论文大数据时代企业统计信息面临的安全威胁与解决方案，该文是大数据时代类论文范文资料跟解决方案和解决方案研究和安全威胁有关论文写作参考范文.
摘 要：伴随着大数据时代的到来,越来越多的企业开始关注“大数据”的商业价值,大数据已经成为一种新的资产类别.大数据分析往往需要多类统计信息相互参考.但是同时,企业统计信息安全面临着巨大威胁,随之产生了自己的安全标准和保密性需求.本文从大数据时代特征及作用以及与企业统计信息的结合点人手,重点针对其面临的安全威胁相进行了深入细致分析,针对不同情况研究构建安全模型及提出解决方案.
关键词：大数据；统计信息；安全威胁；安全防护；安全模型
引言
大数据（英语：Big data或Megadata）,或称巨量数据、海量数据.大数据,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息.大数据分析的是海量的数据,而数据的大量聚集增加了数据泄露发生的可能性,在网络环境下,公民的各种隐私数据都可能会被抓取,使得企业的信息安全面临严重威胁.
但是数据信息作为企业发展的重要战略资源,利用大数据的同时要保护企业信息安全,就要做出相应的管理手段结合完善的企业统计信息安全管理制度,建立起自己的企业信息安全模式,在保障全面企业信息安全的前提下,享受“大数据”所带来的价值提升.
1.大数据时代企业统计信息安全现状分析
1.1 大数据时代主要安全问题
1.1.1 的攻击
大数据的巨大体量使得大数据是更容易被“发现”的目标,大数据蕴藏的敏感、复杂、高价值的数据,的一次攻击成功就能获得比以往更多的数据量.随着数据的不断增大又会吸引更多潜在的攻击者,在数据较多且复杂的背景下就会更多的检测其存在的漏洞然后进行攻击.
1.1.2 隐私泄露的风险
根据360网站安全检测平台的统计,教育培训、人才招聘、国内医疗行业、生活房产、旅游酒店、快递等行业的数据都面临严重的安全问题.这些行业网站存在漏洞和被植入后门的比例都相对较高,大量数据的汇集使得其用户隐私泄露的风险逐渐增大,在用户数据被泄露后其人身安全也有可能受到一些影响.索尼公司遭遇ATP攻击,大量员工信息及影视拷贝遭泄露.OpenSSL出现“Heartbleed bug”对全球约2/3的一系列敏感数据安全造成威胁；新型网络威胁的层出不穷需要网络数据保护技术创新突破.
1.1.3 安全防御面临的问题
从数据到大数据,不仅是量的积累,更是质的飞跃.海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据,安全面临的问题凸显.新型网络威胁的技术复杂性和隐蔽性越来越高,危害范围不断扩大.
安全问题抽象来说就是攻击与防御,大数据单位数据价值低,大数据的安全预防与攻击事件的分析过程更加复杂.大数据低密度价值分布使得安全防御边界相对扩展,安全管理范围被放大.安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐,就会暴露大数据安全防护的漏洞,使得防御更加困难.
1.1.4 影响云服务
云服务在处理和存储数据的过程中也存在着无法预测的风险.云端的大数据对于们来说是个极具吸引力的获取信息的目标,所以这就对企业制定安全正确的云计算采购策略提出了更高的要求.
1.2 大数据时代企业信息安全现状
1.2.1 大数据成为企业的核心资产
在大数据时代,企业必须熟悉和用好海量的数据,才可以指导和帮助企业做出最明智的抉择.在大数据时代,企业发展的基础就是形形色色的数据.
1.2.2 企业网络环境和细粒度的安全的重要性
随着在线数据越来越多,现在数据一旦泄露,将会给企业带来巨大的经济损失.所以在大数据时代,网络的恢复能力以及防范策略可以说对企业是至关重要的.
海量数据本身就蕴藏着价值,但是如何将有用的数据与没有价值的数据进行区分,某些攻击比较隐匿,检测较为困难.所以企业只有先确定非恶意,正常的数据活动,才能尽早确定企业的网络和数据是否受到了攻击.如图1所示：
感知威胁,搞清楚攻击是如何发起的,分析所造成的影响,继而根据分析结果建立合理的安全模型并根据模型进行检测及记录.
1.2.3 甄别企业防御对象的重要性
首先防御对象有企业内部安全；有对外发布产品安全.同时防御对象又决定了不同的攻击目的与攻击手段,有企业入侵,有对产品本身的攻击（比如说软件,游戏外挂,订单欺诈）,有对产品用户的攻击（比如利用支付漏洞窃取用户财产）,等等.
内部员工对企业数据的非法窃取或因疏忽造成的丢失,是目前企业数据安全中的普遍问题.部分企业职员具有获取企业核心数据以及内部机密数据的便利性,造成重要数据复制及外泄.据权威数据统计,内部体系造成的泄密损失大大高于攻击和病毒感染.
2.针对现有安全问题的解决方案
无论从企业存储策略与企业环境、数据与存储操作角度,还是从信息安全的角度,大数据带来巨大的“管理风险”,现下这个时代,对于企业来说又该怎么确保这些数据的安全？InfoWorld的安得烈 C. 奥利弗指出：“您企业所收集的数据越多,保持这些数据细粒度的任务和挑战也就越艰巨.企业如何才能在不牺牲大数据性能的前提下牢牢把握所有这些数据的所有权,并遵守相关的监管规定呢?这促使企业首先需要选择一款大数据解决方案.
2.1 企业解决大数据安全问题需要考虑的主要因素
企业解决大数据安全问题需考虑主要因素包括如下几点：
（1）分析数据,保护敏感数据.
（2）身份策略,设置用户权限.
（3）数据加密,实现密文传输.
（4）企业环境,企业数据安全防护体系的建立.
2.2 保证大数据安全采取的措施
保证大数据安全采取的措施有以下几种：
2.2.1 对敏感数据进行标记
大数据类型繁多、数量庞大直接导致了大数据较低的价值密度.从海量数据中筛选出有价值的数据,既能保证其安全性,又能实现大数据的快速运算,其实现方法是对大数据进行分类标识.
2.2.2 对用户权限进行设置
分布式系统架构适用于具有超大数据集的应用程序,可以对用户访问权限进行设置.首先对用户进行划分,为不同的用户赋予不同的访问权限.对每个用户群设定最大的访问权限,再对用户群中具体用户进行权限设置,实现细粒度划分,不允许任何用户超过为其设定的最大权限.
2.2.3 增强加密系统
加密,是保护一种有效的信息保护方式,可采用增强的加密技术,多模加密技术可在确保加密质量的同时,其多模的特性能让用户自主地选择加密模式从而更灵活地应对各种防护需求和安全环境,从而进一步确保了加密防护的便利性和完整性.
2.2.4 采用适应企业自身的安全防护模型
安全模型（Security Model）是人们对访问被保护数据加以控制的方法的一种抽象,对于不同的应用程序和应用环境,安全模型的要求有很大不同.
首先、是所用模型的可决定性（Decidablity）.其次、模型的不可能性或不可实现性.最后、安全机制必须改进传统系统,至少安全地与传统系统连接起来.
因此需要通过分析企业组织机构、信息系统和安全需求,建立适应企业自身的安全防护体系.如图2所示.
A、针对企业的攻击分析：（1）来自网络攻击的威胁.（2）来自信息窃取的威胁.（3）来自公共网络中计算机病毒的威胁.（4）管理及操作人员缺乏安全意识.
B、针对企业安全措施：（1）网络传输保护：主要是数据加密,防窃听保护等.（2）对机密数据信息进行保护,防止泄露.采用漏洞分析设备,并及时对已知漏洞修补.（3）加强企业安全管理,定期安全审计,重点针对内容审计和网络通信审计.（4）对网络接入部分进行入侵检测,利用网络防病毒系统,对网内的一些可能携带病毒的设备进行防护与查杀.最终,通过全民分析设计出适合本企业的安全综合管理模型与安全防控方案.
3.小结
在建立完善的安全保密措施,提高安全服务的基础上,要进而制定企业安全管理规范.安全管理策略至少需要从两方面实现,一是加强安全管理,建立完善安全管理模型；二是提高安全技术,建立定期更新的安全策略.不同企业需根据自身情况建立适当的安全评估标准,并进行定期的审核及改进.当然,还需要建立高效的管理平台,安全运维措施以及制定灾难恢复及安全应急响应等措施.
综上,当前,企业信息大数据面临复杂安全威胁,而且许多安全解决方案功能上过于复杂,不能被有效利用.选择简单易用且更有效的解决方案结合信息技术,在这样的安全有机整体环境下才能更有效地保护整个数据及系统安全.因此适应企业自身的所需安全防护模型,让防护操作简单且务实,才能从多层次多角度保证大数据时代企业统计信息的安全.
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参考文献：
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