精品国产一级在线观看,国产成人综合久久精品亚洲,免费一级欧美大片在线观看

當前位置:大數(shù)據(jù)業(yè)界動態(tài) → 正文

光鮮背后:大數(shù)據(jù)安全的六大挑戰(zhàn)

責任編輯:editor007 |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2015-10-14 21:24:23 本文摘自:中國計算機報

大數(shù)據(jù)的價值為大家公認。業(yè)界通常以4個“V”來概括大數(shù)據(jù)的基本特征——Volume(數(shù)據(jù)體量巨大)、Variety(數(shù)據(jù)類型繁多)、Value(價值密度低)、Velocity(處理速度快)。當你準備對大數(shù)據(jù)所帶來的各種光鮮機遇大加利用的同時,請別忘記大數(shù)據(jù)也會引入新的安全威脅,存在于大數(shù)據(jù)時代“潘多拉魔盒”中的魔鬼可能會隨時出現(xiàn)。

挑戰(zhàn)一:大數(shù)據(jù)的巨大體量使得信息管理成本顯著增加

4個“V”中的第一個“V”(Volume),描述了大數(shù)據(jù)之大,這些巨大、海量數(shù)據(jù)的管理問題是對每一個大數(shù)據(jù)運營者的最大挑戰(zhàn)。在網(wǎng)絡空間,大數(shù)據(jù)是更容易被“發(fā)現(xiàn)”的顯著目標,大數(shù)據(jù)成為網(wǎng)絡攻擊的第一演兵場所。一方面,大量數(shù)據(jù)的集中存儲增加了泄露風險,黑客的一次成功攻擊能獲得比以往更多的數(shù)據(jù)量,無形中降低了黑客的進攻成本,增加了“攻擊收益”;另一方面,大數(shù)據(jù)意味著海量數(shù)據(jù)的匯集,這里面蘊藏著更復雜、更敏感、價值巨大的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)會引來更多的潛在攻擊者。

在大數(shù)據(jù)的消費者方面,公司在未來幾年將處理更多的內(nèi)部生成的數(shù)據(jù)。然而在許多組織中,不同的部門像財務、工程、生產(chǎn)、市場、IT等之間的信息仍然是孤立的,各部門之間相互設防,造成信息無法共享。那些能夠在不破壞壁壘和部門現(xiàn)實優(yōu)勢的前提下更透明地溝通的公司將更具競爭優(yōu)勢。

【解決方案】 首先要找到有安全管理經(jīng)驗并受過大數(shù)據(jù)管理所需要技能培訓的人員,尤其是在今天人力成本和培訓成本不斷上升的節(jié)奏中,這一定足以讓許多CEO肝顫,但這些針對大數(shù)據(jù)管理人員的巨額教育和培訓成本,是一種非常必要的開銷。

與此同時,在流程的設計上,一定要將數(shù)據(jù)分散存儲,任何一個存儲單元被“黑客”攻破,都不可能拿到全集,同時對于不同安全域要進行準確的評估,像關鍵信息索引的保護一定要加強,“好鋼用在刀刃上”,作為數(shù)據(jù)保全,能夠應對部分設施的災難性損毀。

挑戰(zhàn)二:大數(shù)據(jù)的繁多類型使得信息有效性驗證工作大大增加

4個“V”中的第二個“V”(Variety),描述了數(shù)據(jù)類型之多,大數(shù)據(jù)時代,由于不再拘泥于特定的數(shù)據(jù)收集模式,使得數(shù)據(jù)來自于多維空間,各種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)混雜在一起。

未來面臨的挑戰(zhàn)將會是從數(shù)據(jù)中提取需要的數(shù)據(jù),很多組織將不得不接受的現(xiàn)實是,太多無用的信息造成的信息不足或信息不匹配。我們可以考慮這樣的邏輯:依托于大數(shù)據(jù)進行算法處理得出預測,但是如果這些收集上來的數(shù)據(jù)本身有問題又該如何呢?也許大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模可以使得我們無視一些偶然非人為的錯誤,但是如果有個敵手故意放出干擾數(shù)據(jù)呢?現(xiàn)在非常需要研究相關的算法來確保數(shù)據(jù)來源的有效性,尤其是比較強調(diào)數(shù)據(jù)有效性的大數(shù)據(jù)領域。

正是因為這個原因,對于正在收集和儲存大量客戶數(shù)據(jù)的公司來說,最顯而易見的威脅就是在過去的幾年里,存放于企業(yè)數(shù)據(jù)庫中數(shù)以TB計,不斷增加的客戶數(shù)據(jù)是否真實可靠,依然有效。

眾所周知,海量數(shù)據(jù)本身就蘊藏著價值,但是如何將有用的數(shù)據(jù)與沒有價值的數(shù)據(jù)進行區(qū)分看起來是一個棘手的問題,甚至引發(fā)越來越多的安全問題。

【解決方案】 嘗試盡可能使數(shù)據(jù)類型具體化,增加對數(shù)據(jù)更細粒度的了解,使數(shù)據(jù)本身更加細化,縮小數(shù)據(jù)的聚焦范圍,定義數(shù)據(jù)的相關參數(shù),數(shù)據(jù)的篩選要做得更加精致。與此同時,進一步健全特征庫,加強數(shù)據(jù)的交叉驗證,通過邏輯沖突去偽存真。

挑戰(zhàn)三:大數(shù)據(jù)的低密度價值分布使得安全防御邊界有所擴展

4個“V”中的第三個“V”(Value),描述了大數(shù)據(jù)單位數(shù)據(jù)的低價值。這種廣種薄收似的價值量度,使得信息效能被攤薄了,大數(shù)據(jù)的安全預防與攻擊事件的分析過程更加復雜,相當于安全管理范圍被放大了。

大數(shù)據(jù)時代的安全與傳統(tǒng)信息安全相比,變得更加復雜,具體體現(xiàn)在三個方面:一方面,大量的數(shù)據(jù)匯集,包括大量的企業(yè)運營數(shù)據(jù)、客戶信息、個人的隱私和各種行為的細節(jié)記錄,這些數(shù)據(jù)的集中存儲增加了數(shù)據(jù)泄露風險;另一方面,因為一些敏感數(shù)據(jù)的所有權(quán)和使用權(quán)并沒有被明確界定,很多基于大數(shù)據(jù)的分析都未考慮到其中涉及的個體隱私問題;再一方面,大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)完整性、可用性和秘密性帶來挑戰(zhàn),在防止數(shù)據(jù)丟失、被盜取、被濫用和被破壞上存在一定的技術難度,傳統(tǒng)的安全工具不再像以前那么有用。

【解決方案】 確立有限管理邊界,依據(jù)保護要求,加強重點保護,構(gòu)建一體化的數(shù)據(jù)安全管理體系,遵循網(wǎng)絡防護和數(shù)據(jù)自主預防并重的原則,并不是實施了全面的網(wǎng)絡安全護理就能徹底解決大數(shù)據(jù)的安全問題,數(shù)據(jù)不丟失只是傳統(tǒng)的邊界網(wǎng)絡安全的一個必要補充,我們還需要對大數(shù)據(jù)安全管理的盲區(qū)進行監(jiān)控,只有將二者結(jié)合在一起,才是一個全面的一體化安全管理的解決方案

挑戰(zhàn)四:大數(shù)據(jù)的快速處理要求使得獨立決策的比例顯著降低

“4個“V”中最后一個“V”(Velocity),決定了利用海量數(shù)據(jù)快速得出有用信息的屬性。

大數(shù)據(jù)時代,對事物因果關系的關注,轉(zhuǎn)變?yōu)閷κ挛锵嚓P關系的關注。如果大數(shù)據(jù)系統(tǒng)只是一種輔助決策系統(tǒng),這還不是最可怕的。事實上,今天大數(shù)據(jù)分析日益成為一項重要的業(yè)務決策流程,越來越多的決策結(jié)果來自于大數(shù)據(jù)的分析建議,對于領導者最艱難的事情之一,是讓我的邏輯思考來做決定,還是由機器的數(shù)據(jù)分析做決定,可怕的是,今天看來,機器往往是正確的,這不得不讓我們產(chǎn)生依賴。試想一下,如果收集的數(shù)據(jù)已經(jīng)被修正過,或是系統(tǒng)邏輯已經(jīng)被控制了呢!但是面對海量的數(shù)據(jù)收集、存儲、管理、分析和共享,傳統(tǒng)意義上的對錯分析和奇偶較驗已失去作用。

【解決方案】 在依靠大數(shù)據(jù)進行分析、決策的同時,還應輔助其他的傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng),盡可能明智地使用數(shù)據(jù)所告訴我們的結(jié)果,讓大數(shù)據(jù)為我們所用。但絕對不要片面地依賴于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

挑戰(zhàn)五:大數(shù)據(jù)獨特的導入方式使得攻防雙方地位的不對等性大大降低

在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)加工和存儲鏈條上的時空先后順序已被模糊,可擴展的數(shù)據(jù)聯(lián)系使得隱私的保護更加困難。過去傳統(tǒng)的安全防護工作,是先扎好籬笆、筑好墻,等待“黑客”的攻擊,我們雖然不知道下一個“黑客”是誰,但我們一定知道,它是通過尋求新的漏洞,從前面逐層進入。守方在明處,但相比攻方有明顯的壓倒性優(yōu)勢。而在大數(shù)據(jù)時代,任何人都可以是信息的提供者和維護者,這種由先天的結(jié)構(gòu)性導入設計所帶來的變化,你很難知道“它”從哪里進來,“哪里”才是前沿。這種變化,使得攻、防雙方的力量對比的不對等性大大下降。

同時,由于這種不對等性的降低,在我們用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等大數(shù)據(jù)技術獲取有價值信息的同時,“黑客”也可以利用這些大數(shù)據(jù)技術發(fā)起新的攻擊。“黑客”會最大限度地收集更多有用信息,比如社交網(wǎng)絡、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址等信息,大數(shù)據(jù)分析使“黑客”的攻擊更加精準。此外,“黑客”可能會同時控制上百萬臺傀儡機,利用大數(shù)據(jù)發(fā)起僵尸網(wǎng)絡攻擊。

【解決方案】 面對大數(shù)據(jù)所帶來新的安全問題,有針對性地更新安全防護手段,增加新型防護手段,混合生產(chǎn)數(shù)據(jù)和經(jīng)營數(shù)據(jù),多種業(yè)務流并行,增加特征標識建設內(nèi)容,增強對數(shù)據(jù)資源的管理和控制。

挑戰(zhàn)六:大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的相對開放性使得安全加固策略的復雜性有所降低

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的使用者同時也是數(shù)據(jù)的創(chuàng)造者和供給者,數(shù)據(jù)間的聯(lián)系是可持續(xù)擴展的,數(shù)據(jù)集是可以無限延伸的,上述原因就決定了關于大數(shù)據(jù)的應用策略要有新的變化,并要求大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡更加開放。大數(shù)據(jù)要對復雜多樣的數(shù)據(jù)存儲內(nèi)容做出快速處理,這就要求很多時候,安全管理的敏感度和復雜度不能定得太高。此外,大數(shù)據(jù)強調(diào)廣泛的參與性,這將倒逼系統(tǒng)管理者調(diào)低許多策略的安全級別。

當然,大數(shù)據(jù)的大小也影響到安全控制措施能否正確地執(zhí)行,升級速度無法跟上數(shù)據(jù)量非線性增長的步伐,就會暴露大數(shù)據(jù)安全防護的漏洞。

【解決方案】 使用更加開放的分布式部署方式,采用更加靈活、更易于擴充的信息基礎設施,基于威脅特征建立實時匹配檢測,基于統(tǒng)一的時間源消除高級可持續(xù)攻擊(APT)的可能性,精確控制大數(shù)據(jù)設計規(guī)模,削弱“黑客”可以利用的空間。

大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來,大數(shù)據(jù)已經(jīng)產(chǎn)生出巨大影響力,并對我們的社會經(jīng)濟活動帶來深刻影響。充分利用大數(shù)據(jù)技術來挖掘信息的巨大價值,從而實現(xiàn)并形成強有力的競爭優(yōu)勢,必將是一種趨勢。面對大數(shù)據(jù)時代的六種安全挑戰(zhàn),如果我們能夠予以足夠重視,采取相應措施,將可以起到未雨綢繆的作用。

關鍵字:特征標識算法處理

本文摘自:中國計算機報

x 光鮮背后:大數(shù)據(jù)安全的六大挑戰(zhàn) 掃一掃
分享本文到朋友圈
當前位置:大數(shù)據(jù)業(yè)界動態(tài) → 正文

光鮮背后:大數(shù)據(jù)安全的六大挑戰(zhàn)

責任編輯:editor007 |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2015-10-14 21:24:23 本文摘自:中國計算機報

大數(shù)據(jù)的價值為大家公認。業(yè)界通常以4個“V”來概括大數(shù)據(jù)的基本特征——Volume(數(shù)據(jù)體量巨大)、Variety(數(shù)據(jù)類型繁多)、Value(價值密度低)、Velocity(處理速度快)。當你準備對大數(shù)據(jù)所帶來的各種光鮮機遇大加利用的同時,請別忘記大數(shù)據(jù)也會引入新的安全威脅,存在于大數(shù)據(jù)時代“潘多拉魔盒”中的魔鬼可能會隨時出現(xiàn)。

挑戰(zhàn)一:大數(shù)據(jù)的巨大體量使得信息管理成本顯著增加

4個“V”中的第一個“V”(Volume),描述了大數(shù)據(jù)之大,這些巨大、海量數(shù)據(jù)的管理問題是對每一個大數(shù)據(jù)運營者的最大挑戰(zhàn)。在網(wǎng)絡空間,大數(shù)據(jù)是更容易被“發(fā)現(xiàn)”的顯著目標,大數(shù)據(jù)成為網(wǎng)絡攻擊的第一演兵場所。一方面,大量數(shù)據(jù)的集中存儲增加了泄露風險,黑客的一次成功攻擊能獲得比以往更多的數(shù)據(jù)量,無形中降低了黑客的進攻成本,增加了“攻擊收益”;另一方面,大數(shù)據(jù)意味著海量數(shù)據(jù)的匯集,這里面蘊藏著更復雜、更敏感、價值巨大的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)會引來更多的潛在攻擊者。

在大數(shù)據(jù)的消費者方面,公司在未來幾年將處理更多的內(nèi)部生成的數(shù)據(jù)。然而在許多組織中,不同的部門像財務、工程、生產(chǎn)、市場、IT等之間的信息仍然是孤立的,各部門之間相互設防,造成信息無法共享。那些能夠在不破壞壁壘和部門現(xiàn)實優(yōu)勢的前提下更透明地溝通的公司將更具競爭優(yōu)勢。

【解決方案】 首先要找到有安全管理經(jīng)驗并受過大數(shù)據(jù)管理所需要技能培訓的人員,尤其是在今天人力成本和培訓成本不斷上升的節(jié)奏中,這一定足以讓許多CEO肝顫,但這些針對大數(shù)據(jù)管理人員的巨額教育和培訓成本,是一種非常必要的開銷。

與此同時,在流程的設計上,一定要將數(shù)據(jù)分散存儲,任何一個存儲單元被“黑客”攻破,都不可能拿到全集,同時對于不同安全域要進行準確的評估,像關鍵信息索引的保護一定要加強,“好鋼用在刀刃上”,作為數(shù)據(jù)保全,能夠應對部分設施的災難性損毀。

挑戰(zhàn)二:大數(shù)據(jù)的繁多類型使得信息有效性驗證工作大大增加

4個“V”中的第二個“V”(Variety),描述了數(shù)據(jù)類型之多,大數(shù)據(jù)時代,由于不再拘泥于特定的數(shù)據(jù)收集模式,使得數(shù)據(jù)來自于多維空間,各種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)混雜在一起。

未來面臨的挑戰(zhàn)將會是從數(shù)據(jù)中提取需要的數(shù)據(jù),很多組織將不得不接受的現(xiàn)實是,太多無用的信息造成的信息不足或信息不匹配。我們可以考慮這樣的邏輯:依托于大數(shù)據(jù)進行算法處理得出預測,但是如果這些收集上來的數(shù)據(jù)本身有問題又該如何呢?也許大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模可以使得我們無視一些偶然非人為的錯誤,但是如果有個敵手故意放出干擾數(shù)據(jù)呢?現(xiàn)在非常需要研究相關的算法來確保數(shù)據(jù)來源的有效性,尤其是比較強調(diào)數(shù)據(jù)有效性的大數(shù)據(jù)領域。

正是因為這個原因,對于正在收集和儲存大量客戶數(shù)據(jù)的公司來說,最顯而易見的威脅就是在過去的幾年里,存放于企業(yè)數(shù)據(jù)庫中數(shù)以TB計,不斷增加的客戶數(shù)據(jù)是否真實可靠,依然有效。

眾所周知,海量數(shù)據(jù)本身就蘊藏著價值,但是如何將有用的數(shù)據(jù)與沒有價值的數(shù)據(jù)進行區(qū)分看起來是一個棘手的問題,甚至引發(fā)越來越多的安全問題。

【解決方案】 嘗試盡可能使數(shù)據(jù)類型具體化,增加對數(shù)據(jù)更細粒度的了解,使數(shù)據(jù)本身更加細化,縮小數(shù)據(jù)的聚焦范圍,定義數(shù)據(jù)的相關參數(shù),數(shù)據(jù)的篩選要做得更加精致。與此同時,進一步健全特征庫,加強數(shù)據(jù)的交叉驗證,通過邏輯沖突去偽存真。

挑戰(zhàn)三:大數(shù)據(jù)的低密度價值分布使得安全防御邊界有所擴展

4個“V”中的第三個“V”(Value),描述了大數(shù)據(jù)單位數(shù)據(jù)的低價值。這種廣種薄收似的價值量度,使得信息效能被攤薄了,大數(shù)據(jù)的安全預防與攻擊事件的分析過程更加復雜,相當于安全管理范圍被放大了。

大數(shù)據(jù)時代的安全與傳統(tǒng)信息安全相比,變得更加復雜,具體體現(xiàn)在三個方面:一方面,大量的數(shù)據(jù)匯集,包括大量的企業(yè)運營數(shù)據(jù)、客戶信息、個人的隱私和各種行為的細節(jié)記錄,這些數(shù)據(jù)的集中存儲增加了數(shù)據(jù)泄露風險;另一方面,因為一些敏感數(shù)據(jù)的所有權(quán)和使用權(quán)并沒有被明確界定,很多基于大數(shù)據(jù)的分析都未考慮到其中涉及的個體隱私問題;再一方面,大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)完整性、可用性和秘密性帶來挑戰(zhàn),在防止數(shù)據(jù)丟失、被盜取、被濫用和被破壞上存在一定的技術難度,傳統(tǒng)的安全工具不再像以前那么有用。

【解決方案】 確立有限管理邊界,依據(jù)保護要求,加強重點保護,構(gòu)建一體化的數(shù)據(jù)安全管理體系,遵循網(wǎng)絡防護和數(shù)據(jù)自主預防并重的原則,并不是實施了全面的網(wǎng)絡安全護理就能徹底解決大數(shù)據(jù)的安全問題,數(shù)據(jù)不丟失只是傳統(tǒng)的邊界網(wǎng)絡安全的一個必要補充,我們還需要對大數(shù)據(jù)安全管理的盲區(qū)進行監(jiān)控,只有將二者結(jié)合在一起,才是一個全面的一體化安全管理的解決方案

挑戰(zhàn)四:大數(shù)據(jù)的快速處理要求使得獨立決策的比例顯著降低

“4個“V”中最后一個“V”(Velocity),決定了利用海量數(shù)據(jù)快速得出有用信息的屬性。

大數(shù)據(jù)時代,對事物因果關系的關注,轉(zhuǎn)變?yōu)閷κ挛锵嚓P關系的關注。如果大數(shù)據(jù)系統(tǒng)只是一種輔助決策系統(tǒng),這還不是最可怕的。事實上,今天大數(shù)據(jù)分析日益成為一項重要的業(yè)務決策流程,越來越多的決策結(jié)果來自于大數(shù)據(jù)的分析建議,對于領導者最艱難的事情之一,是讓我的邏輯思考來做決定,還是由機器的數(shù)據(jù)分析做決定,可怕的是,今天看來,機器往往是正確的,這不得不讓我們產(chǎn)生依賴。試想一下,如果收集的數(shù)據(jù)已經(jīng)被修正過,或是系統(tǒng)邏輯已經(jīng)被控制了呢!但是面對海量的數(shù)據(jù)收集、存儲、管理、分析和共享,傳統(tǒng)意義上的對錯分析和奇偶較驗已失去作用。

【解決方案】 在依靠大數(shù)據(jù)進行分析、決策的同時,還應輔助其他的傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng),盡可能明智地使用數(shù)據(jù)所告訴我們的結(jié)果,讓大數(shù)據(jù)為我們所用。但絕對不要片面地依賴于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

挑戰(zhàn)五:大數(shù)據(jù)獨特的導入方式使得攻防雙方地位的不對等性大大降低

在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)加工和存儲鏈條上的時空先后順序已被模糊,可擴展的數(shù)據(jù)聯(lián)系使得隱私的保護更加困難。過去傳統(tǒng)的安全防護工作,是先扎好籬笆、筑好墻,等待“黑客”的攻擊,我們雖然不知道下一個“黑客”是誰,但我們一定知道,它是通過尋求新的漏洞,從前面逐層進入。守方在明處,但相比攻方有明顯的壓倒性優(yōu)勢。而在大數(shù)據(jù)時代,任何人都可以是信息的提供者和維護者,這種由先天的結(jié)構(gòu)性導入設計所帶來的變化,你很難知道“它”從哪里進來,“哪里”才是前沿。這種變化,使得攻、防雙方的力量對比的不對等性大大下降。

同時,由于這種不對等性的降低,在我們用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等大數(shù)據(jù)技術獲取有價值信息的同時,“黑客”也可以利用這些大數(shù)據(jù)技術發(fā)起新的攻擊。“黑客”會最大限度地收集更多有用信息,比如社交網(wǎng)絡、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址等信息,大數(shù)據(jù)分析使“黑客”的攻擊更加精準。此外,“黑客”可能會同時控制上百萬臺傀儡機,利用大數(shù)據(jù)發(fā)起僵尸網(wǎng)絡攻擊。

【解決方案】 面對大數(shù)據(jù)所帶來新的安全問題,有針對性地更新安全防護手段,增加新型防護手段,混合生產(chǎn)數(shù)據(jù)和經(jīng)營數(shù)據(jù),多種業(yè)務流并行,增加特征標識建設內(nèi)容,增強對數(shù)據(jù)資源的管理和控制。

挑戰(zhàn)六:大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的相對開放性使得安全加固策略的復雜性有所降低

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的使用者同時也是數(shù)據(jù)的創(chuàng)造者和供給者,數(shù)據(jù)間的聯(lián)系是可持續(xù)擴展的,數(shù)據(jù)集是可以無限延伸的,上述原因就決定了關于大數(shù)據(jù)的應用策略要有新的變化,并要求大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡更加開放。大數(shù)據(jù)要對復雜多樣的數(shù)據(jù)存儲內(nèi)容做出快速處理,這就要求很多時候,安全管理的敏感度和復雜度不能定得太高。此外,大數(shù)據(jù)強調(diào)廣泛的參與性,這將倒逼系統(tǒng)管理者調(diào)低許多策略的安全級別。

當然,大數(shù)據(jù)的大小也影響到安全控制措施能否正確地執(zhí)行,升級速度無法跟上數(shù)據(jù)量非線性增長的步伐,就會暴露大數(shù)據(jù)安全防護的漏洞。

【解決方案】 使用更加開放的分布式部署方式,采用更加靈活、更易于擴充的信息基礎設施,基于威脅特征建立實時匹配檢測,基于統(tǒng)一的時間源消除高級可持續(xù)攻擊(APT)的可能性,精確控制大數(shù)據(jù)設計規(guī)模,削弱“黑客”可以利用的空間。

大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來,大數(shù)據(jù)已經(jīng)產(chǎn)生出巨大影響力,并對我們的社會經(jīng)濟活動帶來深刻影響。充分利用大數(shù)據(jù)技術來挖掘信息的巨大價值,從而實現(xiàn)并形成強有力的競爭優(yōu)勢,必將是一種趨勢。面對大數(shù)據(jù)時代的六種安全挑戰(zhàn),如果我們能夠予以足夠重視,采取相應措施,將可以起到未雨綢繆的作用。

關鍵字:特征標識算法處理

本文摘自:中國計算機報

電子周刊
回到頂部

關于我們聯(lián)系我們版權(quán)聲明隱私條款廣告服務友情鏈接投稿中心招賢納士

企業(yè)網(wǎng)版權(quán)所有 ©2010-2024 京ICP備09108050號-6 京公網(wǎng)安備 11010502049343號

^
  • <menuitem id="jw4sk"></menuitem>

    1. <form id="jw4sk"><tbody id="jw4sk"><dfn id="jw4sk"></dfn></tbody></form>
      主站蜘蛛池模板: 大余县| 濮阳县| 静宁县| 德安县| 抚宁县| 达拉特旗| 西丰县| 澎湖县| 张家口市| 温泉县| 雅江县| 广丰县| 武清区| 始兴县| 大城县| 察隅县| 新沂市| 贵溪市| 金堂县| 静宁县| 榆中县| 宕昌县| 吴桥县| 天气| 西青区| 芷江| 乡城县| 肥城市| 杭州市| 民和| 正蓝旗| 旬邑县| 桓台县| 旅游| 嘉祥县| 商丘市| 平顶山市| 佛冈县| 资溪县| 绍兴县| 保定市|