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什么是数据安全,为什么需要数据安全,怎么才能实现数据安全

WHAT何为数据安全? 数据安全指的是用技术手段识别网络上的文件、数据库、帐户信息等各类数据集的相对重要性、敏感性、合规性等,并采取适当的安全控制措施对其实施保护等过程。 它就是一种能够合理评估及减少由数据存储所带来的安全风险的技术方式。 数据安全“学习三问”WHAT WHY HOW WHY为什么需要数据安全? 而以数据为中心的安全模型则是换一个角度解决上述安全问题的方法。 HOW如何实现数据安全? 由此可见,在不少场景下,数据安全模型与用户安全模型的应用效果可能产生巨大的差别。 另外,上述场景也表明,数据安全模型的应用还依赖于一个前提条件——数据分类。 如何实施数据分类? 几项简单易实施的数据安全技术措施 在数据安全领域,可用于提高数据安全性的应用技术还包括: (1) 结束收集不必要的数据 近十年来,在IT管理领域,我们能够都看到对数据的认知所发生的巨大改变。

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    数据安全

    提供数据在事前、事中、事后的安全应对方案和处理机制,形成事前能预测,事中有方法,事后可追踪的安全闭环。 产品功能  大数据安全审计 本系统支持大数据HDFS、HIVE、HBASE等组件的数据安全单向、双向审计功能,提供可视化、向导式、多层次的策略配置管理。丰富和灵活的规则体系,能够适应不同场景需求。 应用场景 优势及特性 中安威士大数据安全平台,为Hadoop、Hortonworks、Cloudera以及国产大数据架构提供了数据访问审计、数据访问控制、数据加密、数据脱敏等安全功能。 能够穿透企业生产系统,只针对企业数据资产实施安全防护,不再需要更改和对接已有的系统便可完成部署并独立运行。更精细化、系统性的保护了数据资产的安全。  策略模型成熟稳定,且处理性能高效。 数据安全防护手段、方法丰富适用。 自动安装和部署,无需人工在大数据集群节点进行操作。 功能齐套,集成简易,可快速构建数据安全网。 模块化设计,灵活定制和组装,适应各类场景需要。

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    揭秘⼤数据安全

    是说通过大数据分析来提高企业安全?但这更像是大数据安全领域的运用。 没关系,我们先不急着下定义,让我们先从几个不同的方面来感受下大数据安全的轮廓。 ---- 大数据语境下都有哪些安全问题? ,但这是大数据系统在安全领域中的运用,是“安全数据”而不是“大数据安全”。 数据在应用里诞生、流转、被消费,这些应用自身的安全性如何,在很大程度上将直接影响数据安全性。因此,大数据安全也应该包含这些应用的安全。 ? 虽然没有名单妙药能够既简单又高效的一键解决大数据安全所面对的各种挑战,不过大数据安全倒是可以从传统数据安全、企业安全等等传统安全实践中借鉴经验。 那我们到底应该做些什么呢? 为确保大数据安全系统中的数据安全,传统数据安全领域里的安全实践完全可以复用。

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    数据安全小结

    数据安全 安全体系 面对复杂的大数据安全环境,需要从四个层面综合考虑以建立全方位的大数据安全体系:边界安全、访问控制和授权、数据保护、审计和监控。 (2)网络隔离:大数据平台集群支持通过网络平面隔离的方式保证网络安全。 (3)传输安全:关注数据在传输过程中的安全性,包括采用安全接口设计及高安全数据传输协议,保证在通过接口访问、处理、传输数据时的安全性,避免数据被非法访问、窃听或旁路嗅探。 对不同级别的数据提供差异化的流程、权限、审批要求等管理措施,数据安全等级越高,管理越严格。 逻辑分层 从数据流程上进行安全管理,就是把上述提到的安全节点流程化管理。 总结   本篇从结构上和逻辑上对数据安全做了小结。接下来打算慢慢通过实际案例分析各个安全模块的实践。

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    数据治理之数据安全

    目录 一、什么是数据安全? 二、数据安全管理方法 1.数据分类 2.数据分级 3.加密脱敏  ---- 一、什么是数据安全数据安全指的是用技术手段识别网络上的文件、数据库、帐户信息等各类数据集的相对重要性、敏感性、合规性等,并采取适当的安全控制措施对其实施保护等过程。 二、数据安全管理方法 主要分为数据分类、数据分级、数据脱敏三个关键步骤来管理。 数据分级更多是从安全合规性要求、数据保护要求的角度出发的,本质上就是数据敏感维度的数据分类。  按敏感程度划分(仅供参考) 级别 敏感程度 判断标准 1级 公开数据 可以免费获得和访问的信息,没有任何限制或不利后果,例如营销材料、联系信息、客户服务合同和价目表 2级 内部数据 安全要求较低但不打算公开的数据

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    数据安全运营视角下的数据资产安全治理

    本文从运营角度谈数据资产的安全治理,通过平台化能力实现对涉敏资产识别、评估风险,及一系列治理措施达到风险收敛目的。 S(Situation)情景:这次数据泄露是因为这个接口没有鉴权并且过度暴露了敏感数据。 C(Complication)冲突:公司涉敏资产安全可控吗? 安全团队:为安全团队基于数据资产的脆弱性分析、输出解决方案、收敛风险保护公司数据安全提供基础数据。 协作部门:为协同部门进行内部流程优化、外部合规提供基础数据。 二、业界思路 国外Gartner从调解业务和安全冲突,通过调研形成规则落实DSG数据安全治理框架,及微软主要从人员、流程,和技术这三个角度出发数据治理框架(DGPC),国内比较普遍的以某知为代表的,以数据为中心的数据安全治理实践 在数据安全治理推进中,除了上述提到的两个因素外,还有没有能为完成目标需要关注的因素呢?

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    【大数据安全】基于Kerberos的大数据安全方案

    1.背景 互联网从来就不是一个安全的地方。很多时候我们过分依赖防火墙来解决安全的问题,不幸的是,防火墙是假设“坏人”是来自外部的,而真正具有破坏性的攻击事件都是往往都是来自于内部的。 近几年,在thehackernews等网站上总会时不时的看到可以看到一些因为数据安全问题被大面积攻击、勒索的事件。 [不安全的Hadoop集群] 要保证Hadoop集群的安全,至少要做到2个A:Authentication(认证),Authorization(授权)。 (2)数据同步优化 Kerberos数据同步可以将生成的数据记录同步写入到MySQL中,使用MySQL双主同步方式。在跨机房环境中,KDC数据使用Rsync工具进行增量同步。 Kerberos本质上是一种协议或安全通道,对于大多数用户或普通用户来说,是有一定学习曲线的,是否有更好的实现能够对普通用户隐藏这些繁琐的细节。

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    【BDTC 2015】大数据安全分论坛:数据驱动安全

    在12日下午的大数据安全分论坛上,来自阿里巴巴数据安全部阿里数据安全小组总监郑斌、腾讯安全云部助理总经理李旭阳、奇虎360高级技术经理张卓、明略数据技术合伙人杨威、启明星辰资深研究员周涛、中移软件大数据分析与挖掘工程师高家凤及同事沈洁 启明星辰资深研究员周涛:在安全分析中如何规避“大” 数据分析 启明星辰资深研究员周涛分享的焦点是关注“在安全分析中如何规避“大” 数据分析”,他首先对企业安全数据做了介绍,包括安全数据的成因和特点以及安全数据带来的挑战 明略技术合伙人 杨威 阿里巴巴数据安全部阿里数据安全小组总监郑斌:大数据下的数据安全 阿里巴巴数据安全部阿里数据安全小组总监郑斌在《大数据下的数据安全》主题演讲中表示以数据流控制为中心的IT时代正走向以数据共享为基础 他表示数据安全面临着来自新技术、政策方面的风险,过去的安全防护方案无法满足大数据业务、技术要求,甚至成为瓶颈。新的安全挑战,需要新的安全解决方案,阿里针对这些挑战进行了哪些安全实践? 阿里巴巴数据安全部阿里数据安全小组总监 郑斌 腾讯安全云部助理总经理李旭阳:大数据打击社工诈骗 来自腾讯安全云部助理总经理李旭阳发表的演讲主题是“大数据打击社工诈 骗”,他首先介绍了安全其实包括三个方面

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    网站安全公司-数据安全风险分析

    现代信息化系统越来越普遍,但对于数据安全方面却有很多问题,数据完整性风险不仅影响信息的有效性,还影响信息正确性的保证。一些政府条例特别注重确保数据的准确性。 如果没有安全预警、授权或审计跟踪就可以更改信息,则无法确保信息的完整性。 1.错误 计算机和存储故障可能损害数据和损害数据完整性。 确保数据所有者负责授权、控制数据数据丢失。一旦剩余风险密钥数据丢失,如果不恢复,将永远丢失。 确保数据所有者负责表决权,控制数据数据损失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题,因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。 如果已经出现了数据被篡改的问题,那么可以向网站安全公司求救来解决,国内像SINESAFE,绿盟,启明星辰,鹰盾安全,等等都是解决数据被篡改的安全公司。

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    腾讯安全姬生利:《数据安全法》下,云上数据安全最佳实践

    腾讯云鼎实验室数据安全总监姬生利在峰会上发表题为《腾讯云数据安全与隐私保护》的演讲,分享了当下云端数据安全威胁形势与解决这一问题的新思路和新方法。 ? 日渐复杂的云上安全态势、政策法规和企业自身业务良性发展的要求、用户对数据安全和隐私安全的意识提升等多方面因素下,如何保证云上数据安全已经成为云厂商和企业的头号难题。 构建云数据安全中台 提供云原生数据安全服务 云上数据分类和治理,自动识别和发现敏感数据并通过数据加密、动态脱敏等手段保障数据在传输、使用、存储过程中的安全,是云上敏感数据安全保护的关键。 当前,国内外云厂商普遍尚未提供云原生一体化的数据安全治理工具,云租户需要借助外部工具碎片化实现云上数据安全保护的技术落地。 目前,腾讯云数据安全中台已广泛应用在智慧城市、政务云、金融云等多个行业领域。 应用免改造 CASB成为云上数据安全应用最佳实践 《数据安全法》对于企业数据安全的防护上提出了新的合规要求。

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    【大数据安全】基于Kerberos的大数据安全验证方案

    1.背景 互联网从来就不是一个安全的地方。很多时候我们过分依赖防火墙来解决安全的问题,不幸的是,防火墙是假设“坏人”是来自外部的,而真正具有破坏性的攻击事件都是往往都是来自于内部的。 近几年,在thehackernews等网站上总会时不时看到可以看到一些因为数据安全问题被大面积攻击、勒索的事件。 要保证Hadoop集群的安全,至少要做到2个A:Authentication(认证),Authorization(授权)。 (2)数据同步优化 Kerberos数据同步可以将生成的数据记录同步写入到MySQL中,使用MySQL双主同步方式。在跨机房环境中,KDC数据使用Rsync工具进行增量同步。 Kerberos本质上是一种协议或安全通道,对于大多数用户或普通用户来说,是有一定学习曲线的,是否有更好的实现能够对普通用户隐藏这些繁琐的细节。

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    Redis的数据安全

    Redis在热点数据的保存、session缓存、计数、社交网络、消息队列等场景下发挥了出色的作用,但是大部分NoSQL产品都存在数据不一致的问题,redis也不例外,那么redis 在数据安全方面做了哪些优化和改进呢 RDB持久化给数据安全提供了保障,利用RDB文件恢复数据也比较快,但是由于每次执行bgsave命令都需要fork出一个子进程,频繁执行成本较高,无法进行实时持久化,因此redis又提供了AOF持久化的机制来解决这个问题 always:每次更新操作后手动调用fsync()将数据写到磁盘,数据安全,但是性能相对较低,会严重降低redis的速度。 everysec:每秒刷新到磁盘一次,兼顾了性能和数据安全,建议配置。 AOF重写机制 随着redis接收的写命令越来越多,AOF 文件也会越来越大,为此,redis引入了重写机制。 6.从库接收到主库发过来的数据后就会应用这些数据

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    云上数据安全

    目录 课程介绍 1.数据安全概述 常见的数据安全问题 数据本身及数据防护的安全 阿里云的数据安全防护 2.数据备份、恢复和容灾 常见的不同级别的备份方法 云服务器ECS快照 云数据库RDS备份与恢复 云数据库加密存储——TDE透明数据加密 云存储OSS加密存储——客户端加密保护数据 云存储OSS数据完整性验证 阿里云加密服务 4.数据传输安全 数据传输安全风险认识 https协议 有效的https RDS的传输安全——SSL加密 1.开通SSL 2.设置SSL 3.下载证书 4.在客户端配置SSL CA证书 课程介绍 1.数据安全概述 常见的数据安全问题 ? 数据本身及数据防护的安全 ? 阿里云的数据安全防护 ? 2.数据备份、恢复和容灾 常见的不同级别的备份方法 按地理位置、按备份模式、按时效性 ? 云数据库加密存储——TDE透明数据加密 ? 云存储OSS加密存储——客户端加密保护数据 ? 云存储OSS数据完整性验证 ? 阿里云加密服务 ? 4.数据传输安全 数据传输安全风险认识 ?

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    ELK 数据安全加固

    ELK 安全问题 对于日常使用到的 ELK 组件的系统,默认在 ELK 部署的时候默认都是没有安装配置任何权限管控插件,这对于存储在 es 之中的数据无异于“裸奔”。 没有任何防护的话,只要稍微会一点 ELK 知识,网络探测到暴露在域外的 es 数据库后,可以直接对数据进行“增删改查”,这是致命的安全问题。 ,只要能远程连上这台机器的 9200 端口,这对数据安全来说是比较大的隐患。 安全(Security) 支持索引和字段级别,读写等细分权限的控制管理,实现数据安全防护、业务访问隔离,向正确的人员授予访问权限,阻止恶意破坏和数据泄露,有效地保障数据安全。 /config/certs/ 现在 Elasticsearch 集群上启用了安全特性,因此必须启用 Kibana 安全特性并配置为通过 HTTPS 向集群进行身份验证。

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    数据安全分析

    一、引言 单纯的防御措施无法阻止蓄意的攻击者,这已经是大家都认同的事实,应对挑战业界有了诸多方面的探索和实践,而其中最有趣的就非安全分析莫属了,围绕着安全分析展开,我们可以看到大数据安全智能 、情景感知、威胁情报、数据挖掘、可视化等等,因为这些都是安全分析师手中的武器。 ”,认为这才是大数据安全中最关键的成功标准,首先学会问问题,而不是盲目收集数据或者是急于建立一套Hadoop大数据平台。 此类数据往往难以从机器中直接获取,但对安全分析会有巨大的帮助,往往要依赖安全体系建设而逐步完善; 2.网络数据:包括FPC(Full Packet Capture,一般是PCAP格式)、会话或Flow 4.报警数据:检测工具基于其配置发现异常,进而生成的通知就是报警,通常的报警数据来自IDS(主机或网络)、防火墙、AV等安全设备。

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    数据安全技术基础

    安全四要素 机密性 完整性 身份验证 不可抵赖 机密性-数据加密 结局数据机密性的问题 > 算法的分类 【对称加密】: 原理:加密和解密适用同一个密钥,数据传输之间需要先在网络中传输密钥,一旦密泄露, 数据安全就得不到保障,会泄露 【非对称加密】: 原理:将密钥分为两种,公钥和私钥,公钥在网络中传播,私钥为独立保存的秘钥,不再在网络中公开 他的安全性高,但是处理的效率比较低 【混合加密】: 原理:使用非对称加密来保护对称加密的密钥协商阶段 使用对称加密密钥来保护数据传输 完整性-数字签名 一次性解决两个问题,数据完整性,和身份验证 工作原理: 数据发送方根据报文摘要计算出Hash值 数据发送方使用本端私钥对Hash值进行加密后,附加在报文中传输 数据接收方使用发送方的公钥对Hash值进行解密,解密成功,则确认对方身份,解密失败,则判断身份伪造 数据接收方对报文摘要自行计算出Hash值,与发送方附加的Hash值进行对比,对比一致,则数据完整,对比不一致 ,则判断数据被篡改 不可抵赖-数字证书 非对称和数字签名本身无法验证公钥真伪 需要第三方全为机构来下发和管理公钥 数字证书由证书机构下发 包含用户身份、用户公钥、根证书签名 PKI体系 定义:一个签发证书

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    数据安全态势感知

    产品简介 中安威士数据安全态势感知系统(VS-DSSA)是一款以数据访问行为分析为基础的数据安全防护和管理系统。 该系统通过对数据库审计、数据库防火墙、数据加密、数据脱敏等各种数据安全产品采集的信息进行集中处理,将多种异构数据进行归一,并进行关联分析,将数据资产分布状况、敏感数据访问行为进行动态展示,并预测数据资产可能面临的泄露风险 展现敏感数据访问量最多的TOP10应用、敏感数据访问量最多的TOP10数据类型、敏感数据访问量最多的TOP10用户和敏感数据访问量最多的TOP10IP及敏感数据流动地图等。 展示某个用户的敏感数据访问情况,分别展示该用户访问敏感数据类型的分布、访问敏感数据量趋势、敏感数据访问热度。 数据溯源 根据已经泄漏的数据,可以直接粘贴泄漏的数据,也可以文本导入泄漏的数据、根据关键字段,能回溯出可疑IP或用户名,可添加数据库用户、源IP地址、数据库名称、时间等回溯的限定条件,限定条件越详多越具体

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      腾讯云数据安全审计(Data Security Audit,DSAudit)是一款基于人工智能的数据库安全审计系统,可挖掘数据库运行过程中各类潜在风险和隐患,为数据库安全运行保驾护航。

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