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关于大数据网络安全问题怎么办

作者:张老师 浏览次数: 2019-09-09 16:23
技术架构的挑战包含以下几方面:

(1)传统的数据库部署不能处理TB级别的数据,快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。如何构建分布式的 数据仓库,并可以方便扩展大量的服务器成为很多传统企业的挑战;

(2)很多企业采用传统的数据库技术,在设计的开始就没有考虑数据类别的多样性,尤其是对 结构化数据、半结构化和非结构化数据的兼容;

(3)传统企业的数据库,对数据处理时间要求不高,这些数据的统计结果往往滞后一天或两天才能统计出来。但大 数据需要实时处理数据,进行分钟级甚至是秒级计算。传统的数据库架构师缺乏实时数据处理的能力;

(4)海量的数据需要很好的网络架构,需要强大的数据中心 来支撑,数据中心的运维工作也将成为挑战。如何在保证数据稳定、支持高并发的同时,减少服务器的低负载情况,成为海量数据中心运维的一个重点工作。
 
网络化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息,也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段,可能会出现更高明的骗局。如何保证用户的信息安全成为大 数据时代非常重要的课题。

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在线数据越来越多,黑客犯罪的动机比以往都来的强烈,一些知名网站密码泄露、系统漏洞导致用户资料被盗等个人敏感信息泄露事件已 经警醒我们,要加强大数据网络安全的建设。另外,大数据的不断增加,对数据存储的物理安全性要求会越来越高,从而对数据的多副本与容灾机制也提出更高的要 求。目前很多传统企业的数据安全令人担忧

大数据时代,每个人通过互联网留下了大量的各种类型的数据,综合这些数据信息能够反映出人的行为模式:包括应用兴趣偏好、常去地点、工作及居住地、社交关系、收入水平、消费偏好、品牌偏好等。善用这些数据原本能够更好的为用户服务,比如提供更符合用户偏好的产品及服务,能够有效降低用户的选择时间,甚至规划建设更高效的城市、让生活更便捷。
 
但是,一方面频繁的操作系统升级和设备更替让用户更加注重数据的安全问题;同时,某些数据收集行为越过了对个人互联网特征数据的红线,数据是否会造成个人隐私的泄露、是否会带来过度的营销、是否有可能被精准的侵入,给用户造成大量的困扰,甚至是经济损失。


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