大数据解决方案

发布网友发布时间：2024-07-24 01:01

共1个回答

热心网友时间：2024-07-24 13:16

现有信息条件下的数据存储以大的融合方式存在，大的数据结构与传统的数据库并存.因此，有效的大数据审计解决方案不仅要独立审计大数据库的访问行为，还要考虑传统数据库的审计，不影响数据库的高效稳定运行.大数据安全解决方案的八大原则.

兼容性:审计系统应适应不同的数据库类型和应用环境，可审计主流大数据结构、商业数据库、国产数据库的各种版本.不同数据库的审计战略编辑方法、日志表现可以统一.

可靠性:审计系统可以连续稳定运行，并提供足够的存储空间来存储审计日志，满足在线存储至少6个月的要求.审计系统可以保证审计记录时间的一致性，避免错误时间记录对跟踪源的影响.

独立性:审计系统应独立于数据库系统，即使数据库和操作系统被破坏，也必须保证审计日志的正确性和完整性.同时，审计系统的运行不应影响数据库系统和业务操作.

实用性:由于业务系统数据集中存储在数据库中，大数据库的操作审计需要细分到数据库指令、字段等，同时可以审计数据库返回的信息，包括错误代码和数据库的响应时间，在数据库发生重要错误时可以立即应对

灵活性:审计系统可提供不足的审计战略和定制战略，结合用户业务特点，过滤审计重要业务用户、操作途径、重要操作、重要表格、重要字段，可指定操作事件发生时，系统应对方式.

扩展性:业务系统扩展时，审计系统可以顺利扩展.系统支持为第三方平台提供记录的审核信息.

安全性:分权管理，具有权限管理功能，对用户进行等级，提供不同的操作权限和不同的网络数据操作范围*，用户只能在其权限内审计和相关操作网络数据，具有自己的安全审计功能.

易用性:审计系统应基于操作分析，提供主体标识(即用户)、操作(行为)、客体标识(设备、操作系统、数据库系统、应用系统)的分析和灵活可编辑的审计报告.

大数据技术的发展赋予了大数据安全区别于传统数据安全的特殊性.在大数据时代的新形势下，数据安全、隐私安全、大数据平台安全等面临着新的威胁和新的风险，大数据安全保障面临着严峻的挑战.