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。
大数据安全管理指南:征求意见稿
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大数据标准征求意见稿合集
七份标准的合集,内容全、细节清、格式也统一,拿来就能用,挺省事儿的。像是大数据参考模型、数据能力成熟度这类,搞大数据架构或者要写技术方案的你,拿去当参考模板还挺香的。标准里甚至有多媒体数据语义、数据交易平台的功能要求,平时不太好找,算是蛮全面了。
标准规范这块资料,一般都散着放,这次打包成7 项大数据标准征求意见稿.rar,打开目录清晰明了。需要注意的是,它归到算法与数据结构分类其实不太准确,应该是标准规范,你找的时候别被误导了。
你要是正在做数据交易平台、数据治理这类项目,强烈建议你对照看看这些模型,有不少细节能直接套用,省时间还专业。比如数据溯源模型这部分,字段结构都给出来了,文档也清楚,
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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
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大数据安全与隐私保护方案
大数据环境下的隐私保护一直是个老大难问题,越用得多、用得深,暴露的风险就越大。大数据安全与隐私保护这份资料挺系统,讲清了数据在收集、传输、存储几个环节的关键风险点,还有不少思路,像是数据脱敏、访问控制、加密机制都有提到。
用户行为数据的尤其敏感,你拿用户画像跑个推荐模型,一不注意就踩红线。文里也聊到不少隐私保护的技术挑战,比如差分隐私怎么权衡精度和保护效果,嗯,这个点挺值得你深挖一下的。
你要是项目里用到Hadoop或者HBase,可以顺带看看相关的安全配置,比如Kerberos 的接入方式。还有像Hadoop 的隐私保护,也整理得挺实用,适合一线开发参考。
另外,隐私保护数据挖掘的内容也蛮硬
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