大数据安全架构主要从六个方面考虑,包括物理安全、系统安全、网络安全、应用安全、数据安全和管理安全六个维度。物理安全强调物理硬件的国产化;系统安全强调操作系统的开源化;网络安全包括设备安全和部署安全两个层面上的内容,一律采用国产设备;应用安全则重点考虑统一认证和分级授权,对大数据的访问操作必须遵循一定的安全规则;数据安全从数据存储、访问和传输三个方面保障;管理安全强调的是规章和规范。具体而言应该从以下几个方面入手:

  首先,作为企事业单位的网络管理人员,必须要有敏感的安全防范意识。

  这就需要从日常的大数据管理制度、企业内部管理制度和员工保密制度等制度层面加强管理,对于内部人员使用、访问大数据的行为作出明确的规定;对于涉及大数据的网络设备进行物理层面的隔绝,防止未经授权的访问或恶意盗取大数据的风险。

  其次,采取各种杀毒软件、安全软件和网络运维软件加强大数据安全管理

  对大数据安全的加固,要充分利用单位内部局域网中的各种杀毒软件、安全软件和网络运维系统,通过技术手段防范电脑遭遇病毒木马侵袭、黑客攻击等安全事件的发生。通过网络运维系统及时更新系统补丁、管控客户端电脑的电脑使用行为、检测各种网络设备的运行状况,并形成较为详实的日志报告,便于管理员实时审计、预警和备查。

  再次,加强应用安全,采取统一认证和分级授权机制,防止越权访问操作大数据的行为

  在单位内部,必须加强应用安全,采取统一认证和分级授权访问大数据的机制,对大数据的访问操作必须遵循一定的安全规则,防止未经授权或越权访问大数据的行为。同时,也要防止不小心或恶意访问大数据的行为,做好应急备份和数据还原工作。

  最后,利用大数据技术来保护大数据的安全,将威胁消灭在萌芽状态。

  通过对各种网络安全事件的大数据分析,掌握病毒木马、黑客攻击的方式、技术和手段,然后才去对应的安全防范举措,力争对大数据的安全攻击事件做到事先预警、事中应对、事后反思的机制,实现了更为有效和直接的大数据安全防范举措,最大限度保护大数据的安全。

  此外,网络管理员还需要采取技术手段详细记录局域网用户对大数据访问操作日志,便于时候备查审计,同时也可以威慑一些人员恶意访问或泄露大数据的企图和行为。

  数据即财富,面对庞大的数据量,强化内部管控,构建数据安全管理系统显得极为重要,关于数据安全的威胁也长期存在。目前在泄密事故中由内部人员行为所导致的泄密事故占75%以上。虽然通过管理制度规范、访问控制约束再加上审计手段威慑等防护措施,能很大幅降低内部泄密风险,但对于终端由个人灵活掌控的今天,这种防护手段依然柔弱,终端信息一旦脱离组织内部环境,泄密情况仍可能会发生。

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