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大数据的信息安全典型风险有哪些?

文章来源:多媒体会议室 发布日期:2016年12月21日    浏览次数:491

大数据在数据采集、传输、存储、分析、销毁等整个生命周期内面临着许多新型的安全威胁。大数据的信息安全典型风险主要包括:大数据成为高级可持续威胁(APT)的攻击载体、大数据加大了个人隐私泄露的风险和大数据的存储安全风险,下面分别进行分析。


1.大数据成为高级可持续威胁(APT)的攻击载体。

高级可持续威胁(Advanced Persistent Threat,APT)作为一种有组织、目明确、持续时间长、隐蔽性强的新型网络攻击方式,对网络信息安全造成了极大的威胁。高级可持续威胁(APT)通常利用0day漏洞,借助社会工程学原理实施攻击。传统的网络安全检测是基于安全威胁特征匹配的实时检测,而高级可持续威胁(APT)是一个实施攻击的过程,隐蔽性强,潜伏期长,无法被实时有效检测。由于大数据的价值密度低,网络攻击者将攻击隐藏在大数据中难以检测,带来了巨大的网络安全隐患。


2.大数据加大了个人隐私泄露的风险。

随着大数据的快速发展,互联网随时生成海量的数据,这些数据包含了大量的用户上网浏览记录、社交网络用户信息、网络评论、网络购物、身份特征等信息,通过对这些数据的整合、关联分析和深度挖掘,就能够得到更多有价值的个人敏感信息,从而被用于精准营销甚至电信诈骗等。大数据所收集的原始信息本身所包含的价值量有限,但对这些原始数据进行整合分析,二次利用后就能得到更大价值的信息,这些信息在给社会带来便利的同时,个人的隐私也无处遁形。大数据环境下个人隐私泄露不但威胁到个人的工作生活,甚至还成为影响社会安全稳定的一个重要因素。


3.大数据的存储安全风险。

大数据汇聚海量信息、集中存储,需要进行集群管理。大数据由结构化、非结构化、半结构化的海量数据组成,并且非结构化、半结构化的数据占主流。当前广泛应用的关系型数据库处理技术,主要用于存储和管理结构化数据,在处理结构化数据方面设置了严格的访问控制权限。由于大数据中的非结构化、半结构化的数据占主流,而传统的关系型数据库无法有效地处理这类数据,现有的非关系型数据库处理技术不成熟,数据存储和安全防控措施无法满足大数据的安全需求,这就导致数据的安全性无法得到有效保障。因此,复杂海量的大数据存储安全性很难得到有效保障,在数据存储、安全防护方面难免存在漏洞,这就可能造成数据存储混乱、数据篡改或失窃等。

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