数据资讯-大数据安全风险及防范机制
2025-03-06
在当今数字化时代，数据已经成为了企业和社会发展的重要资产。随着大数据技术的迅猛发展，数据资讯的应用范围越来越广泛，涵盖了从商业决策、医疗健康到城市管理等多个领域。然而，在享受大数据带来的便利的同时，我们也不得不面对一个严峻的问题——大数据安全风险。这些风险不仅威胁着企业和个人的信息安全，更可能对社会稳定和国家安全构成潜在威胁。
一、大数据安全风险
（一）数据泄露风险
- 内部人员因素
- 在企业或组织内部，员工可能是数据泄露的风险源头。一些员工由于缺乏安全意识，可能会无意间将敏感数据暴露在不安全的环境中。例如，在公共网络环境下使用公司设备访问包含重要数据的系统，或者未按照规定妥善保存数据文件。
- 也存在部分员工出于利益诱惑或其他目的故意窃取数据的情况。他们可能会利用自己的工作权限获取大量客户信息、商业机密等，并将其出售给竞争对手或者用于非法活动。
- 外部攻击者入侵
- 黑客是数据泄露的主要外部威胁之一。他们通过各种手段如网络钓鱼、恶意软件感染、漏洞攻击等方式入侵企业的数据库系统。一旦成功入侵，就可以轻易地获取大量存储在其中的数据。例如，SQL注入攻击就是一种常见的针对数据库的攻击方式，攻击者可以构造特殊的输入语句，绕过系统的安全验证机制，从而获取数据库中的数据。
（二）数据完整性风险
- 数据篡改
- 大数据来源广泛且复杂，这使得数据在采集、传输和存储过程中容易受到篡改。在数据采集环节，如果传感器设备被恶意破坏或者受到干扰，采集到的数据就会出现偏差。在数据传输过程中，黑客可能会截获数据并进行修改，以达到误导分析结果的目的。
- 例如，在金融交易数据中，如果交易金额、交易对象等关键信息被篡改，将会引发严重的财务问题，甚至影响整个金融市场的稳定。
- 数据污染
- 当大量的低质量数据混入大数据集时，就会造成数据污染。这些低质量数据可能是错误的数据、重复的数据或者是恶意伪造的数据。数据污染会降低数据分析结果的准确性，使基于这些数据做出的决策出现偏差。例如，在医疗大数据中，如果患者的诊断数据被错误录入或者恶意篡改为其他病症，那么医生根据这些数据制定的治疗方案可能会危及患者的生命安全。
（三）隐私侵犯风险
- 用户画像过度精准
- 随着大数据分析技术的发展，企业能够通过对海量用户数据的挖掘构建出非常精准的用户画像。虽然这有助于企业更好地了解客户需求并提供个性化服务，但也带来了隐私侵犯的风险。当用户的年龄、性别、消费习惯、社交关系等众多个人信息被整合在一起时，就相当于把用户的私生活完全暴露在企业面前。
- 如果企业没有严格遵守相关的隐私保护法规，将这些用户画像用于不当目的，如未经用户同意向第三方出售用户信息，就会严重侵犯用户的隐私权。
- 数据关联分析
- 在大数据环境下，不同来源的数据可以通过关联分析建立起联系。原本看似孤立的数据项，经过关联分析后可能会揭示出用户的敏感信息。例如，将一个人的购物记录与社交媒体上的活动轨迹相结合，可能会推测出该用户的宗教信仰、政治倾向等私人信息。这种数据关联分析一旦被滥用，将对用户的隐私造成极大的威胁。
二、大数据安全防范机制
（一）技术层面
- 加密技术
- 加密是对数据进行保护的有效手段之一。对于静态数据（存储在磁盘、数据库等介质中的数据），可以采用对称加密算法（如AES）和非对称加密算法（如RSA）相结合的方式进行加密。对称加密算法加密速度快，适用于大量数据的加密；非对称加密算法则用于密钥的安全分发。
- 对于动态数据（在网络中传输的数据），SSL/TLS协议提供了可靠的加密通道。它通过公钥基础设施（PKI）来确保通信双方的身份认证和数据加密，防止数据在传输过程中被窃听或篡改。
- 访问控制技术
- 建立严格的访问控制策略是保障大数据安全的关键。基于角色的访问控制（RBAC）是一种常用的方法。企业可以根据不同的岗位和职能为员工分配相应的角色，每个角色拥有特定的权限范围。例如，普通员工只能查看自己负责业务范围内的部分数据，而高级管理人员可以访问更全面的数据。
- 同时，还可以结合多因素身份认证技术（如密码 + 指纹识别、密码 + 动态验证码等），进一步提高访问控制的安全性，防止未经授权的人员进入系统获取数据。
- 数据脱敏技术
- 数据脱敏是指对原始数据进行处理，使其在不影响正常使用的情况下无法直接识别出个体身份。在大数据应用场景中，对于涉及用户隐私的数据，如姓名、身份证号、电话号码等，在进行数据分析之前应该先进行脱敏处理。例如，可以用哈希函数对身份证号进行转换，得到一个不可逆的编码值，这样既保证了数据分析的正常进行，又保护了用户的隐私。
（二）管理层面
- 建立健全的安全管理制度
- 企业应制定完善的大数据安全管理政策和操作流程。明确数据的所有权、使用权以及相关责任人的职责。例如，规定数据采集部门要确保数据来源合法合规，数据存储部门要定期对存储设备进行安全检查，数据使用部门要严格按照规定用途使用数据。
- 同时，建立数据安全审计制度，定期对数据的采集、存储、使用等各个环节进行审查，及时发现和纠正存在的安全隐患。
- 加强员工安全培训
- 员工是大数据安全的第一道防线。企业要定期开展安全培训活动，提高员工的安全意识和技能。培训内容包括但不限于网络安全知识、数据保护法规、企业内部安全制度等。
- 通过案例分析、模拟演练等形式，让员工深刻认识到数据安全的重要性以及自身行为对企业数据安全的影响。对于违反安全规定的员工，要给予相应的处罚措施，以起到警示作用。
（三）法律法规层面
- 完善相关法律法规
- 政府应加快大数据安全领域的立法进程，出台专门针对大数据安全的法律法规。明确规定数据主体的权利和义务，数据控制者的责任，以及违规行为的处罚标准等。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）就是一个比较完善的关于数据保护的法规，在全球范围内产生了广泛的影响。
- 我国也在不断完善相关的法律法规，如《网络安全法》《数据安全法》等，为大数据安全提供了法律依据。
- 加强国际合作
- 大数据具有跨国界的特点，因此需要加强国际间的合作。各国之间可以共同制定统一的大数据安全标准和技术规范，分享安全事件的应对经验和最佳实践。例如，在打击跨国网络犯罪方面，通过建立跨国执法协作机制，联合追踪和打击那些利用大数据进行非法活动的犯罪分子，共同维护全球大数据安全环境。
