大数据环境下的数据安全研究
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３ ． ２ 网络硬 件
健 康 运 行 。 在 一 些 大 规模 的分 布 式 计 算 中 ，要 对动态数据的细粒度 进行安全监控和分析 ，对
在信 息化 快速 发展 的今 天，硬件 虽然更 新换代很快 ，但数据量的增长速 度却是爆炸性 的增长 ，进而造成 以前的存蓄环境 不能满足 当 前海量数据的需要 ，因此 ，应该对 存储环境进 行优化升级 ，使其能满足现今对 数据存储 的需 要。 在传输数据 的过程 中如果数据量过于庞 大， 而硬件设备 由于老化导致传输速率的降低，那 么 网络的延迟可能会导致系统崩 溃造成数据丢 失 ，影响数据存储过程的安全 。
析 大 数 据 环 境 下 影 响 数 据 安 全 的 因 素 ， 最 后 对 如 何 保 证 大 数 据 环 境 下 的数 据 安 全 提 出一 些 方 法 。
大数据环境 是一个非常庞大 的网络环境 ， 在网络开放和共享的时代 ，计算机数据面临着 安全性和可靠性的考验。在 大数据环境下 ，数 据的收集和发布方式 比以前更加 的灵活 ，但一 些 不确定 的数据 将很有 可能 会造 成数据 的失 真 ，在 网络开放的环境下 ，失真 的数据就会影 响巨大 的负面影响。因此大数据环境 下的数据 的可靠性将是一个 急需解决 的问题 。
信息安全 ・ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｅ ｃ ｕ 洋
大 数 据 环 境 下 的 数 据 安 全 问
题是信 息化时代 必须 解决的 问题 。 文 章 阐述 了大数据 的概 念及 特 点 以及其 存在 的一 些 问题，再 来分
１大数据 的概念及特点
大数据 就是 指数据 信息 量的 规模 非常 巨 大 ，从而导致无法 以当前 的主流工具在合理时 间内进行 正常的收集处理 。它是一种数据量大 且数 据 形 式 多样 化 的数 据 。通 过 对 它 概 念 的 研 究 可 以得 出它具有 以下几个 特点 ： （ １ ）数据 量 大。大 数据是数据信 息来那个超大 的资料 ， 每天都会产生无数的数据 ，而且信息数据级别 也越来越高 。统计 数据的级别 Ｐ Ｂ的级别甚至 更高 。 （ ２ ）形 式多样。形 式多样主要 是指它 的数据类型呈现出多样 化的特 点。随着信息技 术的发展 ，越来越多的数据以非结构化 的形式 出现。 比如视频、音频、图片等。据统计 ，非 结构化数据在数据 中的比重 已经超过了 ８ ０ ％。 （ ３ ）价值 密度低。大数 据在运行 过程 中会产 生大量有价值的信息 ，这些信息对于生产生 活 会产生非常大的帮助。但是大数据由于数据信 息量太大 ，也就存在着价值密度低的特点。在 很大一个数据统计 中，可能有价值 的信息只有 很少一部分。
３ ． ３操 作 失 误
大数据分布式进行实 时监控 。
５ 结 语
随着信息化时代的到来 ，如今大数据环境 下的数据不断增长。在大数据环 境下的数据信 息 的安全性成为信息化时代的一个重要 问题 。 对数据 的安全性采取保障措施对 整个大数据环 境下 的信息化发展 具有 非常大的意义。
大 数据 的应 用规 划 以及 它 的信息安 全应 要提高到发展战略的高度 ，对 大数据进行系统 的分类 ，明确一些重点的保障对象 ，强化对数 ２ ． ３可 处 理 问题 据 的监控管理 。大数据环境是一个庞 大的数据 信息 系统 ，要确保数据信息的安全性，需 努力 由于 目前的数据 信息 每天都 以成 千上万 建立起一个完整的数据信息安 全体系 。 的形 式增 长，现有水文计算机处理能力 已经很 ． ２进 行 数 据 安 全 删 除 难有效地对其进行处理 ，在进行数据分析 的过 ４ 程 中，需要研究一种新型的数据分析方法 ，将 当今信 息安全 技术 当 中 一 个极 为关键 的 多种学科 的计算方式相结合 ，对数据信息进行 问题 。所谓 的数据安全删除指的就是对数据恢 规律 性 的研 究 。 复正常的条件进行破坏 ，使数据在删除之后无 ３大数据环境下影晌数据安全的因素 法恢复 ，无法逆转 。 相对于部分敏感数据而言 ， 数据安全删 除是十分 关键 的。众所周知 ，普通 文档实行删 除操作仅仅是对其标记进行删除 ； ３ ． １ 自然灾害 高级格式化 同样无法对数据 区内的数据信息进 行覆盖处理 ，因此不能将其叫做安 全删 除。 自然 灾害这 里主 要是 指 台风、龙 卷风 、 飓风、地震、洪水 、火灾等 。随着信息技术的 ４ ． ３ 对 动 态数 据 进 行 安 全 监 控 发展 ，网络 已经成为 世界人 民生活 中不可或缺 的一部分。人们在使 用计算机 网络 的过程 中， 相对 与静态 的信 息数据 ，动态 的信 息数 有很多数据存储在 服务器之 中，并且经常与它 据更容易产生安全问题 。因此需要对动态数据 们实时交互。在运 营过程 中，因为各种灾害例 进行安全监控 ，完善对于动态数据 的安全监控 如火灾、停 电、地 震以及数据传送 时线路 的突 机制。在对 动态数据进行监控 的过程 中，必须 然 中断 ，将造成各种数据 的丢失 。 要对分布式计算系统进行健康监控 ，以保证其
Ｍｏ ｄ ｅ ｍ等） 无节制使用。
４ 如 何 保 证大 数据 环 境 下 的 数 据 安 全
４ ． １ 建 立 大数 据 信 息安 全 体 系
【 关键词 】大数据环境 数据 安全
大数 据就 是指 数据信 息量 的规模 非 常巨 大 ，从而导致无法 以当前 的主流工具在合理时 间内进行正常 的收集处理 。它是一种数据量大 且数据形式多样化 的数据 。随着大数据环境下 的数据安全 问题越来越突 出，如何保证大数据 环境下的数据安全对建设大数据环境具有重大 的意 义 。
健 康 运 行 。 在 一 些 大 规模 的分 布 式 计 算 中 ，要 对动态数据的细粒度 进行安全监控和分析 ，对
在信 息化 快速 发展 的今 天，硬件 虽然更 新换代很快 ，但数据量的增长速 度却是爆炸性 的增长 ，进而造成 以前的存蓄环境 不能满足 当 前海量数据的需要 ，因此 ，应该对 存储环境进 行优化升级 ，使其能满足现今对 数据存储 的需 要。 在传输数据 的过程 中如果数据量过于庞 大， 而硬件设备 由于老化导致传输速率的降低，那 么 网络的延迟可能会导致系统崩 溃造成数据丢 失 ，影响数据存储过程的安全 。
析 大 数 据 环 境 下 影 响 数 据 安 全 的 因 素 ， 最 后 对 如 何 保 证 大 数 据 环 境 下 的数 据 安 全 提 出一 些 方 法 。
大数据环境 是一个非常庞大 的网络环境 ， 在网络开放和共享的时代 ，计算机数据面临着 安全性和可靠性的考验。在 大数据环境下 ，数 据的收集和发布方式 比以前更加 的灵活 ，但一 些 不确定 的数据 将很有 可能 会造 成数据 的失 真 ，在 网络开放的环境下 ，失真 的数据就会影 响巨大 的负面影响。因此大数据环境 下的数据 的可靠性将是一个 急需解决 的问题 。
信息安全 ・ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｅ ｃ ｕ 洋
大 数 据 环 境 下 的 数 据 安 全 问
题是信 息化时代 必须 解决的 问题 。 文 章 阐述 了大数据 的概 念及 特 点 以及其 存在 的一 些 问题，再 来分
１大数据 的概念及特点
大数据 就是 指数据 信息 量的 规模 非常 巨 大 ，从而导致无法 以当前 的主流工具在合理时 间内进行 正常的收集处理 。它是一种数据量大 且数 据 形 式 多样 化 的数 据 。通 过 对 它 概 念 的 研 究 可 以得 出它具有 以下几个 特点 ： （ １ ）数据 量 大。大 数据是数据信 息来那个超大 的资料 ， 每天都会产生无数的数据 ，而且信息数据级别 也越来越高 。统计 数据的级别 Ｐ Ｂ的级别甚至 更高 。 （ ２ ）形 式多样。形 式多样主要 是指它 的数据类型呈现出多样 化的特 点。随着信息技 术的发展 ，越来越多的数据以非结构化 的形式 出现。 比如视频、音频、图片等。据统计 ，非 结构化数据在数据 中的比重 已经超过了 ８ ０ ％。 （ ３ ）价值 密度低。大数 据在运行 过程 中会产 生大量有价值的信息 ，这些信息对于生产生 活 会产生非常大的帮助。但是大数据由于数据信 息量太大 ，也就存在着价值密度低的特点。在 很大一个数据统计 中，可能有价值 的信息只有 很少一部分。
３ ． ３操 作 失 误
大数据分布式进行实 时监控 。
５ 结 语
随着信息化时代的到来 ，如今大数据环境 下的数据不断增长。在大数据环 境下的数据信 息 的安全性成为信息化时代的一个重要 问题 。 对数据 的安全性采取保障措施对 整个大数据环 境下 的信息化发展 具有 非常大的意义。
大 数据 的应 用规 划 以及 它 的信息安 全应 要提高到发展战略的高度 ，对 大数据进行系统 的分类 ，明确一些重点的保障对象 ，强化对数 ２ ． ３可 处 理 问题 据 的监控管理 。大数据环境是一个庞 大的数据 信息 系统 ，要确保数据信息的安全性，需 努力 由于 目前的数据 信息 每天都 以成 千上万 建立起一个完整的数据信息安 全体系 。 的形 式增 长，现有水文计算机处理能力 已经很 ． ２进 行 数 据 安 全 删 除 难有效地对其进行处理 ，在进行数据分析 的过 ４ 程 中，需要研究一种新型的数据分析方法 ，将 当今信 息安全 技术 当 中 一 个极 为关键 的 多种学科 的计算方式相结合 ，对数据信息进行 问题 。所谓 的数据安全删除指的就是对数据恢 规律 性 的研 究 。 复正常的条件进行破坏 ，使数据在删除之后无 ３大数据环境下影晌数据安全的因素 法恢复 ，无法逆转 。 相对于部分敏感数据而言 ， 数据安全删 除是十分 关键 的。众所周知 ，普通 文档实行删 除操作仅仅是对其标记进行删除 ； ３ ． １ 自然灾害 高级格式化 同样无法对数据 区内的数据信息进 行覆盖处理 ，因此不能将其叫做安 全删 除。 自然 灾害这 里主 要是 指 台风、龙 卷风 、 飓风、地震、洪水 、火灾等 。随着信息技术的 ４ ． ３ 对 动 态数 据 进 行 安 全 监 控 发展 ，网络 已经成为 世界人 民生活 中不可或缺 的一部分。人们在使 用计算机 网络 的过程 中， 相对 与静态 的信 息数据 ，动态 的信 息数 有很多数据存储在 服务器之 中，并且经常与它 据更容易产生安全问题 。因此需要对动态数据 们实时交互。在运 营过程 中，因为各种灾害例 进行安全监控 ，完善对于动态数据 的安全监控 如火灾、停 电、地 震以及数据传送 时线路 的突 机制。在对 动态数据进行监控 的过程 中，必须 然 中断 ，将造成各种数据 的丢失 。 要对分布式计算系统进行健康监控 ，以保证其
Ｍｏ ｄ ｅ ｍ等） 无节制使用。
４ 如 何 保 证大 数据 环 境 下 的 数 据 安 全
４ ． １ 建 立 大数 据 信 息安 全 体 系
【 关键词 】大数据环境 数据 安全
大数 据就 是指 数据信 息量 的规模 非 常巨 大 ，从而导致无法 以当前 的主流工具在合理时 间内进行正常 的收集处理 。它是一种数据量大 且数据形式多样化 的数据 。随着大数据环境下 的数据安全 问题越来越突 出，如何保证大数据 环境下的数据安全对建设大数据环境具有重大 的意 义 。