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数据安全与大数据安全的不同点有哪些,数据安全与大数据安全的不同点

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《数据安全与大数据安全:差异剖析》

一、定义范畴的差异

数据安全主要侧重于保护各类数据的保密性、完整性和可用性,这里的数据可以是小到个人或企业的单一类型的少量数据,例如个人的银行账户密码、企业的一份合同文档等,它强调的是数据在存储、传输和使用过程中的基本安全保障,以防止数据泄露、篡改和丢失等常见风险。

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图片来源于网络,如有侵权联系删除

大数据安全则是在大数据背景下的数据安全概念的延伸,大数据具有数据量大(Volume)、类型多样(Variety)、处理速度快(Velocity)、价值密度低(Value)等特点,大数据安全不仅仅要考虑传统数据安全中的保密性、完整性和可用性,还需要应对大数据的特殊属性带来的挑战,大数据包含大量结构化、半结构化和非结构化数据,这些数据的来源广泛,包括传感器、社交媒体、网络日志等,大数据安全要保障在海量数据的收集、存储、分析和共享过程中的安全,其范畴涵盖了整个大数据生态系统,包括数据仓库、数据湖、大数据分析平台等众多组件。

二、技术手段的不同

在数据安全方面,传统的加密技术是保障数据保密性的重要手段,例如对称加密算法(如AES)和非对称加密算法(如RSA),通过对数据进行加密处理,使得只有拥有正确密钥的用户才能解密查看数据内容,数据完整性则可以通过哈希函数(如SHA - 256)来实现,通过计算数据的哈希值并在传输或存储过程中进行比对,以检测数据是否被篡改。

对于大数据安全,传统加密技术面临着一些挑战,由于大数据量巨大,对数据进行全量加密和解密可能会带来巨大的计算开销和存储成本,大数据安全更倾向于采用分布式加密技术、同态加密等新兴技术,分布式加密技术可以将加密任务分配到多个节点进行处理,提高加密效率,同态加密则允许在密文状态下对数据进行特定的计算操作,在保护数据隐私的同时实现数据分析,大数据安全还需要数据溯源技术,以便在发现安全问题时能够追踪数据的来源和流向,这在传统数据安全中不是重点关注的技术手段。

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三、安全管理的区别

数据安全管理通常以数据为中心,围绕数据的生命周期进行管理,企业对于重要数据会制定严格的访问控制策略,明确哪些用户可以在什么情况下访问哪些数据,数据的备份和恢复策略也是数据安全管理的重要组成部分,以应对数据丢失或损坏的情况。

大数据安全管理则更加复杂和全面,由于大数据涉及多个部门、多个业务流程以及众多的数据源,其安全管理需要跨部门、跨业务的协同,在一个大型企业中,大数据可能由市场部门收集客户数据、生产部门提供设备运行数据等多个来源共同构成,大数据安全管理需要协调这些部门之间的数据共享和使用规则,确保在数据整合和分析过程中的安全,大数据安全管理还需要考虑合规性问题,不同行业和地区对于大数据的使用和安全有不同的法规要求,企业需要确保其大数据安全管理策略符合相关法规。

四、风险来源的差异

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数据安全的风险来源主要包括内部人员的误操作或恶意行为、外部黑客的攻击以及系统漏洞等,内部员工可能因为疏忽而误删除重要数据,或者外部黑客通过网络攻击窃取企业的敏感数据。

大数据安全的风险来源除了上述因素外,还与大数据的特性相关,大数据的多样性使得数据的分类和标记变得困难,容易导致数据在使用过程中的混淆和错误授权,其海量性也增加了数据泄露的风险,一旦发生泄露,影响范围更广,大数据分析过程中可能会挖掘出一些隐私信息,数据挖掘算法本身可能存在的偏差或者被恶意利用也会带来新的安全风险。

数据安全和大数据安全虽然有一定的关联,但在定义范畴、技术手段、安全管理和风险来源等方面存在着明显的不同点,在当今数字化时代,无论是企业还是个人,都需要深刻理解这些不同点,以便采取更加有效的安全策略来保护数据资产。

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