挖掘利用。目前，各網(wǎng)站均不同程度地開放其用戶所產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，一些監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的市場(chǎng)分析機(jī)構(gòu)可通過人們?cè)谏缃痪W(wǎng)站中寫入的信息、智能手機(jī)顯示的位置信息等多種數(shù)據(jù)組合，高精度鎖定個(gè)人，挖掘出個(gè)人信息體系，用戶隱私安全問題堪憂。

3“大數(shù)據(jù)”安全防范

由于“大數(shù)據(jù)”的安全機(jī)制是一個(gè)非常龐大而復(fù)雜的課題，幾乎沒有機(jī)構(gòu)能一手包攬所有細(xì)節(jié)，因此業(yè)界也缺乏一個(gè)統(tǒng)一的思路來指導(dǎo)安全建設(shè)。在傳統(tǒng)安全防御技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過對(duì)“大數(shù)據(jù)”攻擊事件模式、時(shí)間空間特征等進(jìn)行提煉和總結(jié)，從網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、應(yīng)用安全、終端安全等各個(gè)管理角度加強(qiáng)防范，建設(shè)適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的安全防御方案，可以從一定程度上提高“大數(shù)據(jù)”環(huán)境的可靠度。

3.1網(wǎng)絡(luò)安全

網(wǎng)絡(luò)是輸送“大數(shù)據(jù)”資源的主要途徑，強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施安全保障，一是通過訪問控制，以用戶身份認(rèn)證為前提，實(shí)施各種策略來控制和規(guī)范用戶在系統(tǒng)中的行為，從而達(dá)到維護(hù)系統(tǒng)安全和保護(hù)網(wǎng)絡(luò)資源的目的；二是通過鏈路加密，建立虛擬專用網(wǎng)絡(luò)，隔離公用網(wǎng)絡(luò)上的其他數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)被截取；三是通過隔離技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)中心內(nèi)、外網(wǎng)絡(luò)區(qū)域之間的數(shù)據(jù)流量進(jìn)行分析、檢測(cè)、管理和控制，從而保護(hù)目標(biāo)數(shù)據(jù)源免受外部非法用戶的侵入訪問；四是通過網(wǎng)絡(luò)審計(jì)，監(jiān)聽捕獲并分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，準(zhǔn)確記錄網(wǎng)絡(luò)訪問的關(guān)鍵信息；通過統(tǒng)一的策略設(shè)置的規(guī)則，智能地判斷出網(wǎng)絡(luò)異常行為，并對(duì)異常行為進(jìn)行記錄、報(bào)警和阻斷，保護(hù)業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行。

3.2虛擬化安全

虛擬機(jī)技術(shù)是大數(shù)據(jù)概念的一個(gè)基礎(chǔ)組成部分，它加強(qiáng)了基礎(chǔ)設(shè)施、軟件平臺(tái)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)的擴(kuò)展能力，同時(shí)也使得傳統(tǒng)物理安全邊界逐漸缺失。加強(qiáng)虛擬環(huán)境中的安全機(jī)制與傳統(tǒng)物理環(huán)境中的安全措施，才能更好地保障在其之上提供的各類應(yīng)用和服務(wù)。一是在虛擬化軟件層面建立必要的安全控制措施，限制對(duì)虛擬化軟件的物理和邏輯訪問控制；二是在虛擬化硬件方面建立基于虛擬主機(jī)的專業(yè)的防火墻系統(tǒng)、殺毒軟件、日志系統(tǒng)和恢復(fù)系統(tǒng)，同時(shí)對(duì)于每臺(tái)虛擬化服務(wù)器設(shè)置獨(dú)立的硬盤分區(qū)，用以系統(tǒng)和日常數(shù)據(jù)的備份。

3.3數(shù)據(jù)安全

基于數(shù)據(jù)層的保護(hù)最直接的安全技術(shù)，數(shù)據(jù)安全防護(hù)技術(shù)包括：一是數(shù)據(jù)加密，深入數(shù)據(jù)層保護(hù)數(shù)據(jù)安全，針對(duì)不同的數(shù)據(jù)采用不同的加密算法，實(shí)施不同等級(jí)的加密控制策略，有效地杜絕機(jī)密信息泄漏和竊取事件；二是數(shù)據(jù)備份，將系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制，當(dāng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)由于系統(tǒng)崩潰、黑客人侵以及管理員的誤操作等導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失和損壞時(shí)，能夠方便且及時(shí)地恢復(fù)系統(tǒng)中的有效數(shù)據(jù)，以保證系統(tǒng)正常運(yùn)行。

3.4應(yīng)用安全

由于大數(shù)據(jù)環(huán)境的靈活性、開放性以及公眾可用性等特性，部署應(yīng)用程序時(shí)應(yīng)提高安全意識(shí)，充分考慮可能引發(fā)的安全風(fēng)險(xiǎn)。加強(qiáng)各類程序接口在功能設(shè)計(jì)、開發(fā)、測(cè)試、上線等覆蓋生命周期過程的安全實(shí)踐，廣泛采用更加全面的安全測(cè)試用例。在處理敏感數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序與服務(wù)器之間通信時(shí)采用加密技術(shù)，以確保其機(jī)密性。

3.5終端安全

隨著云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，用戶終端種類不斷增加，很多應(yīng)用程序被攻擊者利用收集隱私和重要數(shù)據(jù)。用戶終端上應(yīng)部署安全軟件，包括反惡意軟件、防病毒、個(gè)人防火墻以及IPS類型的軟件，并及時(shí)完成應(yīng)用安全更新。同時(shí)注重自身賬號(hào)密碼的安全保護(hù)，盡量不在陌生的計(jì)算機(jī)終端上使用公共服務(wù)。同時(shí)還應(yīng)采用屏蔽、抗干擾等技術(shù)為防止電磁泄漏，可從一定程度上降低數(shù)據(jù)失竊的風(fēng)險(xiǎn)。

4“大數(shù)據(jù)”安全展望

“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的信息安全已經(jīng)成為不可阻擋的趨勢(shì)，如何采用更加主動(dòng)的安全防御手段，更好地保護(hù)“大數(shù)據(jù)”資源將是一個(gè)廣泛而持久的研究課題。

4.1重視“大數(shù)據(jù)”及建設(shè)信息安全體系

在對(duì)“大數(shù)據(jù)”發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃的同時(shí)，在“大數(shù)據(jù)”發(fā)展過程中，需要明確信息安全的重要性，對(duì)“大數(shù)據(jù)”安全形式加大宣傳的力度，對(duì)“大數(shù)據(jù)”的重點(diǎn)保障對(duì)象進(jìn)行明確，對(duì)敏感、重要數(shù)據(jù)加大監(jiān)管力度，研究開發(fā)面向“大數(shù)據(jù)”的信息安全技術(shù)，引進(jìn)“大數(shù)據(jù)”安全的人才，建立“大數(shù)據(jù)”信息安全體系。

4.2對(duì)重點(diǎn)領(lǐng)域重要數(shù)據(jù)加強(qiáng)監(jiān)管

海量數(shù)據(jù)的匯集在一定程度上可能會(huì)暴露隱私信息，廣泛使用“大數(shù)據(jù)”增加了信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。政府層面，需要對(duì)重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)范圍進(jìn)行明確，制定完善的管理制度和操作制度，對(duì)重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù)加大日常監(jiān)管力度。用戶層面，加強(qiáng)內(nèi)部管理，建立和完善使用規(guī)程，對(duì)“大數(shù)據(jù)”的使用流程和使用權(quán)限等進(jìn)行規(guī)范化處理。

4.3加快研發(fā)“大數(shù)據(jù)”安全技術(shù)

傳統(tǒng)信息安全技術(shù)不能完全適用于新興的“大數(shù)據(jù)”領(lǐng)域，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)“大數(shù)據(jù)”的收集、處理和應(yīng)用提出了新的安全挑戰(zhàn)。加大“大數(shù)據(jù)”安全技術(shù)研發(fā)的資金投入，提高“大數(shù)據(jù)”安全技術(shù)產(chǎn)品水平，推動(dòng)基于“大數(shù)據(jù)”的安全技術(shù)研發(fā)，將有利于“大數(shù)據(jù)”更好地推動(dòng)國(guó)家和社會(huì)發(fā)展。

作者：?jiǎn)虝?趙巍 單位：河北出入境檢驗(yàn)檢疫局