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大数据与信息安全管理

2017-02-13刘嘉

网络空间安全 2016年12期
关键词:电力行业信息安全大数据

【 摘 要 】 随着信息技术和互联网技术的发展,大数据成为各行各业都要面临的问题,大数据的特点和特性为各行各业进行信息趋势的分析和改善经营状况,起着不可忽视的作用。但是目前信息安全技术能力和水平已经不能完全满足大数据对信息安全的需求。因此,大数据在给信息安全带来挑战的同时,也为信息安全的发展提供了新的机遇。论文分析了大数据的特征特点以及电力行业对大数据的需求,分析了电力行业大数据的价值所在以及存在的安全隐患和相应的解决方案。

【 关键词 】 大数据;电力行业;信息安全

【 中图分类号 】 TP309.2

【 文献标识码 】 A

Big Data and Information Security Management

Liu Jia

(Yunnan Power Supply Bureau of Yuxi Power Grid Co., Ltd. YunnanYuxi 653100)

【 Abstract 】 With the rapid development of information technology and Internet technology, all walks of life have to face the problem of large data become, analysis and improvement of operating conditions and characteristics of big data information trend for all walks of life, plays a role can not be ignored. But the ability and level of information security technology has been unable to fully meet the needs of large data for information security. Therefore, the big data in the information security challenges, but also for the development of information security provides a new opportunity. This paper analyzes the characteristics of large data, as well as the power industry demand for large data, analysis of the power industry, the value of large data, and the existence of security risks and the corresponding solutions.

【 Keywords 】 big data;electric power industry;information security

1 引言

近年来,南方电网公司对大多数信息系统进行了大集中管理,这样也就产生了对大数据的需求,同时也对大数据的安全和防泄漏、防破坏提出了更高的要求。面对大数据的新特点和新应用,如何保障大数据的信息安全是摆在各供电局信息管理人员面前的一个问题。

2 大数据的特点

为了更好地管理大数据的信息安全,必须对大数据的特点有所了解,针对大数据的特性,制定有效的管理措施。与我们之前管理的传统类型数据相比,大数据具有四个特征,也就是通常所说的“4V”,即数据量大(Volume)、数据类型多(Variety)、价值密度低(Value)、处理速度快(Velocity)。

数据量大(Volume)。随着各种信息技术的发展,利用各种先进的设备和仪器,可以将各项行动轨迹和信息处理过程以各种数据的形式被记录下来,数量级别从TB,到PB甚至ZB。这么庞大的数据量只有使用大数据技术的管理和处理手段,才能进行有效的管理。

数据类型多(Variety)。传统的数据一般以文本形式或者数字形式存在,但是大数据类型更多的包括了图片视频、音频和地理位置信息等形式,同时还包括各种个性化的数据形式。数据类型的多样性也增加了对大数据管理的难度。

价值密度低(Value)。大数据量大的特点同时也导致了另外一个特点,那就是价值密度低,比如监控设备7×24小时录下的监控信息,量高达几百G,但是对于我进行取证处理和进行数据分析的有价值的可能只有几分钟,甚至几秒钟的数据。所以如果想从大数据中挖掘到有价值的信息,必须有高效的信息处理设备,快速的找到有价值的部分。

处理速度快(Velocity)。在数据处理领域有一个著名的“1秒定律”,即为了能够更好的利用数据的价值,必须要在秒级的时间范围内获得数据中有价值的部分,时间长了,就失去意义了。而且大数据又量大、类型复杂,因此对大数据的处理速度一定要快。

3 大数据的安全隐患和应对方案

任何事情和新事物的出现都有两面性,大数据也不例外,在为信息技术发展带来发展机遇的同时,也存在很多的信息安全问题,主要体现在几个方面。

(1)大数据的集中存储增加了泄露风险。大数据一般是集中存储,方便对数据的管理,降低了管理成本,但是同时也增加的泄露的风险,成为黑客和恶意分子攻击的首选目标,因为对大数据一旦攻破,可以获得更多的信息。为此,为了更好的保护大数据的安全。组织必须安排更有管理经验的、受过专业技能培训的人员从事大数据管理工作。同时应采取化整为零的策略,将将数据分散存储,即使一个存储单元被攻破,恶意分子也不能获得全部数据,因为对组织的威胁和影响会降低,不至于带来灾难性的影响。

(2)大数据的低价值密度特点拓宽了数据保护的边界。大数据的低密度价值特点,使得信息有效部分被分散了。同时使大数据的安全预防和对攻击事件的分析过程更加复杂,拓宽了大数据信息安全管理的范围。为此,组织应针对大数据的特性,确立有限的管理边界,对重要数据加强重点保护,建立一体化的纵深数据安全防御体系。

(3)大数据的有效性验证工作剧增、难度增加。由于大数据的类型繁多,数据来自于多维空间,各种非结构化的数据与结构化的数据混杂在一起,各种类型的数据混杂在一起。因此要从中提取到有用的和对组织需要的数据,难度就会变得非常大,太多无用的信息造成的信息不足或信息不匹配。

为此,组织应尝试使数据类型更加具体化,将数据颗粒度更加细化,缩小数据的聚焦范围。使数据的辨别和有效性验证更加简单和容易。

4 结束语

总之,大数据的到来是信息技术发展的必然产物,是不可规避和忽视的。只有充分、有效地利用好大数据,做好大数据的安全工作,才能收到大数据给我们信息化工作带来的价值和收益。因此各个组织在使用大数据时,一定要“大数据技术”和“大数据安全”两手抓,两手都要硬,才能真正体会到大数据的优势,规避大数据的信息安全隐患。

参考文献

[1] 孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展.

[2] 陈明奇,姜禾.大数据时代的美国信息网络安全新战略分析[J].信息网络安全.

[3] 李国杰,程学旗.大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域[J].中国科学院院刊.

作者简介:

刘嘉(1980-),男,湖北黄冈人,毕业于西南民族大学,本科,工程师;主要研究方向和关注领域:信息安全运维。

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