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大数据的商业化航线已经开通,数据作为公司资产的重要组成部分,其核心性不断凸显。 由于大数据时代的数据具备数据量大、流速高、多种多样、非结构化强等一系列优势,其面临的威胁也将是多样的、繁多的、前所未有的。 与此相反,趋势科技认为,在大数据时代的对抗中,企业需要建立以数据保护为中心的云安全智能保护战术,更全面、更迅速地解决hadoop等基础架构层的威胁
被遗忘“非结构化数据”的数据保护战术也需要同步
大数据时代,大量而多样的数据不仅给公司的诉求预测、战术决策带来了数据支持,也挑战了新闻相对高效的保存、安全的共享。 挖掘大数据内在的商业价值,并且结合安全防护措施进行同步,可以避免发生毁灭性的结果。 另外,也是公司提高竞争力,抢占市场先机的关键。
趋势科技中国区业务快速发展总监童宁说:“大数据带来的重要变化之一是对非结构化数据的重新审视。 迄今为止,这些大量和琐碎的数据没有得到比较有效的利用,商业价值很小。 这是因为一直被排除在公司的数据保护战术之外。 但是,在大数据时代,非结构化数据成为企业挖掘数据商业价值、诉求预测、决定支持能力的重要来源。 因此,企业的数据保护战术必须针对新的威胁进行变革,实现全面的复盖和关键部署的结合,以更好地保护企业的数据资产。 ”
在企业对数据威胁诉求的推动下,趋势科技利用先进的技术特征和对全球数据威胁的感知力,推出了云安全智能保护战术。 该战术强调提供快速准确地收集、识别和立即保护新威胁的功能。 这样,数据就可以在其生命周期中以智能、简单、灵活的方式促进业务的快速发展,从而满足移动互联、大数据APP等业务创新的需要。
deep security“五层”安全hadoop大数据的全部流程的审核
目前,在金融、互联网等大数据应用度高的公司中,apt攻击的背后被商业犯罪团体所控制。 此外,黑洞攻击也将晋升到2.0时代,无论是公司还是个人,所有数据的所有者,都将面临大数据时代前所未有的危险。 但是,作为大数据实用程序的hadoop在数据安全设计和保护功能方面并不完全让客户满意,但存在访问控制弱、没有法规遵从性设计、没有数据加密、策略管理弱等各种各样的问题 大量依赖web ui和kerberos进行大量部署的特点不能保证数据的完整性,一旦遭到篡改,错误的结果会导致错误的结果
对此,童宁表示:“hadoop的安全模型的构建可以使用分层方法进行。 在最外层必须进行适当的访问控制,只有拥有相关权限的人才能访问hadoop数据; 第二层是互联网威胁防御,设置相关机制,防止互联网被入侵第三层是APP应用层程序的升级,确保没有漏洞; 第四层是数据保密,防止数据被盗; 第五层是保证数据的完整性,防止数据被篡改。 根据上述五层保护策略,得到基于hadoop结构的安全策略模型。 ”
目前,趋势科技已经着眼于推进大数据安全的实际落地,改变了以前流传的序列化数据解决方法,引入了hadoop计算系统,将所有接收的数据分类交叉解决,利用hadop系统 另一方面,趋势科技即将推出的服务器深度安全系统( deep security ),将继续发挥行业独特的无代理所有警署的特点,在hadoop的“五层”防护结构中,防火墙、ids
标题:“云安全智能防护战术:大数据时代的数据资产保护”
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