什么是大数据安全

大数据系统通常需要部署在数据中心，因此数据中心的物理安全和网络安全至关重要。物理安全包括入侵防护、环境控制等；网络安全包括防火墙、入侵检测、访问控制等。

对于静态存储和传输中的数据，加密技术可以有效防止未经授权的访问。常用的加密算法包括AES、RSA等。同时，需要妥善管理密钥的生命周期。

通过身份认证和细粒度的访问控制策略，可以确保只有经过授权的用户才能访问相应的数据。常用的技术包括基于角色的访问控制（RBAC）、属性based访问控制（ABAC）等。

对于敏感数据，可以采用数据屏蔽或脱敏技术，使其在一定程度上失去价值，从而降低数据泄露的风险。常用的技术包括数据掩码、数据混淆等。

通过记录所有对数据的访问操作，并进行安全审计分析，可以发现潜在的安全威胁，并追查事件根源。安全审计日志的完整性和可追溯性也很重要。

大数据安全的一个关键是加密搜索和集群形成，重点关注大数据的安全性以及不同类型的数据。数据中心安全性也是重要方面，强调数据本身的可靠性，而不是网络、服务器或应用程序的安全性。数据中心安全性涉及数据和数字权利管理的分离，以确保对关键和机密数据的访问权限与业务需求和工作要求保持一致。

AWS在设施、网络、软件和业务流程方面提供了各种功能，以满足大数据工作负载的最严格安全要求和关键应用场景。包括防止未经授权访问、确保数据完整性以及遵守监管要求。此外，大数据安全还可能涉及实施访问控制、加密和监控，以保护基础设施和数据。

大数据通常涉及收集和使用大量个人及敏感信息，因此隐私问题是一大挑战。

大数据往往需要整合和分析来自多个数据源的信息，但由于数据格式和标准存在差异，实现互操作性是一大挑战。

大数据的规模和复杂性使得确保数据及分析的准确性和可靠性存在困难，因此方法论缺陷也是一大挑战。

大数据的海量规模使得有效管理、存储和分析数据成为一大挑战。

大数据中存在大量非结构化数据，如文本、图像和传感器数据，使得分析和提取有意义的见解更加困难。

保护数据的机密性和完整性是大数据安全的核心。开发人员需要采取加密、隔离备份等保护措施，以确保数据在传输和静态存储时的安全性，防范潜在的数据泄露风险。某些情况下，开发人员还会使用AWS Nitro System等技术来实现存储机密性和限制操作员访问。

应用程序安全需要在设计、开发和测试阶段采取协调一致的措施，加强应用程序对未经授权操作的防护能力。软件程序员需要编写安全的代码，消除可能增加安全风险的漏洞。

终端安全风险源于用户远程访问组织网络时的安全隐患。终端安全保护措施需要对来自各个设备的文件进行扫描，一旦发现威胁及时进行缓解。

物联网设备的持续连接性和隐藏的软件漏洞，为大数据安全带来了额外的风险。因此，有必要在网络基础设施层面引入安全策略，评估和缓解不同物联网设备可能带来的潜在风险。

传统数据安全侧重于保护网络、服务器和应用程序的安全性，而大数据安全则更加关注数据本身的可靠性和安全性。

大数据安全关注数据采集、存储、分析、共享和隐私等问题，因为大数据的海量规模和多样性带来了新的安全风险和要求。相比之下，传统数据安全更多地关注访问控制和保护单个数据点。

大数据安全需要新的工具和技术保护数据在传输和静态时的安全，如加密、隔离备份和访问控制策略。而传统数据安全通常依赖于防火墙和访问控制等周边防御措施。此外，物联网设备的大量接入也为大数据环境带来了新的安全风险，大数据安全需要确保网络基础设施和终端的安全。

大数据安全需要应对来自各种来源（如网络日志、社交媒体、交易和物联网设备）的大量多样化数据，而传统数据安全则更多关注存储在数据库和应用程序中的结构化数据。