大数据应用中数据安全治理的实践路径

责任编辑：新商业 来源: 中国315防伪网 2024-11-03 14:35:11

　　文/聂卫东 江铃汽车集团有限公司

　　在数字化浪潮席卷全球的当下，大数据正以前所未有的力量推动着社会各层面的深刻变革。大数据以其庞大的数据量、复杂的数据关联，大幅提升了政府决策的科学性、企业运营的精准度以及科学研究的深度，并深刻影响着大众的日常生活。然而，数据资源在集中管理与跨界流通的同时，也暗藏数据安全风险。因此，构建全方位、多层次的数据安全治理体系，保证大数据全生命周期的安全可控，已成为当务之急。

　　数据安全治理因何重要

　　数据安全治理的重要性不言而喻。首先，维护国家安全是首要任务，为此要严防数据被恶意利用，以维护国家稳定大局。其次，数据安全治理是保障企业利益的坚实后盾，能够防止数据泄露引发经济与品牌信誉损失，为企业可持续发展奠定基础。最后，防范信息泄露与保护个人隐私，是数据安全治理不可推卸的社会责任。其中，构建坚固的数据安全防御体系，规范数据处理，确保信息能被合法使用，是保障国家安全、企业利益及个人隐私的关键所在。

　　面对数据规模庞大、复杂多变以及技术快速迭代带来的挑战，传统手段已难以满足大数据时代的安全需要。因此，不断更新防护策略势在必行。与此同时，黑客的手段隐蔽多变，要求治理技术必须与时俱进，不断提升应对能力。同时，法律法规不完善，存在执行难度和漏洞，会制约数据治理效果。因此，数据安全治理需综合施策，以应对复杂多变的安全挑战，确保数据安全。

　　数据安全治理有哪些关键技术

　　数据加密技术

　　数据加密是数据安全领域的关键所在，其核心作用在于通过复杂的数学算法将明文数据转换为难以直接读取的密文。目前，主流的数据加密技术主要有两种：

　　对称加密。此技术使用相同的密钥进行数据的加密和解密，其优势在于算法简单、加密速度快。不过，使用该技术需要注重密钥的分发和管理，因为一旦密钥被泄露，整个加密体系将面临严重威胁。

　　非对称加密。与对称加密不同，非对称加密采用成对的密钥(公钥和私钥)进行加密和解密操作。其中，公钥可以对外公开，而私钥则需严格保密。这一设计确保数据在加密后，即便在不安全的环境中传输，攻击者也难以轻易解密，除非他们获取了私钥。然而，非对称加密的计算过程较为复杂，因此更适用于加密少量数据，或是作为对称加密中密钥的安全分发机制。

　　访问控制技术

　　访问控制技术通过采取严格的访问策略和控制措施，确保只有获得授权的用户或系统才能访问敏感数据。这一技术主要有两种形式：

　　基于角色的访问控制(RBAC)。RBAC依据用户的职责和权限，将其归入不同的角色类别，并为每个角色分配相应的数据访问权限。这种设计不仅简化了权限管理流程，还有效降低了权限配置出错的可能性。此外，借助角色的灵活设置和调整，RBAC能够轻松适应组织结构和业务流程的变化。

　　基于属性的访问控制(ABAC)。ABAC技术在RBAC的基础上进行了拓展，将访问控制的决策依据与用户的属性(如身份、位置、时间等)以及数据的属性(如敏感度、分类等)。这种技术能够更精确地控制数据访问权限，制定更为细致的访问控制策略。然而，ABAC技术的实施难度较大，需要构建复杂的属性模型和访问控制引擎做支撑。

　　数据脱敏技术

　　数据脱敏技术通过去除或修改数据中的敏感信息，降低数据泄露后可能造成的危害。这一技术展现出静态脱敏和动态脱敏的差异，二者各具特色，分别适用于不同的场景。

　　静态脱敏。静态脱敏是指在存储阶段就对数据进行处理，即替换、遮盖或删除敏感字段等，以此降低数据的敏感度。这种技术适用于需要长期保存的数据集，但在面对实时查询和分析的需求时，可能会显得力不从心。

　　动态脱敏。与静态脱敏不同，动态脱敏是在数据被访问时对数据进行实时脱敏处理。这种技术能够保持数据的原始格式和结构，同时还能根据查询请求的不同动态调整脱敏策略。动态脱敏技术具有灵活、高效的特点，能够更好地满足复杂的数据访问需求。

　　数据安全治理实践路径

　　制定数据安全政策与标准。组织应明确数据安全政策和标准，以此为数据安全治理提供指导和规范，其适用范围应涵盖数据分类分级、数据加密、访问控制、数据脱敏等多个方面。与此同时，数据安全管理的目标、原则、流程和责任分工也应当得到明确。此外，构建完善的数据安全管理制度和机制，是确保数据安全政策得以有效执行的基础。例如，可以建立数据安全审计和考核机制，定期对数据安全管理效果进行评估和反馈。

　　加强数据安全风险评估与监测。数据安全风险评估是识别潜在安全威胁和漏洞的重要手段，组织应定期全面评估数据资产所面临的风险，包括但不限于扫描数据安全漏洞、开展渗透测试等。通过风险评估，便能及时发现并修复安全隐患，降低数据泄露和滥用的风险。此外，组织还应建立数据安全监测体系，实时监测数据的安全状态，这涉及对网络流量、数据库访问日志等进行监控和分析，以便及时发现并应对安全风险。例如，可以利用大数据分析和人工智能技术检测数据访问行为的异常，以便及时发现并遏制潜在的安全威胁。

　　推广数据安全教育与培训。增强员工的数据安全意识对于保障数据安全具有重要意义。组织应积极开展数据安全教育和培训活动，向员工普及数据安全知识和技能。培训内容应当涵盖数据安全政策解读、数据分类分级方法、数据加密和脱敏技术、访问控制策略以及应急响应流程等。借助这些培训，员工可以充分认识到数据安全的重要性，并掌握必要的数据安全操作技能。此外，为了确保数据安全教育的持续性和有效性，组织可以建立定期的安全培训和考核机制。通过定期开展培训和考核，不仅可以强化员工的安全技能，还可以及时发现和解决员工在数据安全操作中存在的问题，从而提高整体的数据安全防护能力。

　　构建数据安全管理体系。构建完善的数据安全管理体系是确保数据安全的核心所在，该体系应涵盖组织架构、管理流程、技术支撑与应急响应。在组织架构中，需明确各责任部门与跨部门协作机制，并设立监督机构以确保监督执行到位。管理流程应实现闭环操作，涉及规划、评估、策略制定、监控与审计等关键环节。在技术保障方面，应综合运用加密、访问控制、脱敏及备份恢复等技术，筑牢安全防线。除此之外，应急响应应当做到机制完备、预案明确以及流程顺畅，确保可以迅速应对安全事件，最大程度地减少损失。与此同时，还需要定期开展演练与评估，确保预案的有效性，以提升数据安全防护与应对能力。

　　大数据应用中的数据安全治理是一项长期而艰巨的任务。通过综合运用一系列关键技术手段，结合制定数据安全政策、加强风险评估与监测、推广数据安全教育与培训等策略，可以构筑坚不可摧的数据安全防线，确保大数据领域的稳健发展。

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