大数据作为业务转型升级的重要支撑技术，在数据采集，处理，存储，聚合，共享和应用等方面具有安全保护要求。通过引入基于数据的创新战略，数据已经成为生产的重要因素和数据的安全程度将会对公司的转型升级的成败产生重大影响。当公司利用信息平台来管理和对外提供服务，应当制定技术和管理措施，以促进流程生命周期数据的保护，提高防损和数据窃取和协助成功完成数字化转型的技术。
一，数据安全背景分析
在海量数据产生的时代，流通和应用的数据正变得越来越普遍和密集的时间，并限制了信息系统的安全性都比较模糊，可以引入新的安全和未知和隐患漏洞，在分布式节点之间以及与大数据相关的组件之间。可以容易地拦截和分析通信信息，并且分布式数据资源组的应用导致用户数据的隔离困难。此外，通过广泛的数据收集和多种来源，大数据的安全性和个人信息的保护带来了新的挑战。数据源和真实性验证很困难。过度收集个人信息和违反通知义务侵犯了这一现象。个人合法权利。公开交换大数据也对国家数据资源和公司商业秘密的安全构成了一定的威胁。
数据必须在许多方面受到保护，例如收集，存储，传输，交换和使用。通过建立数据安全管理系统和安全标准，加强了对处理大数据和应用程序链接的信息的保护，并通过使用数据来使用脱敏和失真。一旦匿名技术和限制发布进行处理，处理后的数据可以安全地交换，可以共享，让更多的数据大数据的使用和确保遵守隐私法规监管/行业数据大数据的安全保护的作用不仅要在公司内部被限制，防止收购或非法使用机密信息，但该公司与产业链之间的信息交互也实践和整个产业链，促进建立更安全，更可靠的大数据生态系统。
二，大数据安全保护方法
保护大数据的安全性应该是“数据中心”，“以技术为基础”，“管理为手段”，专注于数据系统和生态环境，并澄清数据来源，组织形式，围绕大数据的路由管理，应用场景等。收集，转移，存储，应用，共享，破坏等工艺，制定了保护系统安全性涉及到组织的管理，制度流程和技术手段实现管理闭路安全保护大数据。
1.大数据集合的安全元件是由数据的安全管理标记，数据类型和安全级别，并且相应的功能被集成到管理系统的背景数据或者它连接没有问题，这保证了系统对网络安全的责任，对安全级别的保护和数据的分类。有效地实现了几种类型的数据安全系统，例如分类管理。2.大数据存储和传输安全密码技术保证了数据的机密性和完整性。在数据传输链路中，在不同的安全域之间建立加密的传输链路，数据可以加密并直接以加密文本传输，以确保传输过程的安全性。在数据存储过程中，可以使用数据加密，磁盘加密，HDFS加密和其他技术来确保存储安全性。
3.应用程序安全性的大数据除了防火墙，入侵检测，防病毒，防DDoS攻击，漏洞扫描等安全保护措施还必须管理账户管理，强化安全域管理数据，使原始数据不会离开数据安全域，从而可以有效防止内部员工窃取数据的风险。此外，必须对手机号码，身份证号码，家庭住址和年龄等机密数据进行脱敏处理。
4.大数据共享和销毁在数据交换中，除了相关的管理系统外，还必须与安全域相结合，以有效地管理数据交换行为，同时满足业务需求。在数据销毁过程中，可以通过软件或物理方式进行操作，以确保存储在磁盘上的数据被永久删除，无法恢复。
三，大数据安全保护建议随着大数据在公司数字化转型中的逐步应用，大数据安全问题已成为企业必须面对的关键问题。企业必须从战略角度密切关注大数据的安全性，提高风险防范能力，做好组织，行政和技术措施的安全保护工作。
1.建立安全组织并明确安全管理的要求。公司可以设立专门的团队来管理大量数据，除了信息管理的传统部门，负责实施数据安全管理和各级领导打造下降水平。管理员工基地的组织结构，明确的工作和工作程序的责任，编制保护大数据的安全工作计划和预算，并确保统一制定和实施有效管理大数据安全政策，战略和系统。
2.制定安全管理措施，以改进数据管理和控制能力，并结合数据生命周期的安全管理要求。公司应优化和改进网络机房管理，数据交换管理，数据中心管理，数据应用管理等法规，以优化元数据标准和数据交换标准。标准的数据加密和其他规范完善的管理系统安全保护大数据和相关法规，通过该系统的建设提供程序和指引工作，管理数据的安全性，提高能力一般过程控制。
3.注重加强技术保护，加强紧急情况下的安全和应对。企业应该进行围绕数据的生命周期和数据加密，手拉葫芦，人工智能和计算机科学的实际应用情境意识和行为的信赖保护数据安全。监控，安全审计和平台等建设，加强技防侦察，监视，破坏和其他类型的保护，规定程序，系统数据安全的实施提供技术援助的工作，实现保护大数据安全的总目标。
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