在过去的几年中，大数据安全性越来越受到关注。实际上，过去两年的《世界质量报告》显示，安全是世界各地技术部门的主要关注点。原因在于，企业已经开始使用许多可见的应用来管理其流程。仅此一项就增加了安全威胁和大数据泄露。这种现象还包括将移动设备统一到企业中。
办公室中几乎每个人都随身携带手机。即使你很在意每个安全小贴士，并且没有连接到公司的网络，即便如此，你也很容易面临安全风险。即使是最轻微的错误也可能导致数据泄露，这也仅包括将手机插入PC或笔记本电脑中的情况。甚至使用第三方软件(例如工作计时器应用程序)最终也可能成为数据泄露的原因。
以下是企业在大数据安全方面面临的一些关键挑战。
使数据易受攻击
如今，所有数据都是数字化的，并且数量巨大，黑客始终可以在恶意内部人员的帮助下找到进入入侵的方式。如果他们以某种方式可以访问你的关键数据，他们可以根据自己的目的进行修改，甚至删除其中的一些数据。这就是为什么完全依赖物联网、大数据和实时数据分析的公司限制访问并采取某些步骤来检测假数据形成的原因。这是其数据保护协议的关键部分。
例如，生产企业可能会获得不准确的温度报告，从而导致生产缓慢和收入损失。
使访问变得困难
使大数据生态系统有效的另一个重要因素是粒度访问控制。根据等级、权限可以授予不同人员不同级别的主数据访问权限。名义上，访问控制使大数据更加安全。但是，随着组织使用大量数据，增加复杂的控制面板可能变得更加微妙，并可能为更多潜在漏洞打开门户。
例如，如果只有少数人授予了访问关键数据的权限，那么破坏者注意到它的时间将更长。此外，访问控制系统会指定允许用户在数据集中看到的信息，即使他们需要其他数据集也是如此。这会损害这种系统的性能和维护。
需要某些安全审核
在每个系统开发中，几乎都是需要安全审核的地方，特别是在大数据不安全的地方。但是，考虑到使用大数据已经带来了广泛的挑战，这些安全审核通常被忽略，这些审核只是添加到列表中的另一件事。这种态度与以下事实结合在一起：许多公司仍需要能够设计和实施此类安全审核的合格人员。
分散的框架
使用大数据的公司可能需要在不同系统之间分布数据分析。例如，Hadoop是一种开放源代码软件，旨在在大数据生态系统中进行灵活和分散的计算。但是，该软件最初根本没有安全性，因此在分散的框架中有效的安全性仍然是要实现的挑战。
这对企业有何影响?企业可能需要更长的时间才能知道何时实际发生违规。
数据来源
找到我们的数据来源确实有助于确定违规的来源。你可以使用元数据来跟踪数据流。无论如何，即使对于大型公司，元数据管理也是一个自我战略问题。如果没有正确的框架，实时跟踪此类非结构化数据将是一个挑战。尽管这是一个持续存在的问题，但它并不是大数据问题。
实时合规
实时大数据分析在公司的竞争中越来越受欢迎。但是，实时实施这种工具更加复杂，并且还会产生大量的数据。
此类工具的开发方式应使它们在现实中不存在威胁时能够规避对违规行为的错误警告。因此，发现此类错误警告可能很耗时。最终，他们分散了白帽黑客的注意力，使其免受真正的故障和攻击并浪费资源。
结论
令人遗憾的是，处理大数据的组织不得不在全年中处理此类问题，而没有任何预期的结果。这是一场永无止境的战斗，将越来越难以取胜。无论如何，你可以通过采取一些小的步骤来增强安全性、修改数据访问和使用情况，并通过实时屏幕监控来定期监控流量，从而使这场战斗变得更加轻松。
