数据安全怎么办 架构篇
发布时间：2022-07-27 10:54:58 所属栏目：安全 来源：互联网
导读：在当前的数据时代，随着云计算、大数据、AI等技术的不断发展，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。数据的计量单位至少是PB级别计算。这个时代不仅给数据赋予了价值属性，也同步赋予了法律属性，这些都推动着国家和企业重视数
|
在当前的数据时代，随着云计算、大数据、AI等技术的不断发展，“数据”已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。数据的计量单位至少是PB级别计算。这个时代不仅给“数据”赋予了“价值”属性，也同步赋予了“法律”属性，这些都推动着国家和企业重视数据，重视数据安全。 数据安全相关定义 (1) 数据的定义： 任何以电子或者非电子形式对信息的记录。 (2) 理解数据的类型： a. 按照数据性质区分 结构化数据：即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据 非结构化数据：包括所有格式的工作文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等 半结构化数据：就是介于完全结构化数据(如关系型数据库、面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件等)之间的数据，HTML文档就属于半结构化数据 b. 按照数据状态区分 静态数据：存储在磁盘、硬盘、SAN等介质上的任何数据 动态数据：通过网络传输的任何数据 使用中的数据：应用程序使用内存或临时缓冲区中的数据 (3) 数据活动的定义： 数据的收集、存储、加工、使用、提供、交易、公开等行为。 (4) 数据安全的定义： 通过采取必要措施,保障数据得到有效保护和合法利用,并持续处于安全状态的能力。 数据安全的挑战 (1) 业务系统的灵活多变、需求复杂 互联网+的时代，市场的快速变化，企业业务的极速调整，企业每天都有可能出现系统上线、功能调整、接口的三方接入、数据的线上和线下外发等。面对这些变化和场景，我们如何应对? (2) 新技术新挑战 新技术带来新风险。云、物联网、大数据和AI等新技术的广泛应用给企业带来了巨大生产力的同时，也改变了传统网络的数据防护思路，新型的网络威胁我们如何应用? (3) 数据量大 大数据的兴起，数据的起始计量单位变成至少是PB级，甚至是EB级，在如此庞大的数据量面前，如何有效管理，如果做数据的快速识别、监控、检测、处置、响应? （编辑：云计算网_泰州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
浙公网安备 33038102330476号