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大數據安全一直是企業關注的問題，因為一次攻擊可能會使大數據部署容易遭受攻擊。大數據展示了4v，也就是體積、種類、速度、準確性。由于其眾多的優勢，大數據應用有無數種，從銀行、醫療、保險、養老金到政府訴訟。企業中的每一塊數據都是至關重要的，安全管理數據也亦如此。大數據安全是當今任何行業都面臨的主要問題之一，這導致組織使用更具可擴展性的工具來滿足安全限制。

為什么企業必須關注大數據安全？大數據技術會攝取大量數據，這會給數據庫安全帶來重大風險，這可能會導致數據泄露，比如信用卡信息、銀行信息和各種其他個人信息，這些信息的被盜可能會造成毀滅性的后果。這些數據泄露可能導致終端用戶不信任企業。這凸顯了對可擴展的大數據工具的需求，這將減少這些數據盜竊。大數據安全的目的是為未經授權的用戶建立防火墻，以及用戶身份認證，并確保終端用戶的培訓。此外，它的目標是提供在所有數據階段運行的入侵保護系統和入侵檢測系統。下面為大家列舉企業可以利用大數據來解決安全問題的方法：

Spark、Hadoop、MPI等分布式計算框架存在相當大的數據泄漏風險。此外，它們還可能與不受信任的映射器關聯。云安全聯盟(CSA)建議企業使用認證方法并建立信任。此外，必須反復灌輸去識別，以確保隱私限制。然后，企業必須驗證對文件的訪問權限，并確保敏感數據不會以任何方式泄露。

為了提高大數據的安全性，必須保證數據的安全存儲。為了保護數據存儲，必須使用一種稱為安全不可信任數據存儲庫的技術，監視來自第三方代理的未經授權的更改。

雖然企業通過吸收大量數據來改進其服務，但收集數據是一項艱巨且昂貴的任務。為了保護您的數據，企業必須使用防火墻安全、入侵檢測和預防工具、掃描工具，并要求對所有數據訪問進行驗證。

審計是大數據安全的必經之路，對審計數據要單獨維護，以備日后參考。在任何攻擊后，企業都必須進行全面審計，以檢查運行是否正常。像ApacheOozie等技術有助于更好地理解大數據集群。

在任何企業中，硬件或軟件故障都是導致數據丟失的重要原因之一。因此，企業必須通過定期更新來管理硬件和軟件配置。防止數據泄露是企業文化中不斷灌輸的一個過程，即使用可擴展的大數據分析工具。企業必須保護自己的大數據平臺不受威脅，才能多年不間斷地為企業服務。

文章來源：大數據時代雜志社