移动互联、社交网络、电子商务等极大地拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大，大数据应用随之迅猛发展。但与此同时，国内外数据泄露事件频发，用户隐私受到极大挑战，在数据驱动环境下，网络攻击也更多地转向存储重要敏感信息的信息化系统。在此背景下，安全已成为影响大数据应用发展的重要因素之一，大数据安全防护成为大数据应用发展的一项重要课题。

大数据应用安全挑战

大数据具有容量大、类型多、价值高、速度快的4V特性。由于大量数据集中存储，一次成功攻击所导致的损失巨大，因此大数据应用更容易成为攻击目标。同时，大数据时代数据源多样化，数据对象范围与分布更为广泛，对数据的安全保护更为困难。大数据应用采用全新的Hadoop处理架构，内在安全机制仍不完善，因此在推动大数据技术应用时面临着很多安全风险和挑战，具体包括：第一，用户隐私泄露问题随着大数据技术应用的深入将更为严重。第二，大数据应用信息安全暴露点增多。第三，大数据应用中数据往往穿越原有系统数据保护边界，数据属主与权限随之发生迁移，导致原有数据保护方案失效。第四，大数据应用存在大量外界数据接口，加大了数据安全风险。第五，大数据引入Hadoop等新的技术体系，带来新的安全漏洞与风险。

此外，大数据应用仍面临传统IT系统中存在的安全技术与管理风险，流量攻击、病毒、木马、口令破解、身份仿冒等各类攻击行为对大数据应用仍然有效，系统漏洞、配置脆弱性、管理脆弱性等问题在大数据环境中仍然存在。

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