大数据安全需求分析与安全保护工程

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26.1 威胁与需求分析

概念与四特征

• 大数据：非传统工具难以处理的数据集。
• 特征：海量规模、快速流转、多样类型、价值密度低。
• 形态：结构化、半结构化、非结构化。

七大威胁

1. 「数据集」安全边界模糊
2. 敏感数据泄露风险增大
3. 数据失真与大数据污染
4. 处理平台业务连续性与拒绝服务
5. 个人数据多平台分布，隐私难保护
6. 数据交易安全风险
7. 大数据滥用

七类安全需求

• 自身安全：采集→存储→使用→传输→共享→发布→销毁；真实性、实时性、机密性、完整性、可用性、可追溯性
• 安全合规 · 跨境安全 · 隐私保护
• 处理平台安全 · 业务安全 · 安全运营

26.2 保护机制与技术方案

基本机制

分类分级、源认证、溯源、用户标识鉴别、访问控制、隐私保护、备份恢复、审计监测、安全管理。

自身安全三件套

• 真实性 → 数字签名 / 源认证
• 完整性 → Hash
• 机密性 → 加密

平台 / 业务 / 运营

• 平台：安全分区；网络/数据库/应用防火墙；加固；DLP
• 业务：RBAC 授权；业务逻辑安全；合规与敏感数据检查
• 运营：维护、策略更新、容灾、IDS/态势感知、取证、堡垒机、应急；经营侧脱敏、监控、安全网关

隐私保护五技术

身份匿名 · 差分隐私 · 数据脱敏 · 数据加密 · 访问控制

脱敏手法：抑制（删/屏蔽）· 泛化（降粒度）

标准认名

个人信息安全规范、大数据服务安全能力要求、大数据安全管理指南、数据交易服务安全要求、个人信息去标识化指南等。

26.3 综合应用（认名）

• 阿里：业务/数据/生态管控，以数据生命周期为中心
• 京东：区块链确权溯源
• 上海数据交易：告知同意等个人数据保护原则；规制+技术
• 华为 FusionInsight：网络平面隔离；Kerberos/LDAP；RBAC；容灾备份
• 科学数据管理办法：全生命周期；异地备份；保密审查
• PCI-DSS：六类要求——网络安全、护持卡人数据、漏洞管理、访问控制、监控测试、安全策略

章末自测（1 题）