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浅谈大数据平台安全风险与建设

发布时间:2020-02-28 12:48:40 所属栏目:评测 来源:站长网
导读:副标题#e# 大数据发现面临的安全挑战 大厂大数据安全实践 总结 本文以大数据发展面临的安全挑战开篇。 一、大数据发现面临的安全挑战 (1)传统安全保护手段失效:大数据应用使用开放的分布式计算和存储框架来提供海量数据分布式存储和计算服务。新技术、新架

3)授权:管理员可以配置基于角色的访问控制 (RBAC) 来确保ApacheHive、HBase和 Kafka的安全性,只需使用 Apache Ranger 中的这些插件即可。可以通过配置 RBAC 策略将权限与组织中的角色相关联。

4)审核:管理员可以查看和报告对 HDInsight 群集资源与数据的所有访问,跟踪对资源的未经授权或非故意的访问。管理员还可以查看和报告对在 Apache Ranger 支持的终结点中创建的访问控制策略进行的所有更改。

5)加密:应对数据加密。

三、结束语:

综上所述,结合笔者自己的实践,大数据平台安全建设应根据平台规模、大数据安全建设人员投入数量、历史案件比例等因素做调整,最合适的是才是最好的。

最基本需要具备:权限管理、访问控制、审计溯源、下载管控;

进阶需要具备:账号体系管理、资源管理(资源呈现与检索)、数据管理(分类分级、脱敏、加密、血缘、标签和敏感数据识别等);

高阶需要具备:统一配置管理、统一运维管理、统一告警管理、大数据代码审计产品。

上述仅代表个人当前意见,如有异议可以多沟通多交流。

(编辑:常州站长网)

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