大数据与信息安全管理

1、大数据与信息安全管理 【 文献标识码 】 A Big Data and Information Security Management Liu Jia (Yunnan Power Supply Bureau of Yuxi Power Grid Co.， Ltd. YunnanYuxi 653100 ) 【 】 With the rapid development of information technology and Internet technology ， all walks of life have to face the problem of large data become

2、， analysis and improvement of operating conditions and characteristics of big data information trend for all walks of life， plays a role can not be ignored. But the ability and level of information security technology has been unable to fully meet the needs of large data for information security. Th

3、erefore ， the big data in the information security challenges ， but also for the development of information security provides a new opportunity. This paper analyzes the characteristics of large data， as well as the power industry demand for large data， analysis of the power industry ， the value of l

4、arge data ， and the existence of security risks and the corresponding solutions. Keywords 】 big data ； electric power industry information security 1 引言 近年来，南方电网公司对大多数信息系统进行了大集中管 理，这样也就产生了对大数据的需求， 同时也对大数据的安全和 防泄漏、 防破坏提出了更高的要求。 面对大数据的新特点和新应 用，如何保障大数据的信息安全是摆在各XX局信息管理人员面 前的一个问题。 2 大数据的特点 为了更好地管理大数据的信息安

5、全， 必须对大数据的特点有 所了解，针对大数据的特性，制定有效的管理措施。与我们之前 管理的传统类型数据相比， 大数据具有四个特征， 也就是通常所 说的“ 4V” 即数据量大（Volume）、数据类型多（Variety ）、 价值密度低（ Value） 、处理速度快（ Velocity ）。 数据量大（Volume）。随着各种信息技术的发展，利用各种 先进的设备和仪器， 可以将各项行动轨迹和信息处理过程以各种 数据的形式被记录下来，数量级别从TB,到PB甚至ZB这么庞 大的数据量只有使用大数据技术的管理和处理手段， 才能进行有 效的管理。 数据类型多（ Variety ）。传统的数据一般以文本

6、形式或者 数字形式存在， 但是大数据类型更多的包括了图片视频、 音频和 地理位置信息等形式， 同时还包括各种个性化的数据形式。 数据 类型的多样性也增加了对大数据管理的难度。 价值密度低（ Value ）。大数据量大的特点同时也导致了另 外一个特点，那就是价值密度低，比如监控设备7X 24小时录下 的监控信息，量高达几百 G但是对于我进行取证处理和进行数 据分析的有价值的可能只有几分钟， 甚至几秒钟的数据。 所以如 果想从大数据中挖掘到有价值的信息， 必须有高效的信息处理设 备，快速的找到有价值的部分。 处理速度快（Velocity ）。在数据处理领域有一个著名的“1 秒定律”， 即为了能够更

7、好的利用数据的价值， 必须要在秒级的 时间范围内获得数据中有价值的部分， 时间长了，就失去意义了。 而且大数据又量大、 类型复杂， 因此对大数据的处理速度一定要 快。 3 大数据的安全隐患和应对方案 任何事情和新事物的出现都有两面性， 大数据也不例外， 在 为信息技术发展带来发展机遇的同时， 也存在很多的信息安全问 题，主要体现在几个方面。 （1）大数据的集中存储增加了泄露风险。大数据一般是集 中存储，方便对数据的管理，降低了管理成本，但是同时也增加 的泄露的风险， 成为黑客和恶意分子攻击的首选目标， 因为对大 数据一旦攻破，可以获得更多的信息。为此，为了更好的保护大 数据的安全。 组织必须安

8、排更有管理经验的、 受过专业技能培训 的人员从事大数据管理工作。 同时应采取化整为零的策略， 将将 数据分散存储， 即使一个存储单元被攻破， 恶意分子也不能获得 全部数据， 因为对组织的威胁和影响会降低， 不至于带来灾难性 的影响。 （2）大数据的低价值密度特点拓宽了数据保护的边界。大 数据的低密度价值特点， 使得信息有效部分被分散了。 同时使大 数据的安全预防和对攻击事件的分析过程更加复杂， 拓宽了大数 据信息安全管理的范围。为此，组织应针对大数据的特性，确立 有限的管理边界， 对重要数据加强重点保护， 建立一体化的纵深 数据安全防御体系。 （3）大数据的有效性验证工作剧增、难度增加。由于大数 据的类型繁多， 数据来自于多维空间， 各种非结构化的数据与结 构化的数据混杂在一起， 各种类型的数据混杂在一起。 因此要从 中提取到有用的和对组织需要的数据， 难度就会变得非常大， 太 多无用的信息造成的信息不足或信息不匹配。 为此，组织应尝试使数据类型更加具体化， 将数据颗粒度更 加细化， 缩小数据的聚焦范围。 使数据的辨别和有效性验证更加 简单和容易。 4 结束语 总之，大数据的到来是信息技术发展的必然产物