大数据安全管理指南：征求意见稿

大数据安全威胁 基础设施安全 网络攻击：黑客利用系统漏洞，入侵大数据平台，窃取或篡改数据。 硬件故障：服务器、存储设备等硬件故障可能导致数据丢失或服务中断。 配置错误：不当的系统配置可能引发安全漏洞，使数据容易受到攻击。 数据存储安全 数据泄露：存储设备被非法访问，导致敏感数据被泄露。 数据损坏：恶意软件或人为错误可能导致数据损坏，影响数据完整性。 访问控制：缺乏有效的访问控制机制，可能导致未授权用户访问敏感数据。 隐私泄露 数据过度收集：收集超出实际需求的数据，增加隐私泄露风险。 数据滥用：未经授权或超出预期目的使用个人数据，侵犯用户隐私。 数据再识别：通过数据关联分析，将匿名数据与个人身份重新关联，暴露用户隐私。 高级持续性攻击 (APT) APT攻击者利用各种手段，长期潜伏在大数据系统中，窃取高价值数据。 APT攻击难以察觉，防御难度较大，对大数据安全构成严重威胁。 其他安全威胁 内部威胁：来自内部人员的恶意行为，如数据泄露、数据破坏等。 合规风险：不符合相关法律法规，可能面临法律制裁和声誉损害。 数据灾备：缺乏完善的数据备份和恢复机制，可能导致数据丢失无法挽回。

传统的防御措施已无法完全应对恶意攻击者，安全分析逐渐成为业界关注的焦点。在大数据、安全智能、情景感知、威胁情报、数据挖掘和可视化技术的支持下，安全分析师们拥有了更多应对挑战的手段。将深入探讨安全分析的背景理念及其在实践中的应用。

京东大数据平台构建敏感数据集市，将用户隐私数据加密存储并逻辑隔离。同时采用严格的审批机制，保障敏感数据使用安全。此外，平台还设置黑白名单机制，限制非法IP访问集群。

本实验教授数据库安全性管理的核心方法和技巧。包括创建、删除用户及设置密码，授权和回收权限，角色的创建和利用，以及系统级和对象级权限的应用。学生需深入复习数据库安全性内容，根据TPCH数据库模式设计各种权限管理语句，并记录实验结果。详细实验要求和步骤见下文。

MySQL安全管理包括用户管理、权限控制和表维护语句。用户管理涵盖添加和删除用户操作。权限管理则负责分配和管理用户权限。表维护语句用于数据库表的有效维护。

用户管理：Oracle初始用户、用户创建/查看/修改 权限管理：权限传递与收回 事务控制

hbase版本：hbase-2.2.6-bin.tar.gz

随着大数据通过流媒体云技术的扩展，传统的基于防火墙和半隔离网络的安全机制对于处理大规模动态数据已显不足。举例来说，异常检测分析产生的异常值过多。同时，如何改造现有的云基础设施也尚不明确。流数据需要能够实现超快响应的安全和隐私解决方案。详尽列举了大数据服务提供商应遵循的增强基础设施的最佳实践，涵盖了大数据安全和隐私面临的十大挑战及相应的一百个最佳实践。

数据库安全管理指对数据库系统的访问和操作进行保护，以防止未经授权的访问、使用和破坏。这是一个复杂的过程，包括身份验证、访问控制、加密、审核、备份和恢复等多个方面。在SQL Server中，身份验证可以通过Windows身份验证和SQL Server身份验证来实现。访问控制通过创建用户、角色和权限来管理。权限管理则是通过授予或收回权限来控制用户的数据库操作权限。此外，还需管理数据库用户账户和登录账户的创建、修改和删除。这些措施共同构成了维护数据库安全性的关键步骤。