七大大数据安全问题及其解决方案

如今，在这个数据驱动的世界里，大数据对任何企业的成功都至关重要。凭借多项先进的基础设施，各组织已经简化了数据流，以便实时提供见解并做出更优决策。然而，大数据也带来了一些安全风险，可能会对组织造成负面影响。在存储和处理大数据时，如果不采取安全措施，可能会导致数据泄露。对企业而言，简化数据的可访问性固然重要，但对大数据进行管控对于赢得客户信任也同样关键。

本文首先简要介绍大数据及其优势，然后深入探讨大数据安全面临的 7 大关键挑战，并提供应对这些挑战的简单解决方案。

大数据简介

大数据是来自多个渠道的大量、多样化的数据集，这些渠道包括社交媒体平台、网站、电子签到、传感器、产品购买记录、通话记录等，不胜枚举。大数据具有三个独特特征：体量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）。

体量：大数据包含大量未经筛选的信息。不同企业收集的数据各不相同，因此所付出的努力也各有差异。尽管如此，从海量数据中筛选出有价值的信息至关重要。企业需要处理这些海量信息，以应对自身的业务挑战。

速度：指数据生成和收集的速度。移动设备、SaaS 解决方案、电子商务交易和物联网设备是获取实时数据的几个主要来源。大规模数据生成的速度要求对其进行实时处理，以增强数据分析能力。

多样性：传统数据类型包括适合关系型数据库的结构化数据。然而，随着半结构化和非结构化数据的出现，所接收的信息需要额外的预处理才能转换为可处理的格式。结构化数据可以快速处理，而半结构化和非结构化数据则需要转换为预定的模型或格式后，才能转化为可操作的信息。

处理大数据已成为收集信息的常用技术，这些信息可进一步用于改善业务运营。然而，这个过程并非一帆风顺。考虑到大数据的多样性和内容特点，传统的关系型数据库无法捕捉、管理或将大数据处理为可处理的格式。

大数据的优势

数据分析师主要利用不同类型的数据，通过了解客户行为及其购买模式，来制定更完善、更优质的业务决策。数据挖掘、机器学习和预测分析是一些新发展起来的技术，它们被用于从尚未开发的数据源领域获取新见解，从而优化业务流程。让我们来探讨企业能从大数据中获得的主要收益：

1. 大数据使企业能够全面了解客户的行为和动机，进而改进产品并开展定制化营销。

2. 借助预测分析，企业或服务供应商能够识别异常模式和行为，实时监控欺诈活动。

3. 通过收集和分析数据，判断产品是否以理想状态送达目的地以满足客户需求，大数据有助于提高供应链效率。

4. 预测分析让企业可以扫描和分析社交媒体动态，了解客户的情感倾向。

5. 收集大量数据的企业更有机会探索未开发的领域，同时进行更深入、更丰富的分析，为所有利益相关者带来益处。

企业对客户的理解越快、越透彻，获得的收益就越大。大数据被用于训练机器学习模型，使其能够识别模式，并在极少甚至无需人工干预的情况下做出明智决策。

了解大数据安全的挑战

在快速发展的大数据世界中，维护安全性至关重要。随着组织处理各种不同的数据源和数据结构，他们还必须迅速处理潜在的安全事件。事件响应团队的核心职能在设计有效的威胁管理策略方面变得至关重要。了解安全分析师和事件响应经理等角色，能帮助组织加强数据保护措施，并加深对潜在漏洞的认识。以下是企业应缓解的一些大数据安全挑战：

1. 数据存储。企业正采用云数据存储来轻松迁移数据，以加快业务运营。然而，其中涉及的风险极大，存在诸多安全问题。即使在数据访问控制方面出现微小失误，也可能让任何人获取大量敏感数据。托管安全运营中心（SOC）服务提供全天候监控和快速事件响应，可防止未经授权的数据访问。因此，大型科技公司同时采用本地存储和云数据存储，以兼顾安全性和灵活性。

虽然关键任务信息可以存储在本地数据库中，但不太敏感的数据可存储在云端以便使用。然而，要在本地数据库中实施安全策略，企业需要网络安全专家。尽管这会增加本地数据库的数据管理成本，但企业不能为了图方便而将所有数据都存储在云端，从而忽视安全风险。

2. 虚假数据。虚假数据的生成对企业构成严重威胁，因为它会耗费本可用于识别或解决其他紧迫问题的时间。由于企业难以对单个数据点进行评估，大规模利用不准确信息的可能性更大。

虚假数据的错误标记还可能引发不必要的行动，进而可能降低生产效率或影响企业运营所需的其他关键流程。避免这种情况的一种方法是，企业在利用数据改进业务流程时，应对所使用的数据持审慎态度。理想的做法是通过定期评估来验证数据源，并使用多样化的测试数据集评估机器学习模型，以发现异常。

3. 数据隐私。在这个数字世界中，数据隐私是一项重大挑战。它旨在保护个人或敏感信息免受网络攻击、数据泄露以及有意或无意的数据丢失。企业必须借助云中的访问管理服务，遵循更严格的数据隐私原则，包括非常严格的隐私合规要求，以加强数据保护。最好在实施一种或多种数据安全技术的同时，遵循一些规则。一般规则包括：了解你的数据、更好地掌控数据存储和备份、保护网络免受未授权访问、定期进行风险评估，以及定期对用户进行数据隐私和数据安全方面的培训。

4. 数据管理。安全漏洞可能给企业带来毁灭性后果，包括关键业务信息面临风险，甚至数据库完全被攻破。部署高度安全的数据库，辅以数据安全态势管理（DSPM）实践，通过持续监控和解决潜在漏洞，对于确保各级数据安全至关重要。优质的数据库管理系统配备了多种访问控制功能。虽然建议遵循严格的物理安全措施，但遵循全面的基于软件的安全措施来保护数据存储更为重要。有效实现这一目标的一些方法包括：实施数据加密、数据分段和分区、保护传输中的数据，以及部署可信服务器。此外，一些安全工具可以与数据库集成，自动监控数据共享，并在数据泄露时通知企业。

5. 数据访问控制。控制用户可以查看或编辑哪些数据，不仅能确保数据的完整性，还能保护其隐私。但管理访问控制并非易事，尤其是在拥有数千名员工的大型企业中。然而，从本地解决方案向云服务的转变，简化了身份访问管理（IAM）的使用流程。IAM 通过识别、认证和授权来控制数据流。遵循相关的 ISO 标准是一个良好的起点，可确保组织符合 IAM 的最佳实践。

6. 数据投毒。如今，有多种机器学习解决方案（如聊天机器人）是通过海量数据训练而成的。这类解决方案的优势在于，随着用户的交互，它们会不断改进。但这也导致了数据投毒 —— 一种攻击机器学习模型训练数据的技术。这可以被视为一种完整性攻击，因为被篡改的训练数据会影响模型提供正确预测的能力。其结果可能是灾难性的，包括逻辑损坏、数据操纵和数据注入等。抵御这种攻击的最佳方法是通过异常检测，将训练数据池中注入的恶意元素与现有数据分布区分开来。

7. 内部人员盗窃。先进的数据文化使每位员工都能接触到一定程度的关键业务信息。虽然这促进了数据民主化，但员工有意或无意泄露敏感信息的风险也随之升高。内部人员盗窃不仅在大型科技公司中常见，在初创企业中也同样存在。为避免内部人员盗窃，企业必须实施法律政策，同时通过虚拟专用网络（VPN）保障网络安全。此外，企业可以使用桌面即服务（DaaS），消除本地驱动器中数据存储的功能。

结论

从列出的这些问题可以明显看出，为什么企业将大数据安全视为主要关注点。不过，好消息是，只要掌握正确的信息、拥有充足的资源、详细的应对策略，并致力于维护数据的完整性和隐私性，许多此类挑战都能轻松应对。如果大数据免受威胁，企业就能实现其最终目标 —— 利用数据改善客户体验并提高客户留存率。