大数据安全问题
大数据时代信息安全面临的问题与措施
大数据时代信息安全面临的问题与措施随着大数据时代的到来，信息安全问题愈发凸显。
大数据的快速发展和广泛应用，为企业、政府和个人带来了许多机遇，但也衍生出了一系列的安全挑战。
在大数据时代，信息安全的重要性变得更加突出，我们需要深入了解大数据时代信息安全面临的问题，并采取有效的措施来保护信息安全。
1. 数据泄露和隐私问题大数据处理需要大量的数据，而这些数据往往包含了大量的个人信息、商业机密和敏感信息。
如果这些数据泄露或被滥用，将给个人、企业甚至国家带来严重的损失。
许多企业和机构都因未能妥善保护数据而受到了严重的损失，因此数据泄露和隐私问题是大数据时代信息安全面临的严重问题。
2. 数据篡改和伪造问题在大数据时代，数据量庞大，而且数据来源广泛，如果数据受到篡改或伪造，可能会给用户带来严重的误导。
特别是在金融、医疗等领域，数据的准确性和可信度尤为重要，一旦出现数据篡改和伪造的问题，将给整个社会带来一系列的安全隐患。
3. 威胁情报和网络安全问题随着大数据的发展，黑客和网络犯罪者也利用大数据技术来进行网络攻击和犯罪行为，给信息安全带来了新的挑战。
大数据时代，威胁情报和网络安全问题变得更加复杂和严峻，需要及时采取有效的措施来保护信息安全。
二、大数据时代信息安全的措施1. 强化数据安全意识企业、政府和个人都应当加强对数据安全的重视，通过加强培训和宣传工作，提高大家对数据安全的重视和保护意识。
只有当每个人都意识到数据安全的重要性，并且主动采取措施来保护数据安全时，才能有效地避免数据泄露和隐私问题。
2. 加强数据加密和验证针对数据泄露和隐私问题，应当加强对数据的加密和验证技术。
通过加密技术，可以有效地保护数据的安全性，防止数据被非法窃取和滥用；通过验证技术，可以保证数据的完整性和可信度，防止数据被篡改和伪造。
3. 完善网络安全防护体系针对威胁情报和网络安全问题，企业、政府和个人都应当加强网络安全防护体系的建设，加强对网络的监控和防御能力。
大数据时代的信息安全问题与解决方案
大数据时代的信息安全问题与解决方案随着数字化时代的到来，大数据已经为人们的生活带来了很多便利，同时也带来了许多信息安全的问题。
个人、企业和政府等各种机构都在不断探索如何提高信息安全水平，以保护自己的数字资产不受侵袭。
一、大数据产生的信息安全问题1.数据泄漏在大数据时代，各类信息都被数字化，并存储在不同的服务器中，因此，数据泄漏也成为了一个存在于任何时候的威胁。
黑客、病毒等恶意软件的攻击，以及企业信息的内部泄漏、失窃等情况都会导致数据泄露。
2.数据篡改与数据泄露相对应的是数据篡改，也就是别人在未获得许可的情况下修改或更改你的数据。
一旦数据被篡改，就会产生重大的影响。
以证券交易为例，如果黑客修改了投资信息，就会导致资金的大量流失。
3.隐私泄露大量个人信息被数字化后，隐私泄漏也成为了一个大问题。
像我们的姓名、地址、电话号码、生日以及社交账号等个人信息都可能被恶意程序攻击者获取，从而导致隐私泄露。
二、大数据时代的信息安全方案1.数据加密技术数据加密是目前最常用的信息安全技术之一，数据加密可以帮助用户在授权使用时保持数据的完整性和机密性，防止数据被篡改。
对于企业来说，这种技术可以防止黑客窃听和窃取知识产权等违法行为。
2.身份识别技术身份识别技术可以帮助保护隐私，防止身份被窃取，也可以帮助快速辨别非法访问和行为，并实时响应。
通过这种技术，企业可以提供更加安全、可靠的信息服务。
3.网络安全设备许多企业都会依靠防火墙、入侵检测软件、反病毒软件等网络安全设备来保护其数据不受攻击。
不仅如此，企业还需要实施防范措施来打击网络攻击者，以确保其信息系统的稳定性和安全性。
4.合规性标准每个行业都制定了一些标准来保护其数字资产的安全，如银行、电子商务行业等。
根据行业的不同，企业需要制定相关的安全和隐私政策，并严格按照标准进行实施，以防止数据泄露、身份盗窃等问题的发生。
随着大数据时代的到来，我们需要不断学习、提高和更新技术，以更好地保护自己和企业的数据。
大数据时代的信息安全挑战
大数据时代的信息安全挑战随着互联网的飞速发展，大数据时代已经来临。
在这个时代，信息安全面临着前所未有的挑战。
在这个信息爆炸的时代，我们的个人隐私、企业机密以及国家安全都可能因为信息安全问题而受到威胁。
本文将探讨大数据时代信息安全所面临的挑战以及应对策略。
一、大数据时代信息安全面临的挑战1.数据量庞大，安全防护难度增加随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸式增长。
这使得信息安全防护的难度大大增加。
一方面，大量的数据需要保护，安全防护资源有限，导致防护能力不足；另一方面，数据量庞大意味着潜在的攻击面也更大，攻击者有更多的机会入侵系统。
2.数据类型多样，安全防护手段不足大数据时代，数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
这些数据类型的安全防护手段各不相同，现有的安全防护技术难以适应这种多样性。
与此同时，新兴的技术如物联网、等所带来的数据安全问题也尚无完善的解决方案。
3.数据流动快速，安全风险无处不在在大数据时代，数据流动速度加快，安全风险无处不在。
数据可能在传输过程中被窃取、篡改，也可能在存储、处理和使用过程中受到攻击。
随着云计算和分布式技术的普及，数据可能在多个地点进行存储和处理，这进一步增加了信息安全的风险。
4.人为因素成为信息安全的主要威胁大数据时代，人为因素成为信息安全的主要威胁。
一方面，内部人员可能因疏忽大意或恶意行为导致数据泄露；另一方面，外部攻击者可能利用社交工程等手段欺骗内部人员，进而获取敏感信息。
随着勒索软件等恶意软件的泛滥，人为因素对信息安全的影响愈发严重。
5.法律法规和标准体系滞后虽然我国近年来在信息安全方面出台了一系列法律法规，但与大数据时代的发展速度相比，法律法规和标准体系仍显滞后。
这导致企业在面对新的信息安全问题时，难以找到合适的法律依据和标准进行应对。
二、大数据时代信息安全应对策略1.强化数据安全防护技术针对大数据时代数据量庞大、数据类型多样的特点，我们需要加强数据安全防护技术的研究与开发。
大数据时代下的隐私与安全问题
大数据时代带来了许多隐私与安全问题，主要包括以下几个方面：1.数据的采集：大数据时代，个人数据的采集变得更加广泛和深入。
许多应用和服务都需要收集用户的个人信息，如姓名、年龄、地理位置等。
这些数据的采集可能会侵犯用户的隐私权。
2.数据的存储：大数据需要大量的存储空间，这意味着个人数据可能会被保存在各种不同的系统和数据库中。
如果这些数据没有得到适当的保护，可能会被黑客窃取或滥用。
3.数据的处理：大数据分析通常需要对大量个人数据进行处理和分析。
在这个过程中，可能会泄露用户的敏感信息。
另外，一些算法和模型可能会产生误导性或偏见性的结果，从而影响到用户的权益。
4.数据的传输：在大数据分析的过程中，数据可能会在不同的系统之间传输。
如果数据在传输过程中没有经过加密或其他安全措施，可能会被黑客窃取或篡改。
5.数据的分享：大数据分析通常涉及多方合作，不同组织之间可能需要分享数据。
在数据共享的过程中，可能存在数据安全和隐私保护的问题。
如果没有确保数据共享的安全性，个人数据可能会被滥用或泄露。
为了解决这些问题，需要采取一系列的措施：1.强化隐私法规和政策：政府和相关机构应采取措施制定和实施隐私法规和政策，明确个人数据的收集和使用规范，保护用户的隐私权。
2.加强数据安全措施：各个组织和企业应加强数据安全措施，包括加密、访问控制、身份验证等，确保数据的安全存储和传输。
3.提升用户教育意识：用户需要提升对隐私和安全的教育意识，了解自己的权益和如何保护个人数据。
4.推进数据伦理研究：研究人员和学术界应加强对数据伦理的研究，探讨数据采集和使用的伦理原则，避免滥用个人数据。
5.加强监管和合规：政府和监管机构应加强对数据采集和使用的监管，对违规行为进行处罚，确保个人数据的安全和隐私被充分保护。
综上所述，大数据时代下的隐私与安全问题需要通过法律法规、技术措施和用户教育等多方面的努力来解决。
只有保护好个人数据的安全和隐私，才能真正发挥大数据的潜力，促进社会的发展和创新。
大数据的安全问题与解决方案
大数据的安全问题与解决方案随着互联网技术的不断发展和进步，大数据已经成为一种无所不在的趋势。
在这种趋势下，各种各样的应用场景和应用方式正在涌现，并且越来越多的企业开始关注和投入到大数据领域中。
然而，随着大数据的增长，大数据安全问题日益凸显，亟待解决。
一、大数据安全问题1.数据泄露大数据的好处是可以让我们收集更多的数据，并从中提取有用的信息。
然而，这些数据也会涉及到个人隐私，如果数据被泄露，会对个人隐私造成极大的损害。
尤其是在医疗领域的数据泄露更为严重，因为涉及到个人身体健康问题，一旦泄露将无法挽回。
除此之外，商业数据的泄露也会造成企业的商业机密被曝光，给企业带来巨大的经济损失。
2.数据质量问题大数据产生的数据量巨大且复杂，数据中可能存在错误的信息、重复的信息和不一致的信息，这种数据质量问题将导致数据分析的结果失真或无法发现真正的趋势和规律。
因此，在大数据分析过程中，必须要解决数据质量问题。
3.访问控制问题大数据通常需要多个人参与数据分析，因此需要针对不同的用户进行访问控制，但是，访问控制问题也可能导致数据泄露问题，同时也可能导致数据被篡改或删除的情况。
针对此类问题，需要实现完善的访问控制机制来保证数据安全。
4.高可靠性问题大数据通常分布在多个系统和多个存储介质中，如果某个系统或存储介质出现故障，将导致数据丢失或数据不可用，从而影响数据的分析和应用。
因此，在大数据存储和分析过程中，应该建立高可靠性的系统和存储介质，来保证数据的安全性和可用性。
二、大数据安全的解决方案1.数据加密数据加密是一种有效的大数据安全解决方案。
在数据加密的过程中，对于敏感数据，可以采用加密算法，使数据在传输和存储过程中得到了保护。
而对于特别重要的数据，可以采用端到端的加密策略，确保数据只能被授权的用户所访问。
2.访问控制机制访问控制机制是确保大数据安全的根本手段。
企业需要实现完善的访问控制机制，以确保只有经过授权的人员才能够访问和操作数据。
大数据安全问题及解决方案
大数据安全问题及解决方案大数据安全问题及解决方案随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始采用大数据技术来处理和存储数据。
然而，大数据的安全问题也变得越来越重要。
本文将探讨大数据安全问题及解决方案。
1.大数据安全问题1.1数据泄露大数据的存储和处理需要使用网络，这就会为黑客攻击提供入口。
一旦黑客入侵并盗取数据，将会导致企业经济损失和信誉受损。
1.2数据篡改数据篡改是指黑客通过修改数据的方式，来获取并伪造企业的财务报表、客户信息或其他敏感信息。
这种攻击会导致企业失去客户信任和商誉。
1.3服务拒绝攻击服务拒绝攻击是指黑客通过冲击网络使系统崩溃，这样企业就无法对数据进行处理和存储。
这种攻击会导致企业的运行被迫停止，并给企业带来巨大的经济损失。
1.4人为失误人为失误是指企业员工无意或有意泄露数据。
有些员工可能不小心泄露数据，在其他情况下，员工有意将机密信息泄露给竞争对手，这会导致企业的经济损失和信誉受损。
2.大数据安全解决方案2.1数据加密数据加密是指将数据隐藏在一个密钥系统下，只有授权的人才能访问数据。
企业可以采用不同的加密技术来保护数据，如对称加密、非对称加密和混合加密等。
2.2数据备份企业需要实现数据备份，以便在数据丢失或被盗时，能够快速恢复数据。
企业可以通过使用云备份服务或磁带备份等方式实现数据备份。
2.3访问控制访问控制是指根据用户的身份和权限来限制对数据的访问。
企业可以使用身份验证和访问控制服务来授予或拒绝用户对数据的访问权限。
2.4安全培训企业应为员工提供安全培训，使他们了解数据安全的基本知识和数据安全政策。
这样他们就能更好地保护企业的数据，并减少人为失误的风险。
结论大数据的使用带来了很多好处，但是对数据安全的要求也变得越来越高。
企业需要采取以数据加密、数据备份、访问控制和安全培训等方式来保护数据安全。
只有这样，企业才能更好地利用大数据，并在竞争中获胜。
大数据处理的安全问题与解决方案
大数据处理的安全问题与解决方案一、背景介绍在当今信息化的时代，大数据具有越来越重要的地位，可以利用大数据来分析用户行为、优化产品设计和提供更好的服务。
然而，存储、处理和传输大数据存在着许多安全隐患，这些安全隐患可能会导致机密信息泄露、个人信息被盗用以及数据质量问题等。
本文将介绍大数据处理的安全问题和相关的解决方案。
二、安全问题在大数据处理过程中会出现的一些主要的安全问题如下：1.未经授权访问数据处理应该限制数据的可访问性，确保未经授权的人不得访问已存储的大量数据。
但是，如果没有强大的安全措施，这将非常困难。
2.敏感数据泄露快速增长的大数据容易导致数据泄露。
公司的私密数据或者个人的敏感信息可能会被攻击者盗取，然后利用这些信息进行非法活动。
3.数据完整性问题保护数据的完整性是至关重要的，确保数据在处理中没有被修改或污染。
如果数据的完整性受到破坏，将会严重影响业务的运作。
4.数据访问速度大数据处理通常需要高效的访问速度和快速处理大量数据的能力。
然而，这些需要可能会使系统安全性降低，敏感数据也容易被泄露或攻击者访问。
三、解决方案为了保证大数据处理的安全性，需要采取一些措施来保护数据的隐私和完整性。
1.数据分类和访问控制在处理大数据时必须对敏感数据进行分类，并进行相应的访问控制。
这意味着只有特定的人员才能访问敏感数据。
2.数据加密加密技术方案可以确保敏感数据仅被授权访问，并可以减轻数据泄露的风险。
在传输敏感数据时，使用加密协议可以防止中间人攻击的风险。
3.访问日志记录数据访问的详细日志可以确定非法访问或攻击并快速解决问题。
这些日志可以监控数据的访问、防止和检查安全问题，并减小安全隐患。
4.安全审计安全审计是一个重要的安全控制措施，对访问审计进行监控可以让组织了解哪些数据被访问以及访问的人员，并且检测机构也可以使用安全审计监示违规行为。
5.访问智能化通过使用智能化访问控制来实施访问安全可以大大提高安全性，让组织对谁可以访问数据做出更好的控制，从而减小安全风险。
大数据应用常见安全问题解析
大数据应用常见安全问题解析随着现代技术的快速发展，大数据应用在各个领域中得到广泛应用。
然而，大数据的应用也带来了一系列的安全问题。
本文将就大数据应用中常见的安全问题进行解析，并探讨相应的解决方法。
一、数据泄露问题大数据应用中最常见的安全问题之一就是数据泄露。
由于大数据中存储的是海量的敏感信息，一旦这些信息泄露，将给个人隐私和企业利益带来严重损失。
数据泄露的方式常常包括黑客攻击、内部人员的失职失责以及存储设施本身的漏洞等。
为了解决数据泄露问题，我们需要采取以下措施：1. 强化数据权限管理。
合理设置数据访问权限，不同角色的用户应该有不同的数据访问权限，从而避免敏感数据的滥用或泄露。
2. 加强加密技术。
数据加密是数据安全的重要手段，通过对数据进行加密，即使数据被窃取，黑客也无法解读其内容。
3. 定期进行安全审计和漏洞扫描。
通过定期对数据安全进行审计和漏洞扫描，及时发现并解决数据存储和传输中的漏洞，从而减少数据泄露的风险。
二、数据篡改问题数据篡改是大数据应用中另一个常见的安全问题。
黑客通过篡改大数据中的数据信息，可能导致企业数据的准确性和完整性受到威胁，从而使企业的决策和运营受到严重影响。
为了防止数据篡改问题的发生，我们可以采取以下措施：1. 强化数据完整性验证。
在数据传输和存储过程中，应该采用一些数据完整性验证的技术手段，确保数据的完整性和真实性。
2. 采用区块链技术。
区块链技术具有去中心化、不可篡改等特点，可以作为一种有效的手段来防止数据篡改问题的发生。
3. 定期备份数据。
及时备份数据可以做到数据及时修复，减少数据篡改问题的影响，并降低数据恢复的成本。
三、隐私权保护问题在大数据应用中，个人隐私的保护问题备受关注。
大数据中存储了大量的个人信息，如果这些信息被滥用，将会侵犯到个人的权益和隐私。
针对隐私权保护问题，我们应该采取以下措施：1. 遵守隐私保护法律法规。
企业在收集和使用个人信息时，应该遵守相关的隐私保护法律法规，明确告知用户个人信息的目的和使用范围，并取得用户的同意。
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大数据应用安全策略
3.整合工具和流程。通过整合工具和流程，确保大数据应用安 全处于大数据系统的顶端。整合点平行于现有的连接的同时，减 少通过连接企业或业务线的SIEM工具的输出到大数据安全仓库， 以防止这些被预处理的数据被暴露算法和溢出加工后的数据集。 同时，通过设计一个标准化的数据格式简化整合过程，同时也可 以改善分析算法的持续验证。
大数据应用安全策略
随着大数据应用所需的技术和工具快速发展，大数据应用安全 策略主要从以下几方面着手：
1.防止APT攻击。借助大数据处理技术，针对APT安全攻击隐蔽 能力强 、长期潜伏、攻击路径和渠道不确定等特征，设计具备实 时检测能力与事后回溯能力的全流量审计方案，提醒隐藏有病毒 的应用程序。
2.用户访问控制。大数据的跨平台传输应用在一定程度上会带 来内在风险，可以根据大数据的密级程度和用户需求的不同，将 大数据和用户设定不同的权限等级，并严格控制访问权限。而且， 通过单点登录的统一身份认证与权限控制技术，对用户访问进行 严格的控制，有效地保证大数据应用安全。
大数据给信息安全带来新的挑战和机遇
2.大数据加大隐私泄露风险
网络空间中的数据来源涵盖非常广阔的范围，例如传感器、 社交网络、记录存档、电子邮件等，大量数据的剧集不可避免 的加大了用户隐私泄露的风险。一方面，大量的数据汇集，包 括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的 细节记录。这些数据的集中存储增加了数据泄露风险，而这些 数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。另一方面，一些敏 感数据的所有权和使用权并没有明确的界定，很多基于大数据 的分析都未考虑到其中涉及到的个体的隐私问题。
Thank you！
1.规范建设。
2.建立以数据为中心的安全系统。 3.融合创新。
保障大数据信息安全
重视大数据及其信息安全体系建设，在对大数据发展进行规划 的同时，必须明确信息安全在大数据发展中的重要地位。加大对 大数据安全形势的宣传力度，明确大数据的重点保障对象。同时 运用大数据技术应对高级可持续攻击。整合大数据处理资源，协 调大数据处理和分析机制，推动重点数据库之间的数据共享，加 快对高级可持续攻击的建模进程，消除和控制高级可持续攻击的 危害。
大数据给信息安全带来新的挑战和机遇
1.大数据成为网络攻击的显著目标
在网络空间中，大数据成为更容易被“发现”的大目标，承 载着越来越多的关注度。一方面，大数据不仅意味着海量的数 据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会引更多的潜 在攻击者，成为更具吸引力的目标。另一方面，数据的大量聚 集，使得黑客一次成功的攻击能够获得更多的数据，无形中降 低了黑客的进攻成本，增加了“收益率”。
大数据给信息安全带来新的挑战和机遇
5.大数据成为高级可持续攻击的载体 黑客利用大数据将攻击很好地隐藏起来，使传统的防护策略 难以检测出来。传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁 特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击（APT）是一个实施过 程，并不具有能够被实时检测出来的明显特征，无法被实时检 测。同时，APT攻击代码隐藏在大量数据中，让其很难被发现。 此外，大数据的价值低密度性，让安全分析工具很难聚焦在价 值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商 的分析制造了很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商 目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有的方 向。
4.数据实时分析引擎。数据实时分析引擎融合了云计算、机器 学习、语义分析、统计学等多个领域，通过数据实时分析引擎， 从大数据中第一时间挖掘出黑客攻击、非法操作、潜在威胁等各 类安全事件，第一时间发出警告响应。基于硬件的解决方案。
Hale Waihona Puke 大数据管理安全策略通过技术来保护大数据的安全必然重要，但管理也很关键。大 数据的管理安全策略主要有：
大数据存储安全策略
基于云计算架构的大数据，数据的存储和操作都是以服务的形 式提供。目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存 储数据资源，涉及数据传输、隔离、恢复等的问题。解决大数据 的安全存储： 1.数据加密。在大数据安全服务的设计中，大数据可以按照数 据安全存储的需求，被存储在数据集的任何存储空间，通过SSL （安全套接层）加密，实现数据集的节点和应用程序之间移动保 护大数据。在大数据的传输服务过程中，加密为数据流的上传与 下载提供有效的保护。应用隐私保护和外包数据计算，屏蔽网络 攻击。目前，PGP和TrueCrypt等程序都提供了强大的加密功能。
大数据给信息安全带来新的挑战和机遇
3.大数据对现有的存储和安防措施提出挑战
大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多 样的数据存储在一起，例如开发数据、客户资料和经营数据存 储在一起，可能会出现违规地将某些生产数据放在经营数据存 储位置的情况，造成企业安全管理不合规。大数据的大小影响 到安全控制措施能否正确运行。对于海量数据，常规的安全扫 描手段需要耗费过多地时间，已经无法满足安全需求。安全防 护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，大 数据安全防护存在漏洞。
大数据给信息安全带来新的挑战和机遇
6.大数据技术为信息安全提供新支撑
大数据在带来了新安全风险的同时也为信息安全的发展提供 了新机遇。大数据正在为安全分析提供新的可能性，对于海量 数据的分析有助于信息安全服务提供商更好的刻画网络异常行 为，从而找出数据中的风险点。对实时安全和商务数据结合在 一起的数据进行预防性的分析，以便识别钓鱼攻击，防止诈骗 和阻止黑客入侵。网络攻击行为总会留下蛛丝马迹，这些痕迹 都以数据的形势隐藏在大数据中，利用大数据技术整合计算和 处理资源有助于更有针对性的应对信息安全威胁，使得网络攻 击行为无所遁形，有助于找到发起攻击的源头。
大数据信息安全
大数据的概念
大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及 的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时 间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策 更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼 斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析 法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。 大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、 Variety（多样）、Value（价值）。
大数据存储安全策略
2.分离密钥和加密数据。使用加密把数据使用与数据保管分离， 把密钥与要保护的数据隔离开。同时，定义产生、存储、备份、 恢复等密钥管理生命周期。 3.使用过滤器。通过过滤器的监控，一旦发现数据离开了用户 的网络，就自动阻止数据的再次传输。 4.数据备份。通过系统容灾、敏感信息集中管控和数据管理等 产品，实现端对端的数据保护，确保大数据损坏情况下有备无患 和安全管控。
大数据给信息安全带来新的挑战和机遇
4.大数据技术被应用到攻击手段中
在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的 同时，黑客也正在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客 最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、 电子商务、电话和家庭住址等信息，为发起攻击做准备，大数 据分析让黑客的攻击更精准。此外，大数据为黑客发起攻击提 供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸网络攻击，可能会同 时控制上百万台傀儡机并发起攻击，这个数量级是传统单点攻 击不具备的。
大数据蓝海成为竞争的新焦点
大数据正在对每个领域都造成影响，在商业、经济和其他领 域中，决策行为将日益基于数据分析做出，而不是像过去更多凭 借经验和直觉。大数据正在促生新的蓝海，催生新的经济增长点， 正在成为政府和企业竞争的新焦点。甲骨文、IBM、微软和SAP共 投入超过15亿美元成立各自的软件智能数据管理和分析的专业公 司。甲骨文在2011年推出了Oracle大数据机和Exalytics商务智 能服务器，构建自己的大数据平台解决方案。SAP在2011年推出 了HANA平台以应对大数据实时分析的挑战。值得注意的是，随着 海量数据的进一步集中和信息技术的进一步发展，信息安全成为 大数据快速发展的瓶颈。