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大数据分析平台安全评估的五大要素
要素1：一致的数据管理渠道 一致的数据管理渠道是大数据剖析体系的根底。数据管理渠道存储和查询企业数据。这似乎是一个广为所知，并且已经得到解决的问题，不会成为区别不同企业产品的特征，但实际情况却是，这仍是个问题。
第1个因素：统一数据管理平台 统一数据管理平台是大数据安全分析系统的基础；数据管理平台负责存储和查询企业数据。这听起来像是众所周知的已经解决的问题，而不应该是一个重要的特性，但它确实很重要。
企业针对安全的大数据分析下面是一些要点：DNS数据 DNS数据能够提供一系列新注册域名，经常用来进行垃圾信息发送的域名，以及新创建的域名等等，所有这些信息都可以和黑白名单结合起来，所有这些数据都应该收集起来做进一步分析。
大数据云分析平台的安全性怎么样?
SpeedBI数据云安全吗？毕竟是要处理企业数据，安全问题绝对是重中之重。奥威软件自然倍加重视。SpeedBI数据云通过过严密的权限管理制度，完善组织结构、明确账号权限。管理者可根据用户角色限定业务数据权限，保证数据安全。
第七大安全威胁是云服务滥用，比如坏人利用云服务破解普通计算机很难破解的加密密钥。另一个例子是，恶意黑客利用云服务器发动分布式拒绝服务攻击、传播恶意软件或共享盗版软件。
4)、 同时通过统一桌面云进行后台存储和管理，无法通过传统交换机方式实现VLAN的逻辑划分，对于部门之间或者工作组之间的隔离无法完成。
信息与网络安全需要大数据安全分析
1、） 数据量越来越大：网络已经从千兆迈向了万兆，网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。同时，随着NGFW的出现，安全网关要进行应用层协议的分析，分析的数据量更是大增。
2、大数据信息安全分析与其他领域的安全分析的区别主要表现在五个主要特征。主要特性1：可扩展性大数据分析其中的一个主要特点是可伸缩性。这些平台必须拥有实时或接近实时的数据收集能力。
3、规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。
4、“大数据给信息安全防护带来的最大改变就是我们通过自动化分析处理与深度挖掘相结合，可以将之前很多时候亡羊补牢式的事中、事后处理，转向事前自动评估预测、应急处理，让安全防护真正可以主动起来。
5、大数据安全分析的6个要点 现在，很多行业都已经开始利用大数据来提高销售，降低成本，精准营销等等。然而，其实大数据在网络安全与信息安全方面也有很长足的应用。特别是利用大数据来甄别和发现风险和漏洞。
如何保障大数据处理过程中的安全性?
加强对数据的权限控制大数据通常是由多个数据源组成，之间相互关联并形成大量的分析和应用结果。因此，对大数据进行有效的权限控制是保护数据安全的关键。
大数据存储及传输安全：通过密码技术保障数据的机密性和完整性。在数据传输环节，建立不同安全域间的加密传输链路，也可直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障传输过程安全。
通过在软件开发生命周期中检测自研代码及开源组件成分的安全性，加强软件安全性来防止数据丢失。
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