大數據環境下的數據安全探討

◆李 河

（中國人民保險集團股份有限公司南信息中心 廣東 528200）

大數據環境下的數據安全探討

◆李 河

（中國人民保險集團股份有限公司南信息中心 廣東 528200）

當今社會已經進入到了知識經濟時代，大數據對時代發展的巨大作用正在不斷被挖掘。然而，當前的數據管控還存在很多問題。因此，需要對大數據的本源特征進行分析與研究，本文以此為根基，針對當前大數據環境下存在的數據安全問題進行分析，并給出了一些解決對策，為大數據的安全運行提供保障，希望今后可以為大數據的開發設計帶來一定的參考價值。

大數據環境；數據安全；探討

0 引言

大數據指的是數據信息規模十分宏大，依靠當前的主流工具難以對其進行有效的收集與整理。大數據不僅具有較大的數據規模，同時還具有較為多樣化的數據形式。當前，隨著信息技術的快速發展，大數據環境下的數據安全問題日益突出，因此，研究分析大數據下的數據安全問題對于大數據環境的建設與發展具有十分重要的意義。

1 大數據的基本特征

大數據具有極為龐大的數據信息規模，且數據形式呈現多樣化特征，因此，通過傳統的分析工具難以實現大數據的分析與整理。基于大數據的概念，能夠得出大數據的主要特征：

1.1 數據大

當今社會步入了大數據時代，社會上無時無刻不在產生數據信息，如移動設備、網絡社會、傳感器等，統計數據量以千倍級別以上的速度在不斷攀升，數據級別也在不斷突破，當前已經達到了PB乃至ZB。相關學者估計，未來的數據量將會繼續保持高速的上升趨勢，將會超過8ZB[11]。

1.2 類型多樣化

大數據環境下，快速增長的不僅僅是數據規模，還有數據的類型。以往的數據以二維結構能夠表述，而當今社會下，隨著信息技術的發展，非結構數據開始快速增長，如音頻、郵件、GPS等都會產生大量的非機構化數據，據統計，非結構化數據保持了60%的增長速度，未來的數據構成中非機構數據占比將會不斷攀升。

1.3 運算更加高效

分布式運行系統能夠以較高的傳輸率進行數據的有效訪問，是符合當前大數據特征的應用程序。此外，可視化分析、數據挖掘等數據分析技術也得到了快速發展，能夠實現對海量數據的有效處理與提取。

1.4 產生價值

大數據的最終目的是實現價值，大數據是一座正在不斷被開發的大金礦，利用數據融合得到的信息是具有重大價值的。尤其是當前處于激烈市場競爭中的企業單位，數據已經成為其發展的重要資產。此外，大數據還具有價值密度低的特征，需從海量的數據信息中進行挖掘才能獲得有價值的信息，轉化為用戶價值。

2 大數據環境下存在的問題

大數據環境下數據信息存在的主要問題如下。

2.1 可表示問題

當今時代，非結構化數據呈現出快速增長的趨勢。伴隨著數據規模的不斷擴大以及數據形式的日益多樣化，用戶對數據的需求也在不斷豐富。與此同時，伴隨著數據量的不斷增長，數據運行效率受到了影響。如何實現對這些非結構化數據的明確表示已經成為當前數據處理中的重要問題。

2.2 可靠性問題

大數據環境是十分龐大的網絡環境，而當今社會屬于網絡開放的時代，這就加大了計算機數據的信息安全風險。隨著大數據的發展，數據信息以更加靈活多變的形式出現，這就對數據信息的收集產生了更高的要求。由于不確定數據會引發數據失真問題，而數據失真引發的后果會由于開放的網路環境而被不斷放大，故此，如何確保數據的可靠性是大數據下亟待解決的問題。

2.3 可處理問題

基于當前社會中數據信息快速增長的形勢，以及日益豐富的數據類型，利用當前的計算機技術已經難以對其進行有效的分析與整理，因此，為了增強對大數據的有效處理，必須創新數據分析方法，增強對數據信息相關規律的積極研究。

3 大數據環境下數據安全的影響因素

3.1 自然災害

此處所指的自然災害指的是難以預料的、危害性較大的，如臺風、洪澇干旱、地震等。伴隨著信息技術的快速更顯，網絡已經成為社會發展、居民生活所不可或缺的組成部分。在使用網絡技術過程中，許多數據被存儲在服務器中，彼此間進行著頻繁的信息交互。而在網絡運營中，如果遭受了如火災、地震等，會對數據信息的傳送產生較大影響，這就會導致數據信息的丟失。

3.2 網絡硬件

伴隨著科學技術的不斷發展，硬件的更新速度不斷加快，然而，大數據環境下數據規模呈現出了爆炸式的增長速度，這就導致當前的存儲硬件難以滿足當前快速上升的數據信息量。因此，需要加快對存儲環境的升級更新，如此才能滿足當前快速增長的數據信息規模。而且，如果在進行較為龐大的數據量傳輸中，由于硬件設備的老化而對傳輸率產生影響，那么這種網絡延遲會使傳輸的速度變慢，嚴重者會導致系統的崩潰，進而對數據存儲的安全性產生威脅。

3.3 操作失誤

操作失誤是難以有效避免的，由于應用軟件的實踐操作主要是依靠相關工作人員來進行的，因此，操作不當的情況是難以有效避免的。而對于數據管理人員而言，其在工作中會發生各種失誤，比如誤刪重要文件、未按照規定程序進行操作、或者是對系統運行數據進行修改等等。尤其是在大數據環境下，數據管理人員需要處理的數據量是十分龐大的，進行的操作也是相對比較復雜的，這些都增加了工作人員的工作難度，更加容易產生操作失誤，這就對系統數據的安全產生了威脅。

3.4 管理不善

隨著存儲系統的快速更新，對于維護人員的綜合素質水平也提出了更高的要求，故此，由于管理不善而導致的數據丟失問題日益突出[2]。如對操作系統進行隨意更改、胡亂安裝各類應用軟應用軟件、無節制使用各種外設比如打印機、光驅等等。

4 提高數據安全的相關建議

4.1 建立大數據信息安全體系

應該將大數據的開發與應用置于重要的戰略地位，首先對類型多樣化的大數據進行系統分類，對于重點類型的數據信息納入到重點保障范圍。其次，應該完善數據信息的監控機制，以增強對大數據信息的安全監控。基于大數據具有的龐大信息量，需要處理的信息規模是十分巨大的，因此，應該建立與之匹配的數據信息安全體系，以增強對數據信息安全的有效保障。

4.2 實施數據安全刪除

這是當前信息安全技術中十分重要的一項技術，所謂數據安全刪除，指的是破壞使數據能夠恢復正常的必要條件，以確保對數據進行刪除操作后，無法對其進行恢復。尤其是對于較為敏感的數據信息而言，數據安全刪除尤為重要。通常，進行普通文檔刪除時，實際上刪除的是文檔的標記；進行高級格式化時，也不能夠對數據信息實施覆蓋處理，故此，這種情況下并未實現安全刪除。

4.3 實施動態數據的安全監控

相較于靜態數據信息，動態數據信息更加容易引發安全問題，故此，對動態數據進行安全監控是十分必要的。動態數據安全監控機制要求分布式計算系統是處于正常、健康運行狀態的，因此需要對其實施健康監控，此外，對于一些規模較大的分布式計算，需要監控、分析動態數據所具有的細粒度，以對其進行實時性監控。

4.4 提高數據安全防御技術

在很多環境下，基于技術能力的不足，難以及時發現并組織非法用戶的入侵和破壞，更加難以采取及時的反擊措施。因此，高效的防御工作是有效避免這一問題的重要方式，這就要求我們不斷提高數據安全防御技術。防御技術的不斷完善能夠有效的減少各種安全問題的發生。當前，具有較強可行性的為：強化日志分析、權限控制、數據備份等方面，以從技術角度有效的隔斷數據安全風險的產生。

5 結束語

隨著信息技術的快速發展，大數據環境下的數據信息也在日益增長。大數據的快速發展不可避免的產生了數據信息安全問題。因此，實施積極有效的數據安全保障措施，對于大數據下的信息化發展是具有重大意義的。

[1]李思縈.我國企業技術創新管理研究[J]. 時代經貿. 2015(10)

[2]劉林濤.企業“經濟轉型”中技術創新管理優化探析[J].現代商貿工業. 2011(02)

[3]趙志宏,劉勇.貴州煤礦技術創新管理探討[J]. 中州煤炭. 2011(05)

[4]張傳國.加強技術創新管理 提高企業競爭力[J]. 科技資訊. 2011(36)

[5]龔磊.技術創新管理研究綜述[J]. 職業. 2010(12)

[6]麗紅.2006中國企業技術創新管理論壇在京召開[J]. 中國科技投資. 2006(06)

李河，1983年2月，男，漢，河北保定，經理，中級職稱，碩士研究生，大數據應用開發、數據中心運維管理，中國人民保險集團股份有限公司南信息中心