技术领域的发展热点。大数据在带来“大”价值的同时，也存在“大”安全问题。大数据的基本特征对计算设施、存储、、信息资源等提出了更高的安全要求，传统的信息安全手段和管理机制已经跟不上大数据时代的信息安全形势发展。要知道如何应对，首先应当了解大数据安全有哪些含义和特点才能更好对症下药。科多大数据为你带来详细解释。大数据培训就选成都科多大数据哦。

　　大数据安全包括2个层面的含义:保障大数据安全和大数据技术用于安全。前者是指保障大数据计算过程、数据形态、应用价值的处理技术，涉及大数据自身安全问题;后者是利用大数据技术提升信息系统安全效能和能力的方法，涉及如何解决信息系统安全问题。大数据安全与自主可控相互促进、相互影响，美国“棱镜门”事件让我们警醒，只有自主可控才是解决大数据安全的根本出路。我国信息技术自主可控程度和安全管理处于较低水平，各行各业数据信息平台存在大量安全隐患。因此，我们必须加强大数据战略规划和安全体系建设，构建中国特色自主可控的技术路线，打造具有自主知识产权的软硬件产业链，强化大数据技术在信息安全领域的应用，以筑起大数据时代国家安全的铜墙铁壁。

　　当前，随着数据的进一步集中和数据量的增大，传统的信息安全手段已经不能满足大数据时代的信息安全要求，对大数据进行安全防护变得更加困难，数据的分布式处理也加大了数据泄露的风险。

　　随着大数据、云计算技术的发展和应用，越来越多的大数据出现在云端，而大数据在云端的集中存储处理，使得安全保密风险也向云端集中，一旦云端服务器违规外联或被攻击，海量信息可在瞬间被集中窃取。

　　大数据的“大”，体现在数据被不断地处理和利用后，其价值会越来越大，正因为如此，大数据更易成为攻击者重点关注的大目标，从而意味着大风险。美国“棱镜门”事件显示，美国通过云计算和大数据技术，利用收集的公开数据并进行分析所获得的开源情报占其情报总量的80%~90%，凸显了大数据时代信息泄露风险不断加剧。

　　数据挖掘和数据分析等大数据技术可以被攻击者用来发起高级可持续威胁攻击。攻击者将APT攻击代码隐藏在大数据中，利用大数据发起僵尸网络攻击，能够同时控制大量傀儡机并发起攻击，使得攻击更加精准，从而严重威胁网络安全。

　　大数据的新特征对信息基础设施、存储、网络、信息资源等提出了更高的安全要求。在大数据应用的整个过程，需要关注传输数据的机密性保护，采用大数据存储的隐私保护、备份技术，研究关系型/非关系型数据库的大数据挖掘安全机制以及关注大数据发布审计技术;此外，针对APT攻击的防御技术也是需要研究的重点。当前，有关大数据安全的研究和实践已经逐步展开，包括科研机构、政府组织、企事业单位、安全厂商等在内的各方力量，正在积极推动与大数据安全相关的标准制定和产品研发，以便为大数据的大规模应用奠定更加安全和坚实的基础。

　　大数据安全已经引发国际新一轮的技术竞赛，是信息安全领域新的技术增长极。国际上，美国等发达国家已率先启动大数据安全技术研究和应用，我们在大数据安全领域面临新的挑战。技术上的自主可控是大数据安全工作的根本出路，一起来参与大数据培训学习，掌握大数据技术，为祖国建设添砖加瓦吧！

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