大數據時代,信息安全隱患
近年來,隨著信息數據的爆炸式增長,數據的財富轉換率也出現了大幅度的增長。這就造成了一個大數據時代的背景:很多人都把數據的增長看做了未來最重要的財富。但是數據的大幅增長,給越來越多的人敲響了警鐘:大
數據結構化。數據結構化對于數據安全和開發有著非常重要的作用。大數據時代的數據非常繁雜,其數量非常驚人,對于很多企業來說,怎樣保證這些信息數據在有效利用之前的安全是一個十分嚴肅的問題。結構化的數據便于管理和加密,更便于處理和分類,能夠有效地智能分辨非法入侵數據,保證數據的安全。數據結構化雖然不能夠徹底改變數據安全的格局,但是能夠加快數據安全系統的處理效率。未來數據標準化、結構化是一個大趨勢,不管是怎樣的數據安全模式都希望自己的數據更加標準。
第二,網絡層的安全策略是端點數據安全的重點加固對象。常規的數據安全模式往往喜歡分層構建。這也是數據安全的常規做法。現有的端點安全方式對于網絡層的安全防護并不完美。一方面是大數據時代的信息爆炸,導致網端的非法入侵次數急劇增長,這對于網絡層的考驗十分的嚴峻;另一方面由于云計算的大趨勢,現在的網絡數據威脅方式和方法越來越難以預測辨識,這給現有的端點數據安全模式造成了巨大的壓力。在未來,網絡層安全應當作為重點發展的一個層面。在加強網絡層數據辨識智能化,結構化的基礎上加上于本地系統的相互監控協調,同時杜絕非常態數據的運行,這樣就能夠在網絡層構筑屬于大數據時代的全面安全堡壘,完善自身的缺陷。
第三,本地策略的升級。對于端點數據安全來說已經具備了成熟的本地安全防護系統,但是由于思路的轉化,現有的端點數據安全系統有一定認識上的偏差,需要進行及時調整。由于大數據時代的數據財富化導致了大量的信息泄露事件,而這些泄露事件中,來自內部的威脅更大。所以在本地策略的構建上需要加入對于內部管理的監控、監管手段。用純數據的模式來避免由于人為原因造成的數據流失、信息泄露。由這一點出發我們可以預想到在未來的數據安全模式中,管理者的角色權重逐漸分化,數據本身的自我監控和智能管理將代替一大部分人為操作。這對于大部分企業來說都是能夠減少損失和成本的大事情,值得引起大家的關注和思考。在本地安全策略的構建過程中還要加強與各個環節的協調。由于現在的數據處理方式往往會依托于網絡,所以在數據的處理過程中會出現大量的數據調用,在調用過程中就容易出現很大的安全威脅。這個時候如果能夠把本地和網絡的鏈接做得更細膩,完善緩存機制和儲存規則,就能夠有效保證數據源的純潔,從根本上杜絕數據的安全威脅。本地數據安全策略還有很多需要注意的問題,也有很多還沒有發現的隱患,這些都需要在完善自有系統的基礎上,繼續開發。
責任編輯:和碩涵
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