浅析“大数据”时代的信息安全与应对(2)

3.2 虚拟化安全 虚拟机技术是大数据概念的一个基础组成部分，它加强了基础设施、软件平台、业务系统的扩展能力，同时也使得传统物理安全边界逐渐缺失。加强虚拟环境中的安全机制与传统物理环境中的安全措施，才能更好地保障在其之上提供的各类应用和服务。一是在虚拟化软件层面建立必要的安全控制措施，限制对虚拟化软件的物理和逻辑访问控制；二是在虚拟化硬件方面建立基于虚拟主机的专业的防火墙系统、杀毒软件、日志系统和恢复系统，同时对于每台虚拟化服务器设置独立的硬盘分区，用以系统和日常数据的备份。

3.3 数据安全 基于数据层的保护最直接的安全技术，数据安全防护技术包括：一是数据加密，深入数据层保护数据安全，针对不同的数据采用不同的加密算法，实施不同等级的加密控制策略，有效地杜绝机密信息泄漏和窃取事件；二是数据备份，将系统中的数据进行复制，当数据存储系统由于系统崩溃、黑客人侵以及管理员的误操作等导致数据丢失和损坏时，能够方便且及时地恢复系统中的有效数据，以保证系统正常运行。

3.4 应用安全 由于大数据环境的灵活性、开放性以及公众可用性等特性，部署应用程序时应提高安全意识，充分考虑可能引发的安全风险。加强各类程序接口在功能设计、开发、测试、上线等覆盖生命周期过程的安全实践，广泛采用更加全面的安全测试用例。在处理敏感数据的应用程序与服务器之间通信时采用加密技术，以确保其机密性。

3.5 终端安全 随着云计算、移动互联网等技术的发展，用户终端种类不断增加，很多应用程序被攻击者利用收集隐私和重要数据。用户终端上应部署安全软件，包括反恶意软件、防病毒、个人防火墙以及IPS类型的软件，并及时完成应用安全更新。同时注重自身账号密码的安全保护，尽量不在陌生的计算机终端上使用公共服务。同时还应采用屏蔽、抗干扰等技术为防止电磁泄漏，可从一定程度上降低数据失窃的风险。

4 “大数据”安全展望

“大数据”时代的信息安全已经成为不可阻挡的趋势，如何采用更加主动的安全防御手段，更好地保护“大数据”资源将是一个广泛而持久的研究课题。

4.1 重视“大数据”及建设信息安全体系 在对“大数据”发展进行规划的同时，在“大数据”发展过程中，需要明确信息安全的重要性，对“大数据”安全形式加大宣传的力度，对“大数据”的重点保障对象进行明确，对敏感、重要数据加大监管力度，研究开发面向“大数据”的信息安全技术，引进“大数据”安全的人才，建立“大数据”信息安全体系。

4.2 对重点领域重要数据加强监管 海量数据的汇集在一定程度上可能会暴露隐私信息，广泛使用“大数据”增加了信息泄露的风险。政府层面，需要对重点领域数据范围进行明确，制定完善的管理制度和操作制度，对重点领域数据库加大日常监管力度。用户层面，加强内部管理，建立和完善使用规程，对“大数据”的使用流程和使用权限等进行规范化处理。

4.3 加快研发“大数据”安全技术 传统信息安全技术不能完全适用于新兴的“大数据”领域，云计算、物联网、移动互联网等新技术的快速发展，对“大数据”的收集、处理和应用提出了新的安全挑战。加大“大数据”安全技术研发的资金投入，提高“大数据”安全技术产品水平，推动基于“大数据”的安全技术研发，将有利于“大数据”更好地推动国家和社会发展。

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参考文献：

[1]维克托·迈尔-舍恩伯格.大数据时代[M].浙江人民出版社，2013.

[2]徐立冰.云计算和大数据时代网络技术揭秘[M].人民邮电出版社，2013.

[3]李永宏.大数据与云计算[J].统计与管理，2013.

[4]李贵兵，罗洪.大数据下的智能数据分析技术研究[J].科技资讯，2013.

[5]邹斌.大数据环境下统计信息化建设的思考[J].科技创新与应用，2014.

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