大数据安全有没有较好的解决方案或者案例?
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发布时间：2022-04-22 20:38
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热心网友
时间：2022-04-10 22:09
一款合格的大数据安全审计产品须符合以下特性：
实现对非关系型数据库的监控：大数据的数据来源复杂，数据格式繁多，不仅有传统的结构性数据(Oracle,SQLServer等)，还有非结构型数据(Hbase，MongoDB,Caché等)，BAAS全面支持非结构化数据库NOSQL的审计，实现大数据库全面的监控与审计。
全面支持第三方工具对大数据库行为的监控：由于大数据的结构区别于传统的数据库(如ORACLE,SQL等)，如果要做到真正的安全管控，就要支持对Hive、Pig、Mahout等工具的使用进行安全监控。产品对于第三方的工具或系统通过NO SQL语言访问数据库的行为进行监控。
支持的数据库类型：大数据平台下数据库：Hadoop平台下的HBase、MongoDB、Caché等，传统数据库：如 Oracle、MS-SQL 、DB2、MYSQL、Caché DB、 Sybase 、POSTGRESQL、达梦、*金仓等
实时海量检索：对所有存储的海量信息进行索引，根据任意关键字检索到所有相关信息，高效处理能力；专业级测试仪、构造模拟现场报文进行压力、性能测试，保障大数据下的性能要求。
动态实时可视化监测：将数据的各个属性值以*数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析及定位。
监测异常行为：对大量的历史日志与安全信息进行机器学习与算法分析来侦测出异常行为模式和隐藏的威胁，无论是外部APT攻击，还是内部人员泄密
实时告警：提供了多种方式来自动进行告警，可以根据告警级别，实时发送短信、邮件、SNMP等方式给相关负责人，方便事故及时处理。
海量数据统计分析报表：昂楷BAAS针对大数据平台分布式文件系统(如HDFS)下存储的海量数据，在数据交互过程中进行实时分析并生成各类统计报表，如：会话行为：登录成功失败报表、用户访问情况报表等;SQL行为：访问失败报表、表对象访问情况报表等;*性报表：等级保护报表等；还可针对客户需求自由定制报表。
热心网友
时间：2022-04-10 23:27
