构建大数据安全保障体系的思路分析

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中国大数据中心的发展与安全保障

中国大数据中心的发展与安全保障随着互联网时代的到来，我们进入了一个大数据时代，大数据技术在我国的应用范围越来越广。

作为一个拥有超过14亿人口的国家，在数据的规模上我国处于世界前列，大数据中心的发展也日趋成熟。

在这一发展过程中，数据安全的保护是必不可少的问题，本文将探讨中国大数据中心的发展与安全保障。

一、中国大数据中心的发展自2012年提出“大数据战略”以来，国家大数据战略计划推动了中国大数据产业的蓬勃发展。

2015年，以国务院数千份文件发布为标志，中国的大数据市场显著增长。

截至2020年，我国大数据产业规模达到8200亿元，产业体系不断完善，大数据技术日新月异，迅速发展成为支撑未来产业发展的重要驱动力。

于此同时，中国维护数据安全的立场也十分坚定。

中国政府在2016年通过了《网络安全法》和《数据安全管理办法》，要求对数据进行更为严格的管理和保护。

随着中国大数据中心的不断发展，保障数据安全的意识和技术也越来越加强。

二、中国大数据中心的构建大数据中心是处理海量数据并对其进行分析的重要数据基础设施。

它们由大量的计算机服务器组成，并通过高速网络进行联接，以实现数据的可靠、高效、安全的存储和处理。

目前，中国大数据中心已经覆盖了整个国家，全国大型城市和重要节点都有自己的数据中心。

同时，许多国际技术巨头也选择在中国投资建造数据中心。

阿里巴巴、微软、谷歌等都在中国设立了自己的数据中心。

三、中国大数据中心的安全合规数据安全是保障大数据中心发展和应用的前提和基础。

中国的大型数据中心在建造和运营过程中，都有一系列的安全合规标准和措施。

具体来说，大型数据中心会常年进行安全风险评估和渗透测试，定期开展紧急演练和数据备份。

为了加强数据的保护，在中国，数据中心的安全要求越来越高，出台了大量的安全标准和指南，例如《银行信息系统安全技术规范》和《国家信息安全等级保护》等。

这些规范和指南在数据中心建设和运营期间，都会被认真遵守。

此外，由于数据中心的运营一般都涉及到大量的用户个人隐私数据，因此数据中心会对于数据起到存储的作用，这就更加需要遵守相关的政策法规。

数据安全能力建设思路

数据安全能力建设思路一、前言数据是对客观事物的性质、状态依据相互关系等进行记载的符号或符号的组合。

数据的本质就是在连续的活动过程中，经过产生、加工、传输等环节完成记录，并不断指导业务活动持续开展的过程，所以数据的价值在次过程中得到了完整的体现，而传输交互与使用是数据价值的集中体现。

数据安全是建立在价值基础上，实现数据准确的记录的同时完成安全交互和指定对象的加工与访问使用，防止数据被破坏、盗用及非授权访问。

数据安全能力是指数据在流动过程中，组织为了保障数据的保密性、完整性、可用性而在安全规划、安全管理、安全技术、安全运营等方面所采取的一系列活动。

二、数据安全能力建设的驱动力2.1 合规驱动《网络安全法》、《数据安全法（草案）》《网络安全等级保护条例（征求意见稿）、《关键信息基础设施保护条例（征求意见稿）》、《数据安全管理办法（征求意见稿）》等国内法律法规中明确了组织在数据安全方面的合规要求。

欧盟正式施行《通用数据保护条例》（简称GDPR），掀起了个人数据保护立法的改革浪潮。

2.2 业务驱动伴随云计算、大数据、人工智能等新兴技术的飞速发展，数据作为支撑这些前沿技术存在与发展的生产资料，已经成为组织的核心资产，受到前所未有的重视与保护。

数据成为资产，成为基础设施，数据驱动商业成为新的商业发展的最大创新源泉。

以数据为中心的安全治理，需要把安全聚焦在数据本身，围绕数据的生命周期来建设安全能力，包括各个环节相关系统的安全情况、各个环节专门的数据安全产品和策略、安全运营、制度和管理体系设计、专业人员能力建设等。

2.3 风险驱动数据生命周期指数据从创建到销毁的整个过程，包括采集、存储、处理、应用、流动和销毁等环节。

通过对数据全生命周期各阶段进行针对性的风险分析，可以得出：●采集阶段采集阶段主要的风险集中在采集源、采集终端、采集过程中，包括采集阶段面临的非授权采集、数据分类分级不清、敏感数据识别不清、采集时缺乏细粒度的访问控制、数据无法追本溯源、采集到敏感数据的泄密风险、采集终端的安全性以及采集过程的事后审计等。

大数据安全保障技术分析

大数据安全保障技术分析大数据的发展已经成为了当今社会信息化进程的重要组成部分，然而伴随大数据的广泛应用，数据安全问题也日益受到重视。

在面对海量数据的存储、处理和传输过程中，如何做好大数据的安全保障技术成为了一个迫切需要解决的问题。

首先，大数据安全保障技术的重要性不言而喻。

随着互联网的快速发展，各种类型的数据被大量生成并被广泛应用，大数据所涉及的内容种类繁多，包括用户的个人信息、企业的商业机密以及国家的重要数据等，一旦这些敏感信息泄露，将给个人、企业以及国家带来无法估量的损失。

因此，建立完善的大数据安全体系，加强对数据的保护至关重要。

其次，大数据安全保障技术主要包括数据加密、访问控制、风险评估、数据备份和恢复等方面。

数据加密是保障数据安全的重要手段，通过加密算法对数据进行加密处理，只有授权用户才能解密获取数据内容，确保数据传输和存储过程中的安全性。

访问控制则是通过身份认证、角色管理等方式，限制用户对数据的访问权限，避免数据被未授权人员获取。

风险评估则是对数据安全进行全面分析和评估，识别潜在的安全风险并制定有效的应对措施。

此外，数据备份和恢复也是大数据安全保障技术中的重要环节，通过定期备份数据，及时恢复出现的数据损失，确保数据的连续性和完整性。

再者，大数据安全保障技术在实际应用中还需解决一系列挑战。

例如，随着大数据量的增加，传统的数据加密算法可能无法满足高效和快速处理的需求；未经认证的第三方数据存储服务商可能存在数据侵权和泄露风险；数据备份和恢复过程中可能面临数据一致性和完整性的挑战。

因此，如何在不断发展的大数据环境中，不断提升大数据安全保障技术的水平，是一个亟待解决的问题。

综上所述，大数据安全保障技术是大数据时代面临的重要议题，建立完善的安全体系，采用多方面的技术手段加强对数据的安全保护至关重要。

通过加强数据加密、访问控制、风险评估、数据备份和恢复等措施，有效应对数据安全问题，确保大数据的安全可靠运行。

数据中心网络安全建设的思路

数据中心网络安全建设的思路随着互联网的飞速发展，数据中心网络安全建设变得越来越重要。

数据中心一旦遭受攻击，数据安全将受到严重威胁，因此，建设数据中心网络安全体系势在必行。

一、概述数据中心网络安全建设是为了保障数据安全，确保数据中心的正常运行。

数据中心的网络安全建设包括硬件设备的安全、操作系统的安全、数据库的安全、网络的安全等。

只有当这些方面都得到妥善的安全保障，才能有效地保证数据安全。

二、硬件设备的安全硬件设备是数据中心的基础设施，硬件设备的安全是保障数据安全的根本。

首先，要确保硬件设备的性能稳定，能够满足数据中心的正常运营需求。

其次，要确保硬件设备的安全，比如服务器、路由器、交换机等设备，要定期进行安全检测，及时发现安全隐患，并采取有效的措施进行修复。

三、操作系统的安全操作系统是数据中心的基础软件，操作系统的安全也是保障数据安全的重要环节。

首先，要确保操作系统的版本是最新的，并及时更新安全补丁。

其次，要安装杀毒软件，定期进行全盘扫描，防止病毒攻击。

此外，还要设置强密码，并定期更换密码，以确保系统安全。

四、数据库的安全数据库是数据中心的核心，数据库的安全也是保障数据安全的关键。

首先，要确保数据库的版本是最新的，并及时更新安全补丁。

其次，要安装杀毒软件，定期进行全盘扫描，防止病毒攻击。

此外，还要设置强密码，并定期更换密码，以确保数据库安全。

五、网络的安全网络是数据中心的重要组成部分，网络的安全也是保障数据安全的重要环节。

首先，要确保网络的拓扑结构合理，能够满足数据中心的正常运营需求。

其次，要安装防火墙，并设置合理的访问控制策略，防止非法访问。

此外，还要安装网络监控系统，实时监控网络运行情况，及时发现网络异常行为。

六、应用软件的安全应用软件是数据中心的重要应用，应用软件的安全也是保障数据安全的重要环节。

首先，要确保应用软件的版本是最新的，并及时更新安全补丁。

其次，要安装杀毒软件，定期进行全盘扫描，防止病毒攻击。

信息安全保障体系的构建和优化

信息安全保障体系的构建和优化信息安全是当前社会发展过程中面临的最大挑战之一。

在信息化发展的今天，如何保障信息安全，成为了企业甚至国家级别都必须思考的问题。

信息安全保障体系的构建和优化，则是解决信息安全问题的重要手段。

一、信息安全保障体系的基本构成信息安全保障体系是由技术、人员、流程、管理四个方面构成的。

其中技术方面的保障是关键，但绝不能忽视人员、流程、管理等方面的保障。

技术方面主要包括：1.安全设备：包括防火墙、入侵检测和预防系统、入侵检测系统、反病毒系统、数据加密系统等。

2.网络安全：包括网络拓扑结构设计、网络维护、数据备份和恢复、网络拓扑优化和网络安全审计等。

3.应用安全：包括 Web 应用防火墙、应用代码审计、应用安全测试、网络安全保护、应用系统安全评估等。

人员方面主要包括：1.信息安全人员：需要拥有较高的信息安全意识和技能，能熟练操作安全设备、处理各类安全事件。

2.员工：企业的员工是信息安全的最薄弱环节，因此需要进行安全意识培训，增强员工的信息安全意识。

流程方面主要包括：1.安全审计：定期对信息系统中的安全问题进行排查和评估。

2.安全策略：设计和实施合理的安全策略，包括口令管理、访问控制等。

管理方面主要包括：1.信息安全管理体系：建立信息安全管理的组织、规定、职责、规程等。

2.安全事件预案：定期进行与企业实际情况相适应的安全事件预案和应急响应计划，确保在安全事件发生时，能够及时采取措施进行处置。

二、信息安全保障体系的优化信息安全保障体系的优化，有利于提高企业的信息安全水平和应对安全风险的能力。

具体而言，应该从以下几个方面进行优化。

1.技术设备优化企业应通过定期升级和更换设备等方式，保证企业的技术设备及时更新和升级，以满足企业不断发展的业务需求。

同时，选择安全设备时，应注重设备的可靠性和持续服务能力。

2.安全管理体系优化在建立和完善安全管理体系的同时，也应根据实际情况进行定制和改变。

因为不同企业之间存在差异，一些通用的安全管理措施并不能适用于所有企业。

大数据安全总体规划建设方案

业务流程合规性检查
确保业务流程符合相关法律法规和行业规范。
持续改进策略及风险防范措施
法规遵从性培训
定期开展数据保护、网络安全等法规培训，提高员工合规意识。
风险评估与监测
定期对系统进行风险评估和安全监测，及时发现和处置安全风险。
应急响应与预案制定
建立健全应急响应机制，制定详细应急预案，确保在发生安全事件时能够迅速应对。
渗透测试
通过渗透测试，验证系统的安全防护能力，发现深层次的安全问题。
审计日志管理和追溯机制
审计日志记录
记录系统运行过程中的各类事件和操作，形成审计日志。
日志存储与分析
对审计日志进行集中存储和分析，发现异常行为和安全事件。
追溯机制建立
根据审计日志，建立追溯机制，追踪安全事件的责任人和原因。
总体架构设计原则及思路
安全性与可靠性
确保大数据平台的安全性和可靠性，采取多层次的安全防护措施，保护数
据免受攻击和破坏。
可扩展性与灵活性
设计灵活可扩展的系统架构，以适应不断变化的数据规模和业务需求。
数据质量与管理
建立数据质量标准和管理规范，确保数据的准确性、完整性和一致性。
高效处理与分析
优化数据处理和分析流程，提高数据处理速度和分析效率，为决策提供及
规则更新
定期更新防火墙和入侵检测系统的规则库，提高防御能力。
系统联动
实现防火墙、入侵检测系统与其他安全系统的联动，形成整体防御体系。
漏洞扫描与风险评估方法
漏洞扫描
定期对系统进行漏洞扫描，发现潜在的安全漏洞。
漏洞修复
针对发现的安全漏洞，及时进行修复和加固，提高系统安全性。

大数据平台信息安全总体设计方案

系统运维与管理
加强系统运维和管理的安全性，防止系统被攻击或破坏。
信息安全策略制定
访问控制策略
制定严格的访问控制策略，确保只有授权用户才能访问敏感数据
。
审计与监控策略
建立审计和监控机制，对系统操作进行记录和监控，及时发现并
处理安全事件。
加密策略
对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据的机密性和完整性。
最小权限原则
确保用户只能访问完成工作所需的最小权限，避免权限过大导致安全隐患。
访问审计
记录用户的访问行为，包括访问时间、访问对象、操作类型等，以便后续审计和追溯。
安全审计系统建设方案
审计范围
覆盖所有用户行为、系统操作、数据访问等，确保全面审计。
审计规则
制定合适的审计规则，如敏感数据访问、异常行为检测等，以便及时发现潜在的安全事件。
定期组织内部培训，提高员工对大数据平台的认识和操作技能。
宣传活动策划
策划宣传活动，提高大数据平台在企业和行业中的知名度和影响力。
推广活动实施
组织推广活动，如技术研讨会、交流会等，促进大数据平台在企业和行业中的应用。
06
风险评估与应对措施制定
潜在风险点识别和分析
数据泄露风险
大数据平台存储和处理大量敏感数据，存在数据泄露风险。
可用性、可扩展性考虑
高可用性设计
采用负载均衡、冗余备份等技术，确保大数据平台在面对各种故障时仍能保持正常运行。
可扩展性架构
设计灵活可扩展的系统架构，支持未来业务增长和新技术引入，保持系统的持续可用性。
安全性、稳定性保障措施
访问控制与身份认证
实施严格的访问控制策略，采用多因素认证技术，确保只有授权用户才能访问敏感数据和系统资源。

互联网+环境中社会保障信息化建设的思路

互联网+环境中社会保障信息化建设的思路随着互联网+时代的到来，各行各业都在加速信息化建设的步伐，社会保障也不例外。

环境中的社会保障信息化建设，不仅能够提高服务效率，还能够优化资源配置，提升社会保障的可持续发展能力。

本文将从技术应用、数据管理、服务模式等方面，探讨互联网+环境中社会保障信息化建设的思路。

一、技术应用1.大数据技术：社会保障涉及的信息量大、数据复杂，利用大数据技术进行数据挖掘和分析，可以帮助政府更好地了解社会保障的需求和趋势，及时调整政策和资源配置。

2.云计算技术：社会保障的信息化系统需要庞大的存储和计算资源，利用云计算技术可以实现资源共享和动态调配，提高系统的灵活性和安全性。

3.人工智能技术：通过人工智能技术，可以实现社会保障信息的智能化管理和服务，例如智能客服系统、智能核验系统等，提高服务效率和用户体验。

4.区块链技术：区块链技术可以提高社会保障信息的安全性和透明度，防止信息篡改和泄露，保障参与者的权益。

二、数据管理1.数据采集：建立完善的数据采集系统，实现社会保障信息的全覆盖和实时更新，确保数据的真实性和时效性。

2.数据共享：不同部门和单位之间的社会保障信息需要进行跨系统共享和整合，建立统一的数据标准和接口，实现数据的互通互联。

3.数据安全：加强对社会保障信息的保护和管控，建立多层级的数据安全体系，确保信息不被非法获取和利用。

4.数据应用：利用数据挖掘、分析等技术手段，对社会保障信息进行深度分析和利用，为政府决策和服务提供支持。

三、服务模式1.自助服务：通过建立自助查询、申报等服务系统，让参保人员和服务对象可以随时随地进行社保信息的查询和办理，提高便利性和效率。

2.线上服务：推动社会保障服务的线上化，建立完善的线上服务平台和系统，实现线上申报、审核等业务，减少纸质材料的使用和流转，降低成本和环境污染。

4.一体化服务：整合社会保障信息化系统和其他相关系统，建立一体化的社会保障服务平台，实现跨部门、跨地区的一体化服务，为参保人员提供更便捷的服务。

主动构建数据安全体系,稳步推进数据安全治理

54 / 2019.12主动构建数据安全体系，稳步推进数据安全治理文│ 中国人民银行金融科技研究院吕毅近年来，大数据、云计算等新技术的广泛应用冲击传统技术架构，为金融领域带来巨大变革和机遇。

数据是金融的基础，安全是金融的底线，金融业作为金融大数据的重要集散地，无论是金融科技或是监管科技，均面临平台自身安全风险、数据集中风险、大数据滥用和合规风险等。

有效的安全防控可使业务专注用户实现目标，不当处置则会将组织和个人带入巨大风险中。

为开展数据的安全使用，则应建立政策保障，标准先行，风险导向的大数据安全体系，构建基础设施、平台、数据的立体防护架构，在落地时则以数据的生命周期主线，开展金融数据安全治理。

一、构建大数据安全体系大数据安全体系建设的驱动来源于政策、标准、风险三方面。

政策导向指引发展：国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，部署大数据发展三大主要任务之一即是健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。

《“十三五”国家信息化规划》第四部分“重大任务和重大工程”中明确指出，要“实施大数据安全保障工程，加强数据资源在采集、传输、存储、使用和开放等环节的安全保护”；标准先行规范发展：等保2.0中提出关于大数据安全的扩展要求，包括在物理和环境安全、网络和通信安全、计算和设备安全、应用和数据安全上均提出具体规范；风险驱动有效发展：开源技术大数据平台自身在身份认证、链路传输、授权访问和审计方面存在安全风险。

另外，数据集中后金融大数据的汇集造成数据风险的汇聚，被攻击可能性明显增加。

大数据安全防护对象包括基础设施建设、安全平台建设和数据安全保障。

基础设施安全防护：借助NIST 纵深防护体系理念，形成大数据平台基础设施环境的纵深安全防护能力，从网络层、应用层和主机层解决访问控制、入侵检测与防护、应用安全防护和安全运维等方面的问题；大数据平台安全：探索研究Hadoop 平台自身的安全性加固，包括Hadoop平台身份认证、访问授权管理和安全审计等安全组件的完善；数据安全：围绕大数据平台存储的数据，以CIA（保密性、完整性和可用性）为目标，实现数据泄漏防护、数据传输和存储安全防护、数据脱敏等方面的安全设计。

大数据中心建设思路

大数据中心建设思路引言随着信息时代的到来，数据量的急剧增长成为当今社会的一个重要特征。

大数据作为信息时代的核心要素，对于企业和组织来说，已经成为获取业务竞争优势的关键。

为了更好地应对大数据的挑战和机遇，越来越多的企业开始建设自己的大数据中心。

本文将从以下几个方面探讨大数据中心的建设思路。

1. 硬件设施建设大数据中心需要一个可靠、高效的硬件设施来支持大数据的存储和处理。

在建设大数据中心时，需要考虑以下几个方面：1.1 机房选址机房的选址是大数据中心建设的第一步。

合理的选址可以帮助降低能源成本，提高数据传输的效率。

选择没有自然灾害风险的区域，并与供电和通信网络的基础设施紧密相连是一个不错的选择。

1.2 网络基础设施为了实现大数据中心的高效运行，需要建设一个稳定可靠的网络基础设施。

这包括高速的网络连接、可靠的网络设备以及良好的网络安全保障措施。

1.3 数据存储设备大数据中心需要大量的存储容量来存储海量的数据。

建设大数据中心时，可以选择高性能的存储设备，如固态硬盘（SSD）和分布式文件系统。

1.4 服务器和计算设备在大数据中心建设中，服务器和计算设备起着至关重要的作用。

合理选择服务器和计算设备的配置能够提高数据处理的效率和速度。

2. 软件平台建设大数据中心不仅需要硬件设施的支持，还需要强大的软件平台来支持数据的管理和分析。

以下是大数据中心软件平台建设的几个关键方面：2.1 数据采集和存储在大数据中心建设中，需要考虑如何采集和存储海量的数据。

可以使用各种数据采集工具和传感器来收集数据，并使用分布式数据库等技术来存储数据。

2.2 数据清洗和预处理大数据往往伴随着数据质量的问题，因此在建设大数据中心时，需要考虑如何进行数据的清洗和预处理。

这可以通过使用数据清洗工具和算法来实现。

2.3 数据分析和挖掘大数据中心的最终目标是提供有价值的信息和洞察力。

因此，在建设大数据中心时，需要构建强大的数据分析和挖掘平台，以实现对数据的深入挖掘和分析。

大数据体系中的安全保护研究

大数据体系中的安全保护研究作者：金一宁来源：《中国新通信》2016年第17期【摘要】随着大数据技术发展水平的不断提高，应用范围的不断拓展，大数据对人们生产生活的影响越来越大。

大数据系统的广泛应用在给我们对信息分析方面带来极大便利的同时，也存在着很多的安全隐患。

这些安全隐患不仅极大的影响着大数据体系的健康发展，同时也给使用大数据体系的人们带来了严重的侵害和威胁。

本文注重分析了母爱前大数据体系所面临的安全隐患，以及通过哪些技术能够更好的解决目前信息安全的问题。

【关键词】大数据安全体系隐私保护一、大数据体系存在的安全隐患1、容易受到黑客、病毒的攻击。

由于人们的日常生活以及各种事务的运行都离不开互联网，因此网络黑客由此诞生。

大数据的快速发展使网络黑客有了新的攻击目标，因为大数据中的数据系统的信息更有价值，数据链也更大。

而且目前大数据信息系统的架构方式是外部数据与内部数据并行并发的存储和传输方式，因此数据的隐秘性较差，对进入系统的用户没有筛查过程，因此也是黑客的侵入更加简单。

这就造成了大数据系统中的重要信息非常容易被泄露，对相关企业和个人造成严重的利益侵害。

2、大数据体系中信息资源极易外泄。

在我们日常的生活中，大数据系统也很容易造成信息资源的外泄。

由于大量的信息数据存储在大数据体系当中，加之大数据体系的安全机制不健全，很容易造成信息资源的外泄。

而这种信息外泄会经常出现在我们身边，比如我们平时在网购中留下了了自己的浏览商品的痕迹，那么你会发现在你浏览网页时弹出的各种广告都是与你最近浏览的商品相关的产品，这就是一种信息资源的外泄。

信息资源的外泄不仅会使我们的生活受到各种垃圾信息的骚扰，更严重的会造成经济的巨大损失。

3、大数据体系中网络漏洞多。

网络漏洞是造成信息安全问题的最重要隐私，网络漏洞包括协议漏洞、运行漏洞以及软件漏洞，这些漏洞都存在与大数据体系当中。

大数据体系中的协议漏洞由与互联网通信协议不够完善而导致的信息安全隐患，TCP/IP协议就是比较常见的网络协议安全隐患。

大数据技术的安全保障问题与解决方案

大数据技术的安全保障问题与解决方案一、概述在当今数字化信息发展的浪潮中，大数据技术已经成为各类企业和机构中不可或缺的一部分。

而随着大数据挖掘技术的发展，其中包含的海量数据便变成了潜在的信息财富。

然而，随着数据泄露事件的不断发生，安全保障问题已经成为影响大数据技术应用的一大瓶颈。

本文将介绍大数据技术在安全领域面临的问题，以及现阶段的一些解决方案。

二、大数据安全问题1. 系统安全性问题对于大数据系统安全的机制建设，完善的安全策略和体系应该是不可或缺的。

包括优化数据库设计，完善身份认证和权限管理体系，在关键路径上部署加密保护机制等。

2. 数据隐私问题对于数据的隐私性保护，我们需要对生产数据隐私层级、数据分类、访问控制、实时处理等进行保护。

通过采用加密算法、脱敏等手段进一步保护数据的安全性。

3. 网络安全问题大数据系统的网络通信问题极为复杂，包括授权、数据传输、数据存储以及安全备份等。

网络安全可以采用加密通信、访问授权和流监测等关键技术保证大数据安全。

三、解决方案1. 策略安全大数据系统采取着不同于传统系统的数据、流量、多样性特征等。

因此，企业必须根据不同的容器、脚本等运行环境制定动态可扩展的安全策略，防范意外数据泄露和黑客攻击。

2. 数据安全企业需要通过加密技术、一定的专业培训、访问控制等整合产生的保护方案，来确保大数据系统的所有信息安全。

其中，数据加密在此方面具有重要作用。

3. 网络安全行动中最好的步骤是采取一些安全策略，如防火墙和安全协议。

使用针对目标平台，难以识别和破解的加密技术，强制执行一定标准的安全措施等。

四、总结随着大数据技术的不断改进，安全保障问题也日益重要。

提升大数据系统安全性是当前应对数据泄露风险的首要任务之一。

企业需积极避免数据泄露的不利影响，加强对信息安全的认识，进行全面、长期地安全管理，才能在信息时代取得更加长远的成功。

大数据平台数据治理体系建设和管理方案

大数据平台数据治理体系建设和管理方案目录一、内容概述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (4)二、大数据平台概述 (6)2.1 平台介绍 (8)2.2 架构设计 (9)三、数据治理体系构建 (10)3.1 数据治理原则 (12)3.2 治理框架 (13)3.3 组织架构与角色职责 (14)四、数据质量管理 (16)4.1 数据质量评估 (17)4.2 数据清洗与校正 (18)4.3 质量监控与持续改进 (19)五、数据安全管理 (21)5.1 数据加密与脱敏 (22)5.2 权限管理与访问控制 (23)5.3 安全审计与日志记录 (25)六、数据共享与交换 (26)6.1 共享机制 (28)6.2 交换标准与流程 (30)6.3 数据交换安全保障 (31)七、数据治理效能评估 (32)7.1 评估指标体系 (33)7.2 评估方法与工具 (34)7.3 效果反馈与持续优化 (35)八、实施计划与路线图 (36)8.1 短期计划 (37)8.2 中长期规划 (39)九、总结与展望 (39)9.1 实施成果 (40)9.2 发展趋势与挑战 (42)一、内容概述随着大数据技术的快速发展和广泛应用，企业和社会对数据的需求越来越迫切。

海量数据的快速增长给数据治理带来了巨大的挑战，为了确保数据的准确性、安全性和可用性，本文档将详细介绍大数据平台数据治理体系建设和管理方案。

数据治理目标和原则：明确数据治理的目标，如提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值等，并制定相应的数据治理原则，如尊重用户隐私、保护知识产权等。

数据治理组织架构：设计合理的数据治理组织架构，明确各部门和岗位的职责，建立有效的沟通机制，确保数据治理工作的顺利推进。

数据治理流程：制定详细的数据治理流程，包括数据采集、存储、处理、分析、共享等各个环节，确保数据的全生命周期管理。

数据质量管理：建立完善的数据质量管理体系，包括数据清洗、去重、标准化、验证等环节，提高数据的准确性和一致性。

2023-金融大数据平台建设方案-1

金融大数据平台建设方案金融大数据平台建设方案金融大数据的应用已经逐渐成为金融行业的必备工具，能够提供数据探索、风险管理、客户推荐等多个方面的支持。

在当前技术发展的背景下，金融机构需要建立自己的大数据平台来获取和管理相关数据。

下面，将从设计思路、技术架构、安全保障等方面阐述金融大数据平台建设的方案。

一、设计思路金融机构建设大数据平台需要考虑以下几个方面：1. 数据源：需要收集并处理金融机构内部的数据以及外部的相关数据源。

2. 数据处理：应该采取分布式存储和计算等技术，对数据进行处理，使其成为数据分析的标准格式，方便后续的数据分析工作。

3. 数据分析：要有优质的算法和分析工具，用于从数据中提取价值，为机构服务提供帮助。

4. 数据应用：要将分析结果应用到金融服务的流程中，如客户推荐、风险管理等环节。

二、技术架构金融大数据平台的架构也需要经过精心设计，以满足数据分析的需求。

我们的架构建议采用以下几个方面：1. 数据层：基于Hadoop的分布式存储技术，以HDFS为基础存储大批量的数据源。

2. 处理层：建立Storm集群，对数据进行实时处理和分析，并保证任务的高可用。

3. 分析层：使用Hive和Impala，对数据进行分析和统计，并生成数据标准格式，方便后续分析工作。

4. 展示层：使用Zeppelin等工具，挖掘并展示数据价值，为组织决策提供帮助。

三、安全保障金融数据的安全性和隐私性非常重要，平台应该在以下几个方面进行保障：1. 数据安全：使用加密技术和访问控制等措施，保障数据的安全性。

2. 网络安全：通过反防火墙、DDoS攻击防护、网络防护等技术，保障网络的安全性。

3. 监控系统：建立监控系统对整个平台进行监控，及时发现异常行为。

4. 策略保障：明确访问策略、权限控制等安全策略，保障系统的使用安全。

总之，金融大数据平台的建设旨在为金融机构提供数据处理、分析和应用等全方位的服务。

在设计方案时，需要科学合理地构建技术架构，同时注重数据安全保障，才能够让金融机构在大数据时代立于不败之地。

大数据背景下数据库安全保障体系研究

大数据背景下数据库安全保障体系研究摘要：结合数据库技术发展的方向和趋势，从数据库的建、管、用的角度，提出了在大数据背景下，应从完善数据库系统外部环境、运用技术手段、落实管理机制、加强审计追踪和全面备份数据等方面建立数据库安全保障体系，以此来提高数据库安全保障水平。

关键词：大数据；数据库安全；管理；体系0引言随着大数据时代的到来，数据成为一种资产，其安全性也越发重要。

数据库安全建设已经从安全数据库管理系统、安全的数据库服务向海量信息处理安全过渡和发展。

在保障数据库安全上，应体现预防与控制为主，结合数据库技术发展的方向和趋势，以技术为根本手段、以组织为保证、以管理为灵魂，在数据库的建、管、用全生命周期中加强数据库的安全保障手段，形成完善的数据库安全保障体系。

1完善外部环境，巩固安全支撑网络是大数据时代数据库应用的外部环境与基础，数据存储一般在云端，而数据库的安全首先依赖于有一个安全的网络环境。

在操作系统层上，操作系统漏洞和维护管理是威胁系统安全的两个最大的因素，因此，在数据库安全保障上，首先要加强网络环境和操作系统的安全保障。

（1）合理分配网络资源。

合理分配网络资源是保障数据库服务器所在网络安全高效运行的前提。

通过网络管理程序对网络上的资源进行集中管理、集中调度和分配，确保一定范围内的网络及其网络设备能够稳定、可靠、高效的运行，使所有网络资源处于良好的运行状态，保障数据库服务器所在网络的安全、高效运行。

（2）构筑防火墙。

对数据库系统的入侵最先是从网络系统开始的，防火墙技术是保护系统安全的第一道屏障。

防火墙是数据库内部与外部网络之间的安全墙，它可拦截来自外部的非法访问并阻止信息的外泄，并可设定外部哪些用户可以访问内部服务，以及外部哪些服务可以被内部人员访问，将网络分割成多个安全区域，各安全区域之间用防火墙过滤数据通信，只允许经过授权的数据通过，内部网络中的主机就不会直接暴露给来自外部的攻击，并且在安全管理上更加便捷。

构建大平台、大数据、大系统的一体化应用体系的方法与思路

构建大平台、大数据、大数据的一体化应用体系的方法与思路从2015年开始构建“大平台、大系统、大数据”的信息化建设新模式，开展了一系列的探索和实践；并最终形式了“以标准与技术体系为导向、以一体化互联开放式平台为基础、以统一数据资源管理为目标、以业务一体化为手段”的全新信息化新模式；形成为支撑该新模式所需的方法论、相关标准与规范、技术体系与平台，基于上述成果可以真正实现“大监管共治、大系统融合、大数据慧治、大服务惠民、大平台支撑”。

该模式的关键点是：让技术型的平台开发商负责平台和所有应用中共性功能和组件的开发，让业务型的应用开发商在平台上负责某一个具体业务应用的开发，但所有的业务应用对于用户和平台来说就是一个业务模块，业务应用不再是一个封闭和独立的系统，从而形成了“平台（1）＋应用（N）”的大系统，但不同的应用和平台都可以像一个服务进行分布式的部署；在数据方面，平台开发商负责公共数据集的设计、应用开发商进行业务数据集的设计，但平台开发商会审核业务数据集的设计，并统一整合公共数据集和业务数据集，形成逻辑统一的数据集；通过统一的数据访问接口为平台和应用提供针对结构化数据、非结构化数据的统一存取、查询和服务，从而实现真实的“一数一源”和“大数据”。

通过构建一个互联开放式平台为“大平台、大系统、大数据”的实现奠定基础，互联开放式平台的核心是将传统的“应用＋集成”模式转换化为“大系统”模式，从根本上解决数据孤岛和应用分隔所带来的问题；互联开放式平台的特点是：一、技术开放性，即各应用厂商均可以以此为基础进行应用的建设；二、标准化，各应用厂商遵循公开、开放的标准，不受特定厂商的影响；三、应用互联互通，各应用以平台为基础，以微服务为手段实现互联互通；四、平台化，该平台不是开发平台是支撑平台，各业务应用的开发不受平台的限制。

互联开放式平台的核心理念：“以标准为准绳、以数据资源为核心、以物理分层为基础，以服务为构件、以协同管控为目标”，最终形成以数据资源为导向的应用建设模式。