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大数据意味着大风险？对于个别大型数据存储库而言，考虑增加任何超出其它类型数据库的安全性措施并无太大的实施意义，尤其是考虑到这些黑客相对于各大机构的能力往往是有限的。 尽管企业纷纷试图使大数据匿名化，这些企业最好的方法也只是使这些数据“假名化”--让一些信息是假名的，当然仍还是可与一个真实的身份相联系。这一有限制性的匿名化是大数据危险的一部分：黑客和其他恶意方可能无法完成数据的精细分析，但考虑到这些有限信息种类的丰富性，他们可以收集各种可利用的结论，进行欺诈，偷盗或者更糟的行为。 虽然原始数据需要保护，即使其是非结构化大数据存储库的一部分，但大数据所面临的更大的威胁是企业支付了巨大的成本才从大数据分析中获得的有价值的信息。麦加维再次引用 David Topping的话说：“许多企业浪费了太多的预算以保障大数据存储。而他们真正的风险则在相关数据信息的输出方面。由于企业往往很少监视或保护这些数据，围绕着企业分析得出的洞察输出是如何产生的… 大多数安全专家都认为，企业的雇员往往表现得很无辜，但有的的确是大数据被破坏最常见的罪魁祸首。” 企业需要保护大数据，尽管其涉及到某些原始信息，但我们需要将更多的重点放到通过对原始数据分析所获得的洞察见解方面。特别是，这些见解必须至少被视为比原始数据更为重要。 处理大数据的安全问题 接下来的问题便是如何解决这些企业担忧的安全问题。一种方法是为黑客提供一个有吸引力的假目标，以便使得企业能够学习更安全的研究方法来应对攻击，实施保护措施。这一战略或不甚理想，因为其只能当系统已经有一些漏洞时才能发挥作用。但这些弱点是可能被识别和解决的。 引用Forrester公司研究题为《未来的数据安全和隐私报告：关于大数据的控制》IBM指出，“安全专业人士在网络边缘最好进行控制。然而，如果攻击者穿透你的周边，他们将有充分的和不受限制的机会访问你的数据。” 当然，解决方案就在于为数据提供一个安全层，让简单地访问网络还不足以获得如此大的权限。 加密，特别是当处理大数据分析洞察见解时，是保护一种有效的信息保护方式，但其肯定不是一个新概念。 责编：王雅京  微信扫一扫实时了解行业动态 著作权声明：kaiyun体育官方人口
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