直击前沿:大数据时代下数据防泄密

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对于大数据,我们已是耳熟能详,大数据安全问题也一直是被关注、讨论的焦点。日前,由业内数据安全知名厂商—深圳虹安,发布的国内第一款数据安全态势感知系统,就引发了业界对大数据时代下数据泄露防护的广泛讨论与深度思考。

对于大数据,我们已是耳熟能详,大数据安全问题也一直是被关注、讨论的焦点。日前,由业内数据安全知名厂商—深圳虹安,发布的国内***款数据安全态势感知系统,就引发了业界对大数据时代下数据泄露防护的广泛讨论与深度思考。该款数据安全态势感知系统,融合了内容感知、风险评测、态势分布以及监控预警等系列领先技术与理念,被业界誉为大数据时代下的新一代DLP数据泄露防护系统;

那么,大数据究竟给数据泄露防护带来了哪些挑战?毋庸置疑,大数据时代下数据泄露防护首要面临的一个棘手问题就是:如何在TB级的海量数据中发现敏感数据,并对其所面临的安全威胁进行实时监控、及时采取安全防护措施,防止其泄露、扩散。

显然,这一问题的解决,依靠传统人工识别的方法是无法想象的。而依靠DLP提供的敏感内容智能感知技术,则可以轻松解决这一问题:

>> 定义并智能感知敏感数据、提供安全态势分布(感知);

>> 监控并评测数据安全威胁,提供安全威胁预警(监控);

>> 采取必要防护措施,防止敏感数据泄露、扩散(防护);

另外,云计算、虚拟化以及移动互联网与大数据密不可分,正在给数据安全带来***的挑战。换句话说,大数据时代下DLP除了能够对海量数据中的敏感数据进行智能感知外,还必须能够适应云计算、虚拟化以及移动智能终端等应用场景。

对此,业内人士表示,实现模块化部署、平台化管理、可视化呈现是大数据时代下DLP的必由之路:即以敏感数据为焦点、泄露风险为驱动,依据云计算、移动智能终端等不同应用场景及数据特点,按需部署不同功能模块,并建立统一安全平台,在平台之上实现敏感数据安全态势智能感知与集中可视化管理;

毫无疑问,现如今大数据已是大势所趋。传统的基础网络边界的静态、不灵活的技术,就抵御如今的安全威胁而言,效用越来越低。在此大背景下,数据安全态势感知系统问世,将有力改变这一被动局面,有效阻止当前大规模的数据泄露、保障数据安全。

责任编辑:张存 来源: 51CTO.com
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