大数据安全

大数据时代四大云安全策略

云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据。基础设施云可以精准地提供这些需求。但是无论什么时

候对云计算展开讨论，我们都无法回避以下问题：大数据云安全策略四大窍门。

针对大数据的云安全策略是什么?

当在大数据使用案例中提及云安全策略时，我们希望任何安全解决方案都能够在不影

响部署安全性的情况下提供与云一样的灵活性。在将大数据转移至云上时，以下四个小贴

士可以让用户既能享受到云计算的灵活性又能获得严格的云安全策略。

1、将敏感数据加密强烈推荐

数据加密将会为你的云基础设施建起一堵“虚拟的墙”。部署云加密措施被认为是首

要步骤，但是它们并不适合所有的解决方案。一些加密解决方案需要本地网关加密，这种

方案在云大数据环境下无法很好的工作。还有一些解决方案例如，由云服务提供商对数据

进行加密会迫使终端用户信任那些拥有密钥的人，而这些本身就蕴藏着危险和弱点。

近期的一些加密技术，如分裂密钥加密，都非常适合云计算。用户在享受基础设施云

解决方案提供的优势的同时又可以将密钥保存在自己手中，让密钥处于安全状态下。为了

能够让你的大数据环境获得最佳的加密解决方案，建议使用分裂密钥加密。

2、寻找在结构上能够扩展的云安全解决方案

在大数据当中，结构的每一个组件都应该能够扩展，云安全解决方案也不例外。在选

择云安全解决方案时，用户需要确保它们在所有跨地区云部署点中都能够发挥作用。此外，它们在大数据基础设施当中必须要能够高效地扩展。表面上，这并不涉及硬件问题。但是

由于硬件安全模块HSM不具扩展能力并且无法灵活适应云模式，因此它们不适合大数据

使用案例。

为了获得必要的扩展性，建议使用专门针对云计算设计的云安全解决方案，它们的安

全性可以等效甚至是超过基于硬件的解决方案。

3、实现最大程度的自动化

云安全架构无法轻易扩展这一因素导致大数据云计算机的研发受挫。传统加密解决方

案需要HSM硬件单元。勿庸置疑，硬件部署无法实现自动化。

为了让云安全策略尽可能地实现自动化，用户应当选择虚拟工具解决方案，而不是硬

件解决方案。用户需要明白可用的API最好是闲置的API也是云安全解决方案的一部分。虚拟工具加上闲置的API能够在云大数据使用案例中提供所需要的灵活性和自动化。

4、对数据安全永不妥协

虽然云安全通常十分复杂，但是用户在大数据部署当中还是会发现一些“安全捷径”。这些“安全捷径”通常貌似能够回避一些复杂设置，同时保持大数据结构“不受伤害”。

一些客户可能会使用免费的加密工具，并将密钥存储在硬盘这种做法非常不安全，可

能会导致加密数据被暴露在任何有访问虚拟硬盘权限的人面前，有些客户甚至不采取加密

措施。这些捷径肯定并不复杂，但是很明显，它们并不安全。

在涉及大数据安全性时，用户应当根据数据的敏感程度进行分类，然后对它们采取相

应的保护措施。在一些案例当中，结果往往是戏剧性的。并不是所有的大数据基础设施是

安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替

代方案。

只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的

可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云大数据的首要步骤。分裂密钥加密和同

态密钥管理等新技术应当投入到保护敏感数据当中，同时用户还需要严格遵守HIPAA、PCI等规章制度。

大数据时代“安全”与“便捷”需要制衡点

大数据在近几年在我国到得到了大力的发展，被广泛应用在互联网、媒体、金融、交通等各大生活领域。大数据让人们的生活变得更方便，更简单。但与简便一同袭来的还有安全隐私问题。无处不在的大数据需要无处不在的数据支撑，而数据的采集难免涉及他人隐私安全。

很明显，我们的社会不会因为担心隐私泄露而停止发展，而人们也不能任由隐私随意暴露在中人面前，置之不理。对此《物联中国大讲堂》特邀毕业于厦门大学，先后在新华社国际部、互联网周刊、计算机世界媒体集团、博客网、广源传播、央视网担任中高层管理人员，拥有丰富的行业经验及互联网媒介营销各领域的广泛人脉的缔元信总裁梅涛先生为我们分析大数据引进过程中，我们在隐私安全与智能简便生活之间该如何取舍。

随着运存储的发展，数据信息存储成本不断降低。互联网技术的不断升级和智慧生活概念的不断完善，人们生活的点滴都会产生相应数据被收集起来。尽管时下这些数据并没有完全并应用70%处于休眠状态中，但这些数据随时都可能被调用。

现在的大数据中数据的主要来源是摄像头，无处不在的摄像头全年24小时无间断的收集着全国各个角落的信息，当然，这类数据收集更多的是为促进社会的安定和发展。除了摄像头，网页搜索、社交通讯软件、以及智能设备的使用都会产生大量数据。这些数据被相关的云端自动收集起来被用作分析测评资料。

大部分人对自身数据被他人或是企业获取均存在排斥心理，但一般可以接受，但前提是实现知情，而大多数软件、设备在安装使用前都会有“获取信息”选项，但人们多将关注重点放在软件功能上而忽略勾选的“同意信息”具体内容。

所以，大数据时代的隐私安全问题无可避免，但是将安全隐私问题和软件、设备本身的体验感和服务度相比较后，用户仍愿意使用的就是符合长期发展类软件、设备。就好比“烧钱大战”的主角“嘀嘀打车”软件，虽然在使用过程中会泄露用所处位置，但依旧受到大部分人认可。

所以软件、设备自身的服务度与隐私安全问题之间存在一个平衡点，这个平衡点产生的前提是信息提取、收集公开。只有提升服务，才可能对隐私问题敏感度降低。以服务缓冲隐私安全让事件整体出现一个平衡点，将隐私安全定位成相对概念。