大数据(云平台)安全保护技术及产品
大数据智能平台方案
大数据智能平台方案随着信息技术的快速发展，大数据正日益成为各个行业的关键要素。
这些大数据若能充分利用，就能带来巨大的商机和竞争优势。
然而，由于数据量庞大、复杂度高、多样性大等特点，传统的处理方法已经无法胜任。
为此，企业需要一个强大的大数据智能平台来帮助他们有效地管理、分析和利用这些数据。
本文将介绍一个基于云计算架构的大数据智能平台方案。
一、架构设计1.数据采集模块：通过各种方式采集海量数据，如传感器、网络爬虫、社交媒体等。
使用合适的技术和算法，对原始数据进行清洗、去重和转换，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储模块：利用分布式文件系统（如Hadoop HDFS）和数据库（如NoSQL数据库）等技术来存储大数据。
数据存储模块需要具备高可靠性、高可扩展性和高性能的特点，以满足海量数据的存储需求。
3. 数据处理模块：通过分布式计算（如Apache Spark）和流式处理（如Apache Kafka）等技术来进行数据处理。
数据处理模块可以对数据进行实时或批量处理，提取有价值的信息。
同时，还可以进行数据清洗、转换和整合等操作，以提高数据的质量和可用性。
4.数据分析模块：利用机器学习、深度学习和数据挖掘等技术来进行数据分析。
数据分析模块可以对数据进行分类、聚类、预测、推荐等操作，提供有价值的洞察和决策支持。
同时，还可以将分析结果通过可视化方式展现出来，以便用户更好地理解和利用数据。
二、关键技术1.云计算技术：云计算技术可以提供强大的计算和存储资源，以满足大数据处理的需求。
通过云计算技术，企业可以灵活地调整计算资源的规模，并能够快速部署和维护大数据处理系统。
2. 分布式计算技术：分布式计算技术可以将大数据分成多个小数据，分布在不同的计算节点上进行处理。
通过分布式计算技术，可以提高大数据处理的效率和可扩展性。
常用的分布式计算技术包括Hadoop和Spark 等。
3.机器学习和数据挖掘技术：机器学习和数据挖掘技术可以通过建立模型，对数据进行模式识别、预测和分类等操作。
大数据的隐私和安全保护技术
大数据的隐私和安全保护技术随着互联网和智能化的发展，数据已经成为当今世界上最宝贵的资源之一。
在这个信息化的时代，我们每时每刻都在产生和使用着大量的数据，从而泄露的个人隐私也随之增多。
面对大数据时代下的信息安全问题，保护隐私已成为一项迫切需要解决的问题。
一、大数据的隐私泄露原因在大数据时代，随着数据收集和应用技术的不断发展，人们的一些隐私信息越来越容易暴露。
其中，主要因素包括以下：1、个人行为轨迹被追踪：通过手机、电脑等设备收集每个人的行为轨迹，可以轻易地了解一个人工作、学习、娱乐和生活的方方面面。
2、个人偏好和喜好被分析：通过分析一个人的消费行为、浏览记录和社交行为等，可推断出其喜好、嗜好和兴趣等，进而针对性地对其做出一系列行为建议或广告投放。
3、个人敏感信息曝光：在数据挖掘和人工智能方面的技术不断提高，一些个人敏感信息，如信用卡号、密码、身份证号等，也逐渐变得容易曝光。
以上就是大数据时代面临的隐私泄露问题和原因。
如此迅速的数据增长、侵犯隐私的技术以及利用数据的商业模式使得现行的隐私保护法律难以满足大数据时代的需求。
二、大数据的隐私保护技术随着人们对隐私安全问题的日益关注，相关技术不断被研究和完善，一些新的隐私保护技术也逐渐出现。
以下介绍几种常见的大数据隐私保护技术。
1、数据加密技术：加密技术是保障数据安全的重要组成部分，其作用可以通过妨碍攻击者对加密数据的读取或篡改来保护数据的安全。
在实际应用中，加密技术主要包括对数据通信层面的加密和数据存储层面的加密两类。
2、隐私保护算法：该算法主要包括基于差分隐私(differential privacy)的算法、混淆技术和匿名化技术等。
基于差分隐私的算法被广泛应用于隐私数据挖掘、数据发布和人员去识别场合的隐私保护。
其中混淆技术是指通过往数据中注入符合有规律但不具备实际含义的数据进行“混淆”，从而保护隐私，而匿名化则是指对数据进行身份信息的处理，从而达到确保被处理的数据不被识别为来自个人的目的。
数据安全保护技术的使用方法与常见问题解答
数据安全保护技术的使用方法与常见问题解答数据安全是当今数字化时代中最为关键的问题之一。
随着大数据时代的到来，企业和个人所面对的数据安全威胁也不断增加。
数据被泄露、篡改或者丢失会对个人和企业带来巨大的损失。
为了解决数据安全问题，人们开始采用各种数据安全保护技术。
本文将介绍数据安全保护技术的使用方法，并回答一些常见问题，帮助读者更好地保护自己的数据安全。
一、数据安全保护技术的使用方法：1. 数据加密技术：数据加密是一种常见的数据安全保护技术，通过将数据转换为密文，确保只有经过授权的用户才能解密数据。
常见的数据加密方法包括对称加密和非对称加密。
对称加密使用相同的密钥进行加密和解密，而非对称加密使用公钥和私钥进行加密和解密。
为了保护数据的安全，务必选择强大的加密算法，并定期更换加密密钥。
2. 访问控制技术：访问控制技术用于限制对敏感数据的访问权限，确保只有授权人员才能查看和操作数据。
常见的访问控制技术包括身份认证、授权和审计。
身份认证通过验证用户的身份来授予访问权限，授权确定用户可以访问的数据和操作权限，审计记录和监控用户对数据的访问情况。
3. 数据备份和恢复技术：数据备份和恢复技术旨在预防数据丢失和灾难恢复。
定期进行数据备份是保护数据安全的重要措施之一。
备份数据应存储在安全的位置，并进行有效的加密和保护。
在数据丢失或受到损坏时，可以使用数据恢复技术从备份中恢复数据。
4. 漏洞管理技术：漏洞管理技术用于识别和修补系统和应用程序中的漏洞。
经常更新系统和应用程序是防止黑客攻击和未授权访问的关键步骤。
及时安装最新的补丁程序和更新可以消除已知的安全漏洞，并提高系统的整体安全性。
二、常见问题解答：1. 如何防止数据泄露？数据泄露是最常见的数据安全问题之一，为了防止数据泄露，可以采取以下措施：- 加强访问控制，仅授权用户能够访问敏感数据。
- 使用数据加密技术，确保即使数据泄露也无法被解读。
- 建立数据安全意识培训计划，提醒员工保护数据的重要性。
大数据分析与隐私保护
大数据分析与隐私保护虞慧群;裴新;范贵生【摘要】大数据为商业创新和社区服务带来了巨大利益.然而,由于大数据分析技术挖掘出的信息可能超出人们想象,隐私问题备受关注.介绍大数据分析方法及支撑架构,剖析大数据的安全与隐私保护相关技术,并提出一种基于云存储的大数据隐私保护方案.【期刊名称】《微型电脑应用》【年(卷),期】2014(030)011【总页数】4页(P1-4)【关键词】大数据分析;隐私保护;安全;云计算【作者】虞慧群;裴新;范贵生【作者单位】华东理工大学信息学院,上海200237;华东理工大学信息学院,上海200237;华东理工大学信息学院,上海200237【正文语种】中文【中图分类】TP393随着云计算、物联网等技术的兴起，计算机应用产生的数据量呈现了爆炸性增长，大数据已成为科技界和企业界甚至世界各国政府关注的热点[1]。
《Nature》在2008推出专刊阐述大数据问题所需的技术以及面临的一些挑战。
《Science》也对大数据研究中的科学问题展开讨论，说明大数据对于科学研究的重要性。
美国政府发布了“大数据研究和发展倡议”，正式启动“大数据发展计划”。
计划在科学研究、环境、生物医学等领域利用大数据技术进行突破。
我国工信部电信研究院于2014发布大数据白皮书，对大数据关键技术、应用、产业和政策环境等核心要素进行分析，梳理提出大数据技术体系和创新特点，描述大数据应用及产业生态发展状况。
大数据已成为目前学术界和产业界共同关注的问题。
大数据之“大”有两方面的含义：一方面是数据数量巨大、数据种类繁多、数据采集高速；另一方面指的是应用于这类数据的分析规模大，最终才能获取具有价值的信息。
目前大数据的发展仍然面临着许多问题，隐私问题是人们公认的关键问题之一[2]。
由于大数据需要收集和发布移动数据、社会媒体数据、视频数据等。
这些数据的集中存储不仅会增加数据的泄露风险，而且如何保证这些数据不被滥用，以及如何监管和控制对基础数据的分析和挖掘，都是用户隐私保护中重要的问题。
云计算知名厂商及其产品
云计算知名厂商及其产品随着科技的快速发展，云计算已经成为了许多企业和组织不可或缺的技术。
在这个领域中，有许多知名的厂商提供了各种高质量的云计算产品，以满足不同用户的需求。
本文将介绍一些知名的云计算厂商以及他们的主要产品。
1、亚马逊网络服务（AWS）亚马逊网络服务（AWS）是全球最大的云计算服务提供商之一，其产品线涵盖了基础设施、数据存储、数据处理、人工智能等多个领域。
其中，AWS的EC2（弹性计算云）是一种广泛使用的虚拟私有服务器，为用户提供了高度可扩展的计算能力。
另外，AWS S3（简单存储服务）是一种可靠的云存储服务，可用于存储和保护数据。
2、谷歌云（Google Cloud）谷歌云是谷歌提供的云计算服务，其产品包括基础设施、数据存储、数据处理、人工智能等。
其中，Google Kubernetes Engine是一种开源的容器编排系统，可帮助用户自动化容器镜像的构建和部署。
另外，Google Cloud Dataflow是一种数据管道服务，可用于处理和分析大规模数据。
3、微软Azure微软Azure是微软提供的云计算服务，其产品涵盖了基础设施、数据存储、数据处理、人工智能等多个领域。
其中，Azure Virtual Machines 是一种虚拟机服务，可用于在云中创建和管理虚拟机。
另外，Azure Cosmos DB是一种全球分布的数据库服务，可用于存储和查询大规模数据。
4、阿里云（Alibaba Cloud）阿里云是阿里巴巴集团提供的云计算服务，其产品线包括了基础设施、数据存储、数据处理、人工智能等多个领域。
其中，Alibaba Cloud ECS （弹性计算服务）是一种高度可扩展的计算服务，为用户提供了按需使用计算资源的能力。
另外，Alibaba Cloud OSS（对象存储服务）是一种可靠的云存储服务，可用于存储和保护数据。
5、腾讯云（Tencent Cloud）腾讯云是腾讯提供的云计算服务，其产品线包括了基础设施、数据存储、数据处理等多个领域。
数据隐私与安全保护技术
数据隐私与安全保护技术在当今互联网与大数据时代，隐私泄露问题一直是备受关注的话题。
越来越多的人在日常生活中，使用各种互联网应用程序进行沟通、社交、购物等行为，这些应用程序会收集用户的个人信息，甚至包括一些高敏感的数据，这些个人信息的泄露会给用户带来巨大的风险和危害，如个人信用记录被盗用、账户被骗取、篡改或者删除等。
为了解决这些数据隐私和安全问题，目前出现了各种数据隐私和安全技术。
一、数据隐私保护技术1.加密技术加密技术是一种常见的数据隐私保护技术，其核心思想是将原始数据加密成一种特殊形式，使得只有具有解密密钥的人能够获得原始数据。
目前加密技术主要分为对称加密和非对称加密两种形式，对称加密使用相同的密钥进行加密与解密操作，而非对称加密则需要使用一对密钥，一个用于加密，另一个用于解密。
2.隐私保护算法除了加密技术外，隐私保护算法也是保护数据隐私的重要手段。
其中，差分隐私是一种比较流行的隐私保护算法，其基本思想是将原始数据进行微小的扰动，从而达到保护隐私的目的，同时保证数据的相关统计信息能够得到准确的结果。
类似地，还有分组隐私保护技术、同态加密技术和可搜索加密技术等。
二、数据安全保护技术1.访问控制技术访问控制技术是一种重要的数据安全保护技术，其主要通过权限控制的方法，限制对数据的访问、读写、修改的权限，从而保证数据的安全性。
访问控制技术通常分为基于角色的访问控制和基于策略的访问控制等种形式。
2.安全防护技术安全防护技术是一种针对各种安全风险的防范技术。
其主要包括入侵检测、防火墙、反病毒软件等，能够对计算机、网络等进行全方位的安全防护。
三、数据隐私与安全现状分析尽管有各种数据隐私与安全保护技术的存在，但实际上隐私泄露问题仍然屡见不鲜。
这主要与下列原因有关：1. 消费者对隐私泄露的忽视往往会成为数据泄露的“始作俑者”。
他们往往在签署协议和条款时没有认真阅读，也没有意识到自己可能面临的风险。
2. 一些互联网公司为了谋求商业利益，可能会忽略对用户隐私的保护。
大数据对个人隐私保护的挑战与解决方案
大数据对个人隐私保护的挑战与解决方案引言在当今数字化时代，大数据技术的快速发展已经成为了不可忽视的趋势。
大数据的出现为企业、政府和个人带来了许多好处，例如提高决策能力、优化产品和服务以及改善用户体验等。
然而，大数据的广泛应用也带来了个人隐私面临的严峻挑战。
本文将探讨大数据对个人隐私保护所带来的挑战，并提出相应的解决方案。
大数据给个人隐私保护带来的挑战1. 数据泄露风险增加：大数据技术的应用需要收集、分析和储存大量的个人信息。
这些个人信息包括但不限于姓名、年龄、性别、地址、电话号码、银行卡信息等。
一旦这些信息泄露，个人将面临身份被盗用、金融欺诈等风险。
2. 隐私权被侵犯：大数据分析技术使得个人在未经允许的情况下，他人可以获取其个人信息。
这会对个人隐私权造成侵犯，导致个人无法控制自己的信息被用于何种目的。
3. 个性化推荐带来的信息过滤：大数据技术的应用使得个人在使用互联网时，会得到各种个性化的推荐。
这虽然提高了用户体验，但也带来了信息过滤。
用户将很难接触到与自身观点相反或不同的信息，可能导致认知偏见和信息孤岛的产生。
大数据个人隐私保护的解决方案1. 强化法律法规保护：政府应加强相关法律法规的制定和执行，明确规定个人信息的收集、处理和使用需要事先获得个人的明确授权，并对违规企业进行严厉的处罚。
此外，个人信息的权益保护应纳入法律保护范围，确保个人信息隐私权得到充分保障。
2. 加强数据安全保护技术：企业和机构应采用更加安全的加密技术和隐私保护技术，确保存储和传输的个人信息不被非法获取和使用。
此外，加强数据安全审计和监管，保证个人信息的合法使用和安全交换。
3. 提高个人用户的信息安全意识：个人用户应提高自身的信息安全意识，保护自己的个人信息。
例如，不要随意透露个人信息，注意网络账号的安全设置，定期更改密码等等。
此外，个人用户应理性对待个性化推荐，主动扩大信息获取渠道，多角度了解事实，减少信息过滤所带来的影响。
隐私安全保护技术在大数据应用中的研究
隐私安全保护技术在大数据应用中的研究在大数据应用中，隐私安全保护技术主要可以从以下几个方面进行研究：1.数据加密：数据加密是一种常用的隐私保护技术。
通过对个人敏感信息进行加密处理，可以有效防止未经授权的访问和泄露。
传统的加密算法如DES、AES等可以保护数据的机密性，但是在大数据应用中由于数据量庞大，传输和处理的速度成为制约因素。
因此，需要研究高效的加密算法和系统，在保证数据安全的同时提升数据处理的效率。
2.数据匿名化：数据匿名化是另一种常用的隐私保护技术。
通过对个人敏感信息进行脱敏处理，可以防止个人敏感信息被直接关联到具体的个体。
常用的数据匿名化方法包括泛化、删除、替换等。
但是，单纯的数据匿名化方法可能存在信息泄露的风险，因此需要研究更为有效的匿名化方法，如差分隐私技术等，以提供更好的隐私保护效果。
3.访问控制：访问控制是维护数据安全的重要手段。
在大数据应用中，需要研究基于角色的访问控制、基于属性的访问控制等灵活可靠的访问控制方法，以保护个人隐私。
此外，还需要研究访问控制的策略和算法，以提供高效的访问控制服务。
4.数据共享和安全计算：数据共享是大数据应用中的一个重要需求，但同时也面临着个人隐私泄露的风险。
因此，需要研究基于安全计算的数据共享技术，通过加密和隐私保护算法，实现数据共享的安全性和可靠性。
5.隐私攻防技术：在大数据应用中，隐私保护不仅仅是一个技术问题，也是一个对抗性、竞争性的问题。
因此，研究隐私攻防技术也是非常重要的。
需要研究隐私攻击的方法和手段，以及相应的防御策略和机制，保证个人隐私的安全性。
总之，隐私安全保护技术在大数据应用中的研究是一个重要课题。
通过研究和应用有效的隐私安全保护技术，可以保护个人隐私，促进大数据应用的发展。
同时，也需要法律和政策的支持，建立个人隐私保护的法律体系，为大数据应用提供有力的保障。
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信息泄密的途径及防护措施
➢ 电磁波辐射泄漏（传导辐射 、设备辐射等）
防护措施：管理制度+物理屏蔽
➢ 网络化造成的泄密 (网络拦截、黑客攻击、病毒木马等)
防护措施：管理制度+访问控制技术+加密技术
➢ 存储介质泄密（维修、报废、丢失等）
防护措施：管理制度+加密技术
➢ 内部工作人员泄密 (违反规章制度泄密、无意识泄密、
策略 （Policy)
检测(Detect)
响应 (Response)
PDR扩展模型示意图
4
访问控制技术 ➢访问控制策略
• 基于身份的安全策略 • 基于规则的安全策略
➢访问控制与授权 （权限控制） ➢访问控制与审计 （操作日志）
6
数据加密技术
➢ 加密算法
• 对称加密算法 • 非对称加密算法
➢ 加密算法的实现
N 散列值与存储的散列值相同吗？
Y 读取硬盘数据， 并用用户输入的密钥解密数据
加载操作系统 操作系统按正常方式启动
用户按常规方式使用计算机
DiskSec增加的流程
用户提供验证物（密码、指纹锁等) N
验证物正确吗？ Y
继续执行
破解后的流程 用户提供验证物（密码、指纹锁等)
验证物正确吗？
继续执行
与口令、指纹锁等保密措施的区别
亿赛通数据安全保护系统
➢数据备份系统DataBack
技术特点：
• 支持静态和动态同步备份两种方式 • 备份的源和目的可以任意选择（支持备份到远程服务
➢ 审计
能够跟踪用户的各种日常活动，如登陆时间、日期等; 特别是跟踪记录用户与工作相关的各种活动情况，如什 么时间用什么软件编辑什么文档等。
SmartSec系统的客户端
➢ 采用的安全模型
自主访问控制安全模型
➢ 采用的安全策略
基于规则的安全策略 能够控制打印、加密、日 志记录方式等
➢ 审核日志
记录的日志包括上机、打 印、文件操作等，并自动 上传到服务器上
➢数据加密
用于保护机密信息在传输或存储时被非授权暴露
➢数据保护
用于防止数据遭到意外或恶意的破坏，保证数据的可用性和完整性
3
访问控制技术
➢访问控制模型
自主访问控制(DAC) 强制访问控制(MAC)
➢信息流模型 ➢基于角色的访问控
制模型(RBAC) ➢PDR扩展模型
保护(Protect)
恢复(Restore)
数据安全保护技术及产品
责任 执着 至善 心存感激
北京亿赛通科技发展有限公司 梁金千
目录
1 引言
2 数据安全保护技术
3 访问控制技术 3 4 数据加密技术 4 5 数据保护技术 3 6 亿赛通数据安全保护产品及原理
1
信息安全涉及的领域
➢自然科学
计算机科学、网络技术、通信技术、 密码技术等
➢人文科学
• 软件实现 • 硬件实现
➢ 数据加密的实现方式
• 静态加密技术 • 动态加密技术
应用程序 (数据安全算法) I 操作系统的API (数据安全算法) II
文件过滤驱动 (数据安全算法)
文件系统 (数据安全算法)
网络过滤驱动 (数据安全算法)III
系统内核
(数网据络安驱全算 动法)IV
数据文件(DAT)
故意泄密等） 防护措施： 管理制度+访问控制技术(特别是授权和审计)
+ 加密技术
2
数据安全保护技术
➢访问控制
用于控制用户能否进入系统以及进入系统的用户能够读写的数据集
➢数据流控制
用于防止数据从授权范围扩散到非授权范围
➢推理控制
用于保护可统计的数据库，以防止查询者通过精心设计的查询序列 推理出机密信息
应用程序
SmartSec应用层访问控制
编程接口API 操作系统 文件过滤驱动
SmartSec内核层 文件系统
数据文件(DAT)
安全策略 文件访问审核日志
程序行为控制 文件访问控制 动态加解密
硬盘加密系统DiskSec
➢应用领域
防止存储介质被动泄密，能够 有效防止在笔记本电脑，台式 机硬盘丢失情况下的数据安全
16
DiskSec的安全性
➢ 密钥是解密数据的 唯一钥匙，不怕绕 过验证等攻击
➢ 密钥的检验仅作为 避免用户由于输入 错误的密钥导致系 统无法启动的情形， 不作为保密的目的
➢ 不怕散列值碰撞攻 击
在安装DiskSec的情况下 计算的启动过程
执行DiskSec
DiskSec要求用户输入密码
将用户输入的密码作单向散列运算
亿赛通设备管理系统DeviceSec
➢ 应用领域
管理和控制计算机设备(打印机、软驱、光驱、红外、蓝 牙、USB设备等)的使用，特别是能够有效管理和控制移 动存储设备的使用
➢ 主要技术特点
• 采用内核级驱动控制和基于存储设备的加密方式 • 能够满足移动设备的各种使用模式（如禁止使用未认
证的移动设备，禁止认证的移动设备在非本系统内的 计算机系统使用等） • 与SmartSec配合，能够支持计算机设备使用情况的日 志记录
➢ 主要技术特点
• 内核级动态加密，能够加密 包括操作系统在内的硬盘上 的所有存储空间
• 硬盘上不保留密钥信息，能 够确保在关机或休眠的情况 下,计算机硬盘数据的安全
应用程序读写文件/磁盘
保存数据
读取数据
操作系统
明文数据
加密 DiskSec 解密
密文数据
存储设备（硬盘等）
磁盘数据的动态加密/解密过程
➢ 应用领域
防止信息通过网络、 邮件、存储介质、 打印设备等泄密
➢ 主要技术特点
• 内核级动态加密 • 应用层+内核层
访问控制 • 支持复杂系统的
授权管理 • 日志审计
SmartSec系统的服务器端
➢ 采用的安全模型
基于角色的访问控制模型
➢ 采用的安全策略
基于身份的安全策略 (权限管理）
➢ 授权
以信任关系模型为基础研发，能够保证在复杂系统环境 下的正确授权
➢文档安全管理系统SmartSec
采用的技术： 访问控制+数据加密
➢硬盘加密系统DiskSec
采用的技术： 数据动态加密
➢设备管理系统DeviceSec
采用的技术： 访问控制+数据加密
➢数据安全保护系统DataBack和FlashBack
采用的技术： 数据备份和数据保护
档安全管理系统SmartSec的组成
7
数据保护技术
➢数据备份与恢复技术
• 静态备份 • 动态备份 特点：备份和恢复比较慢，占用存储空间大;
数据安全性好
➢系统保护与还原技术
• 拷贝保护(Copy-on-write技术） • 映射保护 (Map-on-write技术） 特点：保护和还原速度快，占用存储空间小;
数据安全性差
8
亿赛通数据安全保护产品