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大数据时代的数据安全管理
大数据时代
可以从哪几个方面加强
数据安全
与隐私保护
答:
1. 随着
大数据时代的
快速发展,
数据安全
与隐私保护已成为关键议题。2. 大数据在多个领域具有重大应用价值,但同时需保护其中的敏感信息。3. 数据加密是有效的安全措施,对重要数据使用强加密算法,确保仅授权人员可访问。4. 采用防泄漏技术,在数据传输和存储中加入多重安全层,防止数据泄露。5. 加强数据...
大数据时代
可以从哪几个方面加强
数据安全
与隐私保护
答:
首先,数据加密是一种有效的
安全
措施。对于重要
的数据
,可以使用强加密算法进行加密处理,确保只有授权人员才能够读取和处理其中的数据。同时,需要采用防泄漏技术,在数据传输和存储的过程中加入多重安全层,以避免数据流失。其次,加强数据权限
管理
。只有授权人员才能访问和处理敏感数据,且需要建立严格的权限...
数据管控工具|
数据安全
系统|数据网关
答:
在
大数据时代
,
数据安全
成为了企业核心资产的守护者。数据管控工具与安全系统携手,构建起坚固
的数据
网关,确保信息的机密性、完整性和可用性。首要任务是通过数据分类分级,构建有序的数据目录树,如《电信数据分类分级方法》所示,以明确数据权限和责任。技术洞察 敏感数据识别采用智能和人工双重策略,智能识别...
大数据安全
解决方案的八大原则
答:
现有信息条件下
的数据
存储以大的融合方式存在,大的数据结构与传统的数据库并存.因此,有效的大数据审计解决方案不仅要独立审计
大数据
库的访问行为,还要考虑传统数据库的审计,不影响数据库的高效稳定运行.
大数据安全
解决方案的八大原则.兼容性:审计系统应适应不同的数据库类型和应用环境,可审计主流大数据结构...
技术派+ | 一文读懂
数据安全
分类分级
答:
在
大数据时代
,我国虽在数字经济领域处于领先地位,但在
数据安全
方面稍显滞后。随着《数据安全法》的实施,数据安全进入了“有法可依”的新阶段,如何构建技术、
管理
和法律三道防线,数据分类分级成为关键的步骤,是推动数据高效利用的前提。二、数据分类与分级:双重保障 数据分类,如同数据的标签系统,根据...
大数据时代的数据
库数据
管理
有何要求?
答:
数据库
的数据管理
通常需要考虑以下几个方面:1. 数据库设计:在创建数据库时,需要考虑如何组织数据,定义数据表、列、主键、外键等结构,以便更有效地存储和
管理数据
。2. 数据录入:将数据录入到数据库中,可以手动录入、通过文件导入或通过其他软件接口实现。3. 数据查询:使用SQL语言或图形界面工具...
大数据的安全
存储采用什么技术?
答:
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...
为什么需要进行
大数据
治理?主要包括哪些方面的内容?
答:
大数据
治理是确保数据质量、防范
数据安全
风险、消除数据孤岛现象的关键手段。主要包括以下几个方面的内容:1. **数据质量
管理
**:随着信息技术的迅猛发展和
互联网
应用的普及,企业和组织生成了大量数据。这些数据分散在不同的业务部门、系统和格式中,带来了规模和复杂性的挑战。大数据治理的首要任务是确保...
大数据安全
与传统安全的区别?
答:
1. 数据规模:在
大数据时代
,数据的规模远远超过了传统数据。大数据通常涉及数百TB甚至PB级别
的数据
,而传统数据通常只有GB或MB级别。因此,大
数据安全
需要处理更大量的数据,这需要更强大的计算和存储能力,以及对数据的更精细的
管理
和控制。2. 处理方式:传统数据处理方式通常是批处理,即对数据进行一次性...
大数据时代
:
数据安全管理
是最大风险
答:
大数据时代:
数据安全管理
是最大风险
大数据时代的
来临,对中国来说面临安全管理能力、存储及处理能力、应用能力和人才培养能力等多方面的新挑战。大
数据的
安全管理能力挑战。数据安全管理问题,是我国应用大数据面临的最大风险。虽然将海量数据集中存储,方便了数据分析和处理,但由于安全管理不当所造成的大数据...
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