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针对我国大数据信息安全的四点建议

发布时间:2020-07-21 18:30:50 阅读: 来源:矩形管厂家

作为“未来的新石油”,大数据正成为继云计算、物联网之后信息技术领域的又一热点。然而,现有的信息安全手段已不能满足大数据时代的信息安全要求。大数据在给信息安全带来挑战的同时,也为信息安全发展提供了新机遇。笔者认为,大数据已成为网络攻击的显著目标,加大了隐私泄露风险,威胁到现有的存储和安防措施,成为高级可持续攻击的载体。一方面,大数据技术成为黑客的攻击利用的手段,另一方面又为信息安全提供新支撑。为此,为了保障我国大数据信息安全,我们必须做好以下几个方面的工作。一是重视大数据及信息安全体系建设。大数据作为一个较新的概念,目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。在物联网“十二五”规划中,信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分。在对大数据发展进行规划时,建议加大对大数据信息安全形势的宣传力度,明确大数据的重点保障对象,加强对敏感和要害数据的监管,加快面向大数据的信息安全技术的研究,培养大数据安全的专业人才,建立并完善大数据信息安全体系。

二是加快大数据安全技术研发。云计算、物联网、移动互联网等新技术的快速发展,为大数据的收集、处理和应用提出了新的安全挑战。建议加大对大数据安全保障关键技术研发的资金投入,提高我国大数据安全技术产品水平,推动基于大数据的安全技术研发,研究基于大数据的网络攻击追踪方法,抢占发展基于大数据的安全技术先机。

三是加强对重点领域敏感数据的监管。海量数据的汇集加大了敏感数据暴露的可能性,对大数据的无序使用也增加了要害信息泄露的危险。在政府层面,建议明确重点领域数据库范围,制定完善的重点领域数据库管理和安全操作制度,加强日常监管。在企业层面,建议加强企业内部管理,制定设备特别是移动设备安全使用规程,规范大数据的使用方法和流程。

四是运用大数据技术应对高级可持续攻击。传统安全防御措施很难检测出高级持续性攻击。安全厂商要利用大数据技术对事件的模式、攻击的模式、时间和空间上的特征进行处理,总结抽象出一些模型,变成大数据安全工具。为了精准地描述威胁特征,建模过程可能会耗费几个月甚至几年时间,并耗费大量人力、物力、财力。建议整合大数据处理资源,协调大数据处理和分析机制,推动重点数据库之间的数据共享,加快对高级可持续攻击的建模进程,消除和控制高级可持续攻击的危害。

来源:电子信息产业网 作者:

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