保护大数据安全的10个要点

一项对2021年数据泄露的分析显示，总共有50亿份数据被泄露，这对所有参与大数据管道工作的人来说，从开发人员到DevOps工程师，安全性与基础业务需求同等重要。

大数据安全是指在存储、处理和分析过于庞大和复杂的数据集时，采用任何措施来保护数据免受恶意活动的侵害，传统数据库应用程序无法处理这些数据集。大数据可以混合结构化格式(组织成包含数字、日期等的行和列)或非结构化格式(社交媒体数据、PDF 文件、电子邮件、图像等)。不过，估计显示高达90%的大数据是非结构化的。

大数据的魅力在于，它通常包含一些隐藏的洞察力，可以改善业务流程，推动创新，或揭示未知的市场趋势。由于分析这些信息的工作负载通常会将敏感的客户数据或专有数据与第三方数据源结合起来，因此数据安全性至关重要。声誉受损和巨额经济损失是大数据泄露和数据被破坏的两大主要后果。

在确保大数据安全时，需要考虑三个关键阶段:

当数据从源位置移动到存储或实时摄取(通常在云中)时，确保数据的传输

保护大数据管道的存储层中的数据(例如Hadoop分布式文件系统)

确保输出数据的机密性，例如报告和仪表板，这些数据包含通过Apache Spark等分析引擎运行数据收集的情报

这些环境中的安全威胁类型包括不适当的访问控制、分布式拒绝服务(DDoS)攻击、产生虚假或恶意数据的端点，或在大数据工作期间使用的库、框架和应用程序的漏洞。

由于所涉及的架构和环境复杂性，大数据安全面临着许多挑战。在大数据环境中，不同的硬件和技术在分布式计算环境中相互作用。比如：

像Hadoop这样的开源框架在设计之初并没有考虑到安全性

依赖分布式计算来处理这些大型数据集意味着有更多的系统可能出错

确保从端点收集的日志或事件数据的有效性和真实性

控制内部人员对数据挖掘工具的访问，监控可疑行为

运行标准安全审计的困难

保护非关系NoSQL数据库

这些挑战是对保护任何类型数据的常见挑战的补充。

静态数据和传输中数据的可扩展加密对于跨大数据管道实施至关重要。可扩展性是这里的关键点，因为除了NoSQL等存储格式之外，需要跨分析工具集及其输出加密数据。加密的作用在于，即使威胁者设法拦截数据包或访问敏感文件，实施良好的加密过程也会使数据不可读。

获得访问控制权可针对一系列大数据安全问题提供强大的保护，例如内部威胁和特权过剩。基于角色的访问可以帮助控制对大数据管道多层的访问。例如，数据分析师可以访问分析工具，但他们可能不应该访问大数据开发人员使用的工具，如ETL软件。最小权限原则是访问控制的一个很好的参考点，它限制了对执行用户任务所必需的工具和数据的访问。

大数据工作负载所需要的固有的大存储容量和处理能力使得大多数企业可以为大数据使用云计算基础设施和服务。但是，尽管云计算很有吸引力，暴露的API密钥、令牌和错误配置都是云中值得认真对待的风险。如果有人让S3中的AWS数据湖完全开放，并且对互联网上的任何人都可以访问，那会怎么样有了自动扫描工具，可以快速扫描公共云资产以寻找安全盲点，从而更容易降低这些风险。

在复杂的大数据生态系统中，加密的安全性需要一种集中的密钥管理方法，以确保对加密密钥进行有效的策略驱动处理。集中式密钥管理还可以控制从创建到密钥轮换的密钥治理。对于在云中运行大数据工作负载的企业，自带密钥 (BYOK) 可能是允许集中密钥管理而不将加密密钥创建和管理的控制权交给第三方云提供商的最佳选择。

在大数据管道中，由于数据来自许多不同的来源，包括来自社交媒体平台的流数据和来自用户终端的数据，因此会有持续的流量。网络流量分析提供了对网络流量和任何潜在异常的可见性，例如来自物联网设备的恶意数据或正在使用的未加密通信协议。

2021年的一份报告发现，98%的组织感到容易受到内部攻击。在大数据的背景下，内部威胁对敏感公司信息的机密性构成严重风险。有权访问分析报告和仪表板的恶意内部人员可能会向竞争对手透露见解，甚至提供他们的登录凭据进行销售。从内部威胁检测开始的一个好地方是检查常见业务应用程序的日志，例如 RDP、***、Active Directory 和端点。这些日志可以揭示值得调查的异常情况，例如意外的数据下载或异常的登录时间。

威胁搜寻主动搜索潜伏在您的网络中未被发现的威胁。这个过程需要经验丰富的网络安全分析师的技能组合，利用来自现实世界的攻击、威胁活动的情报或来自不同安全工具的相关发现来制定关于潜在威胁的假设。具有讽刺意味的是，大数据实际上可以通过发现大量安全数据中隐藏的洞察力来帮助改进威胁追踪工作。但作为提高大数据安全性的一种方式，威胁搜寻会监控数据集和基础设施，以寻找表明大数据环境受到威胁的工件。

出于安全目的监视大数据日志和工具会产生大量信息，这些信息通常最终形成安全信息和事件管理(SIEM)解决方案。

用户行为分析比内部威胁检测更进一步，它提供了专门的工具集来监控用户在与其交互的系统上的行为。通常情况下，行为分析使用一个评分系统来创建正常用户、应用程序和设备行为的基线，然后在这些基线出现偏差时进行提醒。通过用户行为分析，可以更好地检测威胁大数据环境中资产的保密性、完整性或可用性的内部威胁和受损的用户帐户。

未经授权的数据传输的前景让安全领导者彻夜难眠，特别是如果数据泄露发生在可以复制大量潜在敏感资产的大数据管道中。检测数据泄露需要对出站流量、IP地址和流量进行深入监控。防止数据泄露首先来自于在代码和错误配置中发现有害安全错误的工具，以及数据丢失预防和下一代防火墙。另一个重要方面是在企业内进行教育和提高认识。

框架、库、软件实用程序、数据摄取、分析工具和自定义应用程序——大数据安全始于代码级别。 无论是否实施了上述公认的安全实践，代码中的安全缺陷都可能导致数据泄漏。 通过在软件开发生命周期中检测自研代码及开源组件成分的安全性，加强软件安全性来防止数据丢失。

数据库的安全性是指保护数据库以防止非法使用所造成的数据泄密、更改或破坏安全性控制的方法安全性控制是指要尽可能地杜绝任何形式的数据库非法访问。常用的安全措施有用户标识和鉴别、用户存取权限控制、定义视图、数据加密、安全审计以及事务管理和故障恢复等几类1　用户标识和鉴别用户标识和鉴别的方法是由系统提供一定的方式让用户标识自己的身份，系统内部记录着所有合法用户的标识，每次用户要求进入系统时，由系统进行核实，通过鉴定后才提供其使用权。为了鉴别用户身份，一般采用以下几种方法（1）利用只有用户知道的信息鉴别用户（2）利用只有用户具有的物品鉴别用户（3）利用用户的个人特征鉴别用户。　用户存取权限控制用户存取权限是指不同的用户对于不同的数据对象有不同的 *** 作权限。存取权限由两个要素组成：数据对象和 *** 作类型。定义一个用户的存取权限就是要定义这个用户可以在哪些数据对象上进行哪些类型的 *** 作权限分系统权限和对象权限两种。系统权限由DBA授予某些数据库用户，只有得到系统权限，才能成为数据库用户。对象权限是授予数据库用户对某些数据对象进行某些 *** 作的权限，它既可由DBA授权，也可由数据对象的创建者授予。授权定义经过编译后以一张授权表的形式存放在数据字典中。　定义视图为不同的用户定义不同的视图，可以限制用户的访问范围。通过视图机制把需要保密的数据对无权存取这些数据的用户隐藏起来，可以对数据库提供一定程度的安全保护。实际应用中常将视图机制与授权机制结合起来使用，首先用视图机制屏蔽一部分保密数据，然后在视图上进一步进行授权。　数据加密数据加密是保护数据在存储和传递过程中不被窃取或修改的有效手段。数据加密技术在83节中已有详细介绍。　安全审计安全审计是一种监视措施，对于某些高度敏感的保密数据，系统跟踪记录有关这些数据的访问活动，并将跟踪的结果记录在审计日志（audit log）中，根据审计日志记录可对潜在的窃密企图进行事后分析和调查6　事务管理和故障恢复事务管理和故障恢复主要是对付系统内发生的自然因素故障，保证数据和事务的一致性和完整性故障恢复的主要措施是进行日志记录和数据复制。在网络数据库系统中，分布事务首先要分解为多个子事务到各个站点上去执行，各个服务器之间还必须采取合理的算法进行分布式并发控制和提交，以保证事务的完整性。事务运行的每一步结果都记录在系统日志文件中，并且对重要数据进行复制，发生故障时根据日志文件利用数据副本准确地完成事务的恢复Oracle数据库的安全机制简介Oracle主要提供用户标识和鉴别、授权与检查、审计等系统级的安全性措施以及通过触发器灵活定义的用户级安全性措施1　Oracle的用户标识和鉴别Oracle系统预定义了SYS和SYSTEM两个用户。SYS用户拥有 *** 作Oracle数据字典和相关的数据库对象的权限；SYSTEM用户拥有 *** 作Oracle应用开发工具所使用的表的权限。SYS和SYSTEM用户分别用系统给定的口令登录。其他用户使用CREATE USER语句建立，同时用户的口令通过加密后存储在数据字典中。　Oracle的授权与检查机制Oracle系统的权限包括系统权限和对象权限两类，采用非集中式的授权机制，即DBA负责授予与回收系统权限，每个用户授予与回收自己创建的数据库对象的权限Oracle也是将授权信息记录在数据字典的授权表中。　Oracle的审计技术在Oracle中，审计分为语句审计、特权审计和模式对象审计。其中，语句审计只允许审计SQL语句，不对SQL语句引用的模式进行审计。特权审计只审计系统权限的使用。而模式对象审计则审计具体的数据 *** 纵语言（DML，Data Manipulation Language）语句和制定模式的GRANT和REVOKE语句。特权审计和模式对象审计针对所有用户，通常由DBA设置在Oracle中，审计设置以及审计内容均存放在数据字典中。　用户定义的安全性措施除了系统级的安全性措施外，Oracle还允许用户使用数据库触发器定义更复杂的用户级安全性措施。触发器定义后，也存放在数据字典中。用户每次执行特定的 *** 作时都会自动触发对应的触发器，系统检查触发器中设定的执行条件是否符合，如不符合则不执行触发器中指定的 *** 作综上所述，Oracle提供了多种安全性措施，提供了多级安全性检查。数据字典在Oracle的安全性授权和检查以及审计技术中起着重要作用。网络数据库安全性技术 随着互联网技术的日益普及，网络数据库已经得到了普遍应用，随之而来的则是网络数据库的安全性问题。特别是近几年，随着企业信息建设的不断深化，企业中涉及网络数据库安全方面的问题也越来越多。如何有效提高网络数据库的安全防御措施，建立一套行之有效的数据库安全防御机制，已经是企业需要首先解决的问题。网络数据库安全问题经常涉及到的是数据库数据的丢、非法用户对数据库的侵入等。针对以上两个方面的问题，应该采取具体的应对措施，以实现企业核心数据的安全防护。首先，针对网络数据库数据丢失的问题，应该着重以下几个方面的工作：1、服务器存储系统硬盘作为服务器数据存储的主要设备，在正常运行过程中，一点小的故障都有可能造成硬盘物理损坏，所以一般服务器存储系统要求采用 Raid磁盘阵列，以此来增强服务器存储系统的容错能力。2、数据备份机制建立一套行之有效的数据备份机制，是保障企业网络数据安全的又一项重要内容。对于一些非常重要的数据要运用其它设备时时执行 备份，定期定时做相对完备的备份方案。作为企业用户来说，由于数据量上的原因，在使用磁盘阵列的同时，还应考虑采用磁带机作为数据备份设备。在解决好数据丢失问题的基础上，需要考虑的则是如何应对网络数据库非法入侵的问题。网络技术的飞速发展，使各行业的信息化管理水平有了很大程度的提高，同时也带动了整个企业的管理效率的提高，但随之而来的问题是网络非法入侵者不断出现。入侵者的目的往往针对企业核心机密，或是对数据的蓄意破坏。对于企业网络数据库管理人员来说，如何在数据库本身以及在网络层面上采取有效措施，防止数据库系统的非法入侵，是一个非常艰巨的任务。制定数据库系统安全策略，主要分以下几个方面：1数据库用户的管理，按照数据库系统的大小和数据库用户所需的工作量，具体分配数据库用户的数据 *** 作权限，控制系统管理员用户账号的使用。2建立行之有效的数据库用户身份确认策略，数据库用户可以通过 *** 作系统、网络服务以及数据库系统进行身份确认，通过主机 *** 作系统进行用户身份认证。 3加强 *** 作系统安全性管理，数据服务器 *** 作系统必须使用正版软件，同时要有防火墙的保护。另外，根据实际需要只开放涉及业务工作的具体网络端口，屏蔽其它端口，这样可以在较大程度上防止 *** 作系统受入侵。

网络系统是数据库的第一道保障。数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。

安全性问题不是数据库系统所独有的，所有计算机系统都有这个问题。只是在数据库系统中大量数据集中存放，而且为许多最终用户直接共享，从而使安全性问题更为突出。系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要指标之一。数据库的安全性和计算机系统的安全性，包括 *** 作系统、网络系统的安全性是紧密联系、相互支持的。

数据库（Database）即可视为存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等 *** 作。所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间（Tablespace）构成。

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