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大数据让生活智能化 如何给它上云保险?

来源: 时间:2019-04-10
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在云环境的安全性正在遭受考验。与传统IT系统相比,用户和服务商的身份发生了转变,数据的所有方和托管者的角色相互独立,这就引发了对于数据信息的新挑战。数据在网络上具有高度虚拟化、智能化、规模化、可扩展的特性,而资源共享也为黑客提供了便捷渠道,让数据成了APT的 “标靶”,可能在产生、传输、接收等任一流程发生泄漏。 可思数据-人工智能资讯平台

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高危的大数据 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

由IBM Security资助、Ponemon Institute LLC独立开展的一项调查显示,尽管平均数据泄露成本下降了10%,单条成本下降了2.9%。不过数据泄露事件的平均规模(丢失或被盗的记录条数)却上升了1.8%。2016年,数据泄露平均总成本增加5.4%,而数据泄露事件的平均规模上升了3.2%,异常客户流失率和单条成本均上升了2.9%。可见,数据安全性并没有随着技术的演进有显著加强。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

防范难度加大 可思数据-人工智能资讯平台

通常,识别和遏制数据泄露的速度越快,所需要投入的成本就越低。事实上,已经有不少企业利用相对复杂的IT架构应对安全威胁,但是过于复杂反而不利于组织及时响应数据泄露事件,像BYOD或云端应用会使得掌控数据变得更复杂。调研结果显示,发生数据泄露时迁移至云平台和移动平台会使成本上升。

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多备份不可少

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对于商来说,既可以选择RAID部署,也可以在多个存储节点之间各写入几个对象副本,这样当某个节点出现故障时,其他节点的数据能够持续补充,或者利用数据副本快速恢复丢失的信息。同时,系统也可借助冗余备份来组成并联模型提升可靠性。多数情况下,云端应用会通过共享密钥、生物识别、对象去标识、加密算法、虚拟机扫描等方式保障数据安全。 内容来自可思数据

加密非万全之策 可思数据-人工智能资讯平台

对于不同用户的数据,存储系统一般会分配特定的密钥编码,这些密钥既可以存在服务器中,也可以由用户自行保管。例如,云服务商会在底层存储套一层加密,将数据分成各个文件分别加密上传,并且会随时接收远程修改。然而在部署过程中,一些和云存储混用的方案却有被篡改的风险。虽然黑客无法看到数据包内的内容,不过却可以将其他文件“嫁接”过来。如果在某些加密区有多个授信账户,这种状况无疑是有威胁的。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

传输协议要升级

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在数据的传输过程中,SSL协议会被用来解决安全问题。通常,SSL协议层在TCP/IP层和应用层之间,可以使用不对称加密技术实现会话双方信息的传递,能够保证完整性和私密性,以及识别对方的身份。例如,配置服务器的SSL不仅需要验证用户身份,还要求浏览器提供用户证书。之后,客户端会检查服务器证书,如果检查失败,则不能建立SSL连接。如果成功,则继续。目前,SSL正逐渐被TLS替代。

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取证问责要重视 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

越来越多的服务上云使得差错取证和问责变得重要,用户可以云存储上对文件进行访问和编辑,这就引发了泄密的担忧。虽然日志文件可以记录用户的登录信息,但是企业也并不情愿提供云服务器的相关信息。以Amazon S3为例,其提供了多种API,并在此之上构建了像Dropbox等云存储服务,支持多平台的上传、下载、打开、删除。默认情况下,Amazon S3使用的是SSL协议,不过仍然创建了临时文件。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

数据主权要维护

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一些云服务商会建议用户通过加密渠道上传或下载文件,希望以此来加强密钥安全性。需要注意的是,如果用户想获取额外的安全性能,也要在功能层面有所取舍,例如放弃云存储文件的公网搜索项目。即使是这样,当关键应用被嵌入攻击文件的话,仍会有永久丢失数据的风险。此时,就需要用户对数据的掌控权有所加强。 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

结语 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

时代的大数据面临的威胁与日俱增,而如何给予用户安全感是云服务商要思考的问题。一方面,要让用户掌握对数据的控制权,采取多级加密验证机制,让用户能够监测到文件创建以来的元数据,另一方面也要做好健全的安全赔付机制,这样才会让用户放心地将数据迁移上云。

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