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大数据平台数据安全防护技术一、引言随着大数据时代的到来，大数据平台的应用越来越广泛。
然而，大数据平台的数据安全问题也日益凸显。
为了保护大数据平台中的数据免受恶意攻击和非法访问，需要采取一系列数据安全防护技术。
本文将详细介绍大数据平台数据安全防护技术的相关内容。
二、数据加密技术数据加密是保护数据安全的重要手段之一。
在大数据平台中，数据加密技术可以分为两个层次：数据传输加密和数据存储加密。
1. 数据传输加密数据在传输过程中容易受到窃听和篡改的威胁。
为了防止数据在传输过程中被窃取或者篡改，可以采用传输层安全协议（TLS/SSL）对数据进行加密。
TLS/SSL协议通过使用公钥加密和私钥解密的方式，确保数据在传输过程中的机密性和完整性。
2. 数据存储加密数据在存储过程中也容易受到非法访问的威胁。
为了保护数据的机密性，可以采用数据存储加密技术。
数据存储加密技术通过对数据进行加密，使得未经授权的人无法读取和理解数据内容。
常见的数据存储加密技术包括对称加密和非对称加密。
三、访问控制技术访问控制是指对用户或者系统对数据的访问进行控制和管理。
在大数据平台中，访问控制技术可以分为身份认证和授权两个方面。
1. 身份认证身份认证是指验证用户身份的过程。
在大数据平台中，常见的身份认证方式包括用户名密码认证、双因素认证、指纹识别等。
通过身份认证，可以确保惟独合法用户才干访问数据。
2. 授权授权是指根据用户身份和权限，对其进行数据访问的控制。
在大数据平台中，可以采用基于角色的访问控制（RBAC）模型来实现授权。
RBAC模型通过将用户分配到不同的角色，并赋予角色相应的权限，来控制用户对数据的访问权限。
四、数据备份与恢复技术数据备份与恢复是保护数据安全的重要手段之一。
在大数据平台中，数据备份与恢复技术可以分为两个层次：系统级备份与恢复和数据级备份与恢复。
1. 系统级备份与恢复系统级备份与恢复是指对整个大数据平台系统进行备份和恢复。
大数据安全技术与管理大数据是当前科技领域中非常热门的话题，它对人类社会的发展产生了深刻的影响。
大数据技术的出现，让人们可以采集和分析比以往更大量和更多样化的数据，从而发现更多的数据趋势和洞见，这对企业决策、市场预测、医疗治疗等方面都产生了积极的影响。
但是，随着大数据应用的普及，数据安全问题也成为一个不可忽视的问题。
下面，本文就大数据安全技术与管理进行详细阐述。
1.1 数据加密技术：在大数据的处理和存储过程中，加密技术是一种非常有效的安全措施，它可以防止数据泄漏和敏感信息的丢失。
数据加密技术可以将原始数据转化为密文，在传输和存储过程中保持数据的机密性和完整性，有效防止黑客和病毒攻击。
1.2 访问控制技术：为了维护大数据的安全，实现对大数据的访问控制也是必不可少的。
访问控制技术可以通过权限控制、身份验证等方式来保护用户隐私，确保用户数据只能被具有访问权限的人员访问，从而避免了数据被非法访问和窃取的风险。
1.3 数据备份和恢复技术：当大数据产生重大事故或隐患时，数据备份和恢复技术可以为企业或机构提供有效的保障。
数据备份和恢复技术可以在系统崩溃或数据丢失时，在较短时间内将数据恢复到原有状态，防止数据丢失和应急事件的发生。
1.4 物理安全技术：在大数据中，物理安全技术是保障数据安全的重要手段。
物理安全技术包括视频监控、门禁等，可以有效保护数据设备的安全，防止物品盗窃和恶意破坏。
1.5 数据审计技术：数据审计技术可以监测数据使用过程中的操作，记录数据的修改、操作者、时间等信息，确保数据的安全性和准确性，防止数据被篡改和窃取。
2.1 安全策略：安全策略是保障大数据安全的基础。
安全策略包括安全规则、安全流程等内容，可以规范和确定数据使用的权限和范围，确保数据的安全和完整性，防止数据泄漏和遭受恶意攻击。
2.2 安全培训：安全培训是非常必要的，可以为机构员工介绍数据安全知识，教育员工如何正确的使用企业数据，从而提高员工的安全意识，减少人为因素造成的数据损失。
大数据平台数据安全防护技术一、引言随着大数据技术的快速发展和广泛应用，大数据平台的数据安全问题日益凸显。
数据安全防护技术成为保障大数据平台信息安全的重要手段。
本文将详细介绍大数据平台数据安全防护技术，包括加密技术、访问控制技术、数据备份与恢复技术以及数据脱敏技术。
二、加密技术1. 对称加密技术对称加密技术是一种使用同一个密钥进行加密和解密的加密算法。
在大数据平台中，对称加密技术可以应用于数据传输过程中的加密保护，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。
2. 非对称加密技术非对称加密技术使用公钥和私钥进行加密和解密。
公钥可以公开，私钥只有数据接收方才能解密。
在大数据平台中，非对称加密技术可以用于保护重要数据的存储，确保只有授权人员能够解密访问。
三、访问控制技术1. 身份认证技术身份认证技术用于验证用户的身份信息，以确保只有合法用户能够访问大数据平台。
常见的身份认证技术包括密码认证、指纹识别、声纹识别等。
2. 权限管理技术权限管理技术用于控制用户在大数据平台上的访问权限。
通过对用户进行分类和赋予不同的权限，可以实现对数据的细粒度访问控制，保护数据的安全性。
四、数据备份与恢复技术数据备份与恢复技术是大数据平台中重要的数据安全防护措施之一。
通过定期备份数据，并建立完善的数据恢复机制，可以有效应对数据丢失、系统崩溃等突发情况。
1. 数据备份策略数据备份策略包括全量备份和增量备份。
全量备份是将所有数据进行备份，而增量备份则只备份发生变化的数据。
合理选择备份策略可以降低备份成本和恢复时间。
2. 数据恢复技术数据恢复技术包括物理恢复和逻辑恢复。
物理恢复是指通过备份数据的物理副本进行恢复，而逻辑恢复则是通过数据库日志等方式进行数据恢复。
根据不同的情况选择适合的恢复技术。
五、数据脱敏技术数据脱敏技术用于保护敏感数据，在保证数据可用性的前提下，对数据进行处理，使其无法直接关联到具体个人或组织。
常用的数据脱敏技术包括数据加密、数据替换、数据隐藏等。
大数据安全技术石瑞生教案-范文模板及概述示例1:石瑞生教授的大数据安全技术教案导言：随着信息技术的发展，大数据已经成为了信息社会中的重要组成部分。
然而，大数据的应用也带来了诸多安全威胁与挑战。
为了保障大数据的安全性，石瑞生教授开发了一套创新的大数据安全技术教案，本文将对其进行详细探讨。
一、教案概述1.1 目标与背景大数据安全技术教案的目标是培养学生对大数据安全的认识，了解大数据安全面临的挑战，并能够熟练运用相关的安全技术来保障大数据的安全性。
1.2 教学内容教案主要包括以下几个方面的内容：-大数据安全概述：介绍大数据的定义、特点，以及大数据安全的重要性。
-大数据安全威胁与挑战：讲解大数据面临的安全威胁，包括数据泄露、数据篡改、数据丢失等，并分析其原因与影响。
-大数据安全技术：介绍常见的大数据安全技术，如数据加密、访问控制、身份认证等，以及其原理和应用。
-大数据安全实践：通过案例分析和实验演示，让学生具体了解大数据安全技术的应用过程和方法。
二、教案亮点2.1 理论与实践相结合石瑞生教授的教案注重培养学生的实践能力，通过案例分析和实验演示等方式，将理论知识与实际应用相结合，让学生在实践中掌握大数据安全技术。
2.2 创新思维培养石瑞生教授的教案注重培养学生的创新思维能力。
教学过程中，学生将不仅仅是被动的接受知识，而是通过分析和解决具体问题来培养自己的创新能力，为大数据安全技术的进一步发展作出贡献。
2.3 实用性强教案设计的内容都具有实用性，学生在学习过程中能够获取到真实的技术知识，并能够灵活应用到实际的工作中。
三、教案评价石瑞生教授的大数据安全技术教案在教学过程中，注重理论与实践的结合，培养学生的创新能力，而且教案的内容都具有实用性。
通过教案的学习，学生能够更好地认识到大数据安全面临的挑战，掌握相关的安全技术，为大数据安全贡献自己的力量。
总结：大数据安全技术是当今信息社会中的重要课题，石瑞生教授的教案对于培养学生的大数据安全意识和技术能力具有重要的意义。
大数据安全的技术与治理措施在数字化时代，数据已经成为人类最为重要的资产之一。
随着大数据时代的来临，数据的产生量和流动速度都在不断增长，同时也意味着数据管理和安全的挑战也越来越大。
本文将介绍一些大数据安全的技术与治理措施，以期为大家提供更好的指导。
一、大数据安全的技术1. 数据分类在大数据的管理中，首先需要对数据进行分类。
对于重要的数据，需要采取更加严密的安全措施。
比如金融行业的数据，需要采用加密和存储方案。
同时，对于不重要的数据，可以采取不同的管理策略，以降低管理成本。
2. 数据采集的安全性数据采集是大数据处理的重要步骤。
通过采取合适的安全措施，可以保证数据的完整性，真实性和可靠性。
采用虚拟专用网络（VPN）等技术可以保证数据的传输不受非法攻击。
3. 数据中心的安全数据中心是大数据处理的核心地带，对数据采用适当的保护措施是保证数据安全的关键。
数据中心需要采用严密的门禁系统以保证能够限制不必要汇入的人员进到机房。
在数据存储方面，还可以采用冷热数据分离和角色访问控制等技术来保护数据。
二、大数据安全的治理1. 信息管理数据的安全管理不仅仅是技术问题，更重要的是在管理方面的理念和措施。
信息管理包括数据整合，备份，分享，可访问性以及数据的规范化等方面。
企业在数据管理过程中需要采用信息分类和规范管理的原则，以保证数据的合理安全。
2. 社会治理数据的管理是广泛的问题，涉及到社会的各个方面，例如法律，政策，监管和道德。
企业需要正确把握时事，了解社会管理的动态，及时采取合适的措施来保护数据安全。
3. 人才培养在数字化时代，数据安全需要有效的专业人才。
企业应该在人才招聘和培训上下功夫，提高员工的保密意识和能力，推广科技知识和实践，以实现数据安全的长久发展。
总结在大数据时代，数据安全是一个极其重要的问题，对于企业和个人来说都十分关键。
企业需要采取多种手段，包括技术和管理等方面措施来保护数据的安全。
同时，需要密切关注社会环境的变化，及时采取角度多样的措施，使数据安全得以长久维持。
大数据安全与隐私保护的技术解决方案随着信息技术的不断发展，我们正经历着数码化时代。
大数据成为了这个时代最迫切的需求之一，并对未来各个领域的发展产生了深远的影响。
虽然我们可以通过收集大数据来洞悉未来，但同时也面临着隐私泄露和大数据安全的风险。
因此，在开发大数据技术的同时，保护隐私和保障大数据安全也变得愈发重要。
本文将讨论大数据安全和隐私保护的技术解决方案。
一. 加密技术加密技术是保护数据安全和隐私最常见的方法。
其主要原理是通过一个密钥来对数据进行加密，只有拥有密钥的人才能对其进行解密。
在大数据应用中，加密技术被广泛使用，因为其对数据安全保护大有裨益。
例如，当我们使用云服务存储敏感数据时，加密技术可以用来保护这些数据的安全和隐私。
通过在存储之前对文件或数据进行加密，确保任何非授权的第三方未能读取或使用这些数据。
二. 数据脱敏技术数据脱敏技术是一项在保护大数据隐私方面很受欢迎的技术。
该技术的主要目的是将数据中的隐私信息进行替换、扭曲或删除，以确保即使数据被泄露，也无法读取或还原真实的信息。
例如，通常情况下，电子邮件地址中的用户名、账号和域名都可以用“匿名”信息进行代替。
三. 访问控制技术访问控制技术用于保护大数据离线和在线访问的安全。
它通常会限制对数据的访问，确保只有经过验证的用户才能访问敏感数据。
例如，当某一部分数据仅特定人员可访问时，可以对该数据进行访问权限的设置。
这可以通过使用标准的身份验证方法（如用户名和密码）或各种单点登录（SSO）解决方案来实现。
四. 数据备份和恢复技术在保护大数据的安全和隐私方面，备份可以有助于保证数据不会因任何原因丢失。
数据备份通常由数据中心或云服务提供商进行。
同时，通过定期恢复备份，确保数据的可用性和完整性。
五. AI和机器学习AI和机器学习是现代大数据应用中非常重要的技术。
这些技术可以用来加强大数据隐私保护和安全性，制定更尖端、更智能的策略。
例如，当在大量流行的社交媒体网站中收集用户数据时，可以对AI和机器学习算法进行训练，以从数据中自动检测出特定的标签或敏感信息，以便确定是否需要删除这些数据或进行转移和存储。
大数据平台数据安全防护技术引言概述：随着大数据时代的到来，大数据平台的应用越来越广泛。
然而，大数据平台的数据安全问题也日益凸显。
为了保护大数据平台中的数据安全，各种数据安全防护技术应运而生。
本文将从以下五个方面介绍大数据平台数据安全防护技术。
一、访问控制技术1.1 身份认证：大数据平台应采用强大的身份认证机制，如基于用户ID和密码的认证方式，或者使用更加安全的双因素认证方式。
1.2 权限管理：通过权限管理技术，对大数据平台的用户进行细粒度的权限控制，确保只有授权用户才能访问敏感数据。
1.3 审计日志：建立完善的审计日志系统，记录用户的操作行为，及时发现异常操作并进行追踪，以保护数据的安全。
二、数据加密技术2.1 数据传输加密：在大数据平台中，数据的传输过程中很容易受到黑客的攻击，因此采用数据传输加密技术是非常重要的，可以使用SSL/TLS协议对数据进行加密传输。
2.2 数据存储加密：对大数据平台中的敏感数据进行加密存储，确保即使数据被盗取，黑客也无法解密获取有效信息。
2.3 数据处理加密：在大数据平台的数据处理过程中，采用数据处理加密技术，确保敏感数据在处理过程中得到保护，防止数据泄露。
三、数据备份与恢复技术3.1 定期备份：建立定期备份机制，将大数据平台中的数据进行备份，以防止数据丢失或损坏。
3.2 灾难恢复：建立灾难恢复机制，当大数据平台遭受自然灾害、硬件故障等情况时，能够快速恢复数据并保证业务的连续性。
3.3 数据冗余：通过数据冗余技术，将数据存储在多个地点，确保即使某个存储点出现故障，数据仍然可用。
四、威胁检测与防护技术4.1 入侵检测系统：建立入侵检测系统，对大数据平台进行实时监控，及时发现并阻止潜在的入侵行为。
4.2 恶意代码防护：采用恶意代码防护技术，对大数据平台的系统进行实时监测和防护，防止恶意代码对系统进行攻击。
4.3 数据泄露防护：通过数据泄露防护技术，对大数据平台中的敏感数据进行监测和防护，防止数据泄露给未经授权的人员。
大数据安全与隐私保护技术1、大数据安全的背景和意义：早期数据存储以及传输的方式并不是很安全，通常是通过纸质文件、U盘等物理设备进行传输。
而随着大数据时代的来临，数据的存储、传输、分析、处理等方式得到了彻底的变革。
这也意味着，随之而来的安全问题也变得越来越复杂。
大数据的泄露和篡改等安全问题不仅仅对个体隐私造成影响，甚至对于国家的安全也存在着巨大的威胁。
2、大数据安全的威胁在数字化时代，我们面临着更多的威胁，因为随着网络攻击和数字间谍活动的增加，抢夺大规模数据集的行为日益增多。
数据被篡改、窃取、滥用，损害了个人及企业的利益，甚至危及国家的安全。
以下是目前大数据安全所面临的主要威胁：2.1 数据泄露数据泄露型攻击利用各种技术来获取数据，如暴力破解、社交工程、漏洞利用等方法，这些攻击均可能导致数据的泄露。
泄露的数据可能是个人的身份信息、银行账户数据等，因此严重影响到了个人以及企业的利益。
2.2 安全漏洞由于软件的漏洞和系统管理失误等原因，攻击者可能会获得身份验证等凭证，利用这些漏洞在系统中远程执行程序或获取信息。
2.3 恶意软件恶意软件有多种类型，如蠕虫、病毒、木马、恶意广告等，这些软件可能会下载额外的恶意软件，或者记录敏感信息，损害系统、企业甚至国家安全。
2.4 攻击者攻击者的种类也多种多样，包括黑客、相关组织以及跨国公司等，在数字化世界中，无恶不作的攻击者危害极大。
3、大数据安全技术针对大数据安全所面临的威胁，出现了多种技术手段来保护数据的安全，下面我们将介绍一些主要的技术手段。
3.1 数据加密和解密技术加密技术可以保护数据，使其无法被第三方获取和解密，保证数据的机密性。
通常采用的加密手段有对称加密和非对称加密，前者通过使用相同的密钥来加密和解密数据，后者采用公钥加密和私钥解密的方式进行数据的加密传输。
3.2 数据匿名化技术数据匿名化技术是一种可以保护个人隐私的方法，通过数据匿名化技术，可以隐藏或模糊数据的真实来源和属性，从而保护数据的隐私。
大数据安全与隐私保护技术综述在当今数字化时代，大数据已成为各行各业的核心资源。
然而，大数据的快速增长和高度共享也带来了潜在的安全和隐私风险。
大数据的安全和隐私保护已成为一个备受关注的领域，需要不断演进和创新的技术来应对这些挑战。
本文将对大数据安全和隐私保护技术进行综述，介绍当前常用的技术和面临的挑战。
第一部分，我们首先来了解大数据安全技术。
为了保护大数据的安全性，常用的技术包括加密、访问控制和安全存储。
加密技术通过对数据进行加密和解密，使其只能被授权用户访问，从而保证数据的机密性。
访问控制技术采用不同的身份验证和授权方式，限制对数据的访问权限，确保数据的完整性和可靠性。
安全存储技术采用数据冗余和备份策略，防止数据遭受破坏或丢失。
第二部分，我们将重点介绍大数据隐私保护技术。
随着大数据的不断积累和共享，个人隐私信息暴露的风险也在增加。
为了保护个人隐私，在大数据中常采用的隐私保护技术包括数据匿名化、差分隐私和隐私保护算法。
数据匿名化通过对原始数据进行替换、泛化或扰动，使得个人敏感信息无法被识别出来。
差分隐私是一种更加严格的隐私保护方式，通过添加噪声或扰动来保护个体的隐私，并提供最大限度的数据实用性。
隐私保护算法利用密码学技术和数据挖掘方法，对敏感数据进行保护和处理，从而达到隐私保护的目的。
第三部分，我们将讨论大数据安全与隐私保护技术面临的挑战。
首先是数据规模和复杂性增加带来的挑战。
随着大数据规模的不断增加，传统的安全和隐私保护技术面临着效率和可扩展性上的挑战。
其次是隐私保护与数据可用性之间的平衡问题。
在保护隐私的同时，如何保持数据的可用性和可挖掘性成为一个难题。
此外，隐私保护技术本身也面临着攻击和破解的风险，技术的安全性需要不断地加强和提升。
最后，我们来看一些未来的发展趋势和展望。
随着技术的不断进步，大数据安全和隐私保护技术也在不断演化。
一方面，新的加密算法、安全存储技术和访问控制策略将被引入，以应对日益复杂的安全威胁。
数据安全技术与大数据保护大数据的安全和隐私数据安全技术与大数据保护：大数据的安全和隐私随着信息技术的迅猛发展和数据量的爆炸性增长，大数据已经成为当今社会不可忽视的重要资源。
然而，大数据的应用也不可避免地引发了一系列安全和隐私问题。
为保障大数据的安全性和隐私性，数据安全技术在这个领域扮演着至关重要的角色。
本文将探讨数据安全技术与大数据保护的相关问题，旨在为读者提供更深入的了解。
一、大数据的安全威胁随着大数据的使用日益广泛，相关的安全威胁也日益突出。
首先，大数据的规模庞大，使得其容易成为黑客攻击的目标。
黑客可以利用各种手段窃取大数据中的敏感信息，如个人身份信息、商业机密等。
其次，大数据的复杂性也导致了安全隐患。
由于大数据涉及多个系统和网络，攻击者可以通过攻击弱点入侵系统，获取大数据中的信息。
此外，恶意软件和病毒的传播也对大数据的安全构成了威胁。
二、数据安全技术为应对大数据安全威胁，研究人员和安全专家们提出了各种数据安全技术。
首先，加密技术是保障大数据安全的重要手段之一。
通过对数据进行加密处理，可以使得大数据在传输和存储过程中不易被非法获取。
其次，访问控制是数据安全的另一个关键技术。
通过设置严格的权限管理和身份验证机制，可以有效控制数据的访问权限，减少安全风险。
此外，数据备份和恢复技术也对大数据的安全具有重要意义。
定期备份数据可以在系统故障或攻击事件发生时快速恢复数据，保障数据安全。
三、大数据隐私保护大数据的使用往往需要涉及个人隐私信息，如大数据分析结果中可能包含用户的身份、偏好或行为模式。
为保护大数据的隐私，需要实施相应的隐私保护措施。
首先，数据脱敏是一种常用的隐私保护技术。
通过对数据中的敏感信息进行匿名化或者替代化处理，可以避免敏感信息被识别和关联。
其次，隐私保护协议的建立也是重要的一环。
用户在参与大数据项目时，应与数据收集方达成明确的隐私保护协议，明确数据使用范围、保留期限以及共享方式等。
此外，技术手段如数据加密和差分隐私也可以在一定程度上保护大数据的隐私。
大数据系统安全技术大数据无处不在信息系统架构演变大数据系统安全重要性大数据系统安重要性数据爆发式增长，信大数据给信息安全提安全威胁大大提高，息成为战略资产•大数据市场年增迅速，出了新的挑战•数据泄密影响重大：攻击者背景更加复杂•安全威胁的目标性、隐近5年平均增速50%以上•Saleforce，Google gtalk，CSDN，天涯等相继被曝用户数据泄漏蔽性、破坏性都大大增加，攻击者的动机、目大数据技术影响到国家治理、企业决策和人民生活相被曝用户数据泄漏•制约大数据业务的融合和应用发展的、方法变得更加复杂•针对云计算和大数据应用的攻击成为新的攻击方向大数据系统安全技术体系保证访问控制的安全保证系统管理和运维安全•访问权限认证•流量和访问质量控制•安全策略管理•系统安全审计•用户访问行为监控•访问敏感信息告警、阻断和追踪访•用户和权限管理•配置基线检查•漏洞和补丁管理问安全运维安全内存容安全储安全保证数据内容的安全•大数据去隐私化技术：数保证数据存储的安全•据加密，限制发布，数据失真•多维度审计技术：用户、数据对象字段敏感内存储介质加密访问技术•文件加密存储技术•分布式存储分片加密和解数据对象、字段、敏感内容等审计密技术•数据备份和容灾大数据安全处理平台系统架构业务A 业务支撑层业务B 业务C …安全运维管理层业务D安全策略管理策略策略安全访问认证模块安全审计管理部署应用接口层数据访问接口（类SQL, JDBC库,ETL工具）审计管理事件管理关联分析安全大数据处理引擎去隐私化加载模块策略化数据抽取大数据多维度审计大数据访问监控访问安全身份认证弱口令检查Hadoop*接口数据库接口全文检索接口数据处理层配置基线检查合规检查变更管理基线监控批量加载服务分析查询服务数据迁移转换服务数据定义服务p 接数据库接文检索接系统监控漏洞扫描状态监控资源监控安全访问认证模块HDFS/Hbase/Hive/DB HDFS/Hbas e/Hive/DB HDFS/Hbas e/Hive/DBHDFS/Hbas e/Hive/DB数据存储层版本补丁管理版本检测补丁分发升级管理大数据系统安全关键技术z 大数据系统统一策略管理z 各类型数据存储和处理技术z 配置基线检查和监控技术z 大数据并行去隐私化技术z 策略化抽取和集成技术z 多维度大数据审计技术z 访问监控和报警技术z 访问行为追踪技术大数据系统访问安全大数据系统访问安问权限控制访问数据访问流量敏感信息访问安全控制控制z 分权分域¾针对不同的数据对象、用户、角色分配访问权限¾面向系统管理员，各类数据分析人员，审计人员等z 数据网关¾聚合数据访问，支持内外网分离，多网络负载均衡¾数据访问方式，清洗、转换、加载、查询、挖掘等大数权加载数据网关数据节点数据节点数据数据数据节点数据据安全访问接用户限控制查询挖掘节点节点节点口层…… …z 流量控制技术（基于DPI的协议识别技术）¾基于TCP窗口整形的流控技术¾基于队列的流控技术¾基于干扰的流控技术防止互联网广播风暴或者病毒/木马造成网络瘫痪z 防止互联网广播风暴，或者病毒/木马造成网络瘫痪AA’’B CB’C’流量控制流控制•传输之间进行数据加密，如：S/MIME加密邮件传输软件加密传输安全网络协议•建立安全信息通道，SSL，安全套接字层等系统安全认证•基于口令的安全认证•基于密钥的安全认证z 访问敏感信息监控和告警访问敏信和警¾访问内容和访问行为的监控访问权限频率敏感字段敏感操作异常操作等可进行告警¾访问权限、频率、敏感字段、敏感操作、异常操作等可进行告警z 针对异常访问的操作限制¾防止非法访问和非法操作等¾告警访问、限制访问、阻断访问监控告警策略配置•配置访问策略•策略下发生效•监控访问行为•访问异常检测限制阻断•限制访问频率•阻断用户访问访问追踪•用户访问追溯•访问统计分析大数据系统内容安全大数据系统内容安大数据系统包含大量的敏感信息，须加强对数大数据内容保护在数据读写时，对内容进行相大数据系统提供对内容保护的算法优化据内容的保护即使获得数据应的处理组件的部署方式即使获得数据，也不能造成安全威胁组件的部署方式，读取和写入时进行处理提供新计算模型下的算法优化技术防止内部人员对数据的泄露对数据内容进行审计、监控、告警阻断和追踪警、阻断和追踪大数据去隐私化基于失真的隐私保护技术•随机化：随机扰动，随机化应答•阻塞、凝聚、交换等技术•支持度和置信度基于加密的隐私保护技术•安全多方计算：SMC问题，分布式计算协议•分布式匿名化：k-TTP模型•分布式关联规则挖掘和分布式聚类基于限制发布的隐私保护技术匿名、y、近邻•K-匿名、l-diversity、t-近邻大数据多维度审计访问频率统计用户访问轨迹 用户行为趋势字段属性和约束 访问和操作权限 访问记录和监控象敏感敏感访问对象审计字段内容行为对象属性和约束 敏感记录访问 访问和操作权限 访问阻断和告警敏感信息过滤 敏感信息统计大数据内容保护优化算法窃密或数据分片攻击Map 排序合并数据Reduce排序合并split算法实现匿名化数据分片Map HDFS 文件splitReduce排序合并split算法实现数据分片Map 算法实现大数据系统存储安全大数据系统存储安存储认证数据加密第三方认证系统对用户和权限进行设置和数据条、对象、文件等不同粒度的加密和存储安全认证解密技术备份容灾副本和分片数据导入导出，备份恢复，容灾方案等数据多副本级副本摆放和访问策略，数据分片和冗余存储数据分布式加密分布式加密技术加密层次加密要素文件系统层加密应用软件对数据加密中间件加密加密粒度密钥管理数据分布式存储D0D1Node1D0Node2D1Node3P0Node4D2Node5D3D2D3D4D4D5D6P1D7D5N+M:B ，N 代表数据块量，M 代表容忍故障的磁盘数量，B 代表容忍故障节点的数量。
例如本例D68+2:1，表示集群可以丢失2块磁盘或1个节点而不至于数据丢失。
在这种配置下，空间利用率可达到80%。
D7数据备份容灾数据备份数据快数据恢复数据容灾数据快照数据导入数据同步致性检查完全备份数据迁移一致性检查增量备份批量导入远程镜像条件导出副本和压缩索引维护异地容灾故障切换存储认证存储认z大数据系统依靠外围可靠的认证系统。
z使用对称钥匙操作，比SSL的公共密钥快。
使用对称钥匙操作比SSL的公共密钥快z操作简单，如废除一个用户只需要从KDC数据库中删除即可。
大数据系统运维安大数据系统运维安全身份认证系统配置监控基线运维安全漏洞补丁管理扫描安全审计身份认证手机，邮箱USB key，IC卡证书用户拥有的东西IC卡，证书，动态口令，…用户名/密码密码提示问题，验证码，…用户身份用户的身用户知道认证技术体特征的信息指纹识别多因素结掌纹识别人脸识别语音识别动态口令+静态密码，USB 合认证虹膜识别Key+静态密码，…配置基线z 快速检索系统安全配置的自动解决方案z 确保关键的可执行文件，配置文件的内容权限属性等不被恶意修改容、权限、属性等不被恶意修改z配置基线的完整性/合法性检查、变更管理和监控配置完整性检验•可执行文件配置变更管理•配置文件基线基线合规性检查•系统基线构建配置基线监控•自身安全脆弱性•系统配置文件•配置基线变更•内容权限检查•定时检测和告警版本和补丁管理子系统软件版本号版本和补丁检测软件版本Patch版本号厂家包版本号软件补丁分类：接口、修正性、问题补丁功能版本检测补丁分发升级功能：版本检测、补丁分发、升级安全审计安审计安全审计网络安全数据库安业务运维日志审计审计全审计安全审计漏洞扫描漏洞分类•应用软件漏洞：www,FTP,SMPT等操作系统漏洞：windows中RPC,NETBOIS漏洞等•操作系统漏洞：windows中RPC NETBOIS漏洞等扫描方法•特征匹配：基于规则的模式特征匹配•插件技术：调用插件进行检测，包括错误配置、简单口令、网络插件技术插件进行检测包括错简单络协议漏洞等系统监控集中存储数据汇聚、信息规整、分布存储，批量入库聚合分析分类统计聚集计算信息采集CPU、内存、网络、分类统计，聚集计算，异常检测等操作系统、中间件、数据库、应用业务系统监控系统告警运维优化告警级别，告警方式，告警响应机制管理策略调整，故障处理，参数优化典型应用场景电信信令经营分析，CDR系统建设社会关系挖掘金融交易历史统计，异常行为检测消费行为分析，商业决策支持区域卫生医疗医疗临床决策支持疾病模式分析全民健康档案交通流量分析道路规划交轨分析车联网访问安全内容安全国防军工情报分析网络安全智慧城市电子政务、智能电网平安城市、食品安全运维安全存储安全舆情分析流量统计图像，音视频分析社会关系推荐基础研究互/物联网兴趣挖掘流式数据分析挖掘实时统计理化模拟，生命科学电力调度，能源勘探气象气候，地球模拟公共安全-某大型网络安全监控系统SN ‐MPP 架构结构化大数据平台流量事件曙光XData特征事件分布事件采集存储分析趋势分析流量统计，事件分析采集清洗、趋势分析、预警事件分析，分布统计入库分析。
