大数据平台加密（虚拟加密资产大数据监测平台）

本文目录一览：

• 1、如何为大数据加密

• 2、我想问一下大数据的安全存储采用什么技术

• 3、如何通过加密软件实现大数据安全防止大数据泄密

• 4、数据量比较大应该采用什么加密技术？

如何为大数据加密

你说的大数据是什么呢？

如果需要对电脑里面的文件、文件夹进行加密的话，可以使用超级加密3000这款软件试一下，这款软件操作比较简单，但是加密的安全性非常强

我想问一下大数据的安全存储采用什么技术

基于云计算架构的大数据，数据的存储和操作都是以服务的形式提供。目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，涉及数据传输、隔离、恢复等问题。解决大数据的安全存储，一是数据加密。在大数据安全服务的设计中，大数据可以按照数据安全存储的需求，被存储在数据集的任何存储空间，通过SSL（SecureSocketsLayer，安全套接层协议层）加密，实现数据集的节点和应用程序之间移动保护大数据。在大数据的传输服务过程中，加密为数据流的上传与下载提供有效的保护。应用隐私保护和外包数据计算，屏蔽网络攻击。目前，PGP和TrueCrypt等程序都提供了强大的加密功能。二是分离密钥和加密数据。使用加密把数据使用与数据保管分离，把密钥与要保护的数据隔离开。同时，定义产生、存储、备份、恢复等密钥管理生命周期。三是使用过滤器。通过过滤器的监控，一旦发现数据离开了用户的网络，就自动阻止数据的再次传输。四是数据备份。通过系统容灾、敏感信息集中管控和数据管理等产品，实现端对端的数据保护，确保大数据损坏情况下有备无患和安全管控。

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如何通过加密软件实现大数据安全防止大数据泄密

数据泄密基本上可以分为来自内部和外部两大类。

1.内部人员离职拷贝带走资料泄密；

2.内部人员无意泄密和恶意泄密；

3.外部竞争对手窃密；

4.黑客和间谍窃密；

5.存储设备丢失和维修失密；

6.对外信息发布失控失密；

目前采用加密手段，对数据进行加密保护，已经成为业界主要做法。天锐绿盾数据防泄密系统多年来一直致力帮助企业完善内部的数据防泄密体系建设。各类型数据加密、外发文档安全控制、U盘认证加密等等，专注企业数据保护。

数据量比较大应该采用什么加密技术？

大数据生命周期分为数据发布、数据储存、分析和挖掘、数据使用，在这些环节中都存在数据隐私保护的问题。加密是保护数据的一个手段，但是加密之后的数据无法使用。现在的技术需要保证数据在流通使用过程中也不造成泄露，也就是限制数据的使用。

在沙龙现场，几位嘉宾也探讨了目前几种常见的数据加密技术。

差分隐私

差分隐私其实是一种度量方式。通过一群人里算出来的模型，和去除A算出来的是一样的，这样就无从判断A是否还在这群人中，就起到保护A隐私的作用。这个方法对于保护“泯然众人”的数据是有用的，但是却很难保护那些“很个性”的数据，因为这些“个性”的数据对于整体数据的计算印象很大。

多方安全计算

多方安全计算（MPC）是解决一组互不信任的参与方之间保护隐私的协同计算问题，MPC要确保输入的独立性，计算的正确性，同时不泄露各输入值给参与计算的其他成员。主要是针对无可信第三方的情况下，如何安全地计算一个约定函数的问题，在电子选举、电子投票、电子拍卖、秘密共享、门限签名等场景中有着重要的作用。

K匿名

k-匿名技术是1998 年由Samarati和Sweeney提出的，要求发布的数据中存在一定数量(至少为k)的在准标识符上不可区分的记录，使攻击者不能判别出隐私信息所属的具体个体，从而保护了个人隐私。

明略科技集团首席科学家吴信东教授举例解释，“比如，为了避免报警者受到报复，警察记录的是方圆多少距离的人打来的报警电话，通过对位置信息的泛化，保护了报警者的位置信息，但同时也会降低数据的可用性。可能警察记录是五公里以内的人打了电话，但是警察自己也找不到那个人是谁。”

什么样的数据值得保护？数据隐私保护技术就像是顺丰快递，要看寄送的东西值不值得快递费用。评估数据的价值，是比数据保护更重要的事情。数据保护问题的本质就在于我们如何对数据进行定价。

或许有人出价一万买你的隐私，你会断然拒绝；但如果是一亿呢？离开数据的定价、数据流动产生的价值和通过数据得到的服务去讨论数据隐私，其实都是比较片面的。

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