### 大数据安全规划总体方案知识点解析
#### 一、大数据安全风险分析
**1. 数据全生命周期安全风险**
- **数据采集阶段**: 在数据采集过程中存在的风险包括但不限于数据源的真实性验证不足、数据传输过程中的安全性保障缺失等问题。
- **数据存储与处理阶段**: 包括但不限于数据存储层和数据处理层的风险，比如数据分布不明确导致的重点数据保护不足、数据明文存储以及数据权限管理不当等。
- **数据应用阶段**: 数据应用层和第三方接入应用层存在的风险，例如数据消费过程中缺乏有效的权限控制、数据泄露后的责任追溯困难等。
**2. 内外部人员的安全管理风险**
- **内部人员**: 包括业务办理人员、合作伙伴人员等，主要风险在于缺乏明确的操作流程和权限管理，可能导致数据滥用或泄露。
- **外部人员**: 第三方开发运维人员等，其风险在于缺乏严格的准入机制和操作监控，可能会出现未经授权的数据访问或数据窃取行为。
**3. Hadoop等大数据组件的安全风险**
- **权限模型问题**: Hadoop的权限模型过于简单，类似于Linux的权限模型，对于复杂的管理和审计需求支持不足。
- **账号管理问题**: 大数据系统的账号管理混乱，存在大量的共享账号现象，且账号与实际操作人员之间没有建立明确的一一对应关系。
- **日志审计问题**: 日志记录格式复杂，不利于普通管理人员理解和审计。
- **认证机制问题**: Hadoop平台的认证机制较为薄弱，通常依赖于操作系统级别的认证，并未充分利用Keberos等高级认证方式。
#### 二、大数据安全规划建议
**1. 数据全生命周期安全管理**
- **强化数据分类**: 明确哪些数据是需要重点保护的敏感数据，并对这些数据进行加密存储。
- **完善权限管理**: 引入更细粒度的权限控制机制，确保只有授权用户才能访问特定数据。
- **加强数据审计**: 实施全面的日志记录和审计策略，以便追踪数据访问和修改记录，提高数据泄露后的可追溯性。
**2. 内外部人员行为管控**
- **明确访问流程**: 制定严格的第三方人员准入流程和操作指南，减少绕过监管手段进入系统访问的风险。
- **增强终端准入**: 加强对外部人员终端的准入条件，确保终端设备的安全性和稳定性。
- **监控操作行为**: 通过技术手段监控第三方人员的操作行为，特别是对核心数据的操作进行重点管理。
**3. Hadoop组件安全管理**
- **优化权限模型**: 引入更先进的权限管理模型，以适应大数据平台的安全需求。
- **改进账号管理**: 清晰定义每个账号的使用范围和权限，消除共享账号的现象。
- **提升认证强度**: 开启Hadoop平台自身的高级认证功能，如启用Keberos认证机制，增强整体安全性。
- **加强日志审计**: 简化日志格式，使其更易于理解，便于日常管理和安全审计工作。
#### 三、具体实施案例与应用场景
**1. 构建多层次数据安全防护体系**
- **数据源系统镜像采集**: 通过对数据源系统的定期镜像备份，确保数据的完整性和可用性。
- **FTP server集群**: 构建分布式的FTP服务器集群，提高数据传输效率的同时，加强对数据传输过程中的安全控制。
- **跨区域HDFS资源池**: 在不同省份构建HDFS资源池，实现数据的分布式存储和高效管理。
**2. 数据安全风险应对措施**
- **开放作业管理**: 实施开放作业管理模式，通过统一的作业调度平台来管理各类数据处理任务，确保数据处理过程的安全可控。
- **数据服务层和服务支撑层**: 建立完善的数据服务层和服务支撑层，为各种数据处理任务提供强有力的技术支持和安全保障。
针对大数据安全风险的规划与管理，需要从数据全生命周期安全管理、内外部人员行为管控、Hadoop组件安全管理等多个方面入手，构建一个全方位、多层次的大数据安全保障体系。通过实施上述建议，可以有效降低大数据安全风险，保障数据资产的安全稳定运行。
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