京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代引发安全问题,应增强身份管理
2014年,虽然大数据应用还没有深入普及,但是已经有越来越多的行业用户尝试引入大数据相关技术解决如何管理、利用日益增长的各类数据,而往往随之的安全问题也日益受到关注,为了确保防止黑客盗窃数据信息的风险,企业应该在转移到充分利用大数据的优势的同时,也相当有必要采取相关的安全措施来保护他们数据资产的完整性。国外著名的SSH通信安全专家Matthew bring日前撰文分析当前存在安全问题现状,指出无视M2M身份验证的风险是非常可怕的,而这些授权的管理不善可能导致严重的数据泄露,Matthew bring还给出一定的解决方案,最后呼吁增强身份管理,保证大数据安全。
以下为原文:
大数据不再是白日梦。各行业组织机构正在以越来越快的速度筛选从网络数据中得出的可行性结论。90%的全球数据都是在过去的两年中产生的,数据背后隐藏的是对用户行为和市场趋势的洞察,这些洞察可能永远都无法通过其他渠道获得,就连白宫甚至都已参与进来,他们近期在大数据研究项目上投资了2亿美元。
随着大数据变得更加容易使用,人们对安全访问敏感数据集和其他领域的网络等也更加关注。如果企业希望不冒着数据泄漏的风险从大数据中获利,这些问题就必须得到有效解决。
确保M2M身份安全
要进行大数据分析,需要把大型数据集划分成更易于管理的单个部分,然后分别通过Hadoop集群处理,最后将它们重新组合以产生所需分析。该过程高度自动化,涉及大量跨集群的机器对机器(M2M)交互。
在Hadoop的基础设施会发生几个层次的授权,具体包括:
这些授权往往是基于SSH(Secure Shell)密钥的,其对于使用Hadoop是理想的,因其安全级别支持自动化的M2M通信。
许多基于流行的基于云计算的Hadoop服务也使用SSH作为访问Hadoop集群的认证方法。确保了授予访问大数据环境中的身份应该是一个高优先级的,但其也具有挑战性。这对于那些想要像使用Hadoop一样使用大数据分析的公司来说是一个很大的挑战。有些问题直截了当:
大数据并不是需要考虑这些问题的唯一技术。当越来越多的业务流程自动化,这些问题将遍布数据中心。自动化的M2M交易占到了数据中心所有通信的80%,然而大部分管理员则把焦点集中在员工帐户相关联的20%的通信流量。大数据将成为下一个杀手级应用,全面管理以机器为主的身份变得迫在眉睫。
风险
众所周知的数据泄漏包括滥用以机器为主的证书,这体现了忽视M2M身份验证的现实风险。当企业在管理终端用户身份上取得很大进步时,却忽视了应以同样标准处理机器为主的身份验证的需求。其结果就是使整个IT环境遍布风险。
然而,对于想要将集中的身份和存取管理(尽可能的)应用到数百万基于机器的身份来说,改变运行中的系统是一个很大的挑战。不中断系统迁移环境是一项复杂的工作,所以企业一直在犹豫也不足为奇。
密钥管理的不良状况
密钥管理的现状一直很糟糕。为了管理用于保护M2M通信的认证密钥,许多系统管理员使用电子表格或自编脚本来控制分配、监控和清点密钥。这种做法漏掉了许多密钥。想来他们也没有设置常规扫描,于是未被授权的非法途径便在不知不觉中添加进来。
缺少对密钥的集中控制严重影响法规遵从。以金融行业为例,规定要求必须严格控制谁可以访问敏感数据,比如最近强化了的PCI标准要求任何接受支付卡的地方——银行、零售商、餐馆和医院等——均需依照同样标准执行,无一例外。由于这些行业目前正在迅速果断的执行大数据战略,来分得用户驱动数据大潮的一杯羹,他们越来越容易违背法规并面临监管制裁。
安全步骤
组织机构必须承认并应对这些风险。这些步骤是行动开始的最佳做法:
安全策略
大数据的兴起伴随着数据存取控制的新型风险。M2M身份管理必不可少,但是传统的人工IAM做法效率低且风险高。盘点所有密钥,使用最优方法可以节省时间和金钱,同时提高安全性和法规遵从。由于大数据增加了访问敏感信息的认证门槛,组织机构必须采取积极措施,推出全面一致的身份和存取管理策略。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06