大數據時代網路安全

『壹』 大數據時代信息安全現狀以及對策建議

【導讀】隨著大數據的推行，我們的個人信息安全受到了很大的安全隱患，相信大家有過這樣的感覺，自己手機總是可以莫名其妙的收到很多消息或電話，瀏覽淘寶，抖音時總是自己想的，其實這都是大數據的後台推算結果，今天我們就來聊聊大數據時代信息安全現狀以及對策建議，希望對大家有所幫助。

鑒於大數據資源在國家安全中的戰略價值，除加強基礎軟硬體設施建設、網路攻擊監控、防護等方面外，對國內大數據服務和大數據應用提出以下建議。

對重要的大數據應用或服務進行國家網路安全審查。重要的大數據應用程序或服務涉及國民經濟、人民生活和政府治理應該被包括在國家網路安全審查的范圍,並明確安全評估規范應盡快制定確保這些大數據平台有嚴格的和可靠的安全措施,防止受到攻擊和受到敵對勢力。

合理限制敏感和重要部門使用社交網路工具。政府部門、中央企業和重要信息系統單位應避免或限制使用社交網路工具作為日常辦公的通訊工具，將辦公移動終端和個人移動終端分開使用，防止重要保密信息的泄露。

敏感和重要的部門應該謹慎使用第三方雲計算服務。雲計算服務是大數據的主要載體。越來越多的政府部門、企事業單位在第三方雲計算平台上建立了電子政務和企業業務系統。然而，由於缺乏安全意識、安全專業知識和安全措施，第三方雲計算平台本身的安全往往得不到保障。因此，政府、中央企業和重要信息系統單位應謹慎使用第三方雲服務，避免使用公共雲服務。同時，國家應盡快出台雲服務安全評估和測試的相關規范和標准。

嚴格規范和限制境外機構數據跨境流動。在中國提供大數據應用或服務的海外機構應接受更嚴格的網路安全審計，以確保其數據存儲在國內伺服器上，並嚴格限制數據跨境流動。

以上就是小編今天給大家整理的關於「大數據時代信息安全現狀以及對策建議」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

『貳』 大數據時代:如何守護我們的數據安全

大數據時代:如何守護我們的數據安全
不管你承認不承認，我們已經全面進入了大數據時代。無時無刻，我們的很多信息都被通過各種途徑傳播出去，這就必然導致安全問題的產生。
大數據的安全問題有多嚴重？在此前舉辦的「2016中國大數據產業峰會」上發生的一個實例，就可見一斑。
在360展區，市民嚴女士隨手將錢包、手機放到安檢筐里，空手走過安檢門。她通過安檢門，突然發現大屏幕上顯示出自己銀行卡的姓名拼音、身份證號、銀行卡號、卡片有效期、最近10次的消費時間、消費地點、取現記錄、轉賬記錄等等。嚴女士驚呼：「遇到了魔術師」。
360安全專家劉洋解釋，實際上，存放手機錢包的安檢筐里存有一張具有NFC(近距離通信)功能的無線讀卡器，旁邊還有配套的信號接收器和電腦等設備，就像公交車刷卡器，只要銀行卡靠近讀卡器，卡片的信息就顯示出來，安檢門其實就是「安全魔術師」手中的障眼法。就在嚴女士將錢包放進安檢筐的那一刻，嚴女士的個人信息就已經泄露了。
那麼，我們靠什麼來保障我們的數據安全呢？難道我們只能看著個人的數據和隱私到處泄露嗎？
數據安全事件日益高發
近來，大數據安全事件呈高發之勢。日前，廣東警方破獲一起高科技經濟犯罪案件，17歲的「黑客」葉世廣，攻破了多個商業銀行網站，竊取了儲戶的身份證號、銀行卡號、支付密碼等數據，帶領一批人在網上大肆盜刷別人的信用卡，涉案金額近15億元，涉及銀行49家。
今年2月，發生了世界上有史以來規模最大的網路盜竊案。黑客入侵了孟加拉國央行在紐約聯邦儲備銀行的賬戶，盜走了8100萬美元，後來孟加拉國官方表示，黑客出現了一個拼寫錯誤，否則隨後還將進行一筆近10億美元的轉賬。
今年3月，與敘利亞有關聯的激進黑客組織對一個自來水廠發起網路攻擊。黑客操縱系統改變了進入到自來水中的化學物含量，阻礙凈水過程。
類似的案例不勝枚舉。
360公司總裁齊向東向《中國科學報》記者表示，接入互聯網的設備越多，網路攻擊的發生幾率就越高，網路攻擊首先瞄準大數據，攻擊造成大數據丟失、情報泄密和破壞網路安全運行。大數據技術是一把雙刃劍，既可以造福社會、造福人民，又可以被一些人用來損害社會公共利益和民眾利益。
大數據安全體系構建勢在必行
「在互聯網乃至物聯網時代，如果我們不能很好地解決安全問題，就會影響社會各方面的發展。因此，各級政府在鼓勵發展大數據的同時，要同步考慮構建大數據安全體系。」齊向東表示。
值得注意的是，傳統的網路安全思路已經無法保障大數據時代的安全。劉洋向記者介紹，傳統網路安全的防護思路是劃分邊界，將內網、外網分開，業務網和公眾網分離，用終端設備將潛在風險隔離。通過在每個邊界設立網關設備和網路流量設備，來守住「邊界」，以期解決安全問題。但隨著移動互聯網、雲服務的出現，移動終端在4G信號、Wi-Fi信號、電纜之間穿梭，網路邊界實際上已經消亡。
「很多傳統的大企業認為，只要自己購買伺服器並搭建獨立的機房，安排專門的技術人員就能夠保護企業的數據不被泄露，能夠保護企業的信息安全。但實際上，在如今的互聯網時代，這種傳統的方法更加容易被不法分子所攻破。」阿里雲安全資深總監肖力向《中國科學報》記者介紹，這是因為從技術實力來看，絕大部分企業並不是專門做網路安全、數據安全，其設置的技術壁壘難以阻擋專業的黑客。
齊向東介紹，360安全中心每天發現木馬樣本近千萬個，每天發現的各種軟硬體漏洞、網站漏洞超過120個，「每一個木馬每一個漏洞，都可能攻破預先部署的安全設備和安全軟體」。這種情況下，企業的傳統防護的確難以奏效。
雲平台和大數據需「雙劍合璧」
在采訪中，有專家認為，對付大數據時代的數據安全問題，防止信息泄露，除了完善相關法製法規，更加需要雲平台的防護技術，結合大數據技術來應對數據安全。
「在雲計算不斷深入發展的當下，將數據存儲在雲平台上，或許比傳統的企業信息防護更加安全。」肖力介紹，以阿里雲為例，阿里雲在架構設計之初就同步考慮了安全架構，不僅將安全的基因植入到整個雲平台和各個雲產品中，也將數據安全要求嵌入產品開發生命周期的各個環節。依靠專業的雲計算平台，強大的技術團隊能夠更好地應付來自黑客的攻擊。
不同用戶之間，無論是CPU、內存，還是存儲和網路，都默認相互隔離，既看不到對方的數據，也不會相互影響。「就像一間五星級酒店被分割成多個房間，他們之間是相互獨立和封閉的，從而確保不同租戶互不幹擾和數據隔離。」肖力表示。
據介紹，目前全國35%的網站的數據安全防護都依託於阿里雲平台的防護。阿里雲的雲盾，涵蓋網路安全、伺服器安全、數據安全、業務安全和移動安全這五個安全領域，來保護數據安全。
360也有自己的雲安全管理平台。劉洋介紹，該平台將360獨有的雲安全漏洞挖掘能力輸出給廣大用戶，通過統一管理、安全可見以及網路、主機、應用、數據的分層縱深防禦，為用戶全面解決雲安全問題。
「用大數據技術來解決大數據時代的安全問題十分必要。」齊向東進一步指出，必須建立「數據驅動安全」的思維，搭建全新的互聯網安全體系—「傳統安全+互聯網+大數據」。也就是說，要利用漏洞挖掘技術、網路攻擊技術、軟體樣行為分析技術以及由網路地址解析資料庫、網路訪問日誌資料庫、文件黑白名單資料庫等組成大數據系統與分析技術，構建全天候全方位感知網路安全態勢。「要基於強大的大資料庫、利用先進的大數據技術和廣泛的用戶覆蓋率，提前感知網路威脅態勢，為大眾提供未知威脅的發現與回溯功能並進行有效防護。」齊向東說。
「未來還應當聯合各方力量，共建互聯網安全產業鏈生態，來應對大數據時代的安全風險。」肖力表示。

『叄』 大數據安全的重要性

大數據在企業和事業單位應用越來越廣泛，也越來越被人所熟知，數據的價值也越來越多的被人所認識。它已經成為了一種新的經濟資產，被看作是新世紀的礦產與石油，為整個社會帶來了全新的創業方向、商業模式和投資機會。
大數據時代，組織和企業會更多的依靠數據分析而非經驗和直覺來制定決策。充分挖掘和使用數據的價值將為組織和企業帶來強大的競爭力。我們的周圍也不乏有希望通過挖掘數據價值，提升組織或和企業競爭力的客戶。像所有的科學技術一樣，大數據也是一把雙刃劍，能否合理利用成了其劍鋒所向的分界點。
數據安全存在著多個層次，如規章制定、信息收集、信息傳輸、信息傳輸等環節安全。對於業務數據的安全，三分制定，七分技術，其他安全也是至關重要。
業界通常以四個「V」來概括大數據的基本特徵：Volume（數據體量巨大）、Variety（數據類型繁多）、Value（價值密度低）、Velocity（處理速度快）。而恰恰是這四個特點，也決定了其安全風險。
數據安全比傳統信息安全更加復雜，體現在三個方面。
（1）業務數據越來越大，包括越來越多企業數據、個人資料、客戶的隱私，數據的集中存儲環節存在很大數據泄露隱患。
（2）敏感數據的應用界限不明確，大數據的分析大多未考慮到個體隱私問題。
（3）大數據對數據安全依賴提升，傳統的像APT、DDos等安全工具，在數據防丟失、防泄漏上存在一定的技術難度。
大數據技術，主要是針對事物之間或者人和事物之間進行關系分析，如果大數據技術只是單純的輔助決策的作用，那並不可怕，但事實上，大數據分析技術逐漸變成了一項重要的業務決策流程，越來越多的決策結果受到大數據分析結果所影響，對於決策者來說，最艱難的事情就是讓我們邏輯思考來做決定，還是有智能分析的數據做決定，現在來看，智能分析的結果往往是正確的，並且讓我們對其產生依賴，試想一下，如果大數據分析手機的基礎信息數據出現問題，或者分析的邏輯是不正確的，那麼將會引導我們走向錯誤，所以，面對海量的數據，存儲、管理和分析，傳統的對錯分析和奇偶校驗可能不能滿足需求。
3 大數據就是大風險
大數據之「大」實際上指的是它的種類豐富、存儲量大，因此管理起來是一個具有挑戰性的工作。然而，無論企業在數據的存儲、應用以及環境角度來看，「管理風險」不可避免地成為了「大數據就是大風險」的潛在推力。而數據安全是使用單位的重中之重，數據安全技術直接影響國家安全。總結起來，主要體現在五個方面。
3.1 雲數據
目前來看，企業對諸如雲服務等新技術的應用還是面臨很多的困難，因為在實際應用中可能會遇到一些無法預料的問題。另外，黑客們對於放在雲端的大數據更容易獲取對於他們有用的信息，因此企業對雲計算的安全性要求就會更高。
3.2 網路安全
隨著互聯網、移動互聯網和物聯網的發展，IT資源產生的在線數據正在被利用，但是數據量越來越大，已有的分析利用效率越來越低，數據的維護和利用壓力正在變大。所以企業對於大數據應用中，對網路的恢復、防範依賴性就越來越高。
3.3 隱私
個人隱私作為一直備受關注的社會問題，隨著各式各樣的數據量越來越大，通過多種關聯技術的分析成熟，個人隱私問題也將愈加凸顯。
3.4 消費化
隨著移動辦公的興起和廣泛使用，在數據收集、存儲、訪問、傳輸都必不可少的有移動設備的介入。大數據時代的興起帶動了移動設備數量的驟增，為了方便，越來越的員工使用自己的移動設備進行辦公。使用方便的同時，也給企業帶來了安全隱患，移動設備很容易成為黑客入侵到內網的跳板，所以，移動設備的安全性關系著企業的安全。
3.5 互相聯系的供應鏈
企業是供應鏈中的一部分，而這個供應鏈具有復雜性、全球性、還相互關聯。信息將供應鏈緊密地聯系在一起，從數據到商業機密再到知識產權，而信息的泄露會給企業帶來經濟和名譽上的重大損失，因此信息安全也越來越被重視。
不難看出，圍繞大數據的五個主要問題多是其安全問題。的確，信息安全是關乎企業生存命脈的一根紅線，在任何時期都是不可碰觸的。面對大數據的雙刃劍，保護好這些敏感數據的安全及其大數據分析生成的各種戰略方案、機密文檔、市場報告等成果，是促使大數據助力企業發展的關鍵環節。 各類技術都在考慮它們的安全性，並力求從中尋求一個契合點，雲計算還有大數據，也都在尋求安全和各類技術有效融合。當大數據考慮安全性的時候，一個全新的安全生態系統伴隨著大數據生態系統的成熟逐漸在我們眼前清晰地展開，資本運作和創新的動力不斷地驅動著安全向前邁進。
4 數據信息的「安保」直接影響數據開發
不可否認，信息化程度越高，信息安全受到拷問的程度就越大。困擾全球各國的數據安全問題，同樣也在考驗中國。不能實現數據信息的「安保」，數據的開發就是一場災難，世界主要經濟體對此無一不有清醒認識。

『肆』 大數據時代,誰能保障互聯網安全

大數據時代,誰能保障互聯網安全

網路安全事件近期頻發，網路安全警鍾再次響起。互聯網企業應如何保護數據安全?

5月27日下午到夜間，很多用戶發現自己的支付軟體無法登陸，故障2.5個小時;28日，國內最大的旅遊在線預定網站也出了問題，故障時間長達12小時。兩家企業均是互聯網行業中的佼佼者，出現如此問題，顯示出網路安全和穩定遭遇嚴峻挑戰，在當下「互聯網+」熱潮中，網路安全和穩定更應該引起高度重視。隨著這幾年互聯網、移動互聯網的發展，我們每個人都實實在在的感受到了方便快捷的互聯網的服務，但是這幾天的事情告訴我們，在方便背後是黑色危機。

互聯網與生活

對大多數人而言，用手機查看賬單，看看水、煤、電繳費，看看信用卡還款情況，看看理財賬戶的收益，都是方便快捷的方式。而在數千里之外的一次施工，就可以讓一切中斷。隱私暫且不說，軟體託管的資金、理財都是真金白銀。網路出點問題也好，伺服器有點麻煩也罷，你的錢就會成為一筆糊塗賬，這是很可怕的。

同樣，現在很多人都依靠網上預訂行程。出行從訂機票、出發車輛送機場，到落地對方城市車輛接到酒店，再到酒店住宿，返程機票，車輛接送，幾乎擁有一整套服務。然而網路出現問題，很多預訂了行程的客人就會出現各種問題，因為網路或者伺服器的問題，機票沒出，車輛沒訂，酒店沒訂，或者時間拖延，出行者就會遇到大麻煩。

我們的生活已經與互聯網，移動互聯網緊緊聯系在了一起，互聯網就像空氣一樣必不可少。具有行業主導地位的互聯網公司對於個人的重要性不亞於銀行、電信這些關繫到國計民生的國企。他們出點問題，就會是社會性的大問題。

如果用一句話來總結：此次事件損失是慘重的，教訓是深刻的。如何對此類事件有所防範，成為各大互聯網企業與用戶共同面對的問題。有個生僻詞從今天開始就會成為熱門詞彙—災備。

什麼是災備?

一般來說，災備可以分為數據級、應用級和業務級三個級別，可能大多數人對這三種級別的災備都不是很了解，那麼下面我們就來具體的了解一下這三種災備。

數據級災備主要關注的就是數據，就是在災難發生之後，可以確保數據不受到損壞。對於級別較低的數據級災備來說，可以將需要備份的數據通過人工的方式保存到異地實現。如將備份的磁帶(盤或光碟)定時運送到異地保存就是方法之一。而較高級的數據災備方案則依靠基於網路的數據復制工具，實現生產中心不同備份設備之間或是生產中心與災備中心之間的非同步/同步的數據傳輸，如採用基於磁碟陣列的數據復制功能。

應用級災備是建立在數據級災備的基礎上的，對應用系統進行復制，也就是在異地災備中心再構建一套應用支撐系統。支撐系統包括數據備份系統、備用數據處理系統、備用網路系統等部分。應用級災備能提供應用系統接管能力，即在生產中心發生故障的情況下，災備中心便能夠接管應用，從而盡量減少系統停機時間，提高業務連續性。

業務級災備是最高級別的災備系統。它包括非IT系統，所以當發生大的災難時，用戶的辦公場所可能會被損壞，用戶除了需要原來的數據以外，還需要工作人員在一個備份的工作場所能夠正常地開展業務。

金融業的信息系統標准一直有明確的監管要求，而且嚴於其他行業。我國金融行業標准中的《銀行業信息系統災難恢復管理規范》對災難分級、恢復時間有詳細規定。中國銀監會印發的《商業銀行數據中心監管指引》也已經明確，總資產規模一千億元人民幣以上且跨省設立分支機構的法人商業銀行，以及省級農村信用聯合社，應設立異地模式災備中心。

選擇具有災備系統的互聯網公司

據記者采訪的多位網路安全技術專家介紹，目前，不少普通的互聯網企業並沒有災難備份，對用戶而言，選擇具有災備系統的互聯網公司顯得尤為重要。

江淮雲信易通公司則表示，通過雲計算技術可以低成本地實現多個數據備份及快速恢復，並進行更嚴格的雲上許可權管理。如果沒有完善的數據可靠性機制保障和安全防禦能力，對互聯網公司而言意味著致命性打擊。

據了解，信易通是一家數據公司，和中國金融電子化公司(中國人民銀行軟體開發中心)簽訂災備協議，為中小企業制定數據災備方案，所有的數據由中國人民銀行電子化公司備份傳輸到北京，提供數據級和業務級的災備，安全性很高。

以前，自建災備中心往往需要建設基礎設施和全部的應用系統的硬體軟體，覆蓋全部應用系統數據的實時數據傳輸，應用管理，這個建設周期很長，而且成本高、見效慢。

相比之下，信易通的雲災備中心基礎設施可以共享中小金融機構災備服務中心的機房，網路可以實時通信，網路安全設備監控設備共享，數據層面可以共享虛擬化雲存儲，應用層可以根據每個金融機構不同需求在平時的時候可以分配一定的計算資源、存儲資源。這樣對比下來，採用雲災備服務中心最明顯的特點就是投入成本更少而見效更快了。

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『伍』 如何在大數據時代有效保護個人信息安全

一）加大信息安全宣傳力度對於政府部門來說，大數據時代下的個人信息安全問題雖然需要政府主導進行解決，但卻不能完全依靠政府力量來完成各種個人信息安全問題的防範處理，針對當前國內網民信息安全素養不足的普遍性問題，政府部門還需從學校教育、媒體宣傳等多方面入手，展開信息安全知識、技能的宣傳教育工作，幫助網民實現個人信息安全素養的有效提升，從源頭上實現對信息安全問題的有效防範。例如在教育方面，可以由教育部門對小學、中學、大學等各階段、各學科的教學內容進行調整，將個人信息安全保護的相關知識、技能融入到教材或實踐教學活動中來，使學生能夠從小接觸、學習信息安全知識與技能，並具備良好的信息安全素養。而在媒體宣傳方面，則可以以專題節目、紀錄片、網路知識科普活動等形式對網路信息安全的相關知識、技能展開宣傳，並由網警部門或其他相關政府機構開通官方微博、微信賬號，向公眾推送各種與日常生活相關的個人信息安全保護知識，幫助其樹立良好的信息安全防範意識，這樣公眾的信息安全素養能夠得到有效提升，個人信息安全問題也會隨之逐漸減少。（二）健全政府網路監管機制在大數據時代下，政府對於網路環境的監管是必不可少的，雖然從目前來看，政府網路監管工作存在很大的困難，但為了保護公眾的生命財產安全，仍然需要在現有政府網路監管工作的基礎上，建立完善的網路監管機制，使政府監管工作能夠更加規范、高效。例如針對網警部門警力不足的問題，可建立專門的公民個人信息安全保護機構，與公安部門共同負責處理群眾的個人信息安全問題，並對侵犯公民個人信息安全的行為展開全面監控與事前預防，一旦發現違法分子，應立即依法對其進行懲處，並將這類行為納入到個人或企業徵信體系中來，為公眾提供有效警示。同時針對一些潛在的個人信息安全隱患，則可以轉變工作思路，在從網路入手的同時，與公民主動進行溝通，了解社會中存在的各種個人信息竊取、泄露、交易的情況，並以此為線索對不法分子進行打擊，從而降低網路監管的難度。（三）強化互聯網行業監管大數據時代下的個人隱私信息泄露有很大一部分都來自於各網路平台系統，因此為避免公眾個人信息被互聯網企業所泄露，政府還需加強對整個互聯網行業的監管，從行業准入方面入手對用戶個人信息安全進行嚴格把關，將存在非法利用他人個人信息行為的用戶隔絕在互聯網行業之外，改變當前互聯網行業內的不良風氣。同時，由於整個互聯網行業目前尚未形成完善的自律機制，因此政府部門還需對互聯網加以引導，強調用戶個人信息泄露問題的嚴重性，鼓勵企業健康使用大數據，主動擔負起保護用戶個人隱私信息安全的責任，切不可為了眼前的短期利益選擇「竭澤而漁」，這樣整個行業都會為了長遠發展而重視用戶個人信息保護，而互聯網企業的數據信息使用也會變得更加規范。（四）加快個人信息保護立法個人信息的隱私性是受到法律保護的，當前我國有關個人信息安全的相關法律體系存在著一定的不足，實際問題也比較明確，因此只要立法部門能夠針對現存法律問題來加快個人信息保護的相關立法工作，那麼網路個人信息法律安全保護的法律體系就必然能夠得到完善。例如在個人隱私信息的使用上，就應在法律中對互聯網企業的用戶個人信息保護責任加以明確，只要收集並使用了用戶的個人信息，就必須要承擔相應的用戶個人信息保護責任，無論是主動販賣用戶個人信息，還是用戶個人信息因其他問題而被泄漏，互聯網企業都需要承擔相應的法律責任並對用戶損失進行賠償，對於一些無須長期使用的個人信息，則需要在達到收集目的後及時刪除，不可繼續保存或備份。而對於主動售賣用戶個人信息、竊取他人個人信息等惡性違法行為，則需要將其納入到刑法中來，強制違法分子承擔相關刑事責任，並對個人信息所有者提供賠償，這樣在違法成本及風險高於個人信息商業價值後，違法行為自然就會變得越來越少。（五）重視信息安全技術研發防火牆、數據加密、數據備份等信息安全技術在個人信息安全保護方面能夠發揮出非常重要的作用，因此未來政府部門還需與相關科研機構、高等院校進行積極合作，圍繞信息安全技術及個人信息安全保護展開專項研究，在掌握各種先進信息安全防範技術的同時，結合實際需求對現有信息安全技術進行創新，實現信息安全技術水平的有效提升，這樣既可以為互聯網企業的平台系統安全管理提供指導幫助，同時也能夠尋求互聯網企業的支持，解決信息安全技術研發的相關資金問題。

『陸』 大數據時代給信息安全帶來的挑戰

大數據時代給信息安全帶來的挑戰
在大數據時代，商業生態環境在不經意間發生了巨大變化：無處不在的智能終端、隨時在線的網路傳輸、互動頻繁的社交網路，讓以往只是網頁瀏覽者的網民的面孔從模糊變得清晰，企業也有機會進行大規模的精準化的消費者行為研究。大數據藍海將成為未來競爭的制高點。
大數據在成為競爭新焦點的同時，不僅帶來了更多安全風險，同時也帶來了新機遇。
一、大數據成為網路攻擊的顯著目標。
在網路空間，大數據是更容易被「發現」的大目標。一方面，大數據意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者。另一方面，數據的大量匯集，使得黑客成功攻擊一次就能獲得更多數據，無形中降低了黑客的進攻成本，增加了「收益率」。
二、大數據加大隱私泄露風險。
大量數據的匯集不可避免地加大了用戶隱私泄露的風險。一方面，數據集中存儲增加了泄露風險，而這些數據不被濫用，也成為人身安全的一部分。另一方面，一些敏感數據的所有權和使用權並沒有明確界定，很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及的個體隱私問題。
三、大數據威脅現有的存儲和安防措施。
大數據存儲帶來新的安全問題。數據大集中的後果是復雜多樣的數據存儲在一起，很可能會出現將某些生產數據放在經營數據存儲位置的情況，致使企業安全管理不合規。大數據的大小也影響到安全控制措施能否正確運行。安全防護手段的更新升級速度無法跟上數據量非線性增長的步伐，就會暴露大數據安全防護的漏洞。
四、大數據技術成為黑客的攻擊手段。
在企業用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取商業價值的同時，黑客也在利用這些大數據技術向企業發起攻擊。黑客會最大限度地收集更多有用信息，比如社交網路、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址等信息，大數據分析使黑客的攻擊更加精準。此外，大數據也為黑客發起攻擊提供了更多機會。黑客利用大數據發起僵屍網路攻擊，可能會同時控制上百萬台傀儡機並發起攻擊。
五、大數據成為高級可持續攻擊的載體。
傳統的檢測是基於單個時間點進行的基於威脅特徵的實時匹配檢測，而高級可持續攻擊(APT)是一個實施過程，無法被實時檢測。此外，由於大數據的價值低密度特性，使得安全分析工具很難聚焦在價值點上，黑客可以將攻擊隱藏在大數據中，給安全服務提供商的分析製造很大困難。黑客設置的任何一個會誤導安全廠商目標信息提取和檢索的攻擊，都會導致安全監測偏離應有方向。
六、大數據技術為信息安全提供新支撐。
當然，大數據也為信息安全的發展提供了新機遇。大數據正在為安全分析提供新的可能性，對於海量數據的分析有助於信息安全服務提供商更好地刻畫網路異常行為，從而找出數據中的風險點。對實時安全和商務數據結合在一起的數據進行預防性分析，可識別釣魚攻擊，防止詐騙和阻止黑客入侵。網路攻擊行為總會留下蛛絲馬跡，這些痕跡都以數據的形式隱藏在大數據中，利用大數據技術整合計算和處理資源有助於更有針對性地應對信息安全威脅，有助於找到攻擊的源頭。

『柒』 大數據安全的六大挑戰

大數據安全的六大挑戰_數據分析師考試

大數據的價值為大家公認。業界通常以4個「V」來概括大數據的基本特徵——Volume(數據體量巨大)、Variety(數據類型繁多)、Value(價值密度低)、Velocity(處理速度快)。當你准備對大數據所帶來的各種光鮮機遇大加利用的同時，請別忘記大數據也會引入新的安全威脅，存在於大數據時代「潘多拉魔盒」中的魔鬼可能會隨時出現。

挑戰一：大數據的巨大體量使得信息管理成本顯著增加

4個「V」中的第一個「V」(Volume)，描述了大數據之大，這些巨大、海量數據的管理問題是對每一個大數據運營者的最大挑戰。在網路空間，大數據是更容易被「發現」的顯著目標，大數據成為網路攻擊的第一演兵場所。一方面，大量數據的集中存儲增加了泄露風險，黑客的一次成功攻擊能獲得比以往更多的數據量，無形中降低了黑客的進攻成本，增加了「攻擊收益」;另一方面，大數據意味著海量數據的匯集，這裡面蘊藏著更復雜、更敏感、價值巨大的數據，這些數據會引來更多的潛在攻擊者。

在大數據的消費者方面，公司在未來幾年將處理更多的內部生成的數據。然而在許多組織中，不同的部門像財務、工程、生產、市場、IT等之間的信息仍然是孤立的，各部門之間相互設防，造成信息無法共享。那些能夠在不破壞壁壘和部門現實優勢的前提下更透明地溝通的公司將更具競爭優勢。

【解決方案】 首先要找到有安全管理經驗並受過大數據管理所需要技能培訓的人員，尤其是在今天人力成本和培訓成本不斷上升的節奏中，這一定足以讓許多CEO肝顫，但這些針對大數據管理人員的巨額教育和培訓成本，是一種非常必要的開銷。

與此同時，在流程的設計上，一定要將數據分散存儲，任何一個存儲單元被「黑客」攻破，都不可能拿到全集，同時對於不同安全域要進行准確的評估，像關鍵信息索引的保護一定要加強，「好鋼用在刀刃上」，作為數據保全，能夠應對部分設施的災難性損毀。

挑戰二：大數據的繁多類型使得信息有效性驗證工作大大增加

4個「V」中的第二個「V」(Variety)，描述了數據類型之多，大數據時代，由於不再拘泥於特定的數據收集模式，使得數據來自於多維空間，各種非結構化的數據與結構化的數據混雜在一起。

未來面臨的挑戰將會是從數據中提取需要的數據，很多組織將不得不接受的現實是，太多無用的信息造成的信息不足或信息不匹配。我們可以考慮這樣的邏輯：依託於大數據進行演算法處理得出預測，但是如果這些收集上來的數據本身有問題又該如何呢?也許大數據的數據規模可以使得我們無視一些偶然非人為的錯誤，但是如果有個敵手故意放出干擾數據呢?現在非常需要研究相關的演算法來確保數據來源的有效性，尤其是比較強調數據有效性的大數據領域。

正是因為這個原因，對於正在收集和儲存大量客戶數據的公司來說，最顯而易見的威脅就是在過去的幾年裡，存放於企業資料庫中數以TB計，不斷增加的客戶數據是否真實可靠，依然有效。

眾所周知，海量數據本身就蘊藏著價值，但是如何將有用的數據與沒有價值的數據進行區分看起來是一個棘手的問題，甚至引發越來越多的安全問題。

【解決方案】 嘗試盡可能使數據類型具體化，增加對數據更細粒度的了解，使數據本身更加細化，縮小數據的聚焦范圍，定義數據的相關參數，數據的篩選要做得更加精緻。與此同時，進一步健全特徵庫，加強數據的交叉驗證，通過邏輯沖突去偽存真。

挑戰三：大數據的低密度價值分布使得安全防禦邊界有所擴展

4個「V」中的第三個「V」(Value)，描述了大數據單位數據的低價值。這種廣種薄收似的價值量度，使得信息效能被攤薄了，大數據的安全預防與攻擊事件的分析過程更加復雜，相當於安全管理范圍被放大了。

大數據時代的安全與傳統信息安全相比，變得更加復雜，具體體現在三個方面：一方面，大量的數據匯集，包括大量的企業運營數據、客戶信息、個人的隱私和各種行為的細節記錄，這些數據的集中存儲增加了數據泄露風險;另一方面，因為一些敏感數據的所有權和使用權並沒有被明確界定，很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及的個體隱私問題;再一方面，大數據對數據完整性、可用性和秘密性帶來挑戰，在防止數據丟失、被盜取、被濫用和被破壞上存在一定的技術難度，傳統的安全工具不再像以前那麼有用。

【解決方案】 確立有限管理邊界，依據保護要求，加強重點保護，構建一體化的數據安全管理體系，遵循網路防護和數據自主預防並重的原則，並不是實施了全面的網路安全護理就能徹底解決大數據的安全問題，數據不丟失只是傳統的邊界網路安全的一個必要補充，我們還需要對大數據安全管理的盲區進行監控，只有將二者結合在一起，才是一個全面的一體化安全管理的解決方案

挑戰四：大數據的快速處理要求使得獨立決策的比例顯著降低

「4個「V」中最後一個「V」(Velocity)，決定了利用海量數據快速得出有用信息的屬性。

大數據時代，對事物因果關系的關注，轉變為對事物相關關系的關注。如果大數據系統只是一種輔助決策系統，這還不是最可怕的。事實上，今天大數據分析日益成為一項重要的業務決策流程，越來越多的決策結果來自於大數據的分析建議，對於領導者最艱難的事情之一，是讓我的邏輯思考來做決定，還是由機器的數據分析做決定，可怕的是，今天看來，機器往往是正確的，這不得不讓我們產生依賴。試想一下，如果收集的數據已經被修正過，或是系統邏輯已經被控制了呢!但是面對海量的數據收集、存儲、管理、分析和共享，傳統意義上的對錯分析和奇偶較驗已失去作用。

【解決方案】 在依靠大數據進行分析、決策的同時，還應輔助其他的傳統決策支持系統，盡可能明智地使用數據所告訴我們的結果，讓大數據為我們所用。但絕對不要片面地依賴於大數據系統。

挑戰五：大數據獨特的導入方式使得攻防雙方地位的不對等性大大降低

在大數據時代，數據加工和存儲鏈條上的時空先後順序已被模糊，可擴展的數據聯系使得隱私的保護更加困難。過去傳統的安全防護工作，是先紮好籬笆、築好牆，等待「黑客」的攻擊，我們雖然不知道下一個「黑客」是誰，但我們一定知道，它是通過尋求新的漏洞，從前面逐層進入。守方在明處，但相比攻方有明顯的壓倒性優勢。而在大數據時代，任何人都可以是信息的提供者和維護者，這種由先天的結構性導入設計所帶來的變化，你很難知道「它」從哪裡進來，「哪裡」才是前沿。這種變化，使得攻、防雙方的力量對比的不對等性大大下降。

同時，由於這種不對等性的降低，在我們用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取有價值信息的同時，「黑客」也可以利用這些大數據技術發起新的攻擊。「黑客」會最大限度地收集更多有用信息，比如社交網路、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址等信息，大數據分析使「黑客」的攻擊更加精準。此外，「黑客」可能會同時控制上百萬台傀儡機，利用大數據發起僵屍網路攻擊。

【解決方案】 面對大數據所帶來新的安全問題，有針對性地更新安全防護手段，增加新型防護手段，混合生產數據和經營數據，多種業務流並行，增加特徵標識建設內容，增強對數據資源的管理和控制。

挑戰六：大數據網路的相對開放性使得安全加固策略的復雜性有所降低

在大數據環境下，數據的使用者同時也是數據的創造者和供給者，數據間的聯系是可持續擴展的，數據集是可以無限延伸的，上述原因就決定了關於大數據的應用策略要有新的變化，並要求大數據網路更加開放。大數據要對復雜多樣的數據存儲內容做出快速處理，這就要求很多時候，安全管理的敏感度和復雜度不能定得太高。此外，大數據強調廣泛的參與性，這將倒逼系統管理者調低許多策略的安全級別。

當然，大數據的大小也影響到安全控制措施能否正確地執行，升級速度無法跟上數據量非線性增長的步伐，就會暴露大數據安全防護的漏洞。

【解決方案】 使用更加開放的分布式部署方式，採用更加靈活、更易於擴充的信息基礎設施，基於威脅特徵建立實時匹配檢測，基於統一的時間源消除高級可持續攻擊(APT)的可能性，精確控制大數據設計規模，削弱「黑客」可以利用的空間。

大數據時代已經到來，大數據已經產生出巨大影響力，並對我們的社會經濟活動帶來深刻影響。充分利用大數據技術來挖掘信息的巨大價值，從而實現並形成強有力的競爭優勢，必將是一種趨勢。面對大數據時代的六種安全挑戰，如果我們能夠予以足夠重視，採取相應措施，將可以起到未雨綢繆的作用。

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『捌』 大數據時代網路安全進入產業爆發期

大數據時代網路安全進入產業爆發期
2017年中國雲市場競爭中，「1分中標」、「1元中標」案例已經不新鮮，在競爭白熱化的雲計算市場中，第一部網路安全相關法律的出台，再次攪動業界神經，安全成為各大雲服務廠商標榜的核心競爭力。以近日菜鳥和順豐的爭議為例，數據安全、雲市場爭奪都被成為各執一詞的緣由。
21世紀經濟報道記者近日采訪包括阿里雲在內的雲服務公司以及網路安全領域的創業者和專家，解讀雲服務市場的安全競爭。其中阿里雲總裁胡曉明一一回應跟阿里雲相關的競爭和安全問題。他表示，「根本不存在（阿里雲）與騰訊雲爭奪順豐一事，另外如果阿里雲做侵犯用戶隱私的事情，那應該倒閉。」
阿里雲回應「不安全」
6月1日，《網路安全法》實施第一天，順豐和菜鳥陷入數據之爭，在數據資源方面互不讓步，雙方皆以保護用戶數據隱私安全的名義指責對方。捲入這場「羅生門」的，還有順豐和菜鳥各執一詞的「雲市場」爭奪，即騰訊雲和阿里雲的的雲服務市場競爭。
在這場風波中，關於安全的討論爭議也很多。
近日，胡曉明在上海接受21世紀經濟報道記者采訪時回應菜鳥順豐之爭。「順豐早就是我們的客戶了，我也沒有提要跟順豐進一步加大雲計算的合作，我們都沒有找過對方。」胡曉明說。
他表示，一方面不存在與騰訊雲爭奪順豐一事，另外一方面從技術角度也不可能實現通過用戶IP地址獲取用戶核心數據的可能。
在接受采訪的一個小時時間里，胡曉明約有一半時間在談安全、回應與安全相關的質疑。據介紹，阿里雲平台上承載了大概37%的中國網站業務，阿里雲平均每天承受的攻擊是16億次。
據胡曉明介紹，阿里雲有嚴格的內部審計制度。阿里雲工程師進行任何運維管理操作時，都會有內部審計和實時違規預警。所有工程師都需要雙因素認證來完成操作人的身份驗證。此外，還通過定期的安全掃描和模擬滲透，來確保數據安全的內部控制有效、完整性。
「為什麼我們今天特別歡迎網路安全法的正式實施？就像交通法規定的紅綠燈一樣，交通規則越嚴格越好。」阿里雲的另一位負責人補充說，這個也是整個雲計算產業發展的前提。
網路安全產業爆發期
從5月份的勒索病毒事件，再到6月的菜鳥順豐事件，疊加《網路安全法》的落地，網路安全的概念被熱炒到了新高度。
法律對於網路運營者的管理責任作了較為明確的規定，《網路安全法》規定了網路安全等級保護制度，而網路運營者則應根據網路安全等級保護制度的要求，履行安全保護義務，保障網路免受干擾、破壞或入侵，防止數據泄露或被竊取或篡改。
6月13日，21世紀經濟報道記者在2017中國網路安全大會采訪十餘家參會網路安全公司，其中瑞星安全的一位負責人告訴21世紀經濟報道記者，近期咨詢業務的客戶明顯增加，行業向好。
北京另一家做雲安全服務的創業公司人士表示，國外的網路安全市場相對成熟，中國相當於剛剛做完基礎設施建設，對安全的需求正處於爆發的上升期，產業也在爆發期。他們公司2015年創立，現在基本能做到盈虧平衡，比較難得。
據介紹，他們的客戶主要是政府的政務雲平台和金融機構，客戶的安全意識還是比較強的，特別是《網路安全法》出台後，對一些網路數據管理運營平台擔負的責任進一步清晰，大家也不得不重視起來。
某信息安全眾包服務電商平台的CEO陳新龍表示，網路安全元年，應該從2017年《網路安全法》的實施開始。
根據國家互聯網應急中心數據顯示，2016年1月至11月，中國境內被篡改網站數量總數達到62894個，其中被篡改政府網站數量達到1483個。已收集到的信息系統安全漏洞達9756個，其中高危漏洞3764個，佔比為38.6%。
又一份IDC 報告數據顯示，截至 2014 年底，中國信息安全投資的比例依然不足 1%，和美國（3.6%）及日本（6%）等成熟市場差距明顯，中國網路安全市場還有很大的釋放空間。
陳新龍告訴21世紀經濟報道記者，2017年他所創立的安全服務平台，新入駐的網路安全廠商增長迅速。
此前，工信部電子科學技術情報研究所總工程師尹麗波在接受21世紀經濟報道記者采訪時也表示，目前政府的意識很強，包括工信部和網信辦，這些年都在對政府部門在做安全培訓和檢查，提升網路安全意識，普及網路安全技能和知識。在保護安全方面，大部分政府部門都已經行動起來。但企業這塊還有很大的空間，特別是中小企業，信息化程度很低，更別說網路安全措施。所以海量的中小企業，可能會是將來網路安全產業的巨大目標群體。

『玖』 大數據帶來解決網路安全新機遇

大數據帶來解決網路安全新機遇_數據分析師考試

2015年中國互聯網大會近日在北京召開，網路安全成為討論熱點，在專家看來，傳統防禦手段已經失效。

普華永道發布的調查報告指出，2014年全球所有行業監測到的網路攻擊共有4280萬次，比上一年增長了48%。有專家分析，隨著大數據時代的到來，解決網路安全問題變得越來越難。

360公司總裁齊向東認為，以前的互聯網安全，企業面臨的是只是操作系統的安全問題，用軟體就能夠解決。但是進入萬物互聯的時代以後，包括智能攝像機、路由器、汽車，甚至隨身穿戴、智能醫療設備等，都趨於智能化、網路化，解決這些智能硬體的安全問題，無法用上網安全的解決方案完成。

齊向東透露了一組數據：2011年到2014年，國內互聯網公開的安全事故已經造成了累計11.3億用戶的信息泄露。95%的網站能夠被黑，40%網站存在後門，70%網站存在漏洞。」

隨著大數據、雲服務的普及，物聯網成為攻擊對象，網路安全威脅如「細胞分裂」般擴散。在新一代技術革命的浪潮下，信息資源已經成為基礎性社會資源，融入到了社會生活的各個領域，顛覆性地改變著人類的生活方式和生產方式。

齊向東表示，「在個人網路安全領域，360已擁有超過12億的用戶，這就相當於12億個安全大數據的「探測器」，分布在互聯網每一個節點上。每一個用戶在使用產品的同時，這些終端設備都可以實時感知各種威脅和攻擊，匯集到雲端。」

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『拾』 大數據時代信息安全隱患

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鍾：大數據時代的數據安全十分的脆弱!沒有安全的數據是缺乏足夠財富支撐的，因此很多企業開始著手建立自己的新型數據安全模式，雖然這個過程顯得是十分的殘酷艱難，但是一切都勢在必行，刻不容緩。 2012年很多國際IT巨頭都推出了自己的雲服務，許多企業都購買了公有雲，或是建立了私有雲。
雲計算時代的到來促進了網路數據的高速發展，在過去的三年裡增長的數據甚至超越了人類幾百年的數據增長。這些數據的出現意味著巨大的財富，但是數據的非結構化和安全隱患不斷增加，讓這些數據的價值沒能夠得到充分的發掘。一方面由於現有技術對於信息開發的成本過大，限制了數據的價值，另一方面由於數據安全得不到足夠的保證，也阻礙了數據財富化的進程。數據開發成本的優化是一個緩慢的過程，人們更希望能夠得到安全保護的同時，緩慢的去開發數據價值，這也把大數據時代的數據安全問題推到了風頭浪尖，這是對於數據安全開發者的一次嚴峻考驗。 大數據時代的數據安全怎麼做?對於這個問題有著不同的理解。有的人認為需要在原有安全的基礎上加入新的的網路元素，繼續沿用既有的數據安全思路，穩中求進;有的人認為需要重新構建全新的數據安全模式，打破原有的桎梏，重組現有技術構成，建立全新的數據安全模式。
這兩種看法都可以看做一種對於大數據時代特性的適應，很難說孰優孰劣，只能說大家的發展路線不同，思路不同。 主張在原有安全基礎上發展的人們認為，原有的端點數據安全模式十分的穩定，具有較長的運用經驗，安全可靠高效。現在的雲端技術對於數據安全的要求主要體現在網路安全的應對上。對於傳統的端點安全技術來說，有多種方式可以實現最終的安全。面對現有的大數據特性，需要在一些方面做出調整。一般來說有以下的幾個方面需要改進。
第一，大數據時代的數據結構化。數據結構化對於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的繁雜，其數量非常的驚人，對於很多企業來說，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。結構化的數據便於管理和加密，更便於處理和分類，能夠有效的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。未來數據標准化，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的標准。
第二，網路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於網路層的安全防護並不完美。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，這對於網路層的考驗十分的嚴峻，另一方面由於雲計算的大趨勢，現在的網路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，網路層安全應當作為重點發展的一個層面。在加強網路層數據辨識智能化，結構化的基礎上加上於本地系統的相互監控協調，同時杜絕非常態數據的運行，這樣就能夠在網路層構築屬於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。對於端點數據安全來說已經具備了成熟的本地安全防護系統，但是由於思路的轉化，現有的端點數據安全系統有一定認識上的偏差，需要進行及時的調整。由於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於內部管理的監控，監管手段。用純數據的模式來避免由於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的操作。這對於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。由於現在的數據處理方式往往會依託與網路，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路的鏈接做的更細膩，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。
第四，數據存儲的問題。在傳統端點的數據安全中，數據存儲作為非法入侵的最後一站，被業界人士高度的重視，對於數據存儲建立了全面完善的防護措施，這些非常值得借鑒，但是還要有進一步的完善。這里的完善主要是數據存儲隔離與調用之間的數據邏輯關系策劃。這同樣是為了適應現在的數據模式。 經過上面幾個問題的針對性完善，就能夠開發出相對更加適應現在大數據時代應用的數據安全模式。只是在開發力度上的不同導致了現有的端點安全專家們很難深入的調整自己的方法，導致現在市場上存在一批似是而非的數據安全方案，這應該是發展的一個過程吧! 對於想要重新建立數據大時代數據安全的人們來說，他們面對的不是細節的問題，而是整體布局的問題。
想要針對現有的大數據背景，開發出屬於下一代的虛擬數據安全方案，絕對是一種創新性的變革，對於未來數據安全的發展具有革命性的作用。因為，針對大數據時代設計的安全方案應該是在虛擬化、移動化的基礎上進行的深入開發，而虛擬化安全和移動化網路是未來發展的方向，這樣以來，從方向上擺正了自己的位置，具有更快的發展速度和更遠的發展空間。但是想要做到這一步需要花費的精力也不是每個團隊都能夠付出的。以泰然神州為代表的一些具有前瞻性的企業已經開始了這方面的嘗試，並取得了不錯的成果。泰然神州在虛擬化、移動化和信息安全上做出了傑出的貢獻。他們在考慮到虛擬化數據安全問題的時候，就是從整體入手，解決現有的痼疾，打造出全新一代數據安全方案。 在未來的虛擬化數據安全方案中，需要從全面的數據安全系統入手，建立合理的邏輯監管程序，全面數據處理模型，標准化信息配置，同時加強數據的監管，人員監管與外部智能辨識，做好各個環節的相互支撐與防禦。虛擬化數據安全的核心是一條貫穿整個安全體系的數據通道，這條渠道需要通過分層管理，交叉監控，實現絕對的隱蔽和安全，同時合理的邏輯關系讓整條數據通道變得更加合理和快捷。虛擬化數據安全更加註重客觀的數據邏輯，盡量避免由於人為操作造成的數據安全隱患，杜絕數據泄露。
在大部分人的眼中數據泄露一直是個非常難纏的項目，但是在泰然神州新開發的產品中就重點針對了這個項目。他們通過建立監控網路完成對數據流的監控和控制，更多的避免了由於內部和外部原因造成的數據泄露，同時加強了對於既定存儲數據的保護措施，很好的避免了數據的泄露。 虛擬化數據安全更加註重對於智能的運用。數據智能處理一直是安全領域最鍾愛的一門技術，能夠強化各個環節數據智能化，加強數據的辨識智能，處理智能對於數據安全的發展具有很強的促進作用。虛擬化數據安全未來發展的核心要素就是實現純數據監控的完美形態，讓數據管理數據安全，同時為所有用戶提供可靠的數據埠，實現最終的數據轉換目標。結合端點數據安全發展的歷程，我們看得出數據本身具有很強的適應性，如果善加疏導，就能夠整合出意想不到的效果。
智能數據一直是泰然神州研發的一個重要目標，為了能夠在大數據時代發揮自己的智能數據優勢，泰然神州在自己的產品中加入了智能數據的元素，讓泰然神州新一代數據堡機完美的呈現了各個層面的技術高度和安全高度。 不管是傳統的改進，還是重新建立，對於大數據時代的數據安全發展都具有一定的促進意義，只要進一步發展下去，就能夠實現預想的目標。大數據時代已經到來，數據安全行業是所有行業最先起飛的一個，對於業內人士來說，這不僅僅是一次機會，更是一次挑戰。只有堅持走在最前列的人，才能夠最終獲得勝利。
同時，整個世界環境內都開始針對網路信息數據做出適當的調整規范，這必然使得未來的數據安全發展得到極大的支持和鼓勵，這對於所有從業人士來說都是一個展示自己團隊才華的舞台，一個大數據時代的舞台!