互聯網IDC圈6月4日報道：很多國際IT巨頭在2012年推出了自己的云服務，許多企業都購買了公有云，或是建立了私有云。云計算時代的到來促進了網絡數據的高速發展，在過去的三年里增長的數據甚至超越了人類幾百年的數據增長。這些數據的出現意味著巨大的財富，但是數據的非結構化和安全隱患不斷增加，讓這些數據的價值沒能夠得到充分的發掘。

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近幾年，因為信息數據的爆炸式增長，數據的財富轉換率也出現了大幅度的增長，這也造成了一個大數據時代的背景。很多人都把數據的增長看做了未來最重要的財富。但也給人們提了個醒：大數據時代的數據安全十分的脆弱！沒有安全的數據是缺乏足夠財富支撐的，因此很多企業開始著手建立自己的新型數據安全模式，雖然這個過程顯得是十分的殘酷艱難，但是一切都勢在必行，刻不容緩。

由于現有技術對于信息開發的成本過大，限制了數據的價值，另一方面由于數據安全得不到足夠的保證，也阻礙了數據財富化的進程。數據開發成本的優化是一個緩慢的過程，人們更希望能夠得到安全保護的同時，緩慢的去開發數據價值，這也把大數據時代的數據安全問題推到了風頭浪尖，這是對于數據安全開發者的一次嚴峻考驗。

大數據時代的數據安全怎么做？專家們對于這個問題有著不同的理解。有人認為需要在原有安全的基礎上加入新的的網絡元素，繼續沿用既有的數據安全思路，穩中求進；有的人認為需要重新構建全新的數據安全模式，打破原有的桎梏，重組現有技術構成，建立全新的數據安全模式。

而主張在原有安全基礎上發展的人們認為，原有的端點數據安全模式十分的穩定，具有較長的運用經驗，安全可靠高效。現在的云端技術對于數據安全的要求主要體現在網絡安全的應對上。對于傳統的端點安全技術來說，有多種方式可以實現最終的安全。

數據結構化對于數據安全和開發有著非常重要的作用。大數據時代的數據非常的繁雜，其數量非常的驚人，對于很多企業來說，怎樣保證這些信息數據在有效利用之前的安全是一個十分嚴肅的問題。結構化的數據便于管理和加密，更便于處理和分類，能夠有效的智能分辨非法入侵數據，保證數據的安全。數據結構化雖然不能夠徹底改變數據安全的格局，但是能夠加快數據安全系統的處理效率。未來數據標準化，結構化是一個大趨勢，不管是怎樣的數據安全模式都希望自己的數據更加的標準。

第二，網絡層的安全策略是端點數據安全的重點加固對象。常規的數據安全模式往往喜歡分層構建。這也是數據安全的常規做法。現有的端點安全方式對于網絡層的安全防護并不完美。一方面是大數據時代的信息爆炸，導致網端的非法入侵次數急劇增長，這對于網絡層的考驗十分的嚴峻，另一方面由于云計算的大趨勢，現在的網絡數據威脅方式和方法越來越難以預測辨識，這給現有的端點數據安全模式造成了巨大的壓力。在未來，網絡層安全應當作為重點發展的一個層面。在加強網絡層數據辨識智能化，結構化的基礎上加上于本地系統的相互監控協調，同時杜絕非常態數據的運行，這樣就能夠在網絡層構筑屬于大數據時代的全面安全堡壘，完善自身的缺陷。

對于端點數據安全來說已經具備了成熟的本地安全防護系統，但是由于思路的轉化，現有的端點數據安全系統有一定認識上的偏差，需要進行及時的調整。由于大數據時代的數據財富化導致了大量的信息泄露事件，而這些泄露事件中，來自內部的威脅更大。所以在本地策略的構建上需要加入對于內部管理的監控，監管手段。用純數據的模式來避免由于人為原因造成的數據流失，信息泄露。

由這一點出發我們可以預想到在未來的數據安全模式中，管理者的角色權重逐漸分化，數據本身的自我監控和智能管理將代替一大部分人為的操作。這對于大部分企業來說都是能夠減少損失和成本的大事情，值得引起大家的關注和思考。在本地安全策略的構建過程中還要加強與各個環節的協調。由于現在的數據處理方式往往會依托與網絡，所以在數據的處理過程中會出現大量的數據調用，在調用過程中就容易出現很大的安全威脅。這個時候如果能夠把本地和網絡的鏈接做的更細膩，完善緩存機制和儲存規則，就能夠有效保證數據源的純潔，從根本上杜絕數據的安全威脅。本地數據安全策略還有很多需要注意的問題，也有很多還沒有發現的隱患，這些都需要在完善自有系統的基礎上，繼續開發。

在傳統端點的數據安全中，數據存儲作為非法入侵的最后一站，被業界人士高度的重視，對于數據存儲建立了全面完善的防護措施，這些非常值得借鑒，但是還要有進一步的完善。這里的完善主要是數據存儲隔離與調用之間的數據邏輯關系策劃。這同樣是為了適應現在的數據模式。

企業能夠將上面幾個問題進行針對性的完善，就能夠開發出相對更加適應現在大數據時代應用的數據安全模式。只是在開發力度上的不同導致了現有的端點安全專家們很難深入的調整自己的方法，導致現在市場上存在一批似是而非的數據安全方案。

網頁標題：大數據時代存在的信息安全“隱患”
本文網址：http://vcdvsql.cn/article16/sojpgg.html

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