大数据安全与存储

❶ 大数据时代 安防行业如何保证数据存储安全

作为大数据时代海量数据的来源之一，安防视频监控产生了巨大的信息数据。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能楼宇等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。

安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等)，安防行业的数据存储、数据安全等一系列问题，吸引着人们对安防行业的关注。

大数据引发安防行业的数据存储、数据安全问题

对于安防行业，监控技术如今正面临日新月异的变革，模拟视频监控正在向IP网络监控转变，巨大转变的同时对数据存储、数据安全性提出了更高的要求。我们探讨数据安全，包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以，大数据时代引发安防行业数据存储、数据安全的问题有以下几点：

第一、基础设备的风险：包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。

第二、信息存取的风险：包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全，主要运用各种加密技术、存储技术、及备份方案来达到系统信息的安全。

第三、信息在网络上传输的风险：包括视频信息、录像数据信息、用户信息等在传输过程中保密性、完整性的保障以及传输链路上的节点设备的安全。另外还包括前端采集设备、社会监控资源接入公安监控专网的安全。

第四、系统运行的风险：包括接入设备的识别和认证、设备运行故障、软件病毒、恶意代码、以及设备控制的优先级调度等。系统运行时的风险控制主要依靠视频监控软件平台来保障，该软件平台可以完成设备管理、故障监控、访问控制、用户管理、鉴权机制等一系列的功能来保障整个系统的安全运行。

大数据催生安防行业存储方式的变革

由于国内视频监控市场每年都在以超过20%的速度增长，随着平安城市等大型联网监控项目的普遍建设，高清IP监控产品得到广泛应用，系统点位容量和行业需求不断激增，越来越多的用户认识到安防监控平台软件是整个系统综合实力的重要表现。

在功能上：绝大多数平台软件都具备视频预览、录像回放、设备管理、地图显示等功能。

在标准上：主流平台软件均支持业界成熟标准，除了通过私有协议兼容多种主流品牌的设备接入外，ONVIF和GB/T28181已经成为平台兼容前端以及不同品牌平台互联的主要依据。

在规模上：虽然大多宣称支持上万路摄像头的大型组网，但由于各家软件内部底层设计和存储转发转码等技术水平差异，还需要实际应用案例和运营状况的事实支撑。

毋庸置疑，监控管理平台软件已经树立了在系统中的核心价值，并得到从用户、工程商到厂商的广泛认可，特别是以IP监控和行业解决方案为市场战略的今天，很多硬件生产厂商纷纷开始重视平台软件产品的配套，或合作或自研，以提高前后端产品的一致性和完整性。

治安监控平台软件面临尴尬境遇

从监控技术的发展历史来看，治安监控大致经历三代系统的发展历程：第一代是模拟闭路电视监控(CCTV)系统，第二代是数字化监控系统，第三代是网络视频监控系统。今天我们谈乱的网络视频监控系统。

谈及系统管理，首先不得不先谈谈视频监控系统产品的市场现状分析及预测。目前，视频监控产品所占安防市场比例大约在40～50%之间。传统国外监控企业产品在市场中的份额不断缩减，民族品牌的数字化监控产品逐步占据市场。而仅仅几年的光景，网络型的监控产品发展过速，网络存储设备已在悄然改变着DVR的市场应用状况。

随着城市报警监控网络建设和平安城市建设的深入，平台软件技术加速发展，IT行业中的实力企业大举进入安防行业。安防系统智能化、集成化的应用、大安防理念的推进，导致安防服务的内容和形式都发生了变化，围绕终端用户的个性化解决方案的服务理念也被更多企业认知和实践，安防行业是服务行业的定位和服务功能的作用越来越清晰。这一切都强烈冲击着传统安防应用格局和方式，IT行业的实力企业涌入安防，也快速带动了安防行业的革新的变化，从而导致市场形态的巨大变化。

而在全数字化的浪潮下，治安监控管理平台软件除了最基本的音视频操作功能以外，面临的主要问题是要对大型网络环境下分散场所的监控设备统一管理，对统一系统不同类型的视频采集设备、报警设备和门禁设备进行统一管理，对不同部门不同权限用户不同业务需求进行统一管理，构建面向应用服务的综合管理平台软件。

重要性不言而喻，但在国内安防行业中却面临着认知度不足、市场规模不大、价值无法充分体现等问题。近年来，平台软件虽然也有较大发展，但跟整个行业市场相比，还存在一定差距，主要体现在：

一、缺乏持续健康的生存环境。重硬件轻软件，很多厂商和工程商都把软件作为硬件销售的配套附属产品，基本定位于能用就行。在产品规划和技术突破上认识不足，缺乏长期投入；对用户需求响应不及时，缺乏内在动力。

二、平台软件为项目而主，难以产业化。很多专业软件公司都依赖大型项目，以满足用户需求为核心，通过投入大量研发资源不断迭代开发，打造为该项目量身定做的软件系统，形成技术壁垒和封闭垄断，同类产品难以互通和替换。

三、对行业化有心无力，经验不足。由于大多数安防厂商从硬件产品起步，软件基因匮乏，从顶层设计到模块化开发，缺乏统筹规划和项目管理，所以只能负责视频接入转发存储部分的软件开发，由第三方软件开发公司负责业务功能。

四、长期目标不明确，软件质量不高。平台软件的产品质量依赖以下因素：高效可靠的开发流程保障、对行业业务的深刻理解、从用户角度设计产品应用的易用性和可用性。目前安防软件企业水平参差不齐，虽然有一些针对硬件和软件整体集成实施交付的企业，但应用范围及规模化程度都不大，高水平的专业平台提供商数量不多。

基于以上原因，目前市场上的综合管理平台软件，要么功能貌似很多但不实用，要么架构复杂，成本居高不下，要么运行所需环境简单，无法提供健壮的扩展性，要么操作复杂难以上手，凡此种种，不一而足。

视频监控管理平台的市场发展趋势

从宏观上看，安防平台软件未来的两大发展方向，一是针对安保监控内部的横向集成，将视频监控、报警处理、门禁控制、地理信息等系统资源统一管理；二是安保系统与用户其他其他业务系统的纵向集成，扩大监控在安全生产、社会治安等各个层面的应用，提高安全管理业务的水平。

具体看，摄像头数量多、监控区域范围大、系统架构复杂、业务面宽等正成为软件平台面临的主要问题，带来如下趋势：

趋势一、联网共享。不仅是单一系统内的摄像机头数量激增，而且多个系统之间的图像信息也需要互通复用。

趋势二：兼容开放。平台软件与监控设备特别是摄像头的兼容性是长期存在的矛盾，由于没有统一标准，现有的产品专用或是软硬件被绑定，不能实现兼容。

趋势四：智能应用。随着高清视频技术的成熟和网络链路建设的加速，视频监控已经从看得发展到看得清，下一步就是看得懂。

趋势五：人性化交互。视频监控软件面对的是许多不熟悉软件甚至不太懂计算机的安保人员，对专业术语、界面结构及菜单布置的熟悉掌握有一定难度，设计不合理的软件操作不符合用户习惯，影响使用情绪，难以得到用户认同。

趋势六：安防行业化渐渐的发展，使安防系统的使用也朝着业务部门多元化、需求多样化、管理机构的多层次，必须选用支持多业务应用、灵活的系统架构、易于管理维护的管理平台软件来运行和操作，不同的行业其应用软件也有较大的区别。安防软件逐渐的大多数业内人士认可，未来发展走向融合、开放。

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❷ 大数据时代:数据安全管理是最大风险

大数据时代:数据安全管理是最大风险
大数据时代的来临，对中国来说面临安全管理能力、存储及处理能力、应用能力和人才培养能力等多方面的新挑战。

大数据的安全管理能力挑战。数据安全管理问题，是我国应用大数据面临的最大风险。虽然将海量数据集中存储，方便了数据分析和处理，但由于安全管理不当所造成的大数据丢失和损坏，则将引发毁灭性的灾难。有专家指出：由于新技术的产生和发展，对隐私权的侵犯已经不再需要物理的、强制性的侵入，而是以更加微妙的方式广泛衍生，由此所引发的数据风险和隐私风险，也将更为严重。
当前，我国对大数据的保护能力还十分有限，数据被恶意使用的现象仍然难以掌控。我国个人和企业对于数据资源的保护意识，还比较薄弱。随着电子商务、社交网络、物联网、云计算、以及移动互联网的全面普及，我国数据资源与全球的数据资源一样，正在呈现爆发性、多样性的增长态势。但是，由于对数据保护认识的不足，以及对个人电脑安全防护的不当，个人或企业的隐私数据暴露在互联网上的现象十分普遍。2011年，我国最大程序员网站的600万个人信息和邮箱密码被黑客公开，进而引发了连锁的泄密事件。2013年，中国人寿80万客户的个人保单信息发现被泄露。这些事件都凸显出在大数据时代，信息安全管理所面临的、前所未有的挑战。
大数据的存储及处理能力挑战。当前，我国大数据存储、分析和处理的能力还很薄弱，与大数据相关的技术和工具的运用也相当不成熟，大部分企业仍处于IT产业链的低端。我国在数据库、数据仓库、数据挖掘以及云计算等领域的技术，普遍落后于国外先进水平。
在大数据存储方面，数据的爆炸式增长，数据来源的极其丰富和数据类型的多种多样，使数据存储量更庞大，对数据展现的要求更高。而目前我国传统的数据库，还难以存储如此巨大的数据量。在大数据的分析处理方面，由于针对具体的应用类型，需要采用不同的处理方式，因此必须通过建立高级大数据的分析模型，来实现快速抽取大数据的核心数据、高效分析这些核心数据并从中发现价值，而这些数据分析能力我国还很欠缺。
因此，如何提高我国对大数据资源的存储和整合能力，实现从大数据中发现、挖掘出有价值的信息和知识，是当前我国大数据存储和处理所面临的挑战。
大数据的应用能力挑战。我国拥有庞大的人口资源和大数据应用市场，市场复杂度高且变化多端，使我国成为世界上最复杂的大数据国家。我国互联网用户，通过利用互联网上的海量数据来提升自身的商业价值和科研价值。我国企业用户，也已积累了大量的数据信息资产，如产品数据、运营数据和价值链数据等。随着我国企业信息化系统的深入部署和逐步完善，大数据应用能力所引发的商业模式的改变，将直接影响我国企业的竞争能力。
在政府决策方面，当前我国政府部门的数据规模还很小，多数仍集中在对结构化数据的应用上，而对于非结构化数据的利用则几乎为空白。利用数据分析来支撑政府决策，我国做得还很不够。从认识到“大数据能产生价值”，到实现了“从大数据中找到价值”，再到“有效使用大数据产生的价值”，政府目前也只是刚刚起步。当前，如何收集数据、使用数据、开放数据、管理数据和利用数据来支撑决策，是我国面临的又一新挑战。
大数据的人才培养能力挑战。大数据领域技术人才和商业人才的缺乏，是一个全球性的问题。根据麦肯锡的一项研究显示，仅美国每年就有14万到19万名数据科学家的缺口，预计到2018年将达到44万到49万，而数据科学家则更是严重缺乏。
我国大数据分析专业人才缺口究竟有多大，有专家粗略估算至少需要100万人。当前，具备综合掌控数学、统计学、机器学习等方面知识的复合型人才，同时又可承担数据分析和数据挖掘的数据科学家，在我国尤为奇缺。目前，我国初级的分析人员只能对数据进行简单的报表和进行描述性分析，而随着未来大数据应用的不断增长，我国大数据人才储备不足的问题将更加严重。因此，培养能够解决大数据问题所需的人才，包括培养大数据分析人才和管理人才，是我们需要面对的又一紧迫问题。

❸ 大数据安全的三要素是什么

大数据安全的三要素是安全存储、传输和认证。

大数据安全的三要素包括安全存储、安全传输和安全认证的使用者。只有安全存储、安全传输、以及认证的使用三者有机结合，才能最大程度上保证大数据安全的使用。

简介：

大数据时代来临，各行业数据规模呈TB级增长，拥有高价值数据源的企业在大数据产业链中占有至关重要的核心地位。

在实现大数据集中后，如何确保网络数据的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威胁影响，已成为政府机构、事业单位信息化健康发展所要考虑的核心问题。

大数据安全的防护技术有：数据资产梳理（敏感数据、数据库等进行梳理）、数据库加密（核心数据存储加密）、数据库安全运维（防运维人员恶意和高危操作）、数据脱敏（敏感数据匿名化）、数据库漏扫（数据安全脆弱性检测）等。

❹ 大数据时代，如何安全可靠的存储

近日，厦门市大数据安全开放平台上线。这是全国首个采纳“数据安全屋”技术发展政务大数据安全开放利用的平台，也是全国首个致力于构建大数据开放生态协作的平台。

厦门在全国率先引入“数据安全屋”技术，完成数据一切权与运用权分别，做到开放数据“可用不可见”，处置了政府大数据开放“最后一公里”问题，让数据提供方更有安全感，让数据需要方更有获得感。

“以前数据只在政府部门内部共享，往常全副对企业开放。”厦门市工信局总工程师童平平示意，大数据安全开放平台可宽泛利用在金融、安康医疗、家政效劳、智能客服、商业选址、旅游投资、营销设计等泛滥范畴，让政府部门掌握的数据在安全爱护前提下，最大限度造福社会。

据悉，厦门明白提出构建“政产学研用”多方联动、谐和展开的大数据产业生态体系。借助此次大数据安全开放平台构建的生态协作体系，已经吸收了来自全国各地40多家大数据解决、大数据分析、模型算法开发、大数据利用开发企业和机构入驻平台。

❺ (1)什么是安全大数据

安全数据的大数据化主要体现在以下三个方面：
一、数据量越来越大：网络已经从千兆迈向了万兆，网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。此外，随着APT等新型威胁的兴起，全包捕获技术逐步应用，海量数据处理问题也日益凸显。

二、速度越来越快：对于网络设备而言，包处理和转发的速度需要更快；对于安管平台、事件分析平台而言，数据源的事件发送速率（EPS，EventperSecond，事件数每秒）越来越快。

三、种类越来越多：除了数据包、日志、资产数据，安全要素信息还加入了漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等。

我们需要大数据安全分析

安全数据的大数据化，以及传统安全分析所面临的挑战和发展趋势，都指向了同一个技术——大数据分析。正如Gartner在2011年明确指出，“信息安全正在变成一个大数据分析问题”。

于是，业界出现了将大数据分析技术应用于信息安全的技术——大数据安全分析（BigDataSecurityAnalysis，简称BDSA），也有人称做针对安全的大数据分析（BigDataAnalysisforSecurity）。

借助大数据安全分析技术，能够更好地解决天量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习，能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。

❻ 数据安全保护的方法有什么

方法如下：

大数据安全防护要“以数据为中心”、“以技术为支撑”、“以管理为手段”，聚焦数据体系和生态环境，明确数据来源、组织形态、路径管理、应用场景等，围绕大数据采集、传输、存储、应用、共享、销毁等全过程，构建由组织管理、制度规程、技术手段组成的安全防护体系，实现大数据安全防护的闭环管理。

1．大数据采集安全

元通过数据安全管理、数据类型和安全等级打标，将相应功能内嵌入后台的数据管理系统，或与其无缝对接，从而保证网络安全责任制、安全等级保护、数据分级分类管理等各类数据安全制度有效的落地实施。

2．大数据存储及传输安全

通过密码技术保障数据的机密性和完整性。在数据传输环节，建立不同安全域间的加密传输链路，也可直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障传输过程安全。数据存储过程中，可采取数据加密、磁盘加密、HDFS加密等技术保障存储安全。

3．大数据应用安全

除了防火墙、入侵监测、防病毒、防DDos、漏洞扫描等安全防护措施外，还应对账号统一管理，加强数据安全域管理，使原始数据不离开数据安全域，可有效防范内部人员盗取数据的风险。另外还应对手机号码、身份证号、家庭住址、年龄等敏感数据脱敏工作。

4．大数据共享及销毁

在数据共享时，除了应遵循相关管理制度，还应与安全域结合起来，在满足业务需求的同时，有效管理数据共享行为。在数据销毁过程中，可通过软件或物理方式操作，保证磁盘中存储的数据永久删除、不可恢复。

（1）物理安全措施：物理安全主要包括环境安全、设备安全、媒体安全等方面。处理秘密信息的系统中心机房应采用有效的技术防范措施，重要的系统还应配备警卫人员进行区域保护。

（2）运行安全安全措施：运行安全主要包括备份与恢复、病毒的检测与消除、电磁兼容等。涉密系统的主要设备、软件、数据、电源等应有备份，并具有在较短时间内恢复系统运行的能力。应采用国家有关主管部门批准的查毒杀毒软件适时查毒杀毒，包括服务器和客户端的查毒杀毒。

（3）信息安全安全措施：确保信息的保密性、完整性、可用性和抗抵赖性是信息安全保密的中心任务。

（4）安全保密管理安全措施：涉密计算机信息系统的安全保密管理包括各级管理组织机构、管理制度和管理技术三个方面。

国际标准化委员会的定义是"为数据处理系统和采取的技术的和管理的安全保护，保护计算机硬件、软件、数据不因偶然的或恶意的原因而遭到破坏、更改、显露。"中国公安部计算机管理监察司的定义是"计算机安全是指计算机资产安全，即计算机信息系统资源和信息资源不受自然和人为有害因素的威胁和危害。"

❼ 大数据时代的安防数据存储安全

大数据时代的安防数据存储安全

近几年随着平安城市、智能交通、智能楼宇等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入了大数据时代。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等)，带动了大数据的数据安全一系列问题，吸引着行业的关注。

大数据引发监控数据安全性问题突出

大数据的本质是系统通过处理采集到的所有数据，去提取其特征和共性的信息。通过大数据的处理使得所有的数据都有价值。通过大数据的处理，把传统认为没有价值的信息也能够产生非常有价值的信息，这就叫做数据挖掘。同样的数据摆在我们面前不同的挖掘方法，不同的挖掘目标可以为各种各样的业务的应用产生有价值的信息。对于安防行业，监控技术如今正面临日新月异的变革，模拟视频监控正在向IP网络监控转变，巨大转变的同时对安全性也提出了更高的要求。我们探讨数据安全，包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以，大数据时代引发监控数据安全性问题有以下几点：

1、基础设备的风险：包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。

2、信息存取的风险：包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全，主要运用各种加密技术、存储技术、及备份方案来达到系统信息的安全。

3、信息在网络上传输的风险：包括视频信息、录像数据信息、用户信息等在传输过程中保密性、完整性的保障以及传输链路上的节点设备的安全。另外还包括前端采集设备、社会监控资源接入公安监控专网的安全。

4、系统运行的风险：包括接入设备的识别和认证、设备运行故障、软件病毒、恶意代码、以及设备控制的优先级调度等。系统运行时的风险控制主要依靠视频监控软件平台来保障，该软件平台可以完成设备管理、故障监控、访问控制、用户管理、鉴权机制等一系列的功能来保障整个系统的安全运行。

基于以上4点，从存储设备的角度我们主要谈及前面两点。

大数据也催生监控存储方式变革

在一个时代下，必然会发生诸多变革。

视频监控的存储技术和介质从VCR模拟存储、DVR数字存储，逐渐向NVR、NAS、SAN等网络存储发展。而在存储方式上，主要有集中式存储和分布式存储两种。大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。为此，我们关注点是，大数据下的信息安全问题将衍生新的机遇，提升安防的价值。

随着安防形势的复杂多变和大数据时代的来临，对视频录像文件分析的需求越来越多。视频监控系统中也越来越多的使用了高级的数据存储设备和系统，例如专业的磁盘阵列系统等等。同理，安防行业使用这些专业存储设备时，需要充分了解这些软硬件的特性，而不要仅仅把它们当作超级外接大硬盘来使用。在系统设计和实施过程中可以充分利用这些设备中自带的一些数据保护软件来保护自己的数据。常用和流行的数据安全保护技术主要有以下七种：

磁盘阵列：磁盘阵列是指把多个类型、容量、接口甚至品牌一致的专用磁盘或普通硬盘连成一个阵列，使其以更快的速度、准确、安全的方式读写磁盘数据，从而加快数据读取速度、提高数据保存的安全性。

SAN：SAN允许服务器在共享存储装置的同时仍能高速传送数据。这一方案具有带宽高、可用性高、容错能力强的优点，而且它可以轻松升级，容易管理，有助于改善整个系统的总体成本状况。我们推荐FCSAN方案，它能为大数据时代的视频监控，相较于IPSAN方案，大幅减少存储设备台数，从而大幅降低成本，在数据安全方面由于自身设备超高的稳定性和性能来得以保障。

数据备份：备份管理包括数据备份的计划，自动操作，备份日志的保存。

双机容错：双机容错的目的在于保证系统数据和服务的在线性，即当某一系统发生故障时，仍然能够正常的向网络系统提供数据和服务，使得系统不至于停顿，双机容错的目的在于保证数据不丢失和系统不停机。

NAS解决方案通常配置为作为文件服务的设备，由工作站或服务器通过网络协议和应用程序来进行文件访问，大多数NAS链接在工作站客户机和NAS文件共享设备之间进行。这些链接依赖于企业的网络基础设施来正常运行;NAS提供视频监控系统后期视频文件批量处理分析的基本可能。

数据迁移：由在线存储设备和离线存储设备共同构成一个协调工作的存储系统，该系统在在线存储和离线存储设备间动态的管理数据，使得访问频率高的数据存放于性能较高的在线存储设备中，而访问频率低的数据存放于较为廉价的离线存储设备中;视频录像的归档可以充分利用高级存储设备的数据迁移手段;分层存储有效降低存储系统的整体成本。

异地容灾：以异地实时备份为基础的、高效的、可靠的远程数据存储，在各单位的IT系统中，必然有核心部分，通常称之为生产中心。往往给生产中心配备一个备份中心，改备份中心是远程的，并且在生产中心的内部已经实施了各种各样的数据保护。不管怎么保护，当火灾、地震这种灾难发生时，一旦生产中心瘫痪了，备份中心会接管生产，继续提供服务;视频监控的多中心配置越来越多，各个中心的系统和数据容灾应该借鉴IT的容灾技术考虑。

结束语

大数据是继云计算、物联网之后信息产业当前科技创新、产业政策及国家安全领域的又一次知识新增长点。在大数据的背景下信息安全面临着很多的挑战，特别是现阶段视频监控已有的信息安全手段已经不能满足大数据时代的信息安全的实际要求，因此研究大数据时代视频监控所面临的信息安全问题具有重要意义。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代的安防数据存储安全的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

❽ 大数据面临哪些安全与隐私问题

(一)大数据遭受异常流量攻击
大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的最终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。
(二)大数据信息泄露风险
大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的，所以，如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。
(三)大数据传输过程中的安全隐患
数据生命周期安全问题。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展，在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。又如，大数据传输处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据传输的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。
个人隐私安全问题。在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下，互联网上的个人隐私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系，监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录，网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。但在大数据传输时代，人们面临的威胁不仅限于个人隐私泄露，还在于基于大数据传输对人的状态和行为的预测。近年来，国内多省社保系统个人信息泄露、12306账号信息泄露等大数据传输安全事件表明，大数据传输未被妥善处理会对用户隐私造成极大的侵害。因此，在大数据传输环境下，如何管理好数据，在保证数据使用效益的同时保护个人隐私，是大数据传输时代面临的巨大挑战之一。
(四)大数据的存储管理风险
大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。

❾ 大数据存在的安全问题有哪些

一、分布式系统

大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。

二.数据存取

大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。

三.数据不正确

网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。

四.侵犯隐私

大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。

五、云安全性不足

大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。

关于大数据存在的安全问题有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❿ 大数据时代，数据存储如何才能更安全

Smartbi权限安全管理系统权限体系关系图如下：

整个Smartbi权限安全管理系统中有一个超级管理员对所有的管理员、用户进行管理。每一个组可以设置组管理员对本组成员（包括用户和下级用户组）进行权限管理。

一、Smartbi权限安全管理系统——操作权限

主要是从更高层面对用户权限进行划分，决定被授权用户可以使用系统的哪些功能，可以执行哪些操作。如：管理员可以查看并设置数据源、用户等信息，普通用户只有查看报表的权限，IT人员有设计和开发报表的权限等等。

定义:操作权限是指Smartbi的功能模块权限和具体操作的权限，例如：是否允许功能入口、按钮等的使用。

功能组成:操作权限主要包含两部分：功能入口和按钮。

功能入口:包括“界面主菜单”或“系统主菜单”以及更多操作中 新建分析 > 透视分析 或 即席查询 等功能入口。

按钮:在每个具体的功能页面中一般都会有工具栏包含很多的操作按钮，每个按钮代表不同的具体功能的操作，显示区域如下图所示：

二、Smartbi权限安全管理系统——资源权限

资源权限是对平台具体资源的控制，可以限制被授权用户到具体的某一张报表或某一个图形资源，如：创建的某张报表只允许本部门的所有人查看，本部门以外的人不允许看到；或者某些报表只能被领导查看，普通员工不允许查看等等。

定义：Smartbi 平台中每个报表，每一个数据集都被视为平台的一个资源，资源的权限主要是指是否对Smartbi平台的资源具有查看和编辑及再授权的权利。

资源分类：Smartbi平台的资源分类主要包括：数据连接、业务主题、数据集等，以“资源授权”下的资源树为分类，详细分类如下图所示：

三、Smartbi权限安全管理系统——数据权限

在系统中，我们可以利用数据权限功能实现不同区域的用户登录 Smartbi 后只能看到其所属区域及子区域的数据，如：北京分行和广州分行只能看到本分行自己的数据，而总行可以看到所有分行的数据和总行数据等等。

定义：数据权限是从记录的层面对用户进行授权，从而限制了用户可以访问哪些数据，不可以访问哪些数据。

数据权限管理：数据权限具体的设置过程，具体可以登陆官网详细了解

授权对象

授权对象主要包括：角色、用户组和用户，用户为最终的授权者，所有的权限最终会体现在用户身上：授权对象之间存在着一定关系，从用户角度分析看，一个用户可以有多个角色，可以同时属于多个用户组，并且一个用户组也可以有多个角色，如此角色和用户组的权限最终都将传递到用户上面。

如何授权

权限授权的过程是将不同类型的权限制定给被授权对象，最后将权限传递给操作用户，权限授权的方式比较多，最终用户的权限是所有权限的并集。

1、操作授权：通过角色管理功能，编辑角色操作权限即可。操作页面如下：

2、资源授权

统一授权：指将资源分配给角色，由角色统一管理可访问资源。通过角色管理功能，通过勾选响应的资源，然后指定授权。操作页面如下：

单个授权：为了满足用户的特别需求或者临时需求，平台提供了针对单个资源的授权，可以将单个资源授权给某个用户或某个用户组。操作页面如下：

三、Smartbi权限安全管理系统——数据授权

数据授权原理是在生成sql语句时添加响应的过滤条件，对于各类资源设置数据权限，应该是对其依赖的资源进行设置，比如即席查询如来源于业务主题，则应该对其业务主题进行数据权限设置。另外，我们在数据权限设置中会经常用到各类的系统函数和用户属性。数据权限设置分为两种情况：

1）一种是通过“数据连接资源目录区”中的“数据源”的更多操作中设置数据权限或者在“业务主题界面”的表格树目录区中业务主题的更多操作中设置数据权限，目前主要包含关系数据源、业务主题和多维数据源。

2）另一种在SQL语句中进行手动添加，包含关系型参数、SQL/原生SQL数据集。