大数据时代下的数据安全管理体系讨论
当前大数据时代的数据管理技术探讨
当前大数据时代的数据管理技术探讨摘要：随着我国經济和网络技术的快速发展，当前对于网络数据的管理需求也极速增加，无论是数据的收集整理还是数据安全的保证，都对新时代数据管理人员的工作提出了更高的要求。
本文探讨了大数据的定义概述，分析了大数据时代数据信息管理流程，研究了大数据时代数据管理技术优化理念。
关键词：大数据;数据管理;信息技术优化;安全保障;数据安全一、数据管理技术的介绍目前我国的数据管理技术主要经历了三个阶段：人工管理、文件系统管理、数据库系统管理。
目前数据应用领域正在不断的增长，相关数据管理和保存也面临着巨大的困难和挑战，环境变得越来越复杂，我国目前使用的数据库技术存在着很多的缺点，需要我们及时的解决。
1.1 人工管理阶段20世纪50年代中期，计算机的主要用途为科学计算，当时并没有磁盘等存储设备，只能依靠纸带、卡片、磁带等进行存储，更没有现代的操作系统和数据信息管理软件。
该阶段对数据信息的保存量很少，更没有实现数据间的共享，数据没有相对的独立性。
1.2 文件系统阶段20世纪50年代后期，计算机硬件和软件的开发进入了一个崭新的高度，逐渐的普及了磁盘、磁鼓等存储设施，这一阶段我们将计算机中需要存储的数据和信息命名为某一个文件，需要访问时直接点击文件名即可，计算机对文件中记录和保存的数据信息进行管理[1]。
相关数据和信息可以长期的保存在计算机上，可以实现反复的修改和处理，支持查询、插入、修改、删除等多种操作。
但是存在共享性差、独立性差的缺点，管理和维护起来成本比较高。
1.3 数据库阶段20世纪60年代后期，计算机系统得到了进一步的发展，逐渐的开发出了能够存储更大数据信息的磁盘，存储数据信息的数量得到了很大程度的增加，成本却逐渐的下降。
将文件系统管理时代的缺点进行了有效的弥补，满足了多个客户之间实现数据信息共享的需求，使数据信息为更多的人们提供便利，因此出现了数据库管理技术。
数据库管理技术的优势在于，其中的数据和信息不再只是针对个人，而是面向组织，有着结构性强、共享性高、冗余度小的特点，可以实现数据信息的统一管理。
大数据时代下的信息安全与风险管理
大数据时代下的信息安全与风险管理一、背景介绍随着大数据时代的到来，人们对于数据的需求越来越迫切，数据的价值也越来越重要。
但是，随着数据的增多，面对数据的安全与风险管理也变得越来越复杂和严峻。
本文将着重探讨大数据时代下的信息安全与风险管理。
二、大数据时代的信息安全问题随着大数据时代的到来，信息安全也面临着新的挑战。
数据收集的过程中存在的漏洞和安全威胁，使数据的私密性和完整性遭到威胁。
此外，由于大数据的规模和维度，数据泄漏和数据隐私被窃取的风险也加大。
三、大数据时代下的风险管理渠道1.风险评估对于大数据时代下的企业或组织而言，进行风险评估是必不可少的。
风险评估可以对数据进行全面分析，找出存在的安全漏洞，及时进行修复和加固措施。
2.访问控制访问控制是管理大数据时代下数据使用过程中的重要手段，可以有效控制数据使用的范围及权限，限制非授权访问。
3.数据备份与恢复在大数据时代下，数据备份和恢复也变得非常重要。
通过数据备份，可以保证数据的可靠性和安全性，即使发生数据丢失或者被攻击，也可以通过数据恢复进行补救和修复。
4.监控和日志管理大数据时代下的数据监控和日志管理已经变成了必需品。
针对各类安全事件，做好全面的日志记录和数据分析，可以尽早发现安全问题，并及时修复和加固。
四、大数据时代下的信息安全管理策略1.对数据进行合理分类数据分类管理是保证数据安全的重要手段。
对于不同类型的数据进行科学合理分类，并采用不同的管理措施进行访问、存储、备份和恢复。
2.制定数据安全策略和预案制定适合企业或组织的数据安全策略和预案，在通讯、加密和访问控制等方面，制定不同级别的安全策略和预案。
3.加强权限管理数据的访问权限分为读权限和写权限等多个维度，针对不同权限进行授权管理，从根本上控制数据的访问范围和权限，保证数据的安全性和完整性。
4.源头筛查对于数据采集的各种源头，包括网络、存储和设备等各方面，进行认真筛查。
避免安全威胁从源头开始就产生。
大数据时代下的国家安全问题探讨
大数据时代下的国家安全问题探讨随着信息技术的不断发展和全球化的进程加速，大数据时代已然来临。
在这个时代，人类拥有了前所未有的海量数据，这些数据往往隐藏着巨大的价值。
同时，由于数据的广泛采集与共享，每个人的生活越来越与数据不可分割。
大数据的兴起，对各个领域的发展都产生了深刻的影响。
然而对于一个国家来说，大数据时代同样也衍生了一系列国家安全问题，给各国的安全带来了巨大的挑战，在此我们将重点探讨以下三个方面。
一、大数据时代下个人隐私保护的困局在大数据时代，无论是机构、个人、政府还是企业，都需要我们不断的产生数据，无论是在社交媒体平台上发布的信息、还是在银行进行的消费记录，每一步操作都产生了数据。
而随着智能化设备的普及，我们的数据也在不知不觉的增加。
但是，这个大数据时代下，如何在数据采集和大数据分析过程中保护个人隐私权是一个长期以来亟待解决的问题。
而大数据的分析更要求同时出现海量数据，是需要在大规模范围内收集和集中处理以形成优化和更佳的模型预测建模。
然而，数据的收集、存储和处理都涉及到一系列的安全问题，例如数据泄露、数据盗窃、以及数据滥用问题。
这些问题更显著地制约了大数据时代下的数据隐私保护问题。
今天巨量的数据分析产生了许多价值，但却可能对个人隐私和舆论产生一定的影响。
比如，在民主国家中，政治竞选活动很少有能避免的民意调查。
如果不加任何防范措施，使用不合适的数据分析算法做出预测就可能导致选民个人敏感信息的泄露，在最严重的情况下可能导致选举结果的扭曲。
二、大数据时代下的网络安全隐患由于大数据的规模越来越大，加之其操作的复杂性和其支持的应用越来越广泛，导致网络攻击的风险性也在不断增加。
而这种攻击主要是基于大量数据的反复试验。
这种攻击越来越容易逃避传统的防范措施。
随着互联网的飞速发展，计算机病毒，黑客攻击和DDoS攻击等网络安全事件愈演愈烈，具有破坏性和具有潜在的跨国安全风险。
如果一国的计算机基础设施被黑客入侵，那么国家的机密信息可能很快就被窃取、丢失或者甚至被篡改。
大数据时代下的数据安全和隐私保护
大数据时代下的数据安全和隐私保护随着互联网技术的不断发展，我们已经步入了一个大数据时代。
在这样的时代里，数据的重要性已经不需要过多强调了，数据对于企业决策、社会治理、科学研究等方面都起到了不可替代的作用。
但是随着数据的重要性变得越来越明显，数据安全和隐私保护也变得越来越重要。
本文将浅谈大数据时代下的数据安全和隐私保护。
一、数据安全数据安全普遍面临着几个主要问题：一是防范数据泄漏，特别是对于敏感数据如个人隐私；二是保护数据不被篡改，特别是对于应用于金融、医疗等领域的数据；三是保护数据的可用性，保证数据能够在需要时被正常访问。
1、防范数据泄漏在大数据时代，各种数据源不断涌现。
为了收集这些数据，企业和机构需要建立大规模的数据中心，这些数据中心内部涉及大量的敏感数据，例如个人身份证号、个人地址、银行账号等数据。
一旦这些数据被泄露，将导致严重的后果。
因此，数据泄漏的问题是数据安全的首要问题。
企业可以通过加强员工教育、建立安全机制、加密技术等方式来防范数据泄漏。
在员工教育方面，企业要加强对员工的教育和培训，提高员工对数据安全的重视程度，使员工知道如何保护数据，如何从个人角度保护企业数据安全。
2、保护数据不被篡改数据的完整性也是数据安全的重要方面。
在大数据环境中，数据被经常用于金融、医疗等领域，必须确保数据的完整性和准确性。
异常的数据可能会导致计算的结果或分析的结论与实际不符。
因此，企业必须通过数据加密、访问控制、数据备份和恢复等方法来确保数据的完整性和准确性。
3、保证数据可用性在大数据时代，数据的可访问性是非常重要的。
无论是企业还是个人，数据的丢失都可能导致不可估量的损失。
在数据中心中，数据可用性问题主要是指保障企业内部对数据的访问。
为了确保数据的可访问性，企业需要构建强大的硬件基础设施，如高速网络、高性能存储和计算平台等，同时还需要定期备份和恢复数据。
二、隐私保护在大数据时代，个人隐私保护已经成为了社会关注的焦点。
大数据时代下的数据安全问题
大数据时代下的数据安全问题一、背景随着互联网的不断发展，大数据时代正式到来。
大数据的出现，使得我们生活中的很多事情变得更为便捷，例如搜索引擎、移动应用等等。
但是，数据的海量也带来了一些安全问题，针对这些问题，我们需要采取相应的措施来保障数据的安全。
二、大数据安全的挑战1.数据泄漏在大数据时代，数据的流转速度非常快，这也使得数据泄漏的风险增大。
数据泄漏可能会导致企业财务信息曝光、客户隐私信息泄露等问题，给企业及个人造成极大的损失。
2.未经授权访问还有一种常见的大数据安全问题是未经授权访问。
在大数据时代，数据的安全有时仅仅依赖于对系统的控制和访问级别的限制，不仅需要对用户进行身份验证，还需要对数据进行访问控制，保护数据的完整性。
3.安全补丁大数据系统复杂多变，由于数据量大，调试成本难度大，开发人员不能完全保证系统的安全性。
攻击者可以利用系统漏洞进行攻击，而大数据部署的复杂性和涉及多个地域的传输会导致安全补丁更新困难。
三、大数据安全的解决方案1.数据备份数据备份可以帮助数据管理者恢复数据，并减少数据丢失的可能性。
数据备份可以针对企业业务、数据和服务进行，为企业业务的持续运作提供保障。
2.数据加密数据加密可以有效降低数据的风险，保护数据不暴露给任何不相关用户。
在大数据的情况下，可以采用列级加密的方式，为用户提供更高的控制级别，防止数据的泄露。
3.访问控制访问控制可以通过对用户访问权限进行控制来降低安全风险。
在大数据时代，企业应设法识别并限制未经授权的访问，仅允许授权用户访问其应用与服务。
4.多种安全技术的综合应用在大数据安全问题的解决过程中，需要采用各种安全技术来组合应用。
例如，密钥管理、防火墙、入侵检测系统、安全监测和锁接提供者。
四、大数据安全的发展趋势我们预计，在未来几年内，大数据技术和数据安全技术会取得很大的进步和完善。
1.基于云的解决方案目前，在安全领域，越来越多的企业开始将数据移至云平台上。
基于云的解决方案可以减少企业的资本支出，提高大型数据集的安全性。
大数据时代计算机网络安全体系构建
大数据时代计算机网络安全体系构建随着互联网技术的迅猛发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个时代，信息量爆炸，数据流动迅速，给计算机网络安全带来了前所未有的挑战。
传统的计算机网络安全体系已经无法满足当前的需求，因此急需构建一个全新的计算机网络安全体系，以适应大数据时代的发展。
本文将就大数据时代计算机网络安全体系进行探讨，就构建新的安全体系提出一些建议。
一、大数据时代的挑战在大数据时代，数据量呈指数增长，传统的安全策略和技术已无法满足实时及规模化的数据处理需求，主要挑战包括：1. 数据量大：大数据时代的数据量非常庞大，传统的网络安全体系很难处理如此庞大的数据量。
2. 实时性要求高：大数据时代需要数据的实时处理和分析，这对网络安全的响应速度提出了更高的要求。
3. 多样性：大数据时代的数据类型多样化，包括结构化和非结构化数据，传统的安全技术无法胜任这种复杂的数据形式。
4. 安全性要求高：大数据时代的数据安全性要求更高，传统的安全策略已经无法满足当前的需求。
1. 数据感知安全传统的网络安全体系主要关注网络流量的检测和防御，而在大数据时代，应该将更多的注意力放在数据的安全上。
数据感知安全是指安全系统能够感知和理解数据的特性和安全需求，并对数据进行实时保护和监控。
这需要引入新的安全技术，包括数据加密、数据脱敏、数据分类和标记等技术，以确保数据在存储、传输和处理过程中的安全。
2. 实时响应安全大数据时代需要网络安全体系能够实时响应安全事件，包括实时检测、实时响应、实时处理和实时报警等功能。
这需要引入实时安全检测技术、实时安全响应技术和实时安全分析技术，以提高网络安全系统的实时性和响应速度。
3. 多维度防御安全大数据时代的网络安全需要从多维度进行防御，包括网络层、应用层、终端层和数据层等多个方面进行全方位的安全防护。
这需要引入新的安全技术，包括网络安全设备、应用安全软件、终端安全方案和数据安全策略等，以构建一个多维度的安全体系。
大数据时代下的信息安全问题分析与对策
大数据时代下的信息安全问题分析与对策一、前言随着互联网、计算机技术不断发展，其在人们的生活中扮演的角色日益重要。
大数据时代已经来临，信息安全问题也因此更加凸显。
本文将对大数据时代下的信息安全问题进行分析，并提供相应的对策以保障信息安全。
二、大数据时代下的信息安全现状1.大数据技术激发信息泛滥问题大数据技术的发展，使得人们获取信息的门槛大大降低。
很多人可以通过网络获取大量信息，这些信息有些并不可靠，有些是毫无价值的。
特别是在社交媒体等信息传播平台上，人们容易被错误的信息所误导，享受信息时代的同时也发生了一种信息泛滥的危机。
2. 数据滥用对个人隐私带来阴影在获取大量数据的过程中，数据滥用的现象也越来越普遍。
例如，某些公司或机构会通过大数据技术搜集获取大量客户数据来做精准营销和投放广告，这可能会导致个人隐私泄漏，引发身份盗窃等安全问题。
3. 安全措施低下大数据时代下，数据的采集、传输、储存和处理等环节都需要有良好的安全保障措施来保证数据的机密性、完整性和可用性。
然而很多情况下，由于企业或个人的安全意识相对较低，导致安全措施不规范，或是简陋的安全措施阻碍了信息保护和数据安全。
三、对策1. 提高信息安全意识在大数据时代下，信息安全的保护是一项长久的任务。
提升所有相关方的安全意识，防范心理沉迷，关注安全风险管理与安全措施必不可少。
2. 加强数据加密在数据采集、传输、储存和处理等各个环节中，都应该通过加密等措施对敏感的数据进行加密，以保证个人隐私和商业秘密不会被泄露。
3. 加强安全监管政府应该加强对于互联网信息的监管，通过完善相关的法律法规、规范信息监管，加强对信息泄露、个人隐私侵犯的打击，让恶意犯罪者付出应有的代价。
4. 采用新型的安全技术大数据时代下，新型的安全技术不断涌现。
例如，基于AI的安全保障技术，能够通过对风险和威胁进行情景分析，对网络安全问题做出快速准确的响应，从而有效保障网络安全。
四、结论大数据时代下的信息安全问题，是互联网和计算机领域在持续快速发展的过程中，我们所必然遇到的。
论大数据时代下的隐私保护与数据安全
论大数据时代下的隐私保护与数据安全随着信息化进程的加速和智能化技术的发展，全球经济和社会正在进入一个新时代-大数据时代。
在大数据时代，数据成为了一种无形资产，因此隐私保护和数据安全问题日益引起人们的关注。
本文将探讨大数据时代下的隐私保护和数据安全问题。
一、大数据时代的背景和对隐私保护和数据安全的影响大数据时代是以“数据为生产资料”的时代，通过数据采集、存储、管理和处理等等一系列数据科学和技术手段，相应应用在经济、医疗、教育、社交等领域，让数据成为了推动社会发展和产业升级的重要生产力。
然而，大数据时代既为企业和政府带来了巨大的商业机遇，同时也加速了隐私泄露和数据安全问题在社会上的影响。
这要求我们必须进行有效的隐私保护和数据安全措施，以保障个人自由和社会稳定。
首先，隐私保护保障了人的自由和尊严。
在大数据时代，个人的信息在互联网上和各种应用软件上大量产生，成为用户隐私。
如果没有相应的隐私保护措施，个人信息将面临严重泄露和滥用风险。
由于个人信息的一旦泄露，可能造成身份信息被盗用、财产被盗窃、影响个人的职业发展，甚至个人尊严受到伤害等诸多问题。
其次，数据安全与国家安全密切相关。
在大数据时代，各国政府致力于将大数据应用到国防、反恐、反犯罪、公共安全等领域，使得政府和军队的敏感信息面临着源源不断的威胁和危险。
因此，对于政府和军队等机构来说，数据安全是至关重要的。
总的来说，隐私保护和数据安全问题是大数据时代下必须解决的重要问题。
这两者不仅是大数据运用的基础，更是实施数据增值服务的前提和保证。
二、大数据时代的隐私保护个人隐私保护在大数据时代成为了世界范围内的重要议题，各国都在开展相应的立法和技术研究。
大数据时代的隐私保护主要从以下两个方面来进行：1.立法保护现代国家都有相应的隐私保护法律法规，立法与实践是相辅相成的。
伴随大数据时代的发展，各国都在不断完善和更新隐私数据保护法律体系。
在国内，我国的个人信息保护法规司法实践日趋完善；在国际范围内，欧洲、美国等国也有相关的隐私保护法律。
数据安全管理方案
数据安全管理方案随着数字化时代的到来，数据的重要性和价值越来越被人们所重视。
同时，随着数据的不断增长和传输，数据安全问题也愈发突出。
在如今大数据时代，数据安全管理已经成为各个组织、企业和个人必须面对和解决的一个重要问题。
本文将探讨一个数据安全管理方案，旨在保护数据的完整性、机密性和可用性，并遵循相关的法律、法规和标准。
1. 风险评估和管理首先，为了更好地保护数据安全，进行风险评估和管理是非常关键的。
通过全面分析和评估组织内部和外部的威胁和风险，可以制定相应的安全政策和措施。
针对不同类型的数据，根据其重要性和敏感性分级，制定不同的保护策略和措施。
同时，通过定期的风险评估和演练，及时发现和解决潜在的安全风险。
2. 访问控制和权限管理数据的安全性需要确保只有授权人员才能访问和处理数据。
因此，建立有效的访问控制和权限管理机制至关重要。
通过制定合理的身份验证和授权流程，确保只有合法用户可以获取到敏感数据。
同时，对各种访问权限进行细分和管理，确保每个用户只能访问其合法权限范围内的数据。
此外，定期审查和更新权限，确保权限与实际岗位需求相匹配。
3. 数据加密和加密通信数据加密是保护数据安全的重要手段之一。
对于重要的敏感数据，采用强大的加密算法对其进行加密，确保即使数据泄漏也无法被窃取篡改。
同时，在数据传输过程中，采用安全通信协议，如SSL/TLS等，保障数据在传输过程中的安全性。
此外，合理管理加密密钥，确保仅有合法人员可以获得解密权限。
4. 数据备份和灾备策略数据备份是一项重要的数据安全管理措施。
通过定期的数据备份，可以在数据丢失或受到破坏时，及时恢复数据。
同时，建立灾备策略，选择合适的灾备方案和技术，确保即使发生自然灾害或系统故障，数据的可用性和完整性也能得到保障。
备份数据应存储在安全可靠的地方，并采取合适的措施防止数据泄漏或非法获取。
5. 安全审计和监控建立完善的安全审计和监控机制，对关键的数据安全事件进行实时监控和记录。
数据安全管理中的安全管理思考
数据安全管理中的安全管理思考随着互联网的普及和数字化的步伐不断加快，数据安全愈发重要。
数据作为企业的重要资产之一，一旦泄露或遭受攻击将带来巨大的损失，对企业造成不可估量的影响。
因此，数据安全管理显得尤为重要。
本文将从数据安全管理的角度，谈一谈数据安全管理中的安全管理思考。
一、大数据时代的隐私保护在大数据时代，隐私保护成为了数据安全管理中的重要议题。
数据泄露对个人隐私带来的影响尤其值得重视。
为了保护用户的隐私，企业需要合理采集用户信息，如用户的身份信息、交易信息等，并通过技术手段加密存储，避免用户信息泄露。
此外，针对用户个人隐私数据的合规管理以及确保数据隐私安全和完整性，也成为大数据时代安全管理的重要内容。
二、云安全管理的必要性当前云计算已经成为企业IT基础设施的重要组成部分。
然而，由于云计算架构的特殊性，在数据安全管理中，云安全管理显得尤为必要。
云安全管理涉及到云平台的数据安全、访问控制、网络安全、安全审计等方面。
企业应根据云计算架构的特点，合理规划云安全策略，确保数据在云端的安全。
三、防御外部威胁除了内部人员的破坏和不慎操作外，外部的网络攻击也是数据安全管理中的重要问题。
企业应加强网络安全防御，包括对网络设备进行安全加固、建立安全审计机制、不定期演练紧急事件响应等。
四、建立完善的数据安全管理机制建立完善的数据安全管理机制是企业保证数据安全的基础。
企业应该制定行之有效的数据安全管理政策和制度。
同时，培养员工的安全意识，加强技术人员的安全技能培训，提高企业整体的安全防御水平。
五、建立数据安全管理体系数据安全管理体系是企业保障数据安全的重要手段。
企业应该理顺数据安全管理体系的内部层次结构，全面建立数据安全管理体系的制度、流程和规范，在数据保密、数据备份、数据灾备等方面进行全面保障，确保数据的完整性、可用性和保密性。
总体来说，数据安全管理是企业IT安全建设的重要组成部分。
建立完整的数据安全管理体系，制定科学的数据安全管理制度，通过加强内部人员教育和技术防御，可以有效提高企业的数据安全防御能力。
如何在大数据时代下做好数据管理
如何在大数据时代下做好数据管理随着信息技术的不断发展，人们的生产生活中产生的数据数量简直是不可计量的。
而大数据时代所带来的巨大挑战不仅在于数据的量级，还包括对数据质量、安全性、价值提取等方面的要求。
而做好数据管理，成了信息技术领域普遍认为的关键问题。
本文将着重探讨在大数据时代下，如何做好数据管理，为更好地把握数据分析提供有效保障。
一、数据管理的概念、目标和方法数据管理是指对企事业单位的数据进行组织、使用、保存和管理的活动过程。
数据管理目标在于保证数据质量、促进数据安全、提升数据利用价值以及增强数据的公信力。
要做好大数据管理，必须通过数据采集、存储、清洗、转换、增强和应用等方法来提高数据的质量、精准度、时效性和可视化度，同时降低数据管理的成本、提升管理的效率。
因此，数据应用技术、数据管理软件和平台工具是做好数据管理的必要条件和手段。
二、数据管理的原则和策略1. 制定数据管理标准做好数据管理，就要从制定数据管理标准入手，制定明确的规则和标准，借助标准来确保数据的质量和准确性。
同时，通过规范数据输入的格式及存储的方式，对数据进行归类和分类，从而更好地保护与利用数据。
2. 建立分析平台建立数据分析平台是大数据管理的必要手段之一，而平台的建设需要考虑诸多因素，如硬件设施、软件支持和专业人才等。
除了硬件设施的规划，还要针对具体的分析需求，提供多样化的分析模型，从而更好地展现数据价值。
3. 优化数据管理流通体系在数据管理中，流通是数据应用的关键组成部分，因此优化数据管理流通体系非常关键。
要从数据、技术和人员三大角度入手建立健全的数据管理体系，提高数据的利用率和应用效果，增强数据的流通能力。
4. 不断完善数据管控措施在大数据时代下，可靠的数据管控措施变得至关重要。
比如建立健全的审批机制、实行有效的数据权限管理、制定完善的敏感数据的出入管理等。
同时，要不断优化管理流程，确保对数据的保密性和安全性。
三、如何提高大数据管理质量1. 高效数据采集为了使数据具有的信息价值更加凸显，必须确保数据采集的效率和准确性。
大数据时代数据安全治理的网络安全研究
Hot-Point Perspective热点透视DCW167数字通信世界2021.020 引言在社会发展过程中，会产生大量的数据，通过信息技术将数据进行整理、分类，供人们分析和采用。
大数据时代悄然来临，各行各业在分享数据信息的同时，应提升对数据安全的重视度。
现阶段，网络信息技术为人们生活带来翻天覆地变化，网络数据中包含很多个人隐私、国家机密等信息，如果数据存在安全问题，则对社会稳定及经济发展产生很大影响。
因此，必须采取针对性措施，强化数据安全治理，做好安全防范，充分发挥大数据优势，为人们提供多样化服务。
1 大数据时代数据安全治理存在问题分析在科学技术快速发展的今天，社会各个单位运行过程中产生大量数据，这些数据记录着各个方面信息，包括人员信息、企业数据等。
大大小小繁杂数据形成数据流，设计范围较广，数据信息类别不同。
经过数据信息筛选和提取，从中挑选具有利用价值的信息，为人们提供服务，从而跨入大数据时代。
现阶段，数据信息获取速度飞速，信息筛选效率高，数据管理能力强，系统稳定性高，各类数据发挥着实际价值与作用，数据安全问题也逐渐凸显出来，不分不法分子利用数据信息进行违法违规行为，侵犯他人隐私，甚至国家机密等。
因此，需深入研究数据安全问题，探索有效的治理办法，提升数据安全性。
（1）黑客攻击网络问题。
在大数据时代背景下，数据安全技术水平有很大提升，为网络安全提供了一定保障。
但黑客技术水平也在逐步提升，他们具有十分专业的技术，懂得应用网络运行原理和现代技术来找到网络漏洞，并进行攻击，从而窃取网络数据，甚至篡改数据，为数据准确性带来威胁。
从数据安全角度分析，黑客攻击是威胁网络安全的最重要因素。
通过利用网络漏洞，黑客可以获取很多不法利益。
黑客利用先进技术来侵犯隐私，利用各种手段谋取私利，甚至破坏网络数据，导致网络瘫痪，这为企业和用户带来巨大损失。
如：利用个人信息进行网络诈骗，涉案金额巨大，给人们财产带来巨大损失。
大数据时代的隐私保护与安全管理
大数据时代的隐私保护与安全管理第一章：引言随着数字化与信息化的快速发展，大数据时代正在到来，越来越多的人们开始意识到其重要性。
由于大数据可以为企业提供巨大的商业价值，因此越来越多的企业开始使用大数据来分析和预测市场趋势、消费者行为和产品需求等重要数据，并发展出相应的商业模式。
虽然大数据对企业的发展具有重要意义，但是在这个过程中，涉及到的隐私保护和数据安全管理也显得尤为重要。
随着数据泄露和信息安全事件的不断发生，大数据的隐私保护和安全问题成为了一个广泛的关注点。
本文将从这个角度来探讨大数据时代的隐私保护与安全管理问题。
第二章：大数据时代的隐私保护问题2.1隐私保护概述隐私保护是指采取措施来防止他人获取或利用某种信息，其中包括从特定人、组织或者系统获取关于另一个特定人、组织或者系统的信息。
对于大数据行业来说，隐私保护意味着在传输和处理数据的过程中保护数据所包含的个人身份信息和私人信息，防止这些信息被泄露或滥用。
2.2隐私保护的主要挑战在大数据时代，隐私保护面临的主要挑战是：（1）过度采集数据：许多公司收集数据以获得洞察力，但不考虑保护受影响者的隐私。
而个人隐私不仅包括个人身份证信息，还包括个人信用卡号、手机号码、交易历史等信息，这些都需要得到保护。
（2）处理和存储数据：由于大数据涉及的数据量和种类都非常庞大，因此需要相应的存储和处理设备。
对于这些设备的安全性和安全性管理也是一个大问题。
（3）意识形态风险：大数据可以用于政治目的，比如收集和监控公民的言论和行为。
这种行为会威胁到公民的个人隐私。
第三章：大数据时代的安全管理问题3.1安全管理概述大数据的安全管理涉及到保护数据的完整性、保密性、可用性和可追溯性等方面。
保护数据的完整性意味着确保数据不被篡改或损坏。
保护数据的保密性意味着确保只有授权人员才能访问和查看数据。
保护数据的可用性意味着确保数据在需要时可供访问。
保护数据的可追溯性意味着能够追踪和识别对数据进行了修改或者访问的个人或组织。
大数据时代下的信息安全问题与解决方案
大数据时代下的信息安全问题与解决方案随着信息技术的发展，大数据成为了当今社会的关键词汇之一。
大数据的处理和应用，给我们的生产、生活和社会发展带来了极大的便利和效益，同时也带来了很多安全隐患。
因此，在大数据时代，信息安全问题变得越来越重要。
本文将探讨大数据时代下的信息安全问题及解决方案。
一、大数据时代下的信息安全问题随着互联网的发展，数据的规模和种类都有了大幅度的提高，同时数据的价值也越来越高。
数据包括了我们的个人信息、商业机密、国家机密等重要信息，因此大数据时代下的信息安全问题也越来越引人注意。
1.数据泄露在大数据时代，我们的个人信息被各个网站和应用程序收集，这些信息的泄露是信息安全的最大威胁之一。
黑客可以通过攻击数据库、窃取密码等方式获取我们的个人信息，这些信息可能包括我们的姓名、地址、电话号码、银行卡信息、信用卡号码等敏感信息，这些信息的泄露可以给我们带来巨大的财务和社会损失。
2.网络攻击网络攻击是大数据时代下信息安全问题的另一大难题。
黑客可以利用计算机病毒、木马程序、蠕虫程序等恶意软件进入我们的电脑系统，获取我们的敏感信息或者对我们的系统造成破坏。
网络攻击还包括DDoS攻击、SQL注入等，这些攻击可以对企业的网站和信息系统造成灾难性的影响。
3.虚拟世界的安全隐患随着虚拟世界的发展，大数据时代下的虚拟安全隐患也越来越突出。
虚拟世界包括了手机游戏、网络游戏、人工智能等应用程序，这些应用程序带来了便利和乐趣，同时也为黑客提供了攻击的新手段。
黑客可以利用虚拟世界的漏洞进入我们的电脑系统，或者利用人工智能算法攻击我们的敏感信息。
二、大数据时代下的信息安全解决方案大数据时代下的信息安全问题是一个复杂的系统工程，其解决方案也需要各个方面的努力和合作。
以下是一些解决方案：1.强化个人信息保护意识个人信息保护是信息安全问题的重点之一。
人们应该增强自我保护意识，不要泄露个人信息；同时要注意网络、手机等终端设备的安全防范，加强密码保护、防病毒和防黑客攻击等措施。
大数据时代的数据安全
大数据时代的数据安全在大数据时代，数据安全成为了一个重要的话题。
随着企业和个人在日常生活中产生的数据不断增加，保护这些数据的安全性变得尤为重要。
本文将详细介绍大数据时代的数据安全问题，并提供一些解决方案。
一、大数据时代的数据安全问题1. 数据泄露：大数据时代，数据的规模庞大，一旦数据泄露，可能造成巨大的损失。
黑客攻击、内部人员泄露以及设备丢失等都可能导致数据泄露。
2. 数据篡改：数据在传输和存储过程中容易受到篡改，一旦数据被篡改，可能导致信息错误、业务中断等问题。
3. 数据丢失：由于设备故障、自然灾害等原因，数据可能会丢失，这对企业的运营和决策都会带来严重影响。
4. 数据隐私：在大数据时代，个人信息的收集和利用变得普遍，保护用户的数据隐私成为了一项重要任务。
二、大数据时代的数据安全解决方案1. 强化网络安全措施：企业应加强网络安全防护，包括建立防火墙、入侵检测系统、数据加密等措施，以防止黑客攻击和数据泄露。
2. 加强内部安全管理：企业应建立严格的内部安全管理制度，限制员工对敏感数据的访问权限，并定期进行安全培训，提高员工的安全意识。
3. 数据备份和恢复：企业应建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
同时，定期测试数据备份和恢复的有效性，以应对数据丢失的风险。
4. 加强数据加密：在数据传输和存储过程中，应采用加密技术，确保数据的机密性和完整性，防止数据被篡改和窃取。
5. 合规监管：企业应遵守相关法律法规，保护用户的隐私权，合法收集和使用数据，并建立合规监管机制，确保数据的合法性和安全性。
三、大数据时代的数据安全案例分析1. 2014年，美国零售巨头Target遭遇了一起严重的数据泄露事件，导致7000万客户的信用卡信息被黑客获取。
该事件给Target带来了巨大的声誉损失和经济损失，也引发了对数据安全的广泛关注。
2. 2017年，Uber被曝光隐瞒了一起涉及5700万用户的数据泄露事件，该事件暴露了Uber在数据安全方面的不足，也引发了对于数据隐私保护的讨论。
如何应对大数据时代的数据管理问题
如何应对大数据时代的数据管理问题在大数据时代，数据管理成为了企业和个人面临的重要问题。
随着数据量的不断增长和数据来源的多样化，如何高效地管理和利用数据成为了一个亟待解决的挑战。
本文将从数据收集、存储、分析和保护等方面，探讨如何应对大数据时代的数据管理问题。
一、数据收集在大数据时代，数据的收集变得更加容易。
企业可以通过各种渠道获取大量的数据，包括传感器、社交媒体、移动设备等。
然而，数据的质量和准确性是数据管理的首要问题。
为了确保数据的可靠性，企业需要建立严格的数据收集流程和标准，确保数据的来源可信、数据的采集过程可控。
同时，企业还需要对数据进行分类和标注，以便后续的数据分析和利用。
二、数据存储大数据时代，数据量的增长速度非常快，传统的数据存储方式已经无法满足需求。
企业需要采用更加高效和灵活的数据存储方案。
云存储技术成为了一个不错的选择，它可以提供弹性的存储空间，根据实际需求进行扩展和收缩。
此外，企业还可以采用分布式存储技术，将数据分散存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可用性。
三、数据分析大数据的真正价值在于对数据进行深入的分析和挖掘。
数据分析可以帮助企业发现潜在的商机、优化业务流程、提高决策的准确性。
在面对大数据时代的数据管理问题时，企业需要建立起完善的数据分析体系。
这包括建立数据分析团队，培养数据分析人才，采用先进的数据分析工具和算法等。
同时，企业还需要制定合理的数据分析策略，明确分析的目标和方法，确保数据分析的结果能够为业务决策提供有力的支持。
四、数据保护在大数据时代，数据的安全和隐私成为了一个重要的问题。
企业需要采取一系列措施来保护数据的安全性。
首先，企业需要建立完善的数据安全管理制度，包括数据访问权限控制、数据备份和恢复、数据加密等。
其次，企业需要加强对数据的监控和审计，及时发现和应对数据安全事件。
此外，企业还需要遵守相关的法律法规，保护用户的隐私权。
五、数据治理数据治理是指对数据进行全面管理和控制的过程。
大数据背景下的数据安全
大数据背景下的数据安全1. 引言1.1 大数据背景下的数据安全概述在大数据背景下，数据安全变得尤为重要。
随着大数据技术的迅猛发展，数据量不断增大，数据来源多样化，数据处理速度加快，数据应用场景日益广泛，数据的安全性问题也日益凸显。
大数据所代表的是一种信息化的发展趋势，但同时也带来了数据泄露、数据篡改、数据丢失等安全隐患，给个人、企业甚至整个社会带来了巨大的风险和挑战。
在这种背景下，数据安全不再仅仅是一个技术问题，更是一个战略性的问题。
保护数据的完整性、保密性、可用性成为信息安全的核心目标，数据安全管理愈发显得重要。
为了确保数据在大数据环境下的安全性，需要不断提升数据加密技术、数据隐私保护技术，并建立健全的数据安全管理体系。
只有这样，大数据才能真正发挥其潜力，为各行业带来更大的创新和价值。
2. 正文2.1 大数据的特点对数据安全的影响1. 数据规模庞大：大数据所涉及的数据规模庞大，数据量庞大和速度快，这也意味着数据的存储、传输和处理过程可能会出现安全漏洞。
攻击者可以利用大数据处理的复杂性和庞大性来隐藏其恶意行为，以更容易地发动网络攻击。
2. 多样化的数据类型：大数据涉及不同种类的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据类型的多样性也增加了数据安全的复杂性。
不同类型的数据需要不同的安全防护措施，而数据的多样性也为攻击者提供了更多的攻击手段。
3. 高速实时处理：大数据的处理速度非常快，数据的实时性要求也很高，这为数据安全带来了新的挑战。
在数据处理的过程中，可能会出现数据丢失、篡改或泄露的情况，因此需要采取相应的数据安全措施来确保数据的完整性和安全性。
4. 数据共享和开放性：大数据的特点之一是数据共享和开放性，不同组织和个人可以共享大数据资源，这虽然促进了数据的互联互通，但也容易导致数据泄露和信息安全问题。
需要建立完善的数据安全管理机制，确保数据共享的安全性和合法性。
大数据的特点对数据安全提出了更高的要求，需要针对大数据的特点制定相应的安全策略和措施，确保数据在采集、存储、处理和传输的过程中得到有效的保护。
大数据时代下的信息安全问题与对策研究
大数据时代下的信息安全问题与对策研究引言随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来。
在这个信息化的时代，各类应用和服务都离不开数据。
而数据的流通和共享带来了信息安全问题。
信息安全防范必须与大数据应用技术同步发展，才能更好的保护数据的安全，保护企业和个人的隐私权。
一、大数据时代面临的信息安全问题1. 数据泄露在大数据环境下，数据的共享与转移频繁，导致数据泄露成为一个严重的问题。
攻击者通过黑客攻击、内部人员犯罪等方式，盗取企业敏感信息，并在黑市上出售。
例如，某电商平台曾经在不知情的情况下被攻击者盗取了86万条用户信息。
2. 数据篡改数据篡改可能导致严重后果，比如造成网络支付系统损失、导致恶性欺诈等。
数据篡改的行为往往在数据集成或数据计算的过程中发生。
攻击者利用该系统漏洞或采用社交工程学等手段，偷偷篡改数据。
3. 隐私泄露在大数据时代，隐私泄露可能涉及到个人的身份信息、财产信息、社交网络等等。
任何泄露都可能给个人造成严重的经济和精神损失。
在数据收集、存储、分析和使用等方面，大数据环境下的隐私保护显得尤为重要。
4. 数据安全性大数据应用是一个开放性的过程，数据来自不同的来源，且数据类型、存储格式也不尽相同。
这给数据安全性带来了挑战。
安全漏洞可能导致数据被非法修改、盗取或破坏。
攻击者可能通过采用社交工程学或恶意代码等方式，对目标系统进攻，并窃取或数据。
二、解决大数据时代面临的信息安全问题的对策1. 数据隔离对于不同保密级别的数据应该采取隔离存储的方式，确保只有授权人员才能访问敏感数据。
企业可以通过使用虚拟化技术、网络隔离等手段来保护企业的数据。
2. 数据备份对于重要的数据，应该进行多份备份。
在数据被破坏、盗取或篡改之后，可以通过及时还原数据来减少损失。
3. 数据加密对于重要的数据，应该采用加密技术进行保护。
通过数据加密来限制攻击者的入侵，以及减小数据被盗取时所带来的损失。
4. 认证和授权对于企业内的数据访问，授权是必不可少的。
大数据背景下的数据安全
大数据背景下的数据安全在大数据背景下，数据安全变得尤其重要。
随着数据量的快速增长和技术的不断进步，数据安全面临着越来越多的挑战。
本文将详细介绍大数据背景下的数据安全问题，并提出相应的解决方案。
一、背景介绍随着互联网的普及和挪移设备的智能化，大数据应用得到了快速发展。
大数据的特点是数据量庞大、种类多样、速度快、价值密度低。
然而，随之而来的是数据安全问题的加剧。
大数据中包含着个人隐私、商业机密等重要信息，一旦泄露或者被恶意利用，将给个人和企业带来巨大的损失。
二、数据安全问题1. 数据泄露：大数据中的数据泄露是最常见的安全问题之一。
黑客通过网络攻击、恶意软件等手段，获取到敏感数据，并进行非法利用。
这不仅会造成个人隐私泄露，还会对企业的声誉和经济利益造成严重影响。
2. 数据篡改：在大数据处理过程中，数据可能会被篡改，从而影响决策和分析的准确性。
黑客可以通过篡改数据来达到自己的目的，比如控制股票市场或者破坏竞争对手的业务。
3. 数据丢失：由于数据量庞大，数据丢失是大数据安全面临的另一个重要问题。
硬件故障、自然灾害、人为错误等因素都可能导致数据丢失，而丢失的数据可能是无法恢复的，对企业的运营和决策产生严重影响。
4. 数据隐私保护：大数据中包含着大量的个人隐私信息，如姓名、身份证号、手机号等。
如何保护这些隐私数据，防止被滥用和泄露，是一个亟待解决的问题。
三、解决方案为了保护大数据的安全，以下是一些解决方案的建议：1. 强化网络安全防护：加强网络安全防护是保护大数据安全的基础。
企业应建立健全的网络安全体系，包括防火墙、入侵检测系统、安全审计等，及时发现和阻挠网络攻击。
2. 加强数据加密：对于敏感数据，应采用加密技术进行保护。
数据加密可以有效防止数据泄露和篡改，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
3. 定期备份数据：为了防止数据丢失，企业应定期备份数据，并将备份数据存储在安全可靠的地方。
在数据丢失的情况下，可以及时恢复数据，减少损失。
大数据时代的信息安全管理体系研究
702023年9月上 第17期 总第413期信息技术与应用China Science & Technology Overview0 引言伴随着经济与社会的发展，大数据在各行业工作中所占比重不断提升，也从一定程度上推动了信息化进程。
在此背景下，信息体系建设已经成为一个非常重要的环节，并且对管理与生产都起到了极大的推动作用，带来了更多经济效益和社会效益。
为了更好地发挥大数据的价值，需要构建完善的信息化管理体系，促进社会长远发展。
目前，我国对于信息化安全管理工作的重视程度不够高，信息化安全出现了一些问题，严重阻碍了后续发展。
因此，加强对该方面内容的研究具有十分重要的现实意义。
1 信息安全概述在信息技术日益发达的今天，信息安全管理体系作为信息化建设中必不可少的一个环节，不仅是保证信息资源安全使用和共享的重要手段，也是提高竞争力、提升形象的重要途径。
从安全存储、数据安全传输、系统本身的安全性、应用安全与管理机制等4个层次进行分析，数据的保护是一个复杂而又庞大的工程。
利用RAID 磁盘阵列、备份磁带库、远端灾难恢复等3个作用，使得信息得到安全保存。
另外，还能利用不同方式保护这些数据，如利用防火墙、防病毒软件等确保数据文件不被破坏或修改。
同时，还要考虑如何防止外部非法访问及内部人员窃取；通过对信息进行加密，可实现信息保密传送；通过反病毒软件进行系统排查和系统更新，以保证系统自身安全，识别系统中可能会出现的一些问题；通过权限设定、模块授权和其他方式对用户个人资料进行保护，避免非法利用。
因此，建立和健全各项安全管理体系确保各项活动有序进行，显得尤为重要。
2 大数据时代信息安全存在的问题2.1 互联网信息化建设基础薄弱从整体上讲，国内的互联网行业发展相对滞后，同时也存在着一些制约因素，尤其是在大数据的驱动下，信息化技术在我国得到了越来越多的运用。
然而，在运用这些技术的过程中，出现了不同程度的问题。
在微观方面，信息资源库的构建还不够健全，主要体现在信息体系的构建上，数据库备份和相关技术没有得到充分应用，信息化建设基础薄弱，并且缺乏有效的安全防护措施。
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4 总结分析
4.1 大数据背景下的数据安全管理建设的着重点 与突破点
通过对大数据背景下数据安全所存在的问题进行 深入分析，我们可以从几个方面作为重点和突破口。
首先是进行大数据技术的安全防护技术创新。 大 数据时代各类数据信息安全威胁不尽相同， 只有不断 的进行技术创新，提前预防预警安全风险，实现安全可 视的目标。
其次是加强立法和监管力度。 由于大数据具备的 几个典型特征，在海量数据收集、传输、存储和处理过 程会比较不集中，可控性差，因此需要在国家相应政策 指导通力配合， 大力推进对数据使用的安全统一标准 体系，完善其管理和监督力度。
最后运用大数据技术结合其他技术提升安全防护 能力。 比如大数据技术与现今的云安全技术等相结合， 统一平台，统一归纳分析，多层次安全防护。
4.2 大数据背景下的数据安全管理面临挑战
4.2.1 信息数据泄露问题 传统网络安全保护，难以匹配信息化的数据转型， 数据外泄事件屡有发生， 棱镜门、CSDN 密码泄 漏、如 家开房信息泄漏、Sony 个人信息泄漏等。 这些事件，对 组织造成重大的甚至无法弥补的经济损失与声誉损 失。 现在，组织的数据不仅涉及企业自身，还涉及个人 隐私、国家利益等，国家、行业有关数据安全的法律、法 规、制度也越来越多，数据防泄漏是要求的重点。 大数
数据库监控与加固层是保护数据安全的最后一道 防线，其核心是让数据变得更加牢固。 数据库监控与加 固层具有数据库状态监控、数据库审计、数据库风险扫 描、 访问控制等多种引擎， 可提供黑白名单和例外策 略、用户登录控制、用户访问权限控制，并且具有实时 监控数据库访问行为和灵活的告警功能。
网络空间安全 ·2016 年 7 月 ·５９·
1 引言
随着信息技术快速发展和各种信息系统等广泛应 用,也随之产生大量的业务数据，企业日益依赖于信息 技术来支撑各类业务系统的稳定运行。 业务数据已发 展成为企业和各类使用对象的重要资产， 也是企业最 宝贵的财富。 数据已成为组织重要的核心竞争力，数据 型组织是必然的发展方向。 但频繁有信息安全、敏感信 息数据泄漏的问题发生, 给企业带来了巨大的利益损 失，对于企业来说,能够在信息安全防护中保障数据的 安全有着极为重要的地位。
Ｄｉｓａｓｔｅｒ Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ Ｍｅｔｈｏｄ · 防灾及恢复方法
大数据时代下的 数据安全管理体系讨论
唐玮杰 1,2 黄文明 1 （1. 桂林电子科技大学 广西桂林 541000；2.广西壮族自治区高速公路管理局 广西南宁 530000）
【 摘 要 】近些年来,随着时代经济的飞速发展以及科学技术的日新月异,当前计算机技术以及互联网技术有着越 来越广泛的应用,同时也带来了一定的数据安全问题,对于如何做好大数据时代下数据安全问题的分析和控制，始 终是当前人们关注的焦点之一。论文就大数据时代背景下运用数据防泄露和数据加固等安全技术,提出数据安全 管理体系建设的思路与方法，从而有效地进行数据风险管理。 【 关键词 】大数据；数据安全管理体系；数据泄露
在大数据时代背景下， 各类数据给企业和各类使 用对象提供了指导和决策的基础， 成为企业最重要的 资产载体。 然而数据在收集、存储、传输和使用过程中 缺乏必要技术防护手段， 使得大量敏感信息的安全性 无法得到有效的保障。 数据安全是信息安全的源头，是 安全防范的重点，也是难中之难。 因此，如何进一步加 强数据安全建设成为当务之急。
Discussion on Data Security Management System in the Era of Big Data
Ｔａｎｇ Ｗｅｉ－ｊｉｅ １，２ Ｈｕａｎｇ Ｗｅｎ－ｍｉｎｇ １ （１．Ｇｕｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＧｕａｎｇｘｉＧｕｉｌｉｎ ５ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｒｅｇｉｏｎ Ｅｘｐｒｅｓｓｗａｙ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ Ｂｕｒｅａｕ ＧｕａｎｇｘｉＮａｎｎｉｎｇ ５３００００）
Ｄｉｓａｓｔｅｒ Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｃｏｖｅｒｙ Ｍｅｔｈｏｄ · 防灾及恢复方法
3.3 数据安全管理体系平台技术实现
3.3.1 数据安全分析技术 以安全对象管理为基础，以风险管理为核心，以安 全事件为主线， 运用实时关联分析技术 （如 Hadoop、 Spark、HDFS、MapReduce 等）, 智能推理技术和风险管 理技术，通过对海量信息数据进行深度归一化分析，结 合有效的网络监控管理， 安全预警响应和工单处理等 功能，实现对数据安全信息深度解析，最终帮助企业实 现整网安全风险态势的统一分析和管理。 3.3.2 敏感数据隔离交换技术 利用深度内容识别技术，首先对用户定义为敏感、 涉密的数据进行特征的提取，可以包括非结构化数据、 结构化数据、二进制文件等，形成敏感数据的特征库， 当有新的文件需要传输的时候， 系统对新文件进行实 时的特征比对，敏感数据禁止传输。 通过管理中心统一 下发策略， 可以在存储敏感数据的服务器或者文件夹 中利用用户名和口令主动获取数据， 对相关的文件数 据进行检测，并根据检测结果进行的处置。 3.3.3 数据防泄露技术 数据控制类技术：主要采用软件控制、端口控制 等有效手段对计算机的各种端口和应用实施严格的 控制和审计，对数据的访问、传输及推理进行严格的 控制和管理。 通过深度内容识别的关键技术，进行发 送人和接收人的身份检测、文件类型检测、文件名检 测和文件大小检测，来实现对敏感数据在传输过程中 进行有效管控，定时检查、事件安全事后审计，防止未 经允许的数据信息被泄露，保障数据资产可控、可信、 可充分利用。 数据过滤类技术： 在网络出口处部署数据过滤设 备 ， 分 析 网 络 常 见 的 协 议 （ 比 如 TCP、HTTP、POP3、 FTP、即 时 通 讯 等 ），对 上 述 所 涉 及 到 的 协 议 内 容 进 行 分析、过滤，设置过滤规则和关键字过滤出相关内容， 防止敏感数据的泄露。 3.3.4 数据加密技术 为了保证大数据在传输过程中的安全性， 需要对 信息数据进行相应的加密处理。 通过数据加密系统对 要上传的数据流进行加密， 对要下载的数据同样要经 过对应的解密系统才能查看。 因此需要在客户端和服
【 Abstract 】In recent years, with the rapid development of economy and the rapid development of science and technology, the computer technology and Internet technology has a more and more extensive application, at the same time it also brings some problems of data security, how to do a good job in the era of big data data security problem analysis and control is always the focus of people's attention at present. This paper puts forward the ideas and methods of data security management system based on the background of the era of big data, such as data leakage prevention and data consolidation. 【 Keywords 】big data；data security management system；data leakage
数据安全管理体系需要打造一个统一平台， 通过 分层建设、分级防护，达到平台能力及应用的可成长、 可扩充 ，创造面向数据的安全管理体系系统框架 。 数据 安全管理体系架构自下而上分为：数据分析层、数据防 泄露层、数据脱敏层、敏感数据隔离交换层和数据库加 固层，从而组成完善的数据标准体系和安全管理体系。 如图 1 所示。
大数据作为一种新兴的技术， 在目前的环境下针 对大数据并没有建立一套比较完整的数据安全管理体 系标准，要想从根本上对大数据信息安全进行防护，应 当优先考虑从大数据技术的使用、 平台建设、 运行管 理、 风险评估等各个方面来完善数据安全管理体系的 标准建设，最终实现大数据信息安全可视可控的目标。
3.2 数据安全管理体系的技术架构
务 端 分 别 设 置 一 个 统 一 的 文 件 加 /解 密 系 统 对 传 输 数 据进行处理。 同时，为了增强其安全性，应该将密钥与 加密数据分开存放。 借鉴 Linux 系统中 Shadow 文件的 作用，该文件实现了口令信息和账户信息的分离，在账 户信息库中的口令字段只用一个 x 作为标示， 不再存 放口令信息。
3 大数据时代数据安全管理体系
3.1 数据安全管理体系建设的必要性
大数据（Big Data）是指“无法用现有的软件工具提 取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数 据集合”。 大数据具备数据体量巨大、数据类型繁多、价 值密度低和处理速度快的四个典型特征。 数据是企业 的重要资产组成部分， 几乎是企业所有的经营活动所 依赖的、不可或缺的信息。 数据就犹如企业经营者的眼 睛一样，通过数据可以反映出经营的问题，进行相应的 正确决策，就犹如舵手依赖导航一样。
数据防泄露层针对数据易流动、易复制、难管理的 特征，通过深度内容分析和事务安全关联分析来识别、 监视和保护静止的数据、 移动的数据以及使用中的数 据，达到敏感数据利用的事前、事中、事后完整保护，实 现数据的合规使用，同时防止主动或意外的数据泄漏， 保障企业数据资产可控、可信、可充分利用。