大数据时代信息安全隐患近年来，随着信息数据的爆炸式增长，数据的财富转换率也出现了大幅度的增长。这就造成了一个大数据时代的背景。很多... 大数据时代信息安全隐患近年来，随着信息数据的爆炸式增长，数据的财富转换率也出现了大幅度的增长。这就造成了一个大数据时代的背景。
综合近年来国内外重大数据安全事件发现，大数据安全事件正在呈现以下特点：（1）风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄露，既有技术漏洞，也有管理缺陷；既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。
根据权威数据统计，2013年内81%的企业信息安全泄密类问题发生在体系内部（内部人员过失泄密或主动窃密），由外部黑客攻击、系统漏洞、病毒感染等问题带来的信息泄密案例，合计仅有12%；内部体系造成的泄密损失是黑客攻击的16倍，是病毒感染的12倍。
一是基础通信网络关键产品缺乏自主可控，成为大数据安全缺口。我国运营企业网络中，国外厂商设备的现网存量很大，国外产品存在原生性后门等隐患，一旦被远程利用，大量数据信息存在被窃取的安全风险。
应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。总之，只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。
范宏伟进一步指出，在有限的成本中，把数据保护实现最大化，则需要CIO要在实施成本、宕机时间、解决方案达成一个平衡。因此，开展数据保护或者对于整体数据容灾系统应该从底层的数据备份恢复开始做起，逐步开始数据复制、应用切换、业务接管等四个方向。
支持局域网部署和互联网部署模式，支持总部和异地分支机构分别部署；支持单机部署模式；确保公司内部资料的相互流通。
数据分类与分级：双重保障 数据分类，如同数据的标签系统，根据数据的性质和价值，将其划分为不同类别，以优化管理和保护。数据分级则是基于可能造成的危害程度，将公共数据划分为一般、重要和核心三个等级，确保每个级别的安全策略匹配。
大数据时代：数据安全管理是最大风险 大数据时代的来临，对中国来说面临安全管理能力、存储及处理能力、应用能力和人才培养能力等多方面的新挑战。大数据的安全管理能力挑战。数据安全管理问题，是我国应用大数据面临的最大风险。
加强数据安全管理，实现数据的治理与清洗，从源头保证数据的一致性、准确性。首先升级基础服务器环境，建立多重防护、多级互联体系结构，确保大数据处理环境可信度。
一方面是大数据时代的信息爆炸，导致网端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻，另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。
由于不安全的数据传输、系统漏洞、网络攻击等原因，企业内部数据可能会泄露到外部，导致企业面临财务损失、声誉受损等风险。企业内部员工携带重要文件跳槽或商业间谍活动等原因，可能导致企业数据泄露。黑客可能会攻击企业的数据库系统，窃取或破坏企业数据，造成严重的损失。
1、大数据时代信息安全隐患近年来，随着信息数据的爆炸式增长，数据的财富转换率也出现了大幅度的增长。这就造成了一个大数据时代的背景。很多... 大数据时代信息安全隐患近年来，随着信息数据的爆炸式增长，数据的财富转换率也出现了大幅度的增长。这就造成了一个大数据时代的背景。
2、大量用户信息数据被盗，导致用户网络银行账户发生入侵事件等情况。这些事情发生在个人用户身上。如果类似事件发生在国家财政、政务等相关部门的数郑友据平台系统上，其后果将是不可想象的，对国家网络安全造成的损失将是前所未有的。
3、但企业在获得“大数据时代”信息价值增益的同时，却也在不断的累积风险。首先是黑客窃密与病毒木马的对企业信息安全的入侵；大数据在云系统中进行上传、下载、交换的同时，极易成为黑客与病毒的攻击对象。
4、此外，由于大数据的价值低密度特性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。大数据技术为信息安全提供新支撑。
分散的框架 使用大数据的公司可能需要在不同系统之间分布数据分析。例如，Hadoop是一种开放源代码软件，旨在在大数据生态系统中进行灵活和分散的计算。但是，该软件初根本没有安全性，因此在分散的框架中有效的安全性仍然是要实现的挑战。数据来源 找到我们的数据来源确实有助于确定违规的来源。
云安全性不足 大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。关于大数据存在的安全问题有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。
三是充分利用大数据技术应对网络攻击，通过大数据处理技术实现对网络异常行为的识别和分析，基于大数据分析的智能驱动型安全模型，把被动的事后分析变成主动的事前防御；基于大数据的网络攻击追踪，实现对网络攻击行为的溯源。
侵略隐私权 大数据体系通常包括机密数据，这是许多人十分关怀的问题。这样的大数据隐私要挟现已被全球的专家们评论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据体系，以损坏敏感数据。以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据安全问题有哪些类型？”的相关内容希望对大家有所帮助。