怎样合理的保护我们的数据安全-编程学习网

　　这篇文章讲述了大数据技术之怎样合理的保护自我数据安全，跟数据有关，文章有许多小细节，对于我们很有帮助，所以请大家仔细阅读哦~

不管你承认不承认，我们已经全面进入了大数据时代。无时无刻，我们的很多信息都被通过各种途径传播出去，这就必然导致安全问题的产生。

　　大数据的安全问题有多严重?在此前举办的“2016中国大数据产业峰会”上发生的一个实例，就可见一斑。

　　在360展区，市民严女士随手将钱包、手机放到安检筐里，空手走过安检门。她通过安检门，突然发现大屏幕上显示出自己银行卡的姓名拼音、身份证号、银行卡号、卡片有效期、最近10次的消费时间、消费地点、取现记录、转账记录等等。严女士惊呼：“遇到了魔术师”。

　　360 安全专家刘洋解释，实际上，存放手机钱包的安检筐里存有一张具有nfc(近距离通信)功能的无线读卡器，旁边还有配套的信号接收器和电脑等设备，就像公交车刷卡器，只要银行卡靠近读卡器，卡片的信息就显示出来，安检门其实就是“安全魔术师”手中的障眼法。就在严女士将钱包放进安检筐的那一刻，严女士的个人信息就已经泄露了。

　　那么，我们靠什么来保障我们的数据安全呢?难道我们只能看着个人的数据和隐私到处泄露吗?

　　数据安全事件日益高发

　　近来，大数据安全事件呈高发之势。日前，广东警方破获一起高科技经济犯罪案件，17岁的“黑客”叶世广，攻破了多个商业银行网站，窃取了储户的身份证号、银行卡号、支付密码等数据，带领一批人在网上大肆盗刷别人的信用卡，涉案金额近15亿元，涉及银行49家。

　　今年2月，发生了世界上有史以来规模最大的网络盗窃案。黑客入侵了孟加拉国央行在纽约联邦储备银行的账户，盗走了8100万美元，后来孟加拉国官方表示，黑客出现了一个拼写错误，否则随后还将进行一笔近10亿美元的转账。

　　今年3月，与叙利亚有关联的激进黑客组织对一个自来水厂发起网络攻击。黑客操纵系统改变了进入到自来水中的化学物含量，阻碍净水过程。

　　类似的案例不胜枚举。

　　360 公司总裁齐向东向《中国科学报》记者表示，接入互联网的设备越多，网络攻击的发生几率就越高，网络攻击首先瞄准大数据，攻击造成大数据丢失、情报泄密和破坏网络安全运行。大数据技术是一把双刃剑，既可以造福社会、造福人民，又可以被一些人用来损害社会公共利益和民众利益。

　　大数据安全体系构建势在必行

　　“在互联网乃至物联网时代，如果我们不能很好地解决安全问题，就会影响社会各方面的发展。因此，各级政府在鼓励发展大数据的同时，要同步考虑构建大数据安全体系。”齐向东表示。

　　值得注意的是，传统的网络安全思路已经无法保障大数据时代的安全。刘洋向记者介绍，传统网络安全的防护思路是划分边界，将内网、外网分开，业务网和公众网分离，用终端设备将潜在风险隔离。通过在每个边界设立网关设备和网络流量设备，来守住“边界”，以期解决安全问题。但随着移动互联网、云服务的出现，移动终端在4g信号、wi-fi信号、电缆之间穿梭，网络边界实际上已经消亡。

　　“很多传统的大企业认为，只要自己购买服务器并搭建独立的机房，安排专门的技术人员就能够保护企业的数据不被泄露，能够保护企业的信息安全。但实际上，在如今的互联网时代，这种传统的方法更加容易被不法分子所攻破。”阿里云安全资深总监肖力向《中国科学报》记者介绍，这是因为从技术实力来看，绝大部分企业并不是专门做网络安全、数据安全，其设置的技术壁垒难以阻挡专业的黑客。

　　对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。[1] 麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。[4] 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。[5] 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[2] 随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

　　齐向东介绍，360安全中心每天发现木马样本近千万个，每天发现的各种软硬件漏洞、网站漏洞超过120个，“每一个木马每一个漏洞，都可能攻破预先部署的安全设备和安全软件”。这种情况下，企业的传统防护的确难以奏效。

　　云平台和大数据需“双剑合璧”

　　在采访中，有专家认为，对付大数据时代的数据安全问题，防止信息泄露，除了完善相关法制法规，更加需要云平台的防护技术，结合大数据技术来应对数据安全。

　　“在云计算不断深入发展的当下，将数据存储在云平台上，或许比传统的企业信息防护更加安全。”肖力介绍，以阿里云为例，阿里云在架构设计之初就同步考虑了安全架构，不仅将安全的基因植入到整个云平台和各个云产品中，也将数据安全要求嵌入产品开发生命周期的各个环节。依靠专业的云计算平台，强大的技术团队能够更好地应付来自黑客的攻击。

　　不同用户之间，无论是cpu、内存，还是存储和网络，都默认相互隔离，既看不到对方的数据，也不会相互影响。“就像一间五星级酒店被分割成多个房间，他们之间是相互独立和封闭的，从而确保不同租户互不干扰和数据隔离。”肖力表示。

　　据介绍，目前全国35%的网站的数据安全防护都依托于阿里云平台的防护。阿里云的云盾，涵盖网络安全、服务器安全、数据安全、业务安全和移动安全这五个安全领域，来保护数据安全。

　　360也有自己的云安全管理平台。刘洋介绍，该平台将360独有的云安全漏洞挖掘能力输出给广大用户，通过统一管理、安全可见以及网络、主机、应用、数据的分层纵深防御，为用户全面解决云安全问题。

　　“用大数据技术来解决大数据时代的安全问题十分必要。”齐向东进一步指出，必须建立“数据驱动安全”的思维，搭建全新的互联网安全体系—“传统安全+互联网+ 大数据”。也就是说，要利用漏洞挖掘技术、网络攻击技术、软件样行为分析技术以及由网络地址解析数据库、网络访问日志数据库、文件黑白名单数据库等组成大数据系统与分析技术，构建全天候全方位感知网络安全态势。“要基于强大的大数据库、利用先进的大数据技术和广泛的用户覆盖率，提前感知网络威胁态势，为大众提供未知威胁的发现与回溯功能并进行有效防护。”齐向东说。