互联网时代，数据挖掘必不可少。之前讲了代理IP应用下的大数据分析，介绍了如何处理相关数据分析。在当前的大数据时代，企业也应该知道如何保护这些数据的安全。毕竟，信息就是财富。如果你的商业秘密被竞争对手恶意获取，对企业来说是致命的打击。

 

大数据安全包含两层含义:保证大数据安全和利用大数据技术进行安全。

 

前者是指保障大数据计算过程、数据形式和应用价值的处理技术，涉及大数据本身的安全性。后者是利用大数据技术提高信息系统安全效率和能力的方法，涉及到如何解决信息系统的安全问题。

 

IP大数据安全和自主可控相互促进，相互影响。美国“棱镜门”事件提醒我们，只有自主可控才是解决大数据安全的根本之道。我国信息技术自主化和安全管理水平较低，各行各业的数据信息平台存在大量安全隐患。

 

IP大数据的新特点对信息基础设施、存储、网络和信息资源提出了更高的安全要求。在大数据应用的全过程中，需要重视传输数据的保密性保护，采用大数据存储的隐私保护和备份技术，研究关系/非关系数据库的大数据挖掘安全机制，重视大数据发布审核技术；此外，针对APT攻击的防御技术也是研究的重点。目前，大数据安全的研究和实践已经逐步展开，各方包括科研机构、政府组织、企事业单位、安全厂商等。，正在积极推动大数据安全相关标准和产品的制定，为大数据的大规模应用奠定更安全、更坚实的基础。

 

大数据安全的新特性

 

目前，随着数据的进一步集中化和数据量的增加，传统的信息安全手段已经不能满足大数据时代的信息安全要求，大数据的保护难度加大，数据的分布式处理也增加了数据泄露的风险。

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(1)云计算设施为数据窃取创造了条件，安全威胁将不断增加。

 

随着大数据和云计算技术的发展和应用，越来越多的大数据出现在云端，云端大数据的集中存储和处理使得安全风险也集中在云端。一旦云服务器被非法暴露或攻击，海量信息可在瞬间被窃取。

 

(2)大数据成为高级可持续威胁(APT)攻击载体，应用于网络攻击手段。

 

攻击者可以利用数据挖掘和数据分析等大数据技术发起高级的可持续威胁攻击。攻击者将APT攻击代码隐藏在大数据中，利用大数据发起僵尸网络攻击，可以同时控制大量傀儡机并发动攻击，使攻击更加精准，从而严重威胁网络安全。

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(3大数据成为网络攻击的重点目标，增加了信息泄露的风险。

 

大数据的“大”，体现在数据经过不断的加工利用后，其价值会越来越大。正因为如此，大数据更容易成为攻击者重点攻击的大目标，也就意味着大风险。美国“棱镜门”事件表明，美国通过云计算和大数据技术，利用收集到的公开数据并加以分析而获得的开源情报占其总情报的80%~90%，这凸显了大数据时代信息泄露的风险越来越大。

 

同样，企业在数据挖掘上也要慎重，仔细筛选选择高匿名IP代理。精灵ip代理是国内优质的动态IP代理服务商，软件覆盖国内300多个城市，拥有上千万代理IP资源，支持一键IP切换，操作简单。