数据信息时代，怎么才能保障我们的大数据安全？

当前，大数据已经成为计算机领域新的热点话题，也成为IT行业最为关注的热门技术之一。如何对大数据进行有效的管理；如何保障大数据的自身安全；如何利用现有的技术分析手段对潜在的大数据安全威胁进行及时有效的预警和处理；如何通过实时的监控分析，发现大数据系统内部的潜在安全威胁，已经成为大数据系统所有者和管理者最为关心的问题。

1.数据加密

大数据本身承载了很多有价值的数据信息，加强核心机密数据的加密防护仍然是加强大数据安全的重心，不容忽视。尽管大数据系统平台采取了实时监控、防火墙、杀毒软件等安全防护措施，有些黑客或病毒仍可以绕过这些安全防护措施，接触到敏感关键数据，只有加强对这些敏感关键数据的加密保护，使任何未经授权许可的用户无法解密获取到实际的数据内容，才能有效地保障数据信息安全。

数据加密可以采用硬件加密和软件加密两种方式实现，每种方式都有各自的优缺点。对大数据的数据加密，传统的数据加密方法需要消耗大量的CPU计算时间，严重地影响了大数据处理系统的性能。采用加解密数据文件块、数据文件、数据文件目录、数据系统的方法来实现快速的数据加解密处理，既可以保障系统的数据安全性，又可以提高数据处理的效率。

2.访问控制

访问控制可分为自主访问控制和强制访问控制两大类。自主访问控制是指用户拥有绝对的权限，能够生成访问对象，并能决定哪些用户可以使用访问。强制访问控制是指系统对用户生成的对象进行统一的强制性控制，并按已制定的规则决定哪些用户可以使用访问。近几年比较热门的访问控制模型有基于对象的访问控制模型、基于任务的访问控制模型和基于角色的访问控制模型。

大数据系统平台不断地接入新的服务器、存储设备、网络设备和其他应用资源，控制系统间和服务间的访问权限，进行访问权限细粒度划分，构造用户权限和数据权限（只读、只写、读写）的复合组合控制方式，提高敏感数据的安全性。

3.预测分析

提前预防黑客入侵和病毒传播是大数据安全防护的重要技术和保障手段。通过对一系列历史数据和当前系统实时数据的场景关联分析，预测将来可能会发生或将要发生的大数据系统安全问题。

根据发生系统异常问题所涉及的数据对象，结合异常问题所发生的监控点、参考相似或类似问题的分析结果，分析确