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
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16