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企业大数据管理系统,如何保证数据安全?

admin · 2023-10-25 12:24:26 关注

企业大数据管理系统已成为现代企业信息化必要的一部分,它不仅可以提高企业的效率和准确性,还可以帮助企业作出更为明智的决策。但是,随着企业对大数据的依赖程度越来越高,同时数据泄露和安全问题也日益突出。因此,如何保证企业大数据管理系统的数据安全已成为现代企业不得不面对和解决的问题。

维度一:系统权限控制

企业大数据管理系统需要确保每个用户只能访问其所需的数据,同时限制用户能够访问或操作的数据类型。系统管理员根据不同角色的访问需求,通过权限控制来限定用户能够访问的数据类型和数据操作权限,这将有助于防止恶意用户访问敏感数据。

权限控制通常分为角色授权和用户授权。角色授权是指将多个权限组成一个角色,通过将角色授予给用户来实现对权限的控制。而用户授权则是直接将权限授予给特定用户。企业大数据管理系统还可以为用户提供组织机构控制、门户管理和数据审批等功能,以实现更细粒度的权限控制。

企业大数据管理系统,如何保证数据安全?

例如,某银行采用了大数据技术,通过团队的数据分析来改进决策。在此系统中,操作员A只能访问与他工作领域相关的数据,而操作员B则可以访问更多类型的数据,以满足他在银行的职责。由于系统中的权限控制,没有用户能够访问不属于其所在职能范围内的数据,从而确保了数据的安全性。

维度二:数据备份与恢复

数据备份与恢复机制是保护企业大数据管理系统的重要措施之一。企业应该对数据定期备份,并将备份数据存储在离线设备中,以防止恶意攻击造成数据的永久丢失。此外,企业应该定期测试数据恢复和恢复点的历史记录并进行文件结构校验,以确保备份文件的正确性和完整性。

数据恢复应该具备多种方式,包括本地的数据备份、服务器数据备份和云端备份等等。这有助于保护数据免受不同类型的威胁,例如灾难性故障、恶意软件感染、人为误操作、硬件故障等。

例如,某电信公司利用企业大数据管理系统实现对客户需求量进行实时监控。于是,他们在每天晚上自动备份数据到本地和云端,并测试备份的恢复情况。在一次服务器故障发生时,公司能够快速重建企业大数据管理系统,不影响业务的正常运作。

维度三:加密技术

企业大数据管理系统的数据加密措施已成为保障数据安全的基本要求。数据加密技术可以防止数据被窃取、篡改或被其他未经授权的用户访问。而且,数据加密技术可以确保数据在传输过程中的安全性,重要数据应使用更高级别的加密进行保护,以确保数据的不可逆性。

数据加密技术有多种方式,如对称加密、非对称加密、哈希算法等。每种加密技术都有其特定的优点和缺点,企业可以根据需求来选择最适合自己的加密方案。

例如,某跨境电商公司采用企业大数据管理系统来进行客户数据分析。为保证客户信息的安全,他们使用了128位和256位AES加密技术来加密数据。在数据传输过程中,使用了SSL加密技术确保数据传输的安全性。

企业大数据管理系统,如何保证数据安全?

维度四:网络安全防护

网络安全防护是企业大数据管理系统安全措施的另一个关键方面。网络安全防护包括防火墙、入侵检测系统、流量分析、Web应用程序防护等。防火墙可防止外部威胁(包括网络攻击和病毒感染)进入企业内部网络。而入侵检测系统可以检测企业网络内的潜在的恶意行为,例如黑客攻击和数据窃取行为。

企业应该定期测试网络安全规则,并对网络的漏洞进行修补。此外,流量分析和Web应用程序防护可以根据行为分析来提供实时的保护,并在必要时进行告警。

例如,某医院使用大数据来搜集患者医疗数据,并采用了VPN来保证数据传输的隐私和安全性。同时,在网络安全防护方面,他们使用了虚拟专用网络(VPN)来加强网络安全性,防御潜在的网络攻击和黑客突破。

维度五:安全审计和监控

安全审计和监控是企业大数据管理系统中数据安全的重要方面。企业应该建立安全审计和监控机制来跟踪和报告大数据管理系统中的异常事件,例如未经授权的访问和数据泄露。审计可以收集审计日志,记录系统事件以便追踪,同时还可以进行统计和分析,以便识别潜在的安全问题。

在企业大数据管理系统中,监控工具例如终端监视、流量分析和网络威胁监视等可以用来探测潜在的安全漏洞。此外,密切关注数据的变化情况和进行分析可以及时发现数据的异常情况。企业应该及时对异常事件进行响应和追踪,同时考虑采取预防性措施来避免未来的威胁。

例如,某大型制造企业使用大数据来提高运营效率和准确性。为确保生产数据的安全性,他们采用了安全审计和监控机制,对制造生产模块的访问进行了跟踪和管理。如此,该企业能够及时响应潜在的安全问题,并采取预防措施避免未来的威胁。

总结

企业大数据管理系统的数据安全问题已经成为现代企业必须面对的问题之一。保证企业大数据管理系统数据安全的措施包括权限控制、数据备份与恢复、加密技术、网络安全防护和安全审计和监控等方面。因此,企业应该注重保障大数据管理系统数据的机密性、完整性和可用性,并在技术上、人员上和制度上上加强保障。

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