京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据环境下的信息安全保障策略_数据分析师培训
IT世界正在迅速拥抱“大数据”,同时“大数据安全”问题不可避免的已经成了业界人所共知的名词,各种探讨信息安全的会议、论坛无不谈及大数据安全。大数据技术在带来机遇的同时,带来更多安全问题。作为新的信息富矿,大数据容易成为黑客重点攻击的对象,各种威胁数据安全的案例也层出不穷。
据统计,每年全球因安全问题导致的网络损失已经可以用万亿美元的数量级来计算,我国也有数百亿美元的经济损失,然而安全方面的投入却不超过几十亿美元。虽然国民整体的安全意识越来越高,但是人们普遍认为IT信息安全只是IT部门的事情,而且很多人都误认为平时没有出现信息危机就很安全。因此,大部分企业目前的安全投入也远远却没有满足现实的需求。
如何才能让企业信息安全更加稳固?国富安公司推出了全面的差异化安全解决方案以及定制化安全服务,帮助企业应对风险管理、安全合规的业务需求,实现在复杂IT运作状态下不受任何安全问题的侵扰。为了避免企业因信息安全隐患而造成的损失,国富安专家建议:
做好安全评估
许多企业虽然意识到了信息安全的重要性,但是并不知道自己目前的安全状况,也不清楚存在哪些安全隐患,国富安公司能够针对企业安全的薄弱环节,为企业做安全风险的评估,通过评估制定出合理完善的整体防护安全策略。构建安全服务、解决方案、安全产品“三位一体”的信息安全服务体系,全方位、多角度的为客户提供系统安全保障服务。
提高安全意识
企业的IT部门各岗位重要责任之一就是保障本公司IT信息的安全、完整与可用性。所以,在职责上要清晰明确IT部门的安全责任,通过收集、分析与调查事件,来检测信息安全违反行为,把IT信息安全的质量、健全性和可靠性通知和报告高层管理人员,确保IT信息安全的职能集成在业务流程过程中而不是独立的任务。
此外大部分企业都愿意花大把的钱购买服务器、交换机、防火墙,却很少去加强企业IT信息的管理安全策略。因此,管理短视正是目前IT信息安全最大的隐忧,提高IT部门对信息安全的认识也是企业IT信息安全的重中之重。
企业IT部门不但自己要提高安全意识,还要不断推进企业全体成员的IT信息安全意识建设。因为保障IT信息安全的根本立足点,不是对设备的保护,也不是对数据的看守,而是规范企业员工的IT信息行为,这也是上升到对人的管理的措施。事实上所有的员工都会是IT信息安全的威胁。因此,在人员越来越流动的今天,有效的做法是要给员工进行相关培训,告知员工哪些资料是机密资料应该要慎重处理。提高全体成员的安全意识,做到防微杜渐,以小见大。
采取全面保护措施
企业应当从“身份生命周期管理”的角度去多方位考虑,力求在数据安全保护方面得到全面化的管理,而不是单一依靠监控软件达到数据防泄漏的目的。生命周期管理模型包含创建帐户、分配权限、身份认证与访问控制、用户行为审计、角色变更和账户回收等几个方面。数据安全是一个系统思维,从整体考虑,包括从客户的可接受程度,包括说消费者可接受程度,来真正考虑信息安全怎样去建设。
以国富安的身份与访问集中管理平台(GFA IAM)产品为例,该产品从统一身份认证、单点登录、授权与访问控制、行为审计与责任认定等多个方面进行了综合性权衡以及全面化设计,确保企业隐私信息数据不向外扩散。该平台的设计目标是为用户提供一套基于数字身份的应用安全支撑平台,是一套完善的集成化身份与访问管理解决方案,用于帮助企业高效安全地解决动态环境下的身份与访问管理问题,从而达到降低安全风险的同时大幅降低管理成本的目的。
目前,国内外一些列的泄密事件将安全问题推到了众人的面前,这个问题只会越来越突出,越来越重要。所以,身处信息时代,数据永远是企业最需要保护的东西,未来的数据安全将以高度集成化和标准化为趋势,立体全面的对企业甚至国家的安全提供保障。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18