隨著對大數據的關注，有關大數據安全的討論也在業界展開。有觀點認為，大數據時代不安全，海量數據增加了安全風險；也有觀點認為大數據更安全，大數據分析將幫助減少網絡惡意攻擊。雖然目前這一爭論還沒有結論，但是業界卻已經展開行動，包括政府機構、網絡安全公司等在內的各方力量，正在積極推動與大數據安全相關標準的制定和產品研發，為大數據的大規模應用奠定更加安全和堅實的基礎。

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美國正在利用大數據加強網絡安全和國防建設，這一消息的傳出讓人們對大數據分析增強網絡安全充滿了信心。但無法忽略的事實卻是，隨著大數據時代的到來，云計算和移動互聯網的普及使得人們越來越多地在網絡上留下信息，這些信息如果被分析和利用，將對個人隱私和安全形成極大的威脅，同時，大數據的海量數據也增加了信息保護的難度。面對大數據安全上的“兩極化”現象，我們不禁想問，大數據時代是不安全還是更安全？

大數據時代的安全隱患

海量的數據意味著更多有價值的信息，可是這些信息如果涉及個人隱私且被不法分子利用，那么也將成為大數據時代的悲劇。

“大數據時代，對隱私泄露的擔憂是緊張和焦慮的源泉。”微軟研究院的高級研究員博伊德（Danah Boyd）曾表示，在大數據時代，社交網絡化趨勢將增加隱私泄露的風險，因為“你根本不知道什么時候自己的隱私就被泄露出去了”。

更令人意想不到的是，大數據分析不僅能夠幫助企業實現更加準確的決策，同時也能幫助不法分子更加了解攻擊對象。全球社會網絡領軍人物艾伯特。拉斯洛。巴拉巴西在其新書《爆發》中指出，人的行為看似隨機無序，但實際上是存在某種規律的。在社交網絡如此發達的今天，大數據把人的行為進行了放大分析，從而能夠相對準確地預測人的性格和行程。所以，不排除有這樣一種可能——在忙完了一天的工作之后，你還沒有決定要去哪兒，數據中心卻早就先于你準確地預測了你接下來的目的地。設想一下，如果這些分析數據被不法分子獲得，那么后果將無法想象。

大數據同樣可能幫助黑客更方便地作案。一方面，由于大數據的海量性，且其中被保護的數據非常少，所以更有可能被黑客獲取和攻擊；另一方面，對于已經形成的具有高價值的分析數據，也更容易成為黑客的竊取對象，從而為其所用，進行更多的犯罪活動。

除了隱私泄露和可能存在的黑客攻擊，大數據的數據存儲也存在極大的風險。“隨著越來越多的信息轉移到網絡上或是云端，我們將感覺到對它們失去了控制。”蘋果聯合創始人沃茲尼克曾直白地表示了對云端數據安全的擔憂。現在看來，這種擔憂非常有必要，2011年亞馬遜云計算中心的宕機事件就讓諸多企業蒙受損失，并且這種云端數據受損的事件仍時有發生。

大數據分析加強安全保障

就在人們為大數據的安全隱患而擔憂時，大數據分析構建安全網絡的案例也正在增多。由于大數據分析所具備的先天優勢，大數據正在幫助越來越多的企業和國家打擊網絡犯罪，增強網絡管理。

“雖然在復雜的網絡環境中追蹤惡意攻擊的難度非常大，但是大數據分析將使其變成可能。”目前業界有觀點認為，大數據分析能夠幫助構建更加安全的網絡環境，企業只要將自身與安全相關的事件數據與業務信息倉庫相結合，就完全可以通過大數據分析找出那些試圖盜取敏感信息的入侵者。

持有相同觀點的Gartner公司也認為，使用大數據來提高企業信息的安全不完全是炒作，在未來幾年內將成為現實。由于高級持續性攻擊（APT）的迅速崛起，大數據分析成為很多企業信息安全部門迫切需要解決的問題，因為傳統安全防御措施很難檢測高級持續性攻擊。不過，這個愿景的實現過程將非常艱難，因為成功的大數據安全分析部署將要重繪IT部門的邏輯邊界，但現在很少有安全廠商提供支持這種過渡的產品。

大數據分析在安全上的“潛能”也已經被美國政府發現。據媒體報道，美國進口安全申報委員會不久前宣布，通過6個關鍵性的調查結果證明，大數據分析不僅具備強大的數據分析能力，更能確保數據的安全性。該組織建議重點推廣大數據技術使用，以確保數據安全、高效的分析處理。目前，該組織已在部分企業進行試點，以促進該技術的普及。

針對大數據安全分析的市場需求，一些企業已經開始嘗試相關的產品研發和生產。一家名為Seculert的以色列公司就開發了一款產品。這款產品利用大數據分析軟件從日志文件等由客戶上傳到云端的信息中收集數以TB的數據并加以分析，借此捕捉網絡威脅并最終將結果傳輸到一款基于Web的安全專用控制面板中。

雖然目前業界就大數據是否安全仍然還有很多爭議，但是大數據已然成為未來的發展方向，因此，如何在發展大數據中提升大數據的安全才是更切實際的問題。不久前，美國科技公司和公共部門機構的聯盟——云安全聯盟（CSA）就采取行動，成立了大數據工作組，計劃開展工作尋找針對數據中心安全和隱患問題的解決方案。相信未來，隨著越來越多的力量介入大數據安全研究，大數據將會尋找到發展和安全的平衡點，以更加安全的方式實現更為廣泛的應用。

本文標題：大數據：不安全還是更安全？
網站網址：http://vcdvsql.cn/article18/chipdp.html

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