數據安全怎麼看

① 數據安全怎麼做，安全性更高

這是個綜合的工程。需要全路徑，全生命周期的去保護。通常需要關注如下方面：
1，敏感數據識別和標記。
2，數據傳輸安全。
3，數據使用安全。
4，數據交付和發布安全。
其中，2，數據傳輸安全利用ssl加密傳輸，比較成熟了。3，數據使用安全中，涉及到數據使用狀態審計，數據加密存儲，數據訪問控制等。4，涉及數據脫敏。
數據安全中，從源頭保護數據是最重要的，也就是資料庫的安全，包括資料庫加密VS-EC，資料庫審計VS-AD，資料庫防火牆VS-FW，以及資料庫脫敏VS-DM。
目前市場上還沒有ALL in one的資料庫安全平台，但是同時擁有這幾個產品的不多。可以在網路上檢索下中安威士，這是從北理工孵化出來的公司，產品還不錯，也比較全。

② 大數據時代，數據安全如何把控

我們生活在信息的世界裡，也是生活在數據的世界裡。我們在生活中每一個動作都恨不得通過互聯網來獲得超便捷的體驗，與此同時也在這個過程中留下了數據的痕跡，最關鍵的是，現如今的技術完全可以記錄下每一個步驟，每一條信息，甚至通過推測你的需求來提供相應的消息，也就是常說的大數據技術。

大數據和隱私安全太近了，既要發展又要保護，那麼於法於情於理，大數據產業與消費者隱私如何達到平衡呢？作為消費者，如何在快速發展的行業中來明確主權，保護自己呢？

作為消費者應該如何來面對呢？首先是不隨便泄露個人信息，在受到騷擾時主動維權。同時，沒有必要因為大數據而拒絕新事物，該享受的服務和福利不用忌憚，這個時代技術的腳步是擋不住的。

作為企業應該如何來面對呢？應當是同理心+敬畏心+商業良心。然而這一點企業往往很難做到。曾有多家外媒同時報道稱，自2014年6月起劍橋學者Kogan就以心理學研究為名獲取、收集Facebook用戶數據。隨後，多達5000萬用戶的數據被Kogan轉交到政治咨詢機構劍橋分析手中，而後者又被指出曾受雇於美國總統特朗普的競選團隊和推動英國脫歐的「脫歐派」乃至多國政黨的競選團隊。

近些年來，關於數據泄露的報道屢見不鮮，可是不論用戶如何抵制、抗議，依然無法阻擋用戶數據源源不斷流向黑幕之後，用來達成各種各樣的目的。Facebook的數據泄漏事件讓監管者和業內人士認為，強化監管或許是必要的。德國司法部長卡塔琳娜·巴利（Katarina Barley）曾表示，Facebook處理私人數據的行為「不可容忍」，目前公司的承諾遠遠不夠，「未來我們不得不更嚴格地管理像Facebook這樣的公司。」

③ 怎麼保護數據安全

保護數據安全的方法有很多，下面我們就一起來看下

第一種方法：就是通過給員工定期培訓，增強其對於企業文件的保護意識和電腦操作規范，嚴格遵守其規章制度。

第二種方法：就是通過對電腦的定期升級來達到保護數據安全的目的，而且企業在選擇電腦系統的時候盡量的選擇正版的系統，定期對電腦做系統補丁的安裝。

第三種方法就是通過域之盾來進行數據安全的保護，它不僅能夠進行員工上班期間的一個行為審計，還能夠進行電腦中的企業數據保護，比如文件加密功能、文件自動備份功能、郵件管控、網頁瀏覽統計等。

④ 大數據安全的重要性

大數據在企業和事業單位應用越來越廣泛，也越來越被人所熟知，數據的價值也越來越多的被人所認識。它已經成為了一種新的經濟資產，被看作是新世紀的礦產與石油，為整個社會帶來了全新的創業方向、商業模式和投資機會。
大數據時代，組織和企業會更多的依靠數據分析而非經驗和直覺來制定決策。充分挖掘和使用數據的價值將為組織和企業帶來強大的競爭力。我們的周圍也不乏有希望通過挖掘數據價值，提升組織或和企業競爭力的客戶。像所有的科學技術一樣，大數據也是一把雙刃劍，能否合理利用成了其劍鋒所向的分界點。
數據安全存在著多個層次，如規章制定、信息收集、信息傳輸、信息傳輸等環節安全。對於業務數據的安全，三分制定，七分技術，其他安全也是至關重要。
業界通常以四個「V」來概括大數據的基本特徵：Volume（數據體量巨大）、Variety（數據類型繁多）、Value（價值密度低）、Velocity（處理速度快）。而恰恰是這四個特點，也決定了其安全風險。
數據安全比傳統信息安全更加復雜，體現在三個方面。
（1）業務數據越來越大，包括越來越多企業數據、個人資料、客戶的隱私，數據的集中存儲環節存在很大數據泄露隱患。
（2）敏感數據的應用界限不明確，大數據的分析大多未考慮到個體隱私問題。
（3）大數據對數據安全依賴提升，傳統的像APT、DDos等安全工具，在數據防丟失、防泄漏上存在一定的技術難度。
大數據技術，主要是針對事物之間或者人和事物之間進行關系分析，如果大數據技術只是單純的輔助決策的作用，那並不可怕，但事實上，大數據分析技術逐漸變成了一項重要的業務決策流程，越來越多的決策結果受到大數據分析結果所影響，對於決策者來說，最艱難的事情就是讓我們邏輯思考來做決定，還是有智能分析的數據做決定，現在來看，智能分析的結果往往是正確的，並且讓我們對其產生依賴，試想一下，如果大數據分析手機的基礎信息數據出現問題，或者分析的邏輯是不正確的，那麼將會引導我們走向錯誤，所以，面對海量的數據，存儲、管理和分析，傳統的對錯分析和奇偶校驗可能不能滿足需求。
3 大數據就是大風險
大數據之「大」實際上指的是它的種類豐富、存儲量大，因此管理起來是一個具有挑戰性的工作。然而，無論企業在數據的存儲、應用以及環境角度來看，「管理風險」不可避免地成為了「大數據就是大風險」的潛在推力。而數據安全是使用單位的重中之重，數據安全技術直接影響國家安全。總結起來，主要體現在五個方面。
3.1 雲數據
目前來看，企業對諸如雲服務等新技術的應用還是面臨很多的困難，因為在實際應用中可能會遇到一些無法預料的問題。另外，黑客們對於放在雲端的大數據更容易獲取對於他們有用的信息，因此企業對雲計算的安全性要求就會更高。
3.2 網路安全
隨著互聯網、移動互聯網和物聯網的發展，IT資源產生的在線數據正在被利用，但是數據量越來越大，已有的分析利用效率越來越低，數據的維護和利用壓力正在變大。所以企業對於大數據應用中，對網路的恢復、防範依賴性就越來越高。
3.3 隱私
個人隱私作為一直備受關注的社會問題，隨著各式各樣的數據量越來越大，通過多種關聯技術的分析成熟，個人隱私問題也將愈加凸顯。
3.4 消費化
隨著移動辦公的興起和廣泛使用，在數據收集、存儲、訪問、傳輸都必不可少的有移動設備的介入。大數據時代的興起帶動了移動設備數量的驟增，為了方便，越來越的員工使用自己的移動設備進行辦公。使用方便的同時，也給企業帶來了安全隱患，移動設備很容易成為黑客入侵到內網的跳板，所以，移動設備的安全性關系著企業的安全。
3.5 互相聯系的供應鏈
企業是供應鏈中的一部分，而這個供應鏈具有復雜性、全球性、還相互關聯。信息將供應鏈緊密地聯系在一起，從數據到商業機密再到知識產權，而信息的泄露會給企業帶來經濟和名譽上的重大損失，因此信息安全也越來越被重視。
不難看出，圍繞大數據的五個主要問題多是其安全問題。的確，信息安全是關乎企業生存命脈的一根紅線，在任何時期都是不可碰觸的。面對大數據的雙刃劍，保護好這些敏感數據的安全及其大數據分析生成的各種戰略方案、機密文檔、市場報告等成果，是促使大數據助力企業發展的關鍵環節。 各類技術都在考慮它們的安全性，並力求從中尋求一個契合點，雲計算還有大數據，也都在尋求安全和各類技術有效融合。當大數據考慮安全性的時候，一個全新的安全生態系統伴隨著大數據生態系統的成熟逐漸在我們眼前清晰地展開，資本運作和創新的動力不斷地驅動著安全向前邁進。
4 數據信息的「安保」直接影響數據開發
不可否認，信息化程度越高，信息安全受到拷問的程度就越大。困擾全球各國的數據安全問題，同樣也在考驗中國。不能實現數據信息的「安保」，數據的開發就是一場災難，世界主要經濟體對此無一不有清醒認識。

⑤ 大數據安全問題及應對思路研究

大數據安全問題及應對思路研究

隨著互聯網、物聯網、雲計算等技術的快速發展，全球數據量出現爆炸式增長。與此同時，雲計算為這些海量的多樣化數據提供了存儲和運算平台，分布式計算等數據挖掘技術又使得大數據分析規律、研判趨勢的能力大大增強。在大數據不斷向各個行業滲透、深刻影響國家的政治、經濟、民生和國防的同時，其安全問題也將對個人隱私、社會穩定和國家安全帶來巨大的潛在威脅，如何應對面臨巨大挑戰。

一、大數據安全關鍵問題

隨著數字化進程不斷深入，大數據逐步滲透至金融、汽車、製造、醫療等各個傳統行業，甚至到社會生活的每個角落，大數據安全問題影響也日益增大。

（一）國家數據資源大量流失。互聯網海量數據的跨境流動，加劇了大數據作為國家戰略資源的大量流失，全世界的各類海量數據正在不斷匯總到美國，短期內還看不到轉變的跡象。隨著未來大數據的廣泛應用，涉及國家安全的政府和公用事業領域的大量數據資源也將進一步開放，但目前由於相關配套法律法規和監管機制尚不健全，極有可能造成國家關鍵數據資源的流失。

（二）大數據環境下用戶隱私安全威脅嚴重。隨著大數據挖掘分析技術的不斷發展，個人隱私保護和數據安全變得非常緊迫。一是大數據環境下人們對個人信息的控制權明顯下降，導致個人數據能夠被廣泛、詳實的收集和分析。二是大數據被應用於攻擊手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，為發起攻擊做准備，大數據分析讓黑客的攻擊更精準。三是隨著大數據技術發展，更多信息可以用於個人身份識別，個人身份識別信息的范圍界定困難，隱私保護的數據范圍變得模糊。四是以往建立在「目的明確、事先同意、使用限制」等原則之上的個人信息保護制度，在大數據場景下變得越來越難以操作。

（三）基於大數據挖掘技術的國家安全威脅日益嚴重。大數據時代美國情報機構已搶佔先機，美國通過遍布在全球的國安局監聽機構如地面衛星站、國內監聽站、海外監聽站等採集各種信息，對採集到的海量數據進行快速預處理、解密還原、分析比對、深度挖掘，並生成相關情報，供上層決策。2013年6月底，美中情局前雇員斯諾登爆料，美國情報機關通過思科路由器對中國內地移動運營商、中國教育和科研計算機網等骨幹網路實施長達4年之久的長期監控，以獲取網內海量簡訊數據和流量數據。

（四）基礎設施安全防護能力不足引發數據資產失控。一是基礎通信網路關鍵產品缺乏自主可控，成為大數據安全缺口。我國運營企業網路中，國外廠商設備的現網存量很大，國外產品存在原生性後門等隱患，一旦被遠程利用，大量數據信息存在被竊取的安全風險。二是我國大數據安全保障體系不健全，防禦手段能力建設處於起步階段，尚未建立起針對境外網路數據和流量的監測分析機制，對棱鏡監聽等深層次、復雜、高隱蔽性的安全威脅難以有效防禦、發現和處置。

二、國外大數據安全相關舉措及我國應對思路

目前世界各國均通過出台國家戰略、促進數據融合與開放、加大資金投入等推動大數據應用。相比之下，各國在涉及大數據安全方面的保障舉措則起剛剛起步，主要集中在通過立法加強對隱私數據的保護。德國在2009年對《聯邦數據保護法》進行修改並生效，約束范圍包括互聯網等電子通信領域，旨在防止因個人信息泄露導致的侵犯隱私行為；印度在2012年批准國家數據共享和開放政策的同時，通過擬定非共享數據清單以保護涉及國家安全、公民隱私、商業秘密和知識產權等數據信息；美國在2014年5月發布《大數據：把握機遇，守護價值》白皮書表示，在大數據發揮正面價值的同時，應該警惕大數據應用對隱私、公平等長遠價值帶來的負面影響，建議推進消費者隱私法案、通過全國數據泄露立法、修訂電子通信隱私法案等。

我國在布局、鼓勵和推動大數據發展應用的同時，也應提早謀劃、積極應對大數據帶來的安全挑戰，從戰略制定、法律法規、基礎設施防護等方面應對大數據安全問題。

（一）將大數據資源保護上升為國家戰略，建立分級分類安全管理機制。一是把數據資源視為國家戰略資源，將大數據資源保護納入到國家網路空間安全戰略框架中，構建大數據環境下的信息安全體系，提高應急處置能力和安全防範能力，提升服務能力和運作效率。二是通過國家層面的戰略布局，明確大數據資源保護的整體規劃和近遠期重點工作。三是對國內大數據資源按實施分級分類安全保護思路，保障數據安全、可靠，積極開展大數據安全風險評估工作，針對不同級別大數據特點加強安全防範。五是盡快制定不同級別的大數據採集、存儲、備份、遷移、處理和發布等關鍵環節的安全規范和標准，配套完善相應的監管措施。

（二）完善法律法規，加大個人信息保護監管力度。一是積極推動個人信息保護法律的立法工作，探索通過技術標准、行業自律等手段解決法律出台前的個人信息保護問題。加快《網路安全法》的出台，在《網路安全法》中對電信和互聯網行業用戶信息保護作出明確法律界定，為相關工作開展提供法律依據。二是加強對個人隱私保護的行政監管，同時要加大對侵害個人隱私行為的打擊力度，建立對個人隱私保護的測評機制，推動大數據行業的自律和監督。

（三）加強國家信息基礎設施保護，提升大數據安全保障與防範能力。一是促進技術研究和創新，通過加大財政支持力度，激勵關系國家安全和穩定的政府和國有企事業單位採用安全可控的產品，提升我國基礎設施關鍵設備的安全可控水平。二是加強大數據信息安全系統建設，針對大數據的收集、處理、分析、挖掘等過程設計與配置相應的安全產品，並組成統一的、可管控的安全系統，推動建立國家級、企業級的網路個人信息保護態勢感知、監控預警、測評認證平台。三是充分利用大數據技術應對網路攻擊，通過大數據處理技術實現對網路異常行為的識別和分析，基於大數據分析的智能驅動型安全模型，把被動的事後分析變成主動的事前防禦；基於大數據的網路攻擊追蹤，實現對網路攻擊行為的溯源。

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⑥ 你如何看待網路時代數據的安全性

用身份證注冊，是不正確的做法，比如信息泄漏，像一卡通辦賬戶支持注冊，或者手機號前面三位數字與後面四位數字注冊，APP商家連電話號碼都不會知道，還有APP許可權管理，讀取上網記錄，位置信息，相機音頻變聲，外部寫入刪除，開機自動後台運行，修改程序，讀取使用證書，接收發送信息，這些許可權還有許多沒說，都不應該讓應用APP，接收獲取信息，統一管理，國家app包括廣告推廣的手段存在用金錢流量炒作等手段，導致網路環境惡化，新聞發布工作的假新聞要嚴懲，國家統一管理統軟體應用商家下載軟必須經過嚴格管控監管范圍內，這樣才會公平公正，包括外資企業都會得到有效，用真實數據說話，下載多少次點擊量，都必須是真實有效的，但用戶卸載注銷時數據同時也就會少一位下載數量。

⑦ 數據安全包括哪些內容

1.數據脫敏

數據脫敏是保證數據安全的最基本的手段，脫敏方法有很多，最常用的就是使用可逆加密演算法，對入倉每一個敏感欄位都需要加密。比如手機號，郵箱，身份證號，銀行卡號等信息

2.數據許可權控制

需要開發一套完善的數據許可權控制體系，最好是能做到欄位級別，有些表無關人員是不需要查詢的，所以不需要任何許可權，有些表部分人需要查詢，除數據工程師外，其他人均需要通過OA流程進行許可權審批，需要查看哪些表的哪些欄位，為什麼需要這個許可權等信息都需要審批存檔。

3.程序檢查

有些欄位明顯是敏感數據，比如身份證號，手機號等信息，但是業務庫並沒有加密，而且從欄位名來看，也很難看出是敏感信息，所以抽取到數據倉庫後需要使用程序去統一檢測是否有敏感數據，然後根據檢測結果讓對應負責人去確認是否真的是敏感欄位，是否需要加密等。

4.流程化操作

流程化主要是體現在公司內部取數或者外部項目數據同步，取數的時候如果數據量很大或者包含了敏感信息，是需要提OA 審批流程的，讓大家知道誰要取這些數據，取這些數據的意義在哪，出了問題可以回溯，快速定位到責任人。開發外部項目的時候，不同公司之間的數據同步，是需要由甲方出具同意書的，否則的話風險太大。

5.敏感SQL實時審查及操作日誌分析

及時發現敏感sql的執行並詢問責任人，事後分析操作日誌，查出有問題的操作。

6.部門重視數據安全

把數據安全當做一項KPI去考核，讓大家積極的參與到數據安全管理當中去。

⑧ 如何確保數據安全

如果是企業的話，想要保護內部數據安全就要從兩個方面去進行設置，比如說通過對內部的文件加密的方式就能夠防止員工隨意外發文件了，通過用域之盾進行的文件加密是比較方便的，而且安全性也是比較高的，因為加密後的文件在區域網內能夠正常使用，私自外發的話在終端電腦打開就是亂碼的情況了；或者說是限制員工對U盤的使用，及其他攜帶型的使用也是能夠禁止員工隨意在電腦拷貝文件數據的。