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大數(shù)據(jù)的十大安全威脅_大數(shù)據(jù)
2014-09-20
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     大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)正在改變著我們的生活方式和工作方式，改變了我們過去對待數(shù)據(jù)的思維認識，開始更加注重數(shù)據(jù)的相關性的意義。但是大數(shù)據(jù)的到來，依托于云計算平臺，因此也會面臨著一些不可避免的安全威脅，下面根據(jù)自己搜集的資料梳理下安全威脅TOP10。

大數(shù)據(jù)的十大安全威脅之一：分布式編程框架下的安全計算
     大數(shù)據(jù)自然要用到許多分布式計算，比如MapReduce框架，其最著名的實現(xiàn)即Hadoop，將數(shù)據(jù)分成多個塊，針對每個塊先做mapper處理，得到一系列的key-value對，然后再由reducer聚類同一個key的值，得到結果。這里容易出現(xiàn)兩個問題：一是Hadoop計算結果的正確性依賴于Mapper的運算正確與否，如果存在惡意的Mapper干擾或者意外的錯誤，將會直接導致最終數(shù)據(jù)的錯誤；二是數(shù)據(jù)在第一輪Mapper的過程中，有可能得到的Key-value很特殊，從而泄露數(shù)據(jù)用戶本身的部分隱私。
大數(shù)據(jù)的十大安全威脅之二：非關系數(shù)據(jù)庫的安全實現(xiàn)
     由于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源混雜，導致數(shù)據(jù)格式種類繁多，因此很難使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫進行體現(xiàn)，NoSQL數(shù)據(jù)庫因此出現(xiàn)并獲得快速發(fā)展。但是NoSQL數(shù)據(jù)庫在設計實現(xiàn)之初所有的考慮都聚焦在了分布式數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)上，因此并沒有單獨設置安全功能模塊，實際中往往將安全功能作為一個中間件來實現(xiàn)，NoSQL本身沒有提供針對安全功能的任何擴展機制，云環(huán)境下的復雜問題對NoSQL的安全性提出了諸多挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)的十大安全威脅之三：數(shù)據(jù)存儲安全和事務日志安全
     傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫下，DB可以直接得知數(shù)據(jù)的遷移和修改情況，但是在大數(shù)據(jù)下，由于數(shù)據(jù)變化的速度、范圍以及種類都不可同日而語，因此DB不能夠容易地跟蹤數(shù)據(jù)的變化。
大數(shù)據(jù)的十大安全威脅之四：終端輸入有效性驗證
     大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)可能來自于多種來源，當然也包括各種終端，比如私人的BYOD，這些數(shù)據(jù)的有效性很難保證。我們可以考慮這樣的邏輯：大數(shù)據(jù)依托于數(shù)據(jù)進行算法處理得出預測，但是如果這些收集上來的數(shù)據(jù)有問題又如何呢？也許大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)?？梢允沟梦覀儫o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(shù)據(jù)呢？比如天氣預報依賴于許多傳感器，如果這些傳感器都被惡意修改...或者依靠手機進行某項社會事務的公投，如果敵手可以偽造多個虛假手機ID參與投票...這些無疑都會直接影響最終的數(shù)據(jù)結果，當然也影響了我們的判斷和預測。因此現(xiàn)在非常需要研究相關的算法來確保數(shù)據(jù)來源的有效性，尤其是有效性事關重要的大數(shù)據(jù)領域。
大數(shù)據(jù)的十大安全威脅之五：實時安全監(jiān)控
     傳統(tǒng)的安全監(jiān)控系統(tǒng)針對的是靜態(tài)的、少量的數(shù)據(jù)，建立的模型也是有很多欠缺。當面對大數(shù)據(jù)的規(guī)模時，以往的安全監(jiān)控系統(tǒng)會觸發(fā)大量的虛假警報。我們非常需要一套在大數(shù)據(jù)模式下可用的安全系統(tǒng)，它可以在我們需要的時候告訴我們：“誰在訪問數(shù)據(jù)？訪問哪些數(shù)據(jù)？從哪里訪問的？”以及“我們是否受到了攻擊？請立刻評估下?lián)p失？”等等；當然也存在民用系統(tǒng)的可用性，比如實時監(jiān)控新藥投放市場后的異常搜索量，可以及時停止藥物濫用。
大數(shù)據(jù)的十大安全威脅之六：可擴展的隱私保護策略
     這段也許與密碼協(xié)議有關，在大數(shù)據(jù)時代下，匿名策略已經不能保護我們的隱私了，《大數(shù)據(jù)時代》中就介紹了父親不知道，而商家知道其女兒懷孕的這樣一個事例。我不需要知曉你的確切信息，但是我只需要將過去分離的信息進行整合，就可以重新“刻畫”你。我們現(xiàn)在需要切實可行的隱私保護協(xié)議。
大數(shù)據(jù)的十大安全威脅之七：訪問控制策略
     有點類似于上面，我們必須確保云上數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性。因此必須重新設計訪問控制協(xié)議，因為傳統(tǒng)的“all-or-nothing”的訪問控制協(xié)議，非常粗地進行網絡行為的限制。大數(shù)據(jù)，沒有共享，沒有可用，哪來大數(shù)據(jù)？因此我們既要保證數(shù)據(jù)保密不被篡改，又要使得可以被一定程度地共享，作為大數(shù)據(jù)的一份子使用，而這本身就是一對矛盾，幸好我們現(xiàn)在開始有基于屬性的訪問控制協(xié)議，但是這還遠遠不夠。
大數(shù)據(jù)的十大安全威脅之八：細粒度訪問控制
     基本問題同上面，只不過這里更多涉及訪問控制協(xié)議的設計，而上衣額則重在密碼學的應用。
大數(shù)據(jù)的十大安全威脅之九：細粒度審計
大數(shù)據(jù)的十大安全威脅之十：數(shù)據(jù)起源
     大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)來源的元數(shù)據(jù)會因為規(guī)模的增長而迅速復雜化，我們經常需要知道數(shù)據(jù)的起源，即創(chuàng)建的時間，不是在一臺主機或網絡中，而是在大數(shù)據(jù)下。我們需要快速省時地確定數(shù)據(jù)的起源，否則本身便將失去意義。比如偵測內部金融企業(yè)的交易記錄，或者確定搜索數(shù)據(jù)的準確性。

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