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文档简介

大数据安全与大数据隐私保护的区别与联系区别01联系02Content目录01

区别区别大数据安全在实现大数据集中后，如何确保网络数据的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威胁影响，已成为政府机构、事业单位信息化健康发展所要考虑的核心问题。大数据安全的防护技术有：数据资产梳理（敏感数据、数据库等进行梳理）、数据库加密（核心数据存储加密）、数据库安全运维（防运维人员恶意和高危操作）、数据脱敏（敏感数据匿名化）、数据库漏扫（数据安全脆弱性检测）等。保护大数据安全需要搭建统一的数据安全管理体系，通过分层建设、分级防护，达到平台能力及应用的可成长、可扩充，创造面向数据的安全管理体系框架。平台架构自下而上可以分为：数据分析层、敏感数据隔离交互层、数据防泄露层、数据脱敏层、和数据加固层。区别大数据隐私保护大数据时代隐私泄露问题无处不在，尽管面临诸多挑战，如何保证用户的私密信息不会被泄露，是当代的隐私数据保护的重中之重。

我们应在个人信息数据的使用和保护之间积极寻找平衡点，在隐私得到有效保护的前提下充分发挥大数据的应用优势，推动数字产业发展。中央网信办互联网舆情中心数据分析处处长潘峰认为，要辩证看待发展与安全两者之间的关系，既要实现发展又要确保安全；确保安全才能实现发展，实现发展才能确保安全。区别大数据安全与大数据隐私保护的区别在于：大数据安全是在数据的采集、存储、运用等阶段保证数据的安全，是一种主观上的数据安全；大数据隐私保护则是如何保证私密数据不会泄露，是一种客观上的数据安全。02

联系依托的NoSQL（非关系型数据库）缺乏数据安全机制。从基础技术角度来看，大数据依托的基础技术是NoSQL。当前广泛应用的SQL（关系型数据库）技术，经过长期改进和完善，在维护数据安全方面已经设置严格的访问控制和隐私管理工具。而在NoSQL技术中，并没有这样的要求。大数据数据来源和承载方式多种多样，如物联网、移动互联网、PC以及遍布地球各个角落的传感器，数据分散存在的状态，使企业很难定位和保护所有这些机密数据。NoSQL允许不断对数据记录添加属性，其前瞻安全性变得非常重要，对数据库管理员提出了新的要求。文件安全文件是整个数据和运行些核心。大多数的用户文件都是在第三方的运行平台中存储的和处理的，这些文件往往包含了很多部门和个人的敏感信息，在安全性和隐私性自然成为一个重要的问题。尽管文件的保护提供了对文件的访问控制和授权，例如Linux自带的文件访问控制机制，通过文件访问控制列表来限制程序对文件的操作。然而大部分文件保护机制都存在一定程度的安全问题，它们通常使用操作系统的功能来实现完整性验证机制，因此只依赖

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