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提高大数据信息安全保障能力的策略

文章来源:多媒体会议室 发布日期:2016年12月22日    浏览次数:497

大数据具有体量大、类型多、密度低、速度快等四个典型特征。体量大主要是指数据量巨大,包括数据生成、采集、存储和计算量大;类型多主要是指数据的类型和来源多样化。大数据中涵盖了文本、图片、音频、视频等多种类型的信息,不仅包含传统的关系型数据,还包括海量的半结构化、非结构化类型的数据;密度低是指大数据由大量碎片化的信息汇聚而成,通过对这些碎片化的信息进行聚合关联挖掘才能得到更多有价值的信息。海量数据中有价值的信息含量低,价值密度低;速度快是大数据区别于传统数据的重要特征,大数据的数据生成速度快、处理速度快,时效性要求高。


1.建立协同联动的APT综合防护平台。

当前,针对我国经济、社会、民生等关键领域的开展的有组织、系统性的APT攻击日趋加剧,对我国的网络空间安全造成了严峻的挑战。基于大数据的威胁分析及发现技术,通过对海量数据的长时间关联分析,提高网络安全威胁发现能力,对未发生的网络攻击行为进行预判、检测。为了有效应对APT攻击,鼓励研发基于大数据分析技术的APT检测产品,并在我国重要的行业信息系统上进行部署,在此基础上,建立国家级协同联动的APT防护平台,对检测到的安全事件和行为进行大数据分析,形成国家级有效对抗APT攻击的侦测防护能力。


2.多维度加强个人隐私信息保护。

个人隐私保护是一个复杂的社会性问题,需要从技术、法律、行业规范、教育培训等多维度加强个人隐私信息保护。技术维度上,进一步加强对数据加密、访问控制、数据匿名化技术等个人隐私保护技术的相关研究,从个人数据的采集、传输、存储、使用等全过程强化对个人隐私信息的技术保护;法律维度上,现有的法律不能覆盖个人隐私保护的发展,在个人隐私保护上出现了脱节现象,因此需要尽快研究建立健全针对个人隐私数据保护的法律,加大对侵害个人隐私行为的惩治打击力度;行业规范方面,根据企业的行业需求,制定个人隐私保护的行业规范,倡导遵守行业规范,建立行业和用户之间的信任关系,促进大数据行业健康发展;教育维度方面,通过互联网、广播电视等多种形式对网民进行培训教育,提高网民对大数据个人隐私保护的意识,从源头加强个人隐私保护。


3.三管齐下提高大数据的存储安全水平。

综合利用数据加密、访问控制、数据审计等三种方法提高大数据的存储安全水平。首先,对大数据中的敏感数据进行加密后再存储,从而保证数据的机密性。其次,为了确保外包密文文件到云端存储数据的安全,需要对数据进行加密后再上传到云端,采用基于属性的密文访问控制方法进行数据访问。再者,采用大数据审计技术,授权的第三方机构或数据拥有者对存储在云端的数据进行审计,确保数据不被云服务提供商恶意篡改,并且在审计的过程中不能泄露用户的隐私信息。


4.加快推进大数据信息安全技术产品自主可控。

大数据环境下,传统的信息安全防护技术已经无法应对大数据所引发的安全问题。特别是美国的“棱镜门”事件,更唤醒我国加快自主可控信息安全技术产品的研发,只有实现自主可控才是大数据安全的根本出路。当前,我国信息基础设施的自主可控程度较低,要加强顶层设计,构建大数据安全战略规划体系,通过在关键领域信息平台的试点建设,分批分期逐步实现自主可控信息安全产品的推广应用,推动自主可控的信息安全技术创新,逐步掌握自主核心技术,做大做强我国信息安全产业,提高我国大数据的信息安全保障水平。

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