大數據安全與存儲

❶ 大數據時代 安防行業如何保證數據存儲安全

作為大數據時代海量數據的來源之一，安防視頻監控產生了巨大的信息數據。特別是近幾年隨著平安城市、智能交通、智能樓宇等行業的快速發展，大集成、大聯網推動安防行業進入大數據時代。

安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知，特別是安防行業海量的非結構化視頻數據，以及飛速增長的特徵數據(卡口過車數據、人像抓拍數據、異常行為數據等)，安防行業的數據存儲、數據安全等一系列問題，吸引著人們對安防行業的關注。

大數據引發安防行業的數據存儲、數據安全問題

對於安防行業，監控技術如今正面臨日新月異的變革，模擬視頻監控正在向IP網路監控轉變，巨大轉變的同時對數據存儲、數據安全性提出了更高的要求。我們探討數據安全，包括產品本身的物理安全和產生數據的安全。所以，大數據時代引發安防行業數據存儲、數據安全的問題有以下幾點：

第一、基礎設備的風險：包括監控中心的存儲設備、伺服器和前端節點設備的安全性、網路設備的安全性、傳輸線纜的安全性等。設備的安全可靠是整個大數據安防系統安全運行的基礎。

第二、信息存取的風險：包括用戶非法訪問、數據丟失、數據被篡改等。系統信息的安全，主要運用各種加密技術、存儲技術、及備份方案來達到系統信息的安全。

第三、信息在網路上傳輸的風險：包括視頻信息、錄像數據信息、用戶信息等在傳輸過程中保密性、完整性的保障以及傳輸鏈路上的節點設備的安全。另外還包括前端採集設備、社會監控資源接入公安監控專網的安全。

第四、系統運行的風險：包括接入設備的識別和認證、設備運行故障、軟體病毒、惡意代碼、以及設備控制的優先順序調度等。系統運行時的風險控制主要依靠視頻監控軟體平台來保障，該軟體平台可以完成設備管理、故障監控、訪問控制、用戶管理、鑒權機制等一系列的功能來保障整個系統的安全運行。

大數據催生安防行業存儲方式的變革

由於國內視頻監控市場每年都在以超過20%的速度增長，隨著平安城市等大型聯網監控項目的普遍建設，高清IP監控產品得到廣泛應用，系統點位容量和行業需求不斷激增，越來越多的用戶認識到安防監控平台軟體是整個系統綜合實力的重要表現。

在功能上：絕大多數平台軟體都具備視頻預覽、錄像回放、設備管理、地圖顯示等功能。

在標准上：主流平台軟體均支持業界成熟標准，除了通過私有協議兼容多種主流品牌的設備接入外，ONVIF和GB/T28181已經成為平台兼容前端以及不同品牌平台互聯的主要依據。

在規模上：雖然大多宣稱支持上萬路攝像頭的大型組網，但由於各家軟體內部底層設計和存儲轉發轉碼等技術水平差異，還需要實際應用案例和運營狀況的事實支撐。

毋庸置疑，監控管理平台軟體已經樹立了在系統中的核心價值，並得到從用戶、工程商到廠商的廣泛認可，特別是以IP監控和行業解決方案為市場戰略的今天，很多硬體生產廠商紛紛開始重視平台軟體產品的配套，或合作或自研，以提高前後端產品的一致性和完整性。

治安監控平台軟體面臨尷尬境遇

從監控技術的發展歷史來看，治安監控大致經歷三代系統的發展歷程：第一代是模擬閉路電視監控(CCTV)系統，第二代是數字化監控系統，第三代是網路視頻監控系統。今天我們談亂的網路視頻監控系統。

談及系統管理，首先不得不先談談視頻監控系統產品的市場現狀分析及預測。目前，視頻監控產品所佔安防市場比例大約在40～50%之間。傳統國外監控企業產品在市場中的份額不斷縮減，民族品牌的數字化監控產品逐步占據市場。而僅僅幾年的光景，網路型的監控產品發展過速，網路存儲設備已在悄然改變著DVR的市場應用狀況。

隨著城市報警監控網路建設和平安城市建設的深入，平台軟體技術加速發展，IT行業中的實力企業大舉進入安防行業。安防系統智能化、集成化的應用、大安防理念的推進，導致安防服務的內容和形式都發生了變化，圍繞終端用戶的個性化解決方案的服務理念也被更多企業認知和實踐，安防行業是服務行業的定位和服務功能的作用越來越清晰。這一切都強烈沖擊著傳統安防應用格局和方式，IT行業的實力企業湧入安防，也快速帶動了安防行業的革新的變化，從而導致市場形態的巨大變化。

而在全數字化的浪潮下，治安監控管理平台軟體除了最基本的音視頻操作功能以外，面臨的主要問題是要對大型網路環境下分散場所的監控設備統一管理，對統一系統不同類型的視頻採集設備、報警設備和門禁設備進行統一管理，對不同部門不同許可權用戶不同業務需求進行統一管理，構建面向應用服務的綜合管理平台軟體。

重要性不言而喻，但在國內安防行業中卻面臨著認知度不足、市場規模不大、價值無法充分體現等問題。近年來，平台軟體雖然也有較大發展，但跟整個行業市場相比，還存在一定差距，主要體現在：

一、缺乏持續健康的生存環境。重硬體輕軟體，很多廠商和工程商都把軟體作為硬體銷售的配套附屬產品，基本定位於能用就行。在產品規劃和技術突破上認識不足，缺乏長期投入；對用戶需求響應不及時，缺乏內在動力。

二、平台軟體為項目而主，難以產業化。很多專業軟體公司都依賴大型項目，以滿足用戶需求為核心，通過投入大量研發資源不斷迭代開發，打造為該項目量身定做的軟體系統，形成技術壁壘和封閉壟斷，同類產品難以互通和替換。

三、對行業化有心無力，經驗不足。由於大多數安防廠商從硬體產品起步，軟體基因匱乏，從頂層設計到模塊化開發，缺乏統籌規劃和項目管理，所以只能負責視頻接入轉發存儲部分的軟體開發，由第三方軟體開發公司負責業務功能。

四、長期目標不明確，軟體質量不高。平台軟體的產品質量依賴以下因素：高效可靠的開發流程保障、對行業業務的深刻理解、從用戶角度設計產品應用的易用性和可用性。目前安防軟體企業水平參差不齊，雖然有一些針對硬體和軟體整體集成實施交付的企業，但應用范圍及規模化程度都不大，高水平的專業平台提供商數量不多。

基於以上原因，目前市場上的綜合管理平台軟體，要麼功能貌似很多但不實用，要麼架構復雜，成本居高不下，要麼運行所需環境簡單，無法提供健壯的擴展性，要麼操作復雜難以上手，凡此種種，不一而足。

視頻監控管理平台的市場發展趨勢

從宏觀上看，安防平台軟體未來的兩大發展方向，一是針對安保監控內部的橫向集成，將視頻監控、報警處理、門禁控制、地理信息等系統資源統一管理；二是安保系統與用戶其他其他業務系統的縱向集成，擴大監控在安全生產、社會治安等各個層面的應用，提高安全管理業務的水平。

具體看，攝像頭數量多、監控區域范圍大、系統架構復雜、業務面寬等正成為軟體平檯面臨的主要問題，帶來如下趨勢：

趨勢一、聯網共享。不僅是單一系統內的攝像機頭數量激增，而且多個系統之間的圖像信息也需要互通復用。

趨勢二：兼容開放。平台軟體與監控設備特別是攝像頭的兼容性是長期存在的矛盾，由於沒有統一標准，現有的產品專用或是軟硬體被綁定，不能實現兼容。

趨勢四：智能應用。隨著高清視頻技術的成熟和網路鏈路建設的加速，視頻監控已經從看得發展到看得清，下一步就是看得懂。

趨勢五：人性化交互。視頻監控軟體面對的是許多不熟悉軟體甚至不太懂計算機的安保人員，對專業術語、界面結構及菜單布置的熟悉掌握有一定難度，設計不合理的軟體操作不符合用戶習慣，影響使用情緒，難以得到用戶認同。

趨勢六：安防行業化漸漸的發展，使安防系統的使用也朝著業務部門多元化、需求多樣化、管理機構的多層次，必須選用支持多業務應用、靈活的系統架構、易於管理維護的管理平台軟體來運行和操作，不同的行業其應用軟體也有較大的區別。安防軟體逐漸的大多數業內人士認可，未來發展走向融合、開放。

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❷ 大數據時代:數據安全管理是最大風險

大數據時代:數據安全管理是最大風險
大數據時代的來臨，對中國來說面臨安全管理能力、存儲及處理能力、應用能力和人才培養能力等多方面的新挑戰。

大數據的安全管理能力挑戰。數據安全管理問題，是我國應用大數據面臨的最大風險。雖然將海量數據集中存儲，方便了數據分析和處理，但由於安全管理不當所造成的大數據丟失和損壞，則將引發毀滅性的災難。有專家指出：由於新技術的產生和發展，對隱私權的侵犯已經不再需要物理的、強制性的侵入，而是以更加微妙的方式廣泛衍生，由此所引發的數據風險和隱私風險，也將更為嚴重。
當前，我國對大數據的保護能力還十分有限，數據被惡意使用的現象仍然難以掌控。我國個人和企業對於數據資源的保護意識，還比較薄弱。隨著電子商務、社交網路、物聯網、雲計算、以及移動互聯網的全面普及，我國數據資源與全球的數據資源一樣，正在呈現爆發性、多樣性的增長態勢。但是，由於對數據保護認識的不足，以及對個人電腦安全防護的不當，個人或企業的隱私數據暴露在互聯網上的現象十分普遍。2011年，我國最大程序員網站的600萬個人信息和郵箱密碼被黑客公開，進而引發了連鎖的泄密事件。2013年，中國人壽80萬客戶的個人保單信息發現被泄露。這些事件都凸顯出在大數據時代，信息安全管理所面臨的、前所未有的挑戰。
大數據的存儲及處理能力挑戰。當前，我國大數據存儲、分析和處理的能力還很薄弱，與大數據相關的技術和工具的運用也相當不成熟，大部分企業仍處於IT產業鏈的低端。我國在資料庫、數據倉庫、數據挖掘以及雲計算等領域的技術，普遍落後於國外先進水平。
在大數據存儲方面，數據的爆炸式增長，數據來源的極其豐富和數據類型的多種多樣，使數據存儲量更龐大，對數據展現的要求更高。而目前我國傳統的資料庫，還難以存儲如此巨大的數據量。在大數據的分析處理方面，由於針對具體的應用類型，需要採用不同的處理方式，因此必須通過建立高級大數據的分析模型，來實現快速抽取大數據的核心數據、高效分析這些核心數據並從中發現價值，而這些數據分析能力我國還很欠缺。
因此，如何提高我國對大數據資源的存儲和整合能力，實現從大數據中發現、挖掘出有價值的信息和知識，是當前我國大數據存儲和處理所面臨的挑戰。
大數據的應用能力挑戰。我國擁有龐大的人口資源和大數據應用市場，市場復雜度高且變化多端，使我國成為世界上最復雜的大數據國家。我國互聯網用戶，通過利用互聯網上的海量數據來提升自身的商業價值和科研價值。我國企業用戶，也已積累了大量的數據信息資產，如產品數據、運營數據和價值鏈數據等。隨著我國企業信息化系統的深入部署和逐步完善，大數據應用能力所引發的商業模式的改變，將直接影響我國企業的競爭能力。
在政府決策方面，當前我國政府部門的數據規模還很小，多數仍集中在對結構化數據的應用上，而對於非結構化數據的利用則幾乎為空白。利用數據分析來支撐政府決策，我國做得還很不夠。從認識到「大數據能產生價值」，到實現了「從大數據中找到價值」，再到「有效使用大數據產生的價值」，政府目前也只是剛剛起步。當前，如何收集數據、使用數據、開放數據、管理數據和利用數據來支撐決策，是我國面臨的又一新挑戰。
大數據的人才培養能力挑戰。大數據領域技術人才和商業人才的缺乏，是一個全球性的問題。根據麥肯錫的一項研究顯示，僅美國每年就有14萬到19萬名數據科學家的缺口，預計到2018年將達到44萬到49萬，而數據科學家則更是嚴重缺乏。
我國大數據分析專業人才缺口究竟有多大，有專家粗略估算至少需要100萬人。當前，具備綜合掌控數學、統計學、機器學習等方面知識的復合型人才，同時又可承擔數據分析和數據挖掘的數據科學家，在我國尤為奇缺。目前，我國初級的分析人員只能對數據進行簡單的報表和進行描述性分析，而隨著未來大數據應用的不斷增長，我國大數據人才儲備不足的問題將更加嚴重。因此，培養能夠解決大數據問題所需的人才，包括培養大數據分析人才和管理人才，是我們需要面對的又一緊迫問題。

❸ 大數據安全的三要素是什麼

大數據安全的三要素是安全存儲、傳輸和認證。

大數據安全的三要素包括安全存儲、安全傳輸和安全認證的使用者。只有安全存儲、安全傳輸、以及認證的使用三者有機結合，才能最大程度上保證大數據安全的使用。

簡介：

大數據時代來臨，各行業數據規模呈TB級增長，擁有高價值數據源的企業在大數據產業鏈中佔有至關重要的核心地位。

在實現大數據集中後，如何確保網路數據的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威脅影響，已成為政府機構、事業單位信息化健康發展所要考慮的核心問題。

大數據安全的防護技術有：數據資產梳理（敏感數據、資料庫等進行梳理）、資料庫加密（核心數據存儲加密）、資料庫安全運維（防運維人員惡意和高危操作）、數據脫敏（敏感數據匿名化）、資料庫漏掃（數據安全脆弱性檢測）等。

❹ 大數據時代，如何安全可靠的存儲

近日，廈門市大數據安全開放平台上線。這是全國首個採納「數據安全屋」技術發展政務大數據安全開放利用的平台，也是全國首個致力於構建大數據開放生態協作的平台。

廈門在全國率先引入「數據安全屋」技術，完成數據一切權與運用權分別，做到開放數據「可用不可見」，處置了政府大數據開放「最後一公里」問題，讓數據提供方更有安全感，讓數據需要方更有獲得感。

「以前數據只在政府部門內部共享，往常全副對企業開放。」廈門市工信局總工程師童平平示意，大數據安全開放平台可寬泛利用在金融、安康醫療、家政效勞、智能客服、商業選址、旅遊投資、營銷設計等泛濫范疇，讓政府部門掌握的數據在安全愛護前提下，最大限度造福社會。

據悉，廈門明白提出構建「政產學研用」多方聯動、諧和展開的大數據產業生態體系。藉助此次大數據安全開放平台構建的生態協作體系，已經吸收了來自全國各地40多家大數據解決、大數據分析、模型演算法開發、大數據利用開發企業和機構入駐平台。

❺ (1)什麼是安全大數據

安全數據的大數據化主要體現在以下三個方面：
一、數據量越來越大：網路已經從千兆邁向了萬兆，網路安全設備要分析的數據包數據量急劇上升。此外，隨著APT等新型威脅的興起，全包捕獲技術逐步應用，海量數據處理問題也日益凸顯。

二、速度越來越快：對於網路設備而言，包處理和轉發的速度需要更快；對於安管平台、事件分析平台而言，數據源的事件發送速率（EPS，EventperSecond，事件數每秒）越來越快。

三、種類越來越多：除了數據包、日誌、資產數據，安全要素信息還加入了漏洞信息、配置信息、身份與訪問信息、用戶行為信息、應用信息、業務信息、外部情報信息等。

我們需要大數據安全分析

安全數據的大數據化，以及傳統安全分析所面臨的挑戰和發展趨勢，都指向了同一個技術——大數據分析。正如Gartner在2011年明確指出，「信息安全正在變成一個大數據分析問題」。

於是，業界出現了將大數據分析技術應用於信息安全的技術——大數據安全分析（BigDataSecurityAnalysis，簡稱BDSA），也有人稱做針對安全的大數據分析（BigDataAnalysisforSecurity）。

藉助大數據安全分析技術，能夠更好地解決天量安全要素信息的採集、存儲的問題，藉助基於大數據分析技術的機器學習，能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢，更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。

❻ 數據安全保護的方法有什麼

方法如下：

大數據安全防護要「以數據為中心」、「以技術為支撐」、「以管理為手段」，聚焦數據體系和生態環境，明確數據來源、組織形態、路徑管理、應用場景等，圍繞大數據採集、傳輸、存儲、應用、共享、銷毀等全過程，構建由組織管理、制度規程、技術手段組成的安全防護體系，實現大數據安全防護的閉環管理。

1．大數據採集安全

元通過數據安全管理、數據類型和安全等級打標，將相應功能內嵌入後台的數據管理系統，或與其無縫對接，從而保證網路安全責任制、安全等級保護、數據分級分類管理等各類數據安全制度有效的落地實施。

2．大數據存儲及傳輸安全

通過密碼技術保障數據的機密性和完整性。在數據傳輸環節，建立不同安全域間的加密傳輸鏈路，也可直接對數據進行加密，以密文形式傳輸，保障傳輸過程安全。數據存儲過程中，可採取數據加密、磁碟加密、HDFS加密等技術保障存儲安全。

3．大數據應用安全

除了防火牆、入侵監測、防病毒、防DDos、漏洞掃描等安全防護措施外，還應對賬號統一管理，加強數據安全域管理，使原始數據不離開數據安全域，可有效防範內部人員盜取數據的風險。另外還應對手機號碼、身份證號、家庭住址、年齡等敏感數據脫敏工作。

4．大數據共享及銷毀

在數據共享時，除了應遵循相關管理制度，還應與安全域結合起來，在滿足業務需求的同時，有效管理數據共享行為。在數據銷毀過程中，可通過軟體或物理方式操作，保證磁碟中存儲的數據永久刪除、不可恢復。

（1）物理安全措施：物理安全主要包括環境安全、設備安全、媒體安全等方面。處理秘密信息的系統中心機房應採用有效的技術防範措施，重要的系統還應配備警衛人員進行區域保護。

（2）運行安全安全措施：運行安全主要包括備份與恢復、病毒的檢測與消除、電磁兼容等。涉密系統的主要設備、軟體、數據、電源等應有備份，並具有在較短時間內恢復系統運行的能力。應採用國家有關主管部門批準的查毒殺毒軟體適時查毒殺毒，包括伺服器和客戶端的查毒殺毒。

（3）信息安全安全措施：確保信息的保密性、完整性、可用性和抗抵賴性是信息安全保密的中心任務。

（4）安全保密管理安全措施：涉密計算機信息系統的安全保密管理包括各級管理組織機構、管理制度和管理技術三個方面。

國際標准化委員會的定義是"為數據處理系統和採取的技術的和管理的安全保護，保護計算機硬體、軟體、數據不因偶然的或惡意的原因而遭到破壞、更改、顯露。"中國公安部計算機管理監察司的定義是"計算機安全是指計算機資產安全，即計算機信息系統資源和信息資源不受自然和人為有害因素的威脅和危害。"

❼ 大數據時代的安防數據存儲安全

大數據時代的安防數據存儲安全

近幾年隨著平安城市、智能交通、智能樓宇等行業的快速發展，大集成、大聯網推動安防行業進入了大數據時代。安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知，特別是安防行業海量的非結構化視頻數據，以及飛速增長的特徵數據(卡口過車數據、人像抓拍數據、異常行為數據等)，帶動了大數據的數據安全一系列問題，吸引著行業的關注。

大數據引發監控數據安全性問題突出

大數據的本質是系統通過處理採集到的所有數據，去提取其特徵和共性的信息。通過大數據的處理使得所有的數據都有價值。通過大數據的處理，把傳統認為沒有價值的信息也能夠產生非常有價值的信息，這就叫做數據挖掘。同樣的數據擺在我們面前不同的挖掘方法，不同的挖掘目標可以為各種各樣的業務的應用產生有價值的信息。對於安防行業，監控技術如今正面臨日新月異的變革，模擬視頻監控正在向IP網路監控轉變，巨大轉變的同時對安全性也提出了更高的要求。我們探討數據安全，包括產品本身的物理安全和產生數據的安全。所以，大數據時代引發監控數據安全性問題有以下幾點：

1、基礎設備的風險：包括監控中心的存儲設備、伺服器和前端節點設備的安全性、網路設備的安全性、傳輸線纜的安全性等。設備的安全可靠是整個大數據安防系統安全運行的基礎。

2、信息存取的風險：包括用戶非法訪問、數據丟失、數據被篡改等。系統信息的安全，主要運用各種加密技術、存儲技術、及備份方案來達到系統信息的安全。

3、信息在網路上傳輸的風險：包括視頻信息、錄像數據信息、用戶信息等在傳輸過程中保密性、完整性的保障以及傳輸鏈路上的節點設備的安全。另外還包括前端採集設備、社會監控資源接入公安監控專網的安全。

4、系統運行的風險：包括接入設備的識別和認證、設備運行故障、軟體病毒、惡意代碼、以及設備控制的優先順序調度等。系統運行時的風險控制主要依靠視頻監控軟體平台來保障，該軟體平台可以完成設備管理、故障監控、訪問控制、用戶管理、鑒權機制等一系列的功能來保障整個系統的安全運行。

基於以上4點，從存儲設備的角度我們主要談及前面兩點。

大數據也催生監控存儲方式變革

在一個時代下，必然會發生諸多變革。

視頻監控的存儲技術和介質從VCR模擬存儲、DVR數字存儲，逐漸向NVR、NAS、SAN等網路存儲發展。而在存儲方式上，主要有集中式存儲和分布式存儲兩種。大數據意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者。為此，我們關注點是，大數據下的信息安全問題將衍生新的機遇，提升安防的價值。

隨著安防形勢的復雜多變和大數據時代的來臨，對視頻錄像文件分析的需求越來越多。視頻監控系統中也越來越多的使用了高級的數據存儲設備和系統，例如專業的磁碟陣列系統等等。同理，安防行業使用這些專業存儲設備時，需要充分了解這些軟硬體的特性，而不要僅僅把它們當作超級外接大硬碟來使用。在系統設計和實施過程中可以充分利用這些設備中自帶的一些數據保護軟體來保護自己的數據。常用和流行的數據安全保護技術主要有以下七種：

磁碟陣列：磁碟陣列是指把多個類型、容量、介面甚至品牌一致的專用磁碟或普通硬碟連成一個陣列，使其以更快的速度、准確、安全的方式讀寫磁碟數據，從而加快數據讀取速度、提高數據保存的安全性。

SAN：SAN允許伺服器在共享存儲裝置的同時仍能高速傳送數據。這一方案具有帶寬高、可用性高、容錯能力強的優點，而且它可以輕松升級，容易管理，有助於改善整個系統的總體成本狀況。我們推薦FCSAN方案，它能為大數據時代的視頻監控，相較於IPSAN方案，大幅減少存儲設備台數，從而大幅降低成本，在數據安全方面由於自身設備超高的穩定性和性能來得以保障。

數據備份：備份管理包括數據備份的計劃，自動操作，備份日誌的保存。

雙機容錯：雙機容錯的目的在於保證系統數據和服務的在線性，即當某一系統發生故障時，仍然能夠正常的向網路系統提供數據和服務，使得系統不至於停頓，雙機容錯的目的在於保證數據不丟失和系統不停機。

NAS解決方案通常配置為作為文件服務的設備，由工作站或伺服器通過網路協議和應用程序來進行文件訪問，大多數NAS鏈接在工作站客戶機和NAS文件共享設備之間進行。這些鏈接依賴於企業的網路基礎設施來正常運行;NAS提供視頻監控系統後期視頻文件批量處理分析的基本可能。

數據遷移：由在線存儲設備和離線存儲設備共同構成一個協調工作的存儲系統，該系統在在線存儲和離線存儲設備間動態的管理數據，使得訪問頻率高的數據存放於性能較高的在線存儲設備中，而訪問頻率低的數據存放於較為廉價的離線存儲設備中;視頻錄像的歸檔可以充分利用高級存儲設備的數據遷移手段;分層存儲有效降低存儲系統的整體成本。

異地容災：以異地實時備份為基礎的、高效的、可靠的遠程數據存儲，在各單位的IT系統中，必然有核心部分，通常稱之為生產中心。往往給生產中心配備一個備份中心，改備份中心是遠程的，並且在生產中心的內部已經實施了各種各樣的數據保護。不管怎麼保護，當火災、地震這種災難發生時，一旦生產中心癱瘓了，備份中心會接管生產，繼續提供服務;視頻監控的多中心配置越來越多，各個中心的系統和數據容災應該借鑒IT的容災技術考慮。

結束語

大數據是繼雲計算、物聯網之後信息產業當前科技創新、產業政策及國家安全領域的又一次知識新增長點。在大數據的背景下信息安全面臨著很多的挑戰，特別是現階段視頻監控已有的信息安全手段已經不能滿足大數據時代的信息安全的實際要求，因此研究大數據時代視頻監控所面臨的信息安全問題具有重要意義。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代的安防數據存儲安全的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❽ 大數據面臨哪些安全與隱私問題

(一)大數據遭受異常流量攻擊
大數據所存儲的數據非常巨大，往往採用分布式的方式進行存儲，而正是由於這種存儲方式，存儲的路徑視圖相對清晰，而數據量過大，導致數據保護，相對簡單，黑客較為輕易利用相關漏洞，實施不法操作，造成安全問題。由於大數據環境下終端用戶非常多，且受眾類型較多，對客戶身份的認證環節需要耗費大量處理能力。由於APT攻擊具有很強的針對性，且攻擊時間長，一旦攻擊成功，大數據分析平台輸出的最終數據均會被獲取，容易造成的較大的信息安全隱患。
(二)大數據信息泄露風險
大數據平台的信息泄露風險在對大數據進行數據採集和信息挖掘的時候，要注重用戶隱私數據的安全問題，在不泄露用戶隱私數據的前提下進行數據挖掘。需要考慮的是在分布計算的信息傳輸和數據交換時保證各個存儲點內的用戶隱私數據不被非法泄露和使用是當前大數據背景下信息安全的主要問題。同時，當前的大數據數據量並不是固定的，而是在應用過程中動態增加的，但是，傳統的數據隱私保護技術大多是針對靜態數據的，所以，如何有效地應對大數據動態數據屬性和表現形式的數據隱私保護也是要注重的安全問題。最後，大數據的數據遠比傳統數據復雜，現有的敏感數據的隱私保護是否能夠滿足大數據復雜的數據信息也是應該考慮的安全問題。
(三)大數據傳輸過程中的安全隱患
數據生命周期安全問題。伴隨著大數據傳輸技術和應用的快速發展，在大數據傳輸生命周期的各個階段、各個環節，越來越多的安全隱患逐漸暴露出來。比如，大數據傳輸環節，除了存在泄漏、篡改等風險外，還可能被數據流攻擊者利用，數據在傳播中可能出現逐步失真等。又如，大數據傳輸處理環節，除數據非授權使用和被破壞的風險外，由於大數據傳輸的異構、多源、關聯等特點，即使多個數據集各自脫敏處理，數據集仍然存在因關聯分析而造成個人信息泄漏的風險。
基礎設施安全問題。作為大數據傳輸匯集的主要載體和基礎設施，雲計算為大數據傳輸提供了存儲場所、訪問通道、虛擬化的數據處理空間。因此，雲平台中存儲數據的安全問題也成為阻礙大數據傳輸發展的主要因素。
個人隱私安全問題。在現有隱私保護法規不健全、隱私保護技術不完善的條件下，互聯網上的個人隱私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交軟體掌握著用戶的社會關系，監控系統記錄著人們的聊天、上網、出行記錄，網上支付、購物網站記錄著人們的消費行為。但在大數據傳輸時代，人們面臨的威脅不僅限於個人隱私泄露，還在於基於大數據傳輸對人的狀態和行為的預測。近年來，國內多省社保系統個人信息泄露、12306賬號信息泄露等大數據傳輸安全事件表明，大數據傳輸未被妥善處理會對用戶隱私造成極大的侵害。因此，在大數據傳輸環境下，如何管理好數據，在保證數據使用效益的同時保護個人隱私，是大數據傳輸時代面臨的巨大挑戰之一。
(四)大數據的存儲管理風險
大數據的數據類型和數據結構是傳統數據不能比擬的，在大數據的存儲平台上，數據量是非線性甚至是指數級的速度增長的，各種類型和各種結構的數據進行數據存儲，勢必會引發多種應用進程的並發且頻繁無序的運行，極易造成數據存儲錯位和數據管理混亂，為大數據存儲和後期的處理帶來安全隱患。當前的數據存儲管理系統，能否滿足大數據背景下的海量數據的數據存儲需求，還有待考驗。不過，如果數據管理系統沒有相應的安全機制升級，出現問題後則為時已晚。

❾ 大數據存在的安全問題有哪些

一、分布式系統

大數據解決方案將數據和操作分布在許多系統中，以實現更快的處理和分析。這種分布式系統可以平衡負載，避免單點故障。但是這樣的系統容易受到安全威脅，黑客只要攻擊一個點就可以滲透整個網路。

二.數據存取

大數據系統需要訪問控制來限制對敏感數據的訪問，否則，任何用戶都可以訪問機密數據，有些用戶可能會出於惡意使用。此外，網路犯罪分子可以入侵與大數據系統相連的系統，竊取敏感數據。因此，使用大數據的公司需要檢查和驗證每個用戶的身份。

三.數據不正確

網路犯罪分子可以通過操縱存儲的數據來影響大數據系統的准確性。因此，網路犯罪分子可以創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據系統。比如醫療機構可以利用大數據系統研究患者的病歷，而黑客可以修改這些數據，產生不正確的診斷結果。

四.侵犯隱私

大數據系統通常包含機密數據，這是很多人非常關心的問題。這樣的大數據隱私威脅已經被全世界的專家討論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據系統以破壞敏感數據。這種數據泄露已經成為頭條新聞，導致數百萬人的敏感數據被盜。

五、雲安全性不足

大數據系統收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全威脅。網路犯罪分子破壞了許多知名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，並且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。

關於大數據存在的安全問題有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❿ 大數據時代，數據存儲如何才能更安全

Smartbi許可權安全管理系統許可權體系關系圖如下：

整個Smartbi許可權安全管理系統中有一個超級管理員對所有的管理員、用戶進行管理。每一個組可以設置組管理員對本組成員（包括用戶和下級用戶組）進行許可權管理。

一、Smartbi許可權安全管理系統——操作許可權

主要是從更高層面對用戶許可權進行劃分，決定被授權用戶可以使用系統的哪些功能，可以執行哪些操作。如：管理員可以查看並設置數據源、用戶等信息，普通用戶只有查看報表的許可權，IT人員有設計和開發報表的許可權等等。

定義:操作許可權是指Smartbi的功能模塊許可權和具體操作的許可權，例如：是否允許功能入口、按鈕等的使用。

功能組成:操作許可權主要包含兩部分：功能入口和按鈕。

功能入口:包括「界面主菜單」或「系統主菜單」以及更多操作中 新建分析 > 透視分析 或 即席查詢 等功能入口。

按鈕:在每個具體的功能頁面中一般都會有工具欄包含很多的操作按鈕，每個按鈕代表不同的具體功能的操作，顯示區域如下圖所示：

二、Smartbi許可權安全管理系統——資源許可權

資源許可權是對平台具體資源的控制，可以限制被授權用戶到具體的某一張報表或某一個圖形資源，如：創建的某張報表只允許本部門的所有人查看，本部門以外的人不允許看到；或者某些報表只能被領導查看，普通員工不允許查看等等。

定義：Smartbi 平台中每個報表，每一個數據集都被視為平台的一個資源，資源的許可權主要是指是否對Smartbi平台的資源具有查看和編輯及再授權的權利。

資源分類：Smartbi平台的資源分類主要包括：數據連接、業務主題、數據集等，以「資源授權」下的資源樹為分類，詳細分類如下圖所示：

三、Smartbi許可權安全管理系統——數據許可權

在系統中，我們可以利用數據許可權功能實現不同區域的用戶登錄 Smartbi 後只能看到其所屬區域及子區域的數據，如：北京分行和廣州分行只能看到本分行自己的數據，而總行可以看到所有分行的數據和總行數據等等。

定義：數據許可權是從記錄的層面對用戶進行授權，從而限制了用戶可以訪問哪些數據，不可以訪問哪些數據。

數據許可權管理：數據許可權具體的設置過程，具體可以登陸官網詳細了解

授權對象

授權對象主要包括：角色、用戶組和用戶，用戶為最終的授權者，所有的許可權最終會體現在用戶身上：授權對象之間存在著一定關系，從用戶角度分析看，一個用戶可以有多個角色，可以同時屬於多個用戶組，並且一個用戶組也可以有多個角色，如此角色和用戶組的許可權最終都將傳遞到用戶上面。

如何授權

許可權授權的過程是將不同類型的許可權制定給被授權對象，最後將許可權傳遞給操作用戶，許可權授權的方式比較多，最終用戶的許可權是所有許可權的並集。

1、操作授權：通過角色管理功能，編輯角色操作許可權即可。操作頁面如下：

2、資源授權

統一授權：指將資源分配給角色，由角色統一管理可訪問資源。通過角色管理功能，通過勾選響應的資源，然後指定授權。操作頁面如下：

單個授權：為了滿足用戶的特別需求或者臨時需求，平台提供了針對單個資源的授權，可以將單個資源授權給某個用戶或某個用戶組。操作頁面如下：

三、Smartbi許可權安全管理系統——數據授權

數據授權原理是在生成sql語句時添加響應的過濾條件，對於各類資源設置數據許可權，應該是對其依賴的資源進行設置，比如即席查詢如來源於業務主題，則應該對其業務主題進行數據許可權設置。另外，我們在數據許可權設置中會經常用到各類的系統函數和用戶屬性。數據許可權設置分為兩種情況：

1）一種是通過「數據連接資源目錄區」中的「數據源」的更多操作中設置數據許可權或者在「業務主題界面」的表格樹目錄區中業務主題的更多操作中設置數據許可權，目前主要包含關系數據源、業務主題和多維數據源。

2）另一種在SQL語句中進行手動添加，包含關系型參數、SQL/原生SQL數據集。