大数据时代，安全防护成重中之重_数据分析师考试

在贵阳2015数博会的中国大数据时代信息安全产业创新发展高峰论坛上，中国工程院院士倪光南做了主题为《自主可控大数据安全产业发展策略》的演讲。倪光南院士在演讲过程中表示，大数据正在面临网络攻击、隐私泄露等安全问题，传统的安全防护技术措施已经无法对大数据所引发的安全问题进行有效防护。

近两年许多国内外著名企业频发大规模用户数据泄漏事件，而企业在将庞大数据进行管理和部署时所采取的交叉存储方式，也使得数据泄漏的概率进一步增加，大数据的安全存储在成为新的问题。另外，在庞大数据里隐藏的恶意代码也更难于被扫描发现。而黑客也在开始借助大数据的力量发起更具针对性、更有效率的攻击。

但我们也可以看到，大数据对于信息安全产业的发展起到了巨大的促进作用。海量数据的分析，能够更为清晰的刻画出网络异常行为。大数据分析与安全软件的有效结合，使得某些安全问题能够得以更为简单快捷的解决。通过实时对安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可以有效识别钓鱼攻击、网络欺诈，并阻止黑客入侵。大数据中存在大量的结构化数据便于处理和分析，有利于通过智能手段分辨非法入侵数据，保证数据安全。

借助大数据的挖掘和分析能够为信息安全提供很多有价值的服务，例如展现网络环境的现状，让安全真的可视化;分析网络安全的风险态势，提前下发防护策略;预测安全产业发展方向，为信息安全的未来发展提供参考;提供网络风险应对策略，及时预防可能到来的恶意攻击。

不过，大数据时代对于信息安全的自主可控提出了更高的要求。

从技术层面看，由于在信息网络基础设施和信息化的一些关键核心技术上我国还受制于人，因此中国的网络安全还难以得到充分保障。用户的敏感信息存在被窃取和泄漏的风险，一旦这些数据被恶意攻击者掌握，后果将不堪设想。

对于国内的安全企业，大数据则意味着新的发展机遇，通过对海量数据的挖掘分析，并从横向、纵向多维度对大数据进行汇集，安全企业不仅能够提供更为精准的安全防护，还可以与各行业深度融合，帮助其挖掘更多数据价值。

通过大数据技术安全企业能够实现对恶意攻击的早期预警、实时感知、实时反馈、准确定位。

企业在试图应用大数据技术提高其业务发展时，需要注意对大数据网络的安全防护，加强对数据的安全保护，提高大数据分析工具水平。同时还要注意，大数据的分析结果也并不是百分之百正确，要防止出现被误导的问题。

未来，随着数据来源的多样化，数据结构的多样化，数据量级还将大幅度增长，大数据时代将面临更多非结构化数据的分析。大数据不仅将在企业和科研得以应用，还会在政府、经济等更多领域发挥作用。 围绕大数据应用于服务，需要进一步提高相应的安全防护能力，要实现自主可控的大数据安全。