大數據存在哪些安全問題

數據在全生命周期各階段流轉過程中，在數據采集匯聚、數據存儲處理、數據共享使用等方面都面臨安全挑戰。

大數據采集匯聚安全

數據傳輸需要各種協議相互配合，有些協議缺乏專業的數據安全保護機制，數據源到大數據平臺的數據傳輸可能給大數據帶來安全風險。數據采集過程中存在的誤差造成數據本身的失真和偏差，數據傳輸過程中的泄漏、破壞或攔截會帶來隱私泄露、謠言傳播等安全管理失控的問題。因此，大數據傳輸中信道安全、數據防破壞、數據防篡改和設備物理安全等幾個方面都需要著重考慮。

大數據存儲處理安全

在大數據平臺上，采用新的處理范式和數據處理方式（MapReduce、列存儲等），存儲平臺同時也是計算平臺，采用分布式存儲、分布式數據庫、NewSQL、NoSQL、分布式并行計算、流式計算等技術，一個平臺內可以同時采用多種數據處理模式，完成多種業務處理，導致邊界模糊，傳統的安全防護方式難以奏效。

大數據共享使用安全

（1）數據的保密問題

頻繁的數據流轉和交換使得數據泄露不再是一次性的事件，眾多非敏感的數據可以通過二次組合形成敏感的數據。通過大數據的聚合分析能形成更有價值的衍生數據，如何更好地在數據使用過程中對敏感數據進行加密、脫敏、管控、審查等，阻止外部攻擊者采取數據竊密、數據挖掘、根據算法模型參數梯度分析對訓練數據的特征進行逆向工程推導等攻擊行為，避免隱私泄露，仍然是大數據環境下的巨大挑戰。

（2）數據保護策略問題

大數據環境下，匯聚不同渠道、不同用途和不同重要級別的數據，通過大數據融合技術形成不同的數據產品，使大數據成為有價值的知識，發揮巨大作用。如何對這些數據進行保護，以支撐不同用途、不同重要級別、不同使用范圍的數據充分共享、安全合規的使用，確保大數據環境下高并發多用戶使用場景中數據不被泄露、不被非法使用，是大數據安全的又一個關鍵性問題。

（3）數據的權屬問題

大數據場景下，數據的擁有者、管理者和使用者與傳統的數據資產不同，傳統的數據是屬于組織和個人的，而大數據具有不同程度的社會性。一些敏感數據的所有權和使用權并沒有被明確界定，很多基于大數據的分析都未考慮到其中涉及的隱私問題。在防止數據丟失、被盜取、被濫用和被破壞上存在一定的技術難度，傳統的安全工具不再像以前那么有用。如何管控大數據環境下數據流轉、權屬關系、使用行為和追溯敏感數據資源流向，解決數據權屬關系不清、數據越權使用等問題是一個巨大的挑戰。

回答所涉及的環境：聯想天逸510S、Windows 10。