엔터프라이즈 배포 큰 데이터 지침: 보안 문제 사전 이어야 한다

"보안 및 개인 정보"의 개념을 처음부터 주위 되었습니다.

데이터 폭발의 시대, 기업 보고 하 고 큰 데이터를 통해 보다 효율적으로 소비자 행동 및 산업 동향을 예측 수 있지만 그들은 또한 관련 된 보안 문제. 그들의 개인 정보 보안, 정보 보안, 보호를 하기 전에 첫 번째 어려운 문제 큰 데이터의 엔터프라이즈 배포가 되고있다.

Hadoop, 대용량 데이터에 대 한 선호 하는 플랫폼으로는 되었습니다에 싸여 보안 문제 개발의 시작부터.

개발자는 지적 "Hadoop 2004 년에 개발 하기 시작, 그것은 취하지 않았다 계정에 안전한 분산된 컴퓨팅 환경을 만드는 방법에 그리고 Hadoop 프레임 워크 인증 및 권한 부여는 사용자 및 서비스, 심각 하 게 적합 하지 않은 어떤 HDFs와 mapreduce 사용자, 사용자가 위조 수 있습니다. 악성 코드는 사용자가 작업 추적기에 제출하실 수 있습니다. 그는 또한 언급 2009 년 가까이에, Hadoop의 보안에 대 한 논의 서 보안으로 우선 순위가 높은 문제를 제기 했다.

비록 Hadoop 데이터 집계 및 얼굴 여러 데이터 원본의 데이터 분석에 매우 효율적으로 수행, 그것은 관련 된 보안 위험을 무시할 수 없습니다.

외국 전문가 들은 Hadoop은 유연한 대처는 기업의 대규모 데이터 분석에서 지적. 하지만 우리는 일련의 Hadoop 소개, 보안, 데이터 액세스, 데이터 모니터링, 하, 비즈니스 데이터 연속성 등을 포함 하 여 새로운 문제를 무시할 수 없습니다. 이 문제는 문제 기업 얼굴을 해야 합니다.

Yiu Xiang, 휴렛 팩커드 회사의 안전 제품 부의 제너럴 매니저의 의견에 아시아, 큰 데이터 이제 큰 추세 이며 향후 5 년, 큰 데이터가 중국 시장에서 51%의 평균에 의해 성장할 것으로 예상 된다. 그 중 보안 피할 수 없는 주제를 해야 합니다. 큰 데이터는 여전히 초기 단계에에서는, 보안 고려 사항 데이터베이스 및 데이터를 구축 센터 클라우드, 그리고 경우 더 큰 비즈니스 시스템을 구축, 보안은 결국 수 있습니다 비쌀 중요 하다.

업계는 일반적으로 안전 문제에 대 한 염려, 그것은 종종 고려 구현 후 또는 구현 과정에서.

사실, 큰 데이터 프로젝트를 시작 하기 전에 전에 조치를 취할 수 있는 보안 문제를 고려 해야 합니다. 당신은 하지 데이터 획기적인 이벤트 데이터 보안을 보장 하기 위해 조치를 기다려야 한다.

대용량 데이터에 대 한 보안 문제는 배포 하기 전에 고려해 야

분석 기관 Dataguise 최근 발표 10 데이터 보안 조치 Hadoop, 밖으로 포인트의 첫 번째에 대 한 데이터 개인 정보 보호 조치는 더 빨리. 분석, 기업 수 뿐만 아니라 데이터 유출 및 규정 준수, 위험을 줄일 수 있지만 큰 데이터 프로젝트의 투자 수익 향상을 최대한 일찍 준수 위험을 분석 하 고 데이터 보호 기술을 채택 Hadoop 환경에서 중요 한 데이터를 검색할 수 있습니다.

다음은 톱 10 데이터 보안 조치 Dataguise에 나열 된:

1. 빨리 데이터 개인 정보 보호 조치는 더 낫다. 취소 데이터 개인 정보 보호 정책 계획 단계에서 선호 Hadoop으로 데이터를 가져오기 전에.

2. 요소 귀하의 비즈니스에 중요 한 데이터에 속하는 데이터를 식별 합니다. 회사의 개인 정보 보호 정책, 관련 업계 규정 및 정부 규제의 전체 계정에 걸릴.

3. 여부 중요 한 데이터는 환경을 분석 하 고 Hadoop 시스템을 조립 하는 과정에서 숨겨진/최.

4. 규정 준수 위험을 식별 하는 충분 한 정보를 수집 합니다.

5. 명확한 여부 비즈니스 분석 해야 실제 데이터에 액세스 또는 "둔감" 데이터를 사용할 수 있습니다. 그런 다음 적절 한 교정 기술 보호 (암호화) 중요 한 정보 폐색 및 암호화에 대 한 선택. 폐색 (마스킹) 기술은 암호화 보다 유연 하 고 미래의 요구에 따라 최상의 보안 성능을 제공 한다.

6. 다른 Hadoop 디렉터리에서 데이터의 폐색과 무수정 두 버전을 저장 하는 데 필요한 경우에 특히 데이터 보호 체계 지원 폐색 및 데이터 보정 기법, 암호화 하는지 확인.

7. 데이터 보호 기술을 모든 데이터 파일, 따라서 다양 한 데이터 집계 차원에 분석의 정확성을 보장 하는 일관 된 마스킹 접근 방식을 제공 하는 것을 확인 합니다.

8. 특정 dataset 사용자 지정된 보호 제도 필요 여부를 확인 하려면 데이터 단위 보안 관리의 요구에 대 한 더 작은 그룹으로 Hadoop 디렉터리를 분할 하는 것이 좋습니다.

9. 되도록 선택한 엔터프라이즈 액세스 제어 기술, 상호 운용 가능한 특정 수준 및 id 사용자 Hadoop 클러스터에 데이터의 특정 범위에만 액세스할 수 있도록 암호화 체계.

10. 암호화 기술이 필요할 때 적절 한 기술 (자바, 돼지, 등) 데이터에 대 한 접근을 보장 하는 동안 완벽 한 암호화를 달성 하기 위해 배포 됩니다 확인 하십시오.

(책임 편집기: 유산의 좋은)