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大数据安全浅析

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许多传统的信息安全技术可用于大数据安全防护，但由于大数据的产生使数据分析与应用更加复杂，数据类型及数据量的增多使数据安全和隐私保护问题更加突出，现有的安全防护策略难以满足大数据安全的需求。

大数据安全趋势与应对策略

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现有的安全机制并不能满足大数据的安全要求，因此，在大数据应用过程中，如何确保用户及企业自身信息不被泄露，将在很长一段时间成为需要重点解决的问题。另一方面，大数据在给传统安全带来挑战的同时，也为安全技术发展提供了新机遇，从而促进安全技术与其他学科技术的融合与发展。

大数据安全技术应用实践

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大数据为信息产业的飞速发展奠定了坚实的基础，但同时也使得信息安全问题变得更加复杂。一方面，庞大的数据基数导致安全威胁发生的概率增大；另一方面，传统安全防护技术尚无法检测、感知与预测潜在的安全风险。大数据安全应用技术可以针对已有的海量数据，从时间和空间上进行分析与处理，总结与抽象出一些特征模型，为进一步的安全防护提供支持。

大数据安全技术在信息安全领域的应用

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围绕大数据在安全检测、数据挖掘、网络感知、视频监控4个方面的应用介绍相关的技术，包括安全检测与大数据整合技术、面向安全大数据的挖掘技术、基于大数据的网络态势感知技术、视频监控数据的挖掘技术，力求使大家了解大数据在信息安全领域的应用情况。

大数据安全技术浅析

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从实践的角度介绍大数据安全技术的应用情况。首先，通过两个实际案例的介绍——数据中心的大数据安全保障、Hadoop平台的安全保障，使大家了解国内外IT厂商在基础设施安全保障方面的应用实践。其次，通过对几家企业的大数据安全保障方案的分析，介绍大数据全业务流程的安全保护。

保障大数据安全

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以大数据的应用过程为主线，针对大数据在各个应用阶段面临的安全风险，介绍大数据安全保障关键技术。

走近大数据安全

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随着对大数据的广泛关注，有关大数据安全的研究和实践也已逐步展开，包括科研机构、政府组织、企事业单位、安全厂商等在内的各方力量，正在积极推动与大数据安全相关的标准制定和产品研发，为大数据的大规模应用奠定更加安全和坚实的基础。本文分析并梳理了各领域的大数据安全需求，提炼出大数据安全的内涵，最后简单介绍了大数据安全技术的两个研究方向。

大数据时代的安全威胁

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在大数据环境下，各行业和领域的安全需求正在发生改变，从数据采集、数据整合、数据提炼、数据挖掘到数据发布，这一流程已经形成新的完整链条。随着数据的进一步集中和数据量的增大，对产业链中的数据进行安全防护变得更加困难。同时，数据的分布式、协作式、开放式处理也加大了数据泄露的风险，在大数据的应用过程中，如何确保用户及自身信息资源不被泄露将在很长一段时间都是企业重点考虑的问题。然而，现有的信息安全手段已不能满足大数据时代的信息安全要求，安全威胁将逐渐成为制约大数据技术发展的瓶颈。

大数据安全产业浅析

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在大数据时代，将不再存在传统意义上的专注于数据的企业，对数据的有效利用将是所有企业共同竞争的核心，数据业务未来最大的挑战是安全落地问题。目前，国内企业的大数据分析技术与平台仍然存在信息容易泄露、安全技术落后，防控能力不足等问题。因收集、处理、控制数据的技术能力不同而导致信息流动的不对称、不平等。特别是在美国斯诺登事件后，对大数据保护就成为了全球关注的热点。

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