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面對復雜的大數據安全環境，需要從四個層面綜合考慮以建立全方位的大數據安全體系：邊界安全、訪問控制和授權、數據保護、審計和監控。如下圖所示：

1、邊界——限制只有合法用戶身份的用戶訪問大數據平臺集群

（1） 用戶身份認證：聚焦于管控外部用戶及第三方服務訪問集群過程中的身份鑒別環節，這是構建大數據平臺安全架構的基礎；當用戶訪問已開啟安全認證的集群時，必須通過該服務所要求的安全認證方式。

（2）網絡隔離：大數據平臺集群支持通過網絡平面隔離的方式保證網絡安全。

（3）傳輸安全：聚焦數據在傳輸過程中的安全防護，通過采用安全接口設計及高安全等級的數據傳輸協議，保障通過接口開展數據訪問、處理、傳輸操作時的安全性，防止數據遭受非法訪問、竊聽或旁路嗅探。

2、訪問——定義什么樣的用戶和應用可以訪問數據

（1）權限控制：涵蓋鑒權、授信管理與分級管理兩大核心。鑒權、授信管理即確保用戶對平臺、接口、操作、資源、數據等擁有對應的訪問權限，杜絕越權訪問行為；分級管理即根據數據敏感度進行分級界定，對不同安全級別的數據制定差異化的管理流程、權限規則及審批要求，數據安全等級越高，對應的管理管控措施越嚴格。

（2）審計管理：基于底層采集的審計數據，從權限管理、數據使用、操作行為等多維度，為大數據平臺的運行提供全方面安全審計能力，確保及時發現平臺內的各類安全隱患；針對隱患的不同嚴重程度，采取排除隱患、數據挽回、人員追責等相應補救措施，同時為平臺優化提供指導依據，避免同類問題重復出現。

3、透明——報告數據從哪里來、如何被使用和銷毀

（1）數據生命周期管理：掌握大數據平臺中數據的來源、使用情況，以及數據銷毀的操作主體、實施地點，是監測平臺內是否存在非法數據訪問行為的關鍵，該目標需通過安全審計落地實現。安全審計的核心目的，是完整捕獲系統內的所有活動記錄，且確保記錄不可篡改。例如華為 FusionInsight 的審計日志，可實現多重功能：記錄用戶操作信息，快速定位系統遭受的惡意操作與攻擊，同時避免記錄用戶敏感信息；對用戶的各類破壞性業務操作做到全量審計記錄，保障用戶業務操作可回溯；提供審計日志的查詢、導出功能，為安全事件的事后追溯、問題原因定位及事故責任劃分提供重要依據。綜上，大數據平臺需對數據開展全方位安全管控，實現 “事前可管、事中可控、事后可查” 的安全管理要求。

（2）日志審計：日志審計作為數據管理，數據溯源以及攻擊檢測的重要措施不可或缺。然而Hadoop等開源系統只提供基本的日志和審計記錄，存儲在各個集群節點上。大數據平臺應具備日志管理和分析能力。然而目前如果要對日志和審計記錄做集中管理和分析，仍然需要依靠第三方工具（如ELK等）。

4、數據——數據加密和脫敏；多租戶隔離；數據侵權保護；容災管理

（1）數據加密：為數據的傳輸過程與靜態存儲階段提供加密防護，即便敏感數據發生越權訪問的情況，也能實現有效保護。在數據加解密環節，可通過高效的加解密方案，實現高性能、低延遲的端到端加解密與存儲層加解密，非敏感數據可選擇不加密，避免對系統性能造成影響。同時，加密的有效落地需要安全且靈活的密鑰管理體系，目前該領域的開源方案支撐能力仍較為薄弱，需借助商業化的密鑰管理產品實現。此外，加解密過程對上層業務完全透明，業務側僅需指定敏感數據范圍，全程無需感知加解密的執行過程。

（2）用戶隱私數據脫敏：提供數據脫敏和個人信息去標識化功能，提供滿足國際密碼算法的用戶數據加密服務。

（3）多租戶隔離：實施多租戶訪問隔離措施，實施數據安全等級劃分，支持基于標簽的強制訪問控制，提供基于ACL的數據訪問授權模型，提供全局數據視圖和私有數據視圖，提供數據視圖的訪問控制。

（4）數據容災：為集群內部數據提供實時的異地數據容災功能，例如Google的spanner作為NewSQL數據庫對外提供跨數據中心的容災機制。

（5）數據侵權保護：當存儲數據為一種特殊的數字內容產品時，其權益保護難度遠大于傳統的大數據，一旦發生侵權問題，舉證和追責過程都十分困難。大數據平臺底層能利用區塊鏈類似技術實現數據的溯源確權。

從數據流程上進行安全管理，就是把上述提到的安全節點流程化管理。

來源：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57688483