大数据安全

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。

该标准为组织的大数据安全管理提供指导，包括基本原则、概念和风险管理流程。它定义了数据收集、存储、使用、分发和删除等阶段的安全要求，并明确了不同大数据角色的安全职责。

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。

在大数据领域，安全至关重要，尤其是处理海量数据时。Kerberos技术作为广泛应用的身份验证协议，保障了诸如Hadoop等大数据平台的安全性。本资源提供了Hadoop-3.3.4版本的安全集成包hadoop-3.3.4.tar.gz，专为配置Hadoop安全性而设计。Hadoop是开源分布式计算框架，允许在大规模集群上存储和处理数据。Kerberos通过认证服务（AS）和票据授予服务（TGS）的机制，防止未授权访问，确保数据和资源的安全访问。安装Hadoop-3.3.4时，需配置Kerberos的KDC服务器，并为各组件创建相应的服务主体名（SPN），以保障安全运行。

客户扩展属性是基于客户背景资料、消费及交费历史、呼叫记录等数据，通过深入计算和分析得到的用于客户评价的指标。 常见的客户扩展属性包括： 消费层次 信用度 活跃程度 客户价值 成为大客户概率 离网概率 挽留价值 客户忠诚度 客户服务成本 服务成本等级 客户收益率 需要注意的是，现有模型中仅列举了客户信用等级和信用额度两个信用度扩展属性，其他扩展属性可根据实际情况在未来建立数据挖掘模型时进行补充。

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。

大数据安全期末考试复习题及答案，我设计了一个HTML网页，点击问题即可显示答案，再次点击即可隐藏答案，为大家提供便捷的复习工具。1、信息安全的基本属性包括保密性、完整性和可用性。2、数据的6个生命周期为数据采集阶段、数据传输阶段、数据存储阶段、数据处理阶段、数据交换阶段和数据销毁阶段。答案：AC。3、数据传输过程中面临的3大问题包括数据生命周期安全问题、基础设施安全问题，以及个人隐私安全问题。答案：B。4、大数据具有的4V特点是大量、高速、多样和价值。答案：正确。5、《信息安全技术数据安全能力成熟度模型（GB/T 37988—2019）》属于我国建立的数据安全标准体系。答案：正确。

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