大數(shù)據(jù)本身固有的特征可以用4個(gè)“V”來(lái)概括——Volume(數(shù)據(jù)體量巨大)、Variety(數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多)、Value(價(jià)值密度低)、Velocity(處理速度快)。大數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來(lái)價(jià)值的同時(shí)，也會(huì)引入新的安全威脅。從支付寶大規(guī)模故障，到攜程網(wǎng)因“內(nèi)錯(cuò)誤操作”宕機(jī)近12小時(shí)，都表明大數(shù)據(jù)時(shí)代的安全問(wèn)題日益凸顯。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)安全事故頻發(fā)，企業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用前首先要考慮數(shù)據(jù)安全威脅。

大數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來(lái)的安全威脅主要表現(xiàn)為以下幾方面：

大數(shù)據(jù)的巨大體量使得企業(yè)信息安全成本顯著增加

4個(gè)“V”中的第一個(gè)“V”(Volume)，數(shù)據(jù)之大，這些巨大、海量數(shù)據(jù)的管理問(wèn)題是對(duì)每一個(gè)企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)者的最大挑戰(zhàn)：一方面，大量數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)增加了企業(yè)信息泄露風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，大數(shù)據(jù)意蘊(yùn)藏著更復(fù)雜、更敏感、價(jià)值巨大的數(shù)據(jù)，從而引來(lái)更多的潛在攻擊者。

大數(shù)據(jù)的繁多類(lèi)型使得信息有效性驗(yàn)證工作大大增加

4個(gè)“V”中的第二個(gè)“V”(Variety)，數(shù)據(jù)類(lèi)型多，數(shù)據(jù)來(lái)自于多維空間，各種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)混雜在一起。大量數(shù)據(jù)本身就蘊(yùn)藏著價(jià)值，但是企業(yè)如何將有用的數(shù)據(jù)與沒(méi)有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分看起來(lái)是一個(gè)棘手的問(wèn)題，甚至?xí)l(fā)越來(lái)越多的安全問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)的低密度價(jià)值分布使得安全防御邊界有所擴(kuò)展

4個(gè)“V”中的第三個(gè)“V”(Value)，大數(shù)據(jù)單位數(shù)據(jù)的低價(jià)值。這種廣種薄收似的價(jià)值量度，使得企業(yè)信息效能被攤薄了，大數(shù)據(jù)的安全預(yù)防與攻擊事件的分析過(guò)程更加復(fù)雜，相當(dāng)于安全管理范圍被放大了。

大數(shù)據(jù)的快速處理要求使得獨(dú)立決策的比例顯著降低

“4個(gè)“V”中最后一個(gè)“V”(Velocity)，決定了利用海量數(shù)據(jù)快速得出有用信息的屬性。大數(shù)據(jù)分析日益成為一項(xiàng)重要的企業(yè)業(yè)務(wù)決策流程，隨著越來(lái)越多的決策結(jié)果來(lái)自于大數(shù)據(jù)的分析建議，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、管理、分析和共享，傳統(tǒng)意義上的對(duì)錯(cuò)分析和奇偶較驗(yàn)已失去作用。

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)產(chǎn)生出巨大影響力，并對(duì)我們的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)帶來(lái)深刻影響。企業(yè)只有充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)挖掘信息的巨大價(jià)值，才能形成強(qiáng)有力的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代安全挑戰(zhàn)，要予以足夠重視，采取相應(yīng)措施做到未雨綢繆。