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浅析大数据安全防护应注重两大核心
作者:佚名  来源:转载
导语:移动互联、社交网络、电子商务等极大地拓展了互联网的边界和应用范围,各种数据正在迅速膨胀并变大,大数据应用随之迅猛发展。但与此同时,国内外数据泄露事件频发,用户隐私受到极大挑战,在数据驱动环境下,网络攻击也更多地转向存储重要敏感信息的信息化系统。在此背景下,安全已成为影响大数据应用发展的重要因素之一,大数据安全防护成为大数据应用发展的一项重要课题。
 
    大数据应用的核心资源是数据,对敏感数据的安全保护成为大数据应用安全的重中之重。同时大数据运行环境涉及网络、主机、应用、计算资源、存储资源等各个层面,需要具备纵深的安全防护手段。因此,面对上述大数据应用的安全挑战,在进行大数据应用安全防护时应注重两大核心:隐私保护与计算环境安全防护。
 
    其一,通过重构分级访问控制机制、解构敏感数据关联、实施数据全生命周期安全防护,增强大数据应用隐私保护能力。
 
    大数据应用中往往通过对采集到的数据进行用户PII(Personal Identifiable Information,个人可标识信息)与UL(User Label,用户标签)信息分析,部分大数据应用进一步分析PII与UI关联信息,从而进行定向精准营销等应用,这类应用对隐私侵害的影响最大,因此PII与UL两者关联信息是大数据隐私保护的重点,同时由于PII直接关联各类用户信息,也是大数据隐私保护的重点。
 
    在大数据隐私保护中,应基于PII与UL等数据的敏感度进行分级,进而重构数据安全访问控制机制。将原始数据、UL数据、PII数据及PII与UL关联数据按安全等级由低到高进行分类,并根据安全需求实施用户身份访问控制、加密等不同等级安全策略,限制数据访问范围。同时在大数据运营中应尽可能实现PII数据与个人属性数据的解构,将PII数据与UL数据分开存储,并为PII数据建立索引,将UL与PII的关联通过索引表完成,黑客即使获得UL信息,也无法获得用户的PII信息及对应关系,同时对索引表进行加密存储,黑客即使获得索引表,也无法得到用户的PII信息。
 
    其二,做好大数据应用计算平台、分布式探针、网络与主机等基础设施安全防护,提升大数据计算环境安全防御水平。
 
    大数据计算环境包括网络、主机、计算平台、分布式探针等,针对各层面面临的安全风险,应采取如下安全对策:
 
    首先,加固大数据计算平台,提升计算环境安全性。引入Kerberos,建立KDC安全认证中心,需要部署多个KDC,规避单点缺陷;基于Kerberos方式进行访问控制与授权;对所有元数据进行存储加密;在性能允许的情况下可借助KMS等工具对HDFS原始数据进行透明加密,同时配置Web控制台和MapReduce间的随机操作使用SSL进行加密,配置HDFS文件传输器为加密传输。
 
    其次,加强各类大数据应用探针的安全防护,防止源端数据泄露或滥用。对探针设备进行安全加固,设置安全的登录账号和口令,及时更新系统补丁,设置防病毒与入侵检测;对远程操作进行严格访问控制,限制特定IP地址访问;对探针登录与操作行为进行细粒度审计;对存储在本地的数据进行加密保护;在探针公网出口实施异常流量监控与DDoS攻击防护。

    最后,加强对大数据系统网络、主机、终端等基础设施运行环境的安全防护。应采用传统安全防护手段构建纵深安全防护体系,在网络层面进行安全域划分,部署边界访问控制、入侵检测/防御、异常流量监控、DDoS攻击防御、VPN等安全手段;在主机层面部署入侵检测、漏洞扫描、病毒防护、操作监控、补丁管理等安全手段;在终端层面部署准入控制、终端安全管理、漏洞扫描、病毒防护等安全手段。此外,应构建大数据统一安全管控、组件监测、资源监测等基础安全服务设施,对大数据平台主机、网络、大数据组件、租户应用等数据进行监控分析,实现大数据平台及时预警、全面分析、快速响应的安全运营能力。



【下一篇】物联网时代信息技术安全发展趋势
     物联网安全研究可以从工控安全、智能汽车安全和智能家居安全三个领域切入。比如攻击者可以利用网络攻破一些智能家用产品的安全防线,如侵占智能设备(恒温控制器、智能TV、摄像头),从而获取用户……


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