大数据 信息安全审计,大数据时代信息安全现状及对策建议

面对当前的大。大数据对政府审计技术的挑战首先，在大数据时代，物联网的发展使得数据的共享日益频繁。并且政府审计数据具有一定的保密性，但是大数据的数据庞杂，存在很大的安全隐患。因此，政府审计对大数据的监管技术要求更高。具体包括:一是数据存储，为了以相对较低的成本和能耗达到高可靠性的目标，一般依赖于冗余的重新配置和云计算技术的帮助。存储时要对数据进行分类，删除相似的重复数据，减少数据的存储容量，然后添加标签，方便日后对数据进行抽查或检查；其次是数据处理，数据处理是非常复杂的，它不仅仅是指数据样本本身，还包含了多个空间、多个结构、多个实体之间相互作用的动态情况。这些情况很难用传统方法描述或分析，处理难度大大增加，更加复杂，需要利用它们之间的相关性来分析语义，得到易于理解的内容；最后，结果是可见的，使用这些工具得到的结果属于计算机语言，对于非计算机专业审计人员来说是晦涩难懂的。

对2021年数据泄露的分析表明，共有50亿条数据被泄露，这对所有参与大数据管道工作的人来说，从开发人员到DevOps工程师，都是与基本业务要求同等重要的。大数据安全(Big data security)是指在存储、处理和分析过于庞大和复杂的数据集时，采取任何措施保护数据免受恶意活动的攻击，这些数据集是传统数据库应用无法处理的。大数据可以混合结构化格式(组织成包含数字、日期等的行和列。)或非结构化格式(社交媒体数据、PDF文件、电子邮件、图像等。).

大数据的魅力在于，它通常包含一些隐藏的见解，可以改善业务流程，促进创新，或揭示未知的市场趋势。由于分析这些信息的工作负载通常会将敏感的客户数据或专有数据与第三方数据源相结合，因此数据安全性至关重要。信誉受损和巨大的经济损失是大数据泄露和数据破坏的两个主要后果。

(1)重视内控制度，加强风险防范。以往的审计项目主要集中在财务收支的合规性，侧重于会计核算的规范性方面。这种审计特征反映了审计方法的局限性。由于缺乏计算机技能，审计不能脱离会计而延伸，使审计质量和审计评价失去了保障和指导。在大数据环境下，被审计单位内部控制制度的优秀性不再仅仅取决于原始数据的记录，而是可以通过检查数据之间的交叉核对关系是否对应来快速简便地验证，从而避免了通过造假手段人为篡改原始数据而导致审计结论的失真。

目前大部分财务软件是由财务系统结合开发软件公司开发的。审计人员对系统后台的运行机制了解不够，导致审计的被动性。被审核方可以只提供他们愿意被审核的内容。如果审计人员参与软件开发，在系统设计中嵌入审计程序，开发独立的审计模块，对财务信息进行实时监控和加密，既实现了审计的及时性，又保护了数据的安全性。

，以色列Imperva，系统还是挺强大的，通过IDP探头串联部署，阻断数据库数据的安全威胁。然而，由于全英文界面和配置数据库安全策略的复杂性，国内用户很难操作非专业数据库DAB。更重要的是，产品在国内使用，其技术手段需要依靠合作的数据库厂商来支持。2.IBM的Guardium:这个系统比国内大部分产品都要好，但是由于其设计思路，需要在数据库服务器上安装“STAP”轻量级系统探针；“SGATE”应安装在数据库服务器端，“ZTAP”应安装在主控服务器上。

对国内用户可能有实用价值的审计信息大部分被过滤掉。同样是全英文界面，数据库安全审计策略的配置非常复杂，非专业数据库DAB很难操作。以上两款产品是国外主流产品，国内市场基础数据高端专业客户使用，价格很高。对于绝大多数国内用户来说，是有用的，但是缺乏实用性，难以运维。只记录“关注”的事件，避免“IO”，失去“事后”跟踪的有用性，增加“事前”管理和使用的难度。

【导读】随着大数据的实施，我们的个人信息安全被极大的隐藏了起来。相信大家都有过这样的感觉，手机总是能莫名其妙的收到很多消息或者电话。当浏览淘宝和Tik Tok时，他们总是想到自己。其实这是大数据的后台计算结果。今天我们就来谈谈大数据时代的信息安全现状及对策建议，希望对你有所帮助。鉴于大数据资源在国家安全中的战略价值，除了加强基础软硬件设施建设、网络攻击监控和防护外，对国内大数据服务和大数据应用提出以下建议。

将关系国计民生和政府治理的重要大数据应用或服务纳入国家网络安全审查范围，并明确尽快制定安全评估规范，确保这些大数据平台具有严密可靠的安全措施，防范攻击和敌对势力。对敏感和重要部门使用社交网络工具进行合理限制。政府部门、中央企业和重要信息系统单位应当避免或者限制使用社交网络工具作为日常工作的通讯工具，分别使用办公移动终端和个人移动终端，防止重要涉密信息泄露。

大数据信息安全分析企业和其他组织一直在一个充满敌意的信息安全环境中运营，其中计算和存储资源成为攻击者利用入侵系统进行恶意攻击的目标。其中，个人机密信息被窃取，然后在地下市场出售，而国家支持的攻击导致大量数据泄露。在这种情况下，企业需要部署大数据安全分析工具来保护宝贵的公司资源。信息安全的很大一部分是监控和分析服务器、网络和其他设备上的数据。

它们与传统的信息安全分析有显著的区别。本文将从两个方面介绍大数据安全分析的新特点，以及企业在选择大数据分析技术时需要考虑的关键因素，大数据安全分析的特点是多方面的。大数据安全分析是[SIEM]和相关技术的延伸，虽然仅在所分析数据的数量和类型上存在数量上的差异，但从安全设备和应用程序中提取的信息类型却存在质量上的差异。