大数据安全威胁与需求分析

xiaornshuo 2023-01-12 14:54:29

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大数据安全威胁与需求分析	讲解了大数据安全威胁与需求分析，大数据安全保护机制与技术方案。

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大数据安全需求分析 ①大数据自身安全； ②大数据安全合规； ③大数据跨境安全； ④大数据隐私保护； ⑤大数据处理平台安全； ⑥大数据业务安全； ⑦大数据安全运营。 大数据自身安全 大数据应用依赖可信的数据。大数据安全涉及数据的采集、存储、使用、传输、共享、发布、销毁等全生命周期的多个方面，具体安全包括数据的真实性、实时性、机密性、完整性、可用性、可追溯性。 大数据安全合规建立大数据安全合规管理机制，满足不同国家和地区、行业部门的数据安全政策法规要求。 大数据

第一个数据及安全边界日渐模糊，安全保护难度提升，比如说前面我们讲的工控安全，早期的工控系统，它是不接入互联网的，它的安全性就会更高，现在你把它接入互联网了，有一部分是接入的，也不是所有的接入，比如说你可以通过手机去交电费，我们的互联网跟工控系统之间是有数据的，连接有数据的交互了，它的边界就变得日益模糊了，你保护的难度就增加了，有可能会有来自互联网的攻击。这是国家有一个大的规范，然后不同的行业，它也在制定自己的大数据安全的一些标准和规范，从而来规范化我们的数据格式，也指导我们的安全建设。

大数据安全威胁与需求分析、大数据安全保护机制与技术方案、大数据安全综合应用案例分析

大数据被列为网络安全等级保护2.0的重要保护对象，包括大数据自身及其平台、业务、隐私、运营等方面的安全保护技术。非结构化数据：数据结构不规则或不完整，没有预定义数据模型，不方便用数据库二维逻辑来表现的数据。特征：海量是数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低。结构化数据：关系模型数据，以关系数据库表形式管理的数据。半结构化数据：指非关系模型、有基本固定结构模式的数据。种类和来源：结构化、半结构化和非结构化数据。

一、本章大纲要求 9.大数据安全需求分析与安全保护工程 9.1 大数据安全威胁与需求分析 9.1.1 大数据安全威胁分析 ◆大数据概念与特点 ◆大数据安全问题 9.1.2 大数据安全需求分析 ◆数据安全基本要求（数据的真实性、实时性、机密性、完整性、可用性、可追溯性） ◆ 大数据安全合规 ◆ 大数据跨境安全 ◆ 大数据隐私保护 ◆ 大数据处理平台安全 ◆ 大数据业务安全 ◆ 大数据安全运营 9.2 大数据安全保护机制与技术方案 9.2.1 大数据自身安全保护技术 ◆ 数据源认证

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