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大数据时代下数据安全问题与治理体系优化




        随着互联网、物联网和社交媒体的迅速发展，大数据时代已经来临。大数据的广泛应用和快速增长给数据安全带来了新的挑战，如数据泄露、数据滥用和数据侵犯等。在这种背景下，优化数据治理体系、加强数据安全防护成了迫切的需求。


大数据时代下数据安全问题
首先，在大数据时代，数据泄露和数据盗窃成了严重的数据安全问题，给个人、企业和社会带来巨大的威胁和损失。数据泄露和数据盗窃威胁的严重性主要体现在个人隐私和信息安全方面。个人信息泄露可能导致身份盗窃、信用卡诈骗、虚拟身份冒用等问题，黑客可以利用这些信息进行欺诈活动。此外，泄露的个人健康数据、位置信息等还可能对个人的生活和安全带来威胁，企业的商业机密、研发成果等可能被不法分子窃取，导致商业机密外泄、品牌声誉受损等严重后果。
其次，随着大量数据的收集、存储和分析，个人的隐私和敏感信息面临着越来越大的风险。为了确保隐私安全和个人信息的保护，需要采取一系列措施。一是个人信息的收集和使用必须符合相关法律法规的规定，并取得个人的明确同意。二是个人信息的存储和传输需要采取安全措施，包括加密、访问控制和安全审计等技术手段，以防止未经授权的访问、泄露或篡改，可以采用匿名化和脱敏的方式处理个人信息，建立严格的访问控制和权限管理机制，限制数据的访问范围，降低个人信息被非法获取或滥用的风险。
最后，数据完整性和可信度的保障至关重要。为确保数据的完整性，采取数据备份和恢复措施，定期备份数据并存储在安全的位置，同时建立恢复机制。记录和审计机制也是关键。通过跟踪和监控数据的创建、修改和访问，可以及时发现数据篡改或未经授权的访问，并通过数据验证和校验验证数据的准确性和一致性。同时，建立严格的访问控制和权限管理机制，限制数据访问范围，只有授权人员可修改或访问数据，评估数据源的可信度，确保数据的来源可靠，以及实施数据质量管理措施，提高数据准确性和完整性。这些措施可以有效保障数据的完整性和可信度，提高数据的安全性和可靠性。
大数据时代下数据治理体系的优化措施
1.建设数据安全运营管理平台
以“平台化、体系化、可视化、智能化”为目标，建设数据安全管理平台，构建数据安全大脑，将静态的立体防御体系与动态的安全运营机制有效结合，充分利用大数据、自动编排、智能分析等技术创新手段，对各类安全产品进行“统一部署、统一监控、统一管理”，实现数据安全的事前防护、事中监测、事后审计的整体、智能、动态、持续提升的运营防护。
实现思路：
一是全面采集数据。全面采集网络安全管理设备、网络审计设备、数据审计设备、终端安全系统、外部威胁情报信息等信息，应采尽采，采集全链条安全数据。
二是统一调度设备。通过打通各类安全设备的管理接口，将基于安全数据关联分析后的策略信息下达给安全设备，对安全防护设备进行统一管控、安全策略统一下发和自动化管控，实现从安全设备单打独斗转变为平台协同联防联控。
三是数据智能分析。利用人工智能和机器学习等技术，对采集到的数据进行智能分析，通过模式识别、异常检测和行为分析等算法，快速发现潜在的威胁和漏洞，并及时采取相应的防护措施。
四是事件响应和处置。通过统一事件响应中心，负责对安全事件进行快速响应和处置，利用 SOAR探索实现自动化抵御安全风险，大幅压缩防御时间，推动网络安全风险事件处置从“事后”被动响应向“事中”主动应对转变。
五是安全策略优化。基于数据驱动持续优化安全策略，实现安全设备的自动化配置，提升数据安全防护的效果和响应能力。
实现成效：
一是运营情况可视化。从数据资产、数据安全策略、数据安全风险、数据安全事件和应急处置等多个方面进行可视化展示，便于及时掌握各项情况，为数据安全决策提供可视化分析支持。
二是安全风险全方位感知。对各安全组件数据进行统一汇总、去重清洗、集中统计分析，及时感知数据生产、应用、共享开放、管理等各领域的数据安全风险。
三是安全事件统一管控。通过打通各类安全设备的管理接口，将基于安全数据关联分析后的策略信息下达给安全设备，做到统一策略管理和自动化管控，实现从安全设备单打独斗转变为平台协同联防联控。
四是建立智能化运营体系。利用自动化工具和流程，实现安全设备的自动化配置和管理。探索建立从数据资产识别、分类分级、安全策略设置、风险监测、应急处置到策略优化的自动化闭环处置机制。
2.法律法规和政策的制定与落地
政府机构应制定配套的实施细则和操作指南，明确相关部门和个人的责任与义务，还需要建立监管机制和执法机构，确保法律法规的有效执行和监督，对于违反法律法规的行为，应追究相应的法律责任，以维护数据治理的合规性和公正性。政府还应制定相关的政策和指导文件，这些政策可以包括数据开放与共享的原则和机制、数据标准化和互操作性的推进，以及数据隐私保护和安全的技术要求等。政府还可以设立专门的数据管理机构或委员会，负责协调和推动数据治理的实施，并与利益相关方进行合作和沟通。
3.加强数据管理和访问控制
首先，数据分类和标记是数据管理的基础。通过对数据进行分类和标记，根据敏感程度和重要性，将其分为不同的等级或类别。这有助于明确数据的访问权限和操作规范，确保采取适当的保护措施。
其次，建立严格的访问控制策略是必要的。这包括采用身份验证和授权机制，确保只有经过授权的人员能够访问特定的数据，使用强密码和多因素身份验证等技术手段，增强访问控制的安全性。此外，还需要实施适当的权限管理，确保不同用户或角色只能访问其合法权限范围内的数据。
再次，数据加密是保护数据安全的重要手段。采用强大的加密算法和密钥管理机制，即使数据在传输或存储过程中被非法获取，也无法解读其内容，大大提高数据的安全性。建立数据审计和监控机制是必要的。数据审计可以记录数据的访问和操作日志，便于追踪和审查数据的使用情况。而实施实时监控和异常检测，可以及时发现和应对未经授权的访问或异常行为。
最后，员工培训和意识提升是关键环节。通过培训员工关于数据安全和访问控制的最佳实践，提高员工对数据管理和访问控制重要性的认识，同时制定明确的内部政策和规范，确保员工按照规定的流程和标准处理数据，遵守访问控制措施。
4.改进技术手段和安全防护措施
首先，强化身份验证和访问控制是至关重要的。采用更加强大和复杂的身份验证机制，如双因素身份验证、生物识别技术等，可以有效防止未经授权的访问，细化访问权限，根据用户的角色和需求，精确控制对数据的访问权限，避免数据被滥用或泄露。
其次，加强数据加密技术的应用。采用强大的加密算法和密钥管理机制，对敏感数据进行加密，确保即使数据在传输和存储过程中被非法获取，也无法解读数据内容。同时，加密技术还可以应用于数据的备份和恢复过程，提高数据备份的安全性。
最后，引入先进的威胁检测和防御技术。部署强大的防火墙、入侵检测和防御系统，能够及时发现和阻止潜在的网络攻击和恶意行为。通过实时监控和分析网络流量、日志和异常活动，可以及早发现异常情况并采取相应的应对措施。定期进行数据备份，并将备份数据存储在安全的位置，以防止数据丢失或损坏。
5.推动政府与企业、个人协同发力
应加快对数据分级分类的制度建设，在国家层面，明确“确定重要数据目录”，实行更加严格的管理制度，同时各地区、各部门制定相关行业、领域的重要数据具体目录，加快形成国家与各地方、各部门管理权限之间的合理协调机制。中央和地方政府一方面积极探索以政务数据为代表的公共数据能够实现安全、高效的开发利用，增加社会公共利益；另一方面在切实维护国家数据安全的过程中，积极回应社会关切，通过健全数据交易管理制度，加大数据处理违法行为处罚力度等，全面保障数字时代下个人、组织的合法权益。同时，人们在日常生活中每一个行为所产生的信息，都汇入“数据”的汪洋大海。企业作为数字经济发展的重要推动者，同样也掌握大量数据信息，应不断加强数据安全知识宣传普及，提高全社会的数据安全保护意识和水平，使公众个体与各类企业、平台，由数据的拥有者、数据安全治理的旁观者，转变为保障国家数据安全的重要主体。
结语
总之，现阶段大数据的使用与安全治理问题日益突出，企业要了解数据质量现状，不断完善数据安全治理技术架构，实现用户身份认证，对不同的数据采取适当的存储与备份、恢复方式，全方位保护数据应用安全。

来源：《网络安全和信息化》杂志

作者：张荣泽

时间：2024年10月25日