大数据时代 云安全几大战略
发布时间：2022-05-11 09:49:08 所属栏目：安全 来源：互联网
导读：云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。但是无论什么时候对云计算展开讨论，我们都无法回避以下问题： 1、将敏感数据加密(强烈推荐) 数据加密将会为你的云基础设施建起
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云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。但是无论什么时候对云计算展开讨论，我们都无法回避以下问题： 1、将敏感数据加密(强烈推荐) 数据加密将会为你的云基础设施建起一堵“虚拟的墙”。部署云加密措施被认为是首要步骤，但是它们并不适合所有的解决方案。一些加密解决方案需要本地网关加密，这种方案在云大数据环境下无法很好的工作。还有一些解决方案(例如，由云服务提供商对数据进行加密)会迫使终端用户信任那些拥有密钥的人，而这些本身就蕴藏着危险和弱点。 2、寻找在结构上能够扩展的云安全解决方案 在大数据当中，结构的每一个组件都应该能够扩展，云安全解决方案也不例外。在选择云安全解决方案时，用户需要确保它们在所有跨地区云部署点中都能够发挥作用。此外，它们在大数据基础设施当中必须要能够高效地扩展。表面上，这并不涉及硬件问题。但是由于硬件安全模块(HSM)不具扩展能力并且无法灵活适应云模式，因此它们不适合大数据使用案例。 3、实现最大程度的自动化 云安全架构无法轻易扩展这一因素导致大数据云计算机的研发受挫。传统加密解决方案需要HSM(硬件)单元。勿庸置疑，硬件部署无法实现自动化。 4、对数据安全永不妥协 虽然云安全通常十分复杂，但是用户在大数据部署当中还是会发现一些“安全捷径”。这些“安全捷径”通常貌似能够回避一些复杂设置，同时保持大数据结构“不受伤害”。 一些客户可能会使用免费的加密工具，并将密钥存储在硬盘(这种做法非常不安全，可能会导致加密数据被暴露在任何有访问虚拟硬盘权限的人面前)，有些客户甚至不采取加密措施。这些捷径肯定并不复杂，但是很明显，它们并不安全。 在涉及大数据安全性时，用户应当根据数据的敏感程度进行分类，然后对它们采取相应的保护措施。在一些案例当中，结果往往是戏剧性的。并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台，采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。  （编辑：应用网_丽江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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