大数据环境下数据安全的研究
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摘 要现在已经进入数字化信息时代，人们记录信息的方式不再是用过去纸质方式进行，更多的是用数字记录，大数据的重要性被发现，但是信息泄露的可能性逐渐增加，人们信息保护面临更多挑战。为了保护各种信息，人们需要详细了解大数据的特点和存在的安全性挑战，本文简要介绍这两方面的内容，并提出一些保护措施。
工业发展推动科技发展，上世纪科学家应时代的需要发明计算机，进而发现互联网等高科技信息记录和传递的工具，人们记录信息的速度大大提高，许多信息也能永久的保留下来，受环境的影响较小，信息量也迅速增大，推动社会进入大数据时代。为了保存大量的数据，云计算包含的分布式存储运算和服务器集群技术备受欢迎，数据挖掘方式存在认知规律，为后续的一些操作提供参考。大数据存在各种优势但是也存在数据泄露的危险性，为此需要研究数据安全管理的问题，最大程度的保证各种信息安全。
1 大数据的特性
大数据是社会细心化发展的载体，其体量庞大，现在大数据形成和存在形式多种多样，许多研究者对此进行研究，随着研究的的深入，大数据不再是单纯的表示一个概念名词，还代表其中有关的一些工具、依托平台、解析系统和相关的价值。
1.1 大容量、高速度、多类型
社会发展，信息量增大，因此大数据包含的数据量也逐渐增大，人们对数据处理的速度要求也越来越高，响应的时间加长，鉴于此，人们对大数据管理越来越精细，数据的类别增多。以往人们收集到的数据被拟定为常见的关联性结构，但是在新网路技术和媒体技术高速发展的形势下，关联性结构以外的数据含量也在增加，常见的有信息交流软件中的一些图片等都有关联性结构以外的数据。
1.2 多层级内的独特价值
大数据固有的本体，就潜藏了其内在价值。工作人员等在收集、整理大数据是能发现其中潜藏的数据价值，价值的表现形式多种多样。在现在市场竞争激烈的环境下，大数据被归为企业的资产，企业内部自行挖掘其中有内涵的价值，并不断升华成企业的利益。另外大数据还有低密度这一特点，大数据的持有者只有经过深入挖掘才能获得实用特性的潜在信息，供应最佳价值。
1.3 实效特性的运算
云计算预设的数据框架，带有大集群、高速率这样的存储特性。云计算的这种技术特性含有的信息设置框架决定了信息运行方式，使用惯性的数据流动方式访问拟定好的数据数据范畴，这其中包含多种技术，将携带信息的数据进行挖掘和表征出包含的意义，对大数据中包含的信息进行深度挖掘，提炼出具有价值的信息。
2 大数据多层级的现实挑战
2.1 资源互通中的威胁
现在计算机中存在多种信息分享和交流平台，人们可以获得多种资源，也可以分享已有的资源，这样可以将社会资源快速整合起来，经过动态信息配置就能实现各时段数据分享。建立的这种信息交流平台，人们既能获取有用信息，也能形成清晰简单的数据流，保证资源快速流动传播，为人们提供新颖的服务。但是这样开放式的平台也是黑客们攻击的对象，黑客获得其中隐秘的信息，对其它人们利益是一种伤害，不利于社会治安安全。
2.2 存储中的新要求
现在已有的数据处理技术可以将数据存储类别分为细化特性的关系型、文件关涉的服务器。海量多样的数据涌入，凸显了多层级的数据类别，很难及时去调和系统。SQL数据构架中关联的相关技术在现在很难预先设定适宜的数据存储模式，设计的相关数据处理软件还存在诸多漏洞，并且数据安全性管理得不到保障，客户使用时需要输入身份证号等一些个人隐私信息，并不断地进行精准授权，在这一环节存在安全隐患。
2.3 技术拓展中的潜藏风险
伴随网络拓展，人工特性的智能服务，也增添了内涵。但是在拓展过程中数据安全性受到威胁，大数据管理中本身存在的安全管控技术就存在漏洞，办理办法和措施升级速度缓慢，大数据系统访问渠道、权限和存储方式等不安全因素使得数据泄露的可能性不断增加。
3 大数据安全管控的适宜方法
大数据本身固有的安全管控技术为其安全性提供有力保障，能及时跟踪不寻常的网络行为，避免黑客、病毒等的侵袭。但是不寻常的网络行为会存留较多的痕迹，这就需要预设安全层级保证。以下简要介绍几种大数据安全管控的适宜方法。
3.1 动态特性的脱敏
带有动态特性的数据脱敏，是对体系以内的敏感数据，经由预设的脱敏规则，妥善予以变形。再这样的有效措施下能较好的保证数据的安全性。大数据体系中的数据经过动态脱敏可以在多种环境下安全流动，避免一些敏感系数高的信息流动，但是这些敏感的信息数据不是被删除，而是以原始数据形式保留下来。一些经过脱敏的应用软件可以正常运行，在测试中出现问题的可能性低。
3.2 审慎加密
大数据系统在数据收集和整理过程中要化解安全疑难问题，首先要对数据进行加密，保护已经存留的数据。管理者拟定好的安全服务必须遵循给定的安全等级标准，为数据划分出足够安全的存储空间，在SSL架构下设定的安全等级标准，要严格查验大数据的各个节点，数据传输过程中制定好加密措施，微数据上传和下载提供安全通道。
3.3 随时辨识攻击
APT特有的攻击，带有潜藏着的深远威胁。这样性质的攻击存在隐藏性，在适应的环境下才能爆发出来，并且安全隐患没有特定的攻击途径，大数据根据这一特性设置的安全管控技术能有效避免这一问题，随时检验APT，并发现隐藏的危险因素。大数据的跨平台传输环节带有很多不安全因素，应该根据各种环境设置相关的权限，管理访问者的访问途径，确保信息安全。
4 结束语
在当下的环境中，大数据携带各种有用的信息，将信息数据化，传递的速度比以往快，保证企业或组织能及时掌握最新消息，提高其竞争能力。在看到大数据给人们带来的便捷和利益的同时，也要认识到其中蕴含的危险，本文对其进行简要分析，并提出大数据安全管控措施，保证大数据安全发展，维护社会稳定。
参考文献
[1]李洪洋.大数据环境下的数据安全研究[J].电子技术与软件工程，2013（20）.
[2]杨勇.大数据环境下对网络安全的探究[J].信息与电脑（理论版），2014（03）.
[3]王冬.一种大数据环境下的数据隐私保护策略及其实践[J].微型电脑应用，2013（06）.
[4]丁佳.基于大数据环境下的网络安全研究[J].网络安全技术与应用，2014（04）.
[2]杨勇.大数据环境下对网络安全的探究[J].信息与电脑（理论版），2014（03）.