大数据时代的数据安全隐私保护解决之道【百科全说】

数据安全已经成为大数据首先要关注的重点。随着数据量的增加，越来越多企业将自己的数据存储到云端，也正是因为大数据的集中存储，给数据隐私和安全带来了很大挑战。

操作方法

01

保护交易记录和数据存储在存储介质中的数据仅仅按照安全级别进行存储起来，其安全性是不够的。而数据量的不断增加，使得大数据的可扩展性和可用性存储管理需要进行自动分层。然而，自动分层的方法目前不能跟踪到数据的存储位置，因此，大数据存储面临新的挑战。
02

端点输入验证和过滤端点设备是维护大数据安全的主要因素。大数据处理是借助于端点提供的输入数据来执行存储、处理和其他必要任务。因此，企业或者其他机构应确保使用真实和合法的终端设备。
03

保护分布式框架内的数字资产分布式框架中的计算数据和其他数字资产，如Hadoop的MapReduce函数，大多缺少安全保护。对于这一问题，目前主流的预防措施是确保映射器安全，尤其是保护那些未经授权的映射器数据
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实时保护数据由于大量数据的生成是实时的，大多数组织无法保证能够进行定期检查。但是，对于数据保护来说，实时或基本实时地进行安全检查和观察是一种有效保证数据安全的措施。
05

保护访问和加密数据安全存储设备是保护数据的重要保障。但是，数据存储设备本身易遭受攻击，因此，需要通过加密访问的方式进行保护。
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颗粒检测对不同种类的日志进行分析，并通过此方式来识别任何类型的网络攻击或恶意活动。因此，需要对各类数据进行定期审核。
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粒度访问控制NoSQL数据库或Hadoop分布式文件系统，在对存储数据进行精细访问控制时，需要强大的身份验证过程和强制访问控制。
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非保守数据存储的隐私保护NoSQL等数据库在存储数据时存在许多安全漏洞，其中最突出的安全缺陷是在数据的标记或记录过程中，无法对数据进行彻底加密，而当它被流式传输或收集时，数据库也无法将其分发到不同的组。需要其他数据库对其进行安全补充。

大数据时代的数据安全隐私保护解决之道

操作方法

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