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架构大数据时代安全防护网

    近年来，随着信息数据的爆炸式增长，数据的财富转换率也出现了增长，因此就造成了一个大数据时代的背景。数据的增长给越来越多的企业敲响了警钟：大数据时代的数据安全十分脆弱！没有安全的数据是缺乏足够财富支撑的，所以很多企业认为建立自己的新型数据安全模式是刻不容缓的。


    云计算时代的到来促进了网络数据的高速发展，在过去的三年里增长的数据甚至超越了人类几百年的数据增长。这些数据的出现意味着巨大的财富，但是数据的非结构化和安全隐患不断增加，由此引发出“大数据时代的数据安全怎么做”这个话题，山丽网安的安全专家认为需要在原有安全的基础上加入新的的网络元素，继续沿用既有的数据安全思路，稳中求进。因为原有的端点数据安全模式十分稳定，具有较长的运用经验，安全可靠高效。在面对现在的大数据特性，对于原有的端点安全技术来说，只需要在一些方面作出调整，使其更加完善，便可以实现最终的安全。


大时代的数据从此结构化


    数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。大数据时代的数据非常的繁杂，对于很多企业来说，如何保证这些信息数据在被利用之前的安全是一个十分严肃的问题。结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据安全。数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。未来数据标准化，结构化是一个大趋势，不管是怎样的数据安全模式都希望自己的数据更加的标准，更加的易于管理、加密、处理和分类。


加固网络层的安全策略


    常规的数据安全模式往往喜欢分层构建。这也是数据安全的常规做法。现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。一方面是大数据时代的信息爆炸，导致网端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻；另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上于本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。因此网络层的安全策略是端点数据安全的重点加固对象。


    对于端点数据安全来说已经具备了成熟的本地安全防护系统，但因为思路的转化，现有的端点数据安全系统有一定认识上的偏差，需要进行调整。由于大数据时代的数据财富化导致了大量的信息泄露事件，而这些泄露事件中，来自内部的威胁更大。所以在本地数据安全策略的构建上需要加入对于内部管理的监控、监管手段，用纯数据的模式来避免由于人为原因造成的数据流失，信息泄露。并且在本地安全策略的构建过程中还要加强与各个环节的协调。由于现在的数据处理方式往往会依托与网络，所以在数据的处理过程中会出现大量的数据调用，在调用过程中就容易出现很大的安全威胁。这个时候如果能够把本地和网络的链接做的更细腻，完善缓存机制和储存规则，就能够有效保证数据源的纯洁，从根本上杜绝数据安全威胁。本地数据安全策略还有很多需要注意的问题，也有很多还没有发现的隐患，这些都需要在完善自有系统的基础上，继续开发。


完善数据存储防护措施


在传统端点的数据安全中，数据存储作为非法入侵的最后一站，被业界人士高度的重视，对于数据存储建立了全面完善的防护措施，这些非常值得借鉴，但是还要有进一步的完善。这里的完善主要是数据存储隔离与调用之间的数据逻辑关系策划。这同样是为了适应现在的数据模式。

 

 

授课时间 9月7、8日上午9:00-12:00，下午13:30-16:30 ( 16:30-17:00 开放式讨论答疑 )

进修费用 4980元（包含发票，讲义，教材，工作餐，与讲师互动自助晚餐会）； 老学员或同单位三人以上报名九折优惠； 全日制学生凭学生证优惠价格2980元，不含发票。差旅及食宿费用自理

授课方式 ：(a)《大数据搜索与挖掘》教材（科学出版社）； (b)中文多媒体讲义；

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大数据技术培训

主讲讲师：张华平：北京理工大学大数据搜索挖掘实验室主任，博士，副教授

             赵燕平：北京理工大学教授，教育部电子商务专家

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小班授课：为保证充分讨论，确保进修效果，采用小班授课，名额有限，先到先得。

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