大数据环境下企业信息安全该何去何从？

1、重视大数据及其信息安全体系

     建设大数据作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。在工业和信息化部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。在对大数据发展进行规划的同时，必须明确信息安全在大数据发展中的重要地位。建议加大对大数据安全形势的宣传力度，明确大数据的重点保障对象，加强对敏感和要害数据的监管，加快面向大数据的信息安全技术的研究，推动基于大数据的安全技术研发，培养大数据安全的专业人才，建立并完善大数据信息安全体系。

2、加快大数据安全技术研发

     传统的信息安全技术不能完全照搬到新兴的大数据领域，云计算、物联网、移动互联网等新技术的快速发展，为大数据的收集、处理和应用提出了新的安全挑战。建议加大对大数据安全保障关键技术研发的资金投入，提高我国大数据安全技术产品水平。推动基于大数据的安全技术研发，研究基于大数据的网络攻击追踪方法，抢占发展基于大数据的安全技术的先机。

3.加强对重点领域敏感数据的监管

     海量数据的汇集加大了敏感数据暴露的可能性，对大数据的无序使用也增加了要害信息泄露的危险。在政府层面，建议明确重点领域数据库的范围，制定完善的重点领域数据库管理和安全操作制度，加强对重点领域数据库的日常监管。在企业层面，建议加强企业内部管理，制定设备特别是移动设备安全使用规程，规范大数据的使用方法和流程。

4.运用大数据技术应对高级可持续攻击

     传统安全防御措施很难检测高级持续性攻击，企业必须先确定正常、非恶意活动是什么样子，才能尽早确定企业的网络和数据是否受到了攻击。安全厂商利用大数据技术对事件的模式、攻击的模式、时间和空间上的特征进行处理，总结抽象出来一些模型，变成大数据安全工具。为了精准地描述威胁特征，建模的过程可能耗费几个月甚至几年时间，企业需要耗费大量人力、物力、财力成本，才能达到目的。建议整合大数据处理资源，协调大数据处理和分析机制，推动重点数据库之间的数据共享，加快对高级可持续攻击的建模进程，消除和控制高级可持续攻击的危害。

（图：移动终端数据防护系统）

      目前，数据应用模式为集中式存储和云并存。企事业单位内电子数据的存储也变得越来越多样化，包括文件、图片、视频、表单、数据库记录等，数据已经不仅仅存储在终端计算机、企业应用服务器、企业数据库中，有大量的数据通过BYOD设备、网络存放在云中。数据不是在存储、就是在传输中。国内很多相关安全厂商，在大数据时代来临之际，如何为企业提供更全面，更精准的数据挖掘和分析，为企业的大数据服务提供更安全保障，已经成为安全领域许多厂商非常明确的业务增长点。亿赛通作为国内数据安全的领军企业，凭借对国内数据安全领域的深入研究和广泛实践，运用内容识别技术、加解密技术、虚拟桌面技术、沙箱技术，结合专业的安全咨询顾问团队，为运营商、银行、证券、能源等关系国计民生的行业提供数据安全一体化保护方案，为用户打造一个全方位数据防泄漏体系服务平台。