确保企业大数据安全的五种方法

大数据安全一直是企业关注的问题，因为攻击可能会使大数据部署容易受到攻击。大数据显示4v，即体积、类型、速度和准确性。由于其诸多优势，从银行、医疗、保险、养老金到政府诉讼，大数据应用众多。企业中的每一个数据都非常重要，安全管理数据也是如此。大数据安全是当今任何行业面临的主要问题之一，导致组织使用更可扩展的工具来满足安全限制。

为什么企业要注意大数据安全

大数据技术会摄取大量数据，给数据库安全带来重大风险，可能导致信用卡信息、银行信息等个人信息等数据泄露，可能造成毁灭性后果。这些数据泄露可能导致终端用户对企业的不信任。这突出了对可扩展大数据工具的需求，这将减少这些数据盗窃。大数据安全的目的是为未经授权的用户建立防火墙和用户身份认证，并确保终端用户的培训。此外，其目标是提供在所有数据阶段运行的入侵保护系统和入侵检测系统。以下是企业利用大数据解决安全问题的方法：

安全的分布式计算框架

Spark、Hadoop、MPI等分布式计算框架存在相当大的数据泄漏风险。此外，它们还可能与不可信的映射器有关。云安全联盟(CSA)建议企业使用认证方法并建立信任。此外，必须反复灌输以确保隐私限制。然后，企业必须验证对文件的访问权限，并确保敏感数据不会以任何方式泄露。

存储安全数据

为了提高大数据的安全性，我们必须确保数据的安全存储。为了保护数据存储，必须使用一种叫做安全不可信数据存储库的技术来监控第三方代理商未经授权的变化。

保护您的数据

虽然企业通过吸收大量数据来改善其服务，但收集数据是一项艰巨而昂贵的任务。为了保护您的数据，企业必须使用防火墙安全、入侵检测和预防工具、扫描工具，并要求验证所有数据访问。

不要错过审计

审计是大数据安全的唯一途径，审计数据应单独维护，以备日后参考，任何攻击后，企业必须进行全面审计，检查其运行是否正常，Apacheoozie等技术有助于更好地理解大数据集群。

软硬件配置安全

在任何企业中，硬件或软件故障都是数据丢失的重要原因之一。因此，企业必须通过定期更新来管理硬件和软件配置。防止数据泄露是企业文化中不断灌输的过程，即使用可扩展的大数据分析工具。企业必须保护其大数据平台不受威胁，以便多年不间断地为企业服务。

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