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浅析大数据安全防护应注重两大核心专题：大数据系统内容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  大数据时代亟待信息分类分级保护专题：大数据系统内容然而，海量数据集合而成的“大数据”带来的不仅仅是机遇，往往也会伴随着较大的安全风险问题。信息的非法获取、泄露及交易扰乱了社会秩序和经济秩序，干扰了人们的正常工作、学习和生活，也给大数据产业的健康有序发展造成了阻碍。 互联网和大数据产业持续健康发展的前提，是必须保护好相关权利人的合法权利，这样才能确保数据的稳定和质量。同时，数据信息往往涉及到广大自然人、法人及其他组织的个人隐私和商业秘密，如果只顾商业价值而不保护数据信息权利人的权益及数据的安全，无异于竭泽而渔、饮鸩止渴。 数据的利用和保护存在一定的冲突：对数据权利人权益保障的越充分，对 中小企业如何选择合适的数据加密方法专题：大数据系统内容总的来说，目前市场上有如下几种主流的加密方式： 一种是文件夹加密，主要是提供给单个用户使用，对放置机密文件的文件夹进行加密，打开时需要输入密码，此种加密软件多为个人或软件工作室制作，并不稳定，建议慎重使用，一旦重要资料加密后无法打开问题就比较严重了。 第二种就是我们常说的透明加密，这种加密方式的特点在于：不影响正常工作，而密文一旦脱离加密环境就无法打开，可以说是当前一种比较严密的数据保护方法。 第三种是USB接口加密，就是屏蔽USB设备或绑定USB存储设备，对于绑定以外的USB设备无法识别。虽然这种方式不 关于云环境下大数据存储的思考与建议专题：大数据系统内容云环境下大数据存储属于云计算和大数据的基础支撑设施,发展空间巨大。云环境下的大数据存储作为基础设施需求迫切。随着云存储概念的不断普及与推广和技术的不断突破，国内外越来越多的研究单位和研究人员投入到云存储的研究与开发工作。 但是，大数据安全存储系统目前还几乎没有成熟产品，存储效率低和安全性差是现阶段云环境下大数据存储的主要问题。在涉密信息系统内，存储系统由于保存了大量涉密信息，是保密的重要环节，如果存储系统不能保证安全性，会严重影响云环境的安全保密性。 1、存储效率低，很难满足大数据的要求 目前，存储服务器对数据多采用集中式存储。若对大数据进行集中式存储，需要集中存储系统 信息快速发展时代如何保护好数据安全专题：大数据系统内容在互联网时代，电脑还是一个科研和办公的工具，它和个人生活紧密相联的程度远没有智能手机高。智能手机已经人生活的一个组成部分，而它又是随时随地被携带着，是永远在线的，更容易暴露人们的隐私，也更容易成为一个安全的隐患。智能手机可以轻易地泄露用户的电话号码和朋友电话号码，可以方便地泄露短信信息，可以泄露存在手机中图片和视频。这些很容易构成安全的威胁。下面为大家介绍几点保护数据安全措施： 1.养成良好网络卫生 网络攻击绝大多数都是成功的，这主要是由于我们基本的网络卫生并没有解决，如修补系统的漏洞，很多人可能并没有这个习惯。就如同我们个人卫生一样， 云环境下大数据存储的思考与建议专题：大数据系统内容但是，大数据安全存储系统目前还几乎没有成熟产品，存储效率低和安全性差是现阶段云环境下大数据存储的主要问题。在涉密信息系统内，存储系统由于保存了大量涉密信息，是保密的重要环节，如果存储系统不能保证安全性，会严重影响云环境的安全保密性。 1、存储效率低，很难满足大数据的要求 目前，存储服务器对数据多采用集中式存储。若对大数据进行集中式存储，需要集中存储系统的硬件支持，包括足够大的存储空间、高可扩展性的存储方案及非常高的I/O性能，而这些正是大数据存储发展的瓶颈。 2、存储安全性差，不能满足军工保密单位的需要 目前提供私有云产品的厂商只是提供了一 加强数据中心安全的几大步骤专题：大数据系统内容加强数据中心安全的5大步骤： 综合的加强数据中心的安全需要一套深度的防御方法，企业组织可以从五个关键领域着手实现。其安全防御解决方案必须： 1、提供对于自定义数据中心应用程序的可视化和控制。 数据中心管理人员们所需要的对于自定义数据中心的应用程序的可视化和控制，不仅仅只是包括了传统的基于网络的应用程序（例如，Facebook和Twitter），还涉及到微应用（microapplication）的传统网络边缘安全设备检测。大多数下一代防火墙都是设计用于检查流经互联网边缘的流量类型，但并不确保这些自定义的数据中心应用程序的安全。 2、管理设备或数据中 企业实施大数据项目中要注意的事项专题：大数据系统内容1．没有适当的大数据计划最成功的大数据计划是建立一个强大的大数据和分析的基础，并使用它们。最好的方法是通过创建一个新的大数据交付的恒定路径，并逐步提高组织的能力，以提供更丰富和更好的数据的策略，并解决操作问题。2．让事情变得复杂仪表板和电子表格样式的数据传输也为最终企业用户提供深入到数据能力，并提出更多的问题，让工作更加出色。其中一个主要原因是用户已经熟悉了这些类型的数据采集和处理工具。而让人放心的是，用户采用访问和操纵数据的工具越多，他们就越会信任这些工具采取大数据和分析。3．为了项目绕过安全性安全是大数据项目最大的缺失部分。以下这些都是需要考虑的安全问题。·当大数据开始被捕获，并移动到企业边 |
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