云安全風險潛伏在大數據項目中

　　微軟Windows Azure或者其他云基礎設施供應商的云計算服務來進行大數據分析，因為大數據分析項目往往需要足夠的計算能力來進行大規(guī)模數據分析。雖然這些云計算服務能夠幫助企業(yè)捕捉、管理和分析TB級結構化和非結構化數據，但是，如果系統(tǒng)沒有受到保護或者監(jiān)管，這些服務可能帶來數據泄漏、賬戶或服務劫持、或者濫用的風險。

　　在監(jiān)測和信息安全培訓機構MIS Training Institute的大數據安全會議上，Barton表示，經常有業(yè)務部門繞過IT團隊使用信用卡來租用云計算基礎設施。企業(yè)高管想要從數據挖掘出最大價值，并且他們希望在短時間內實現。

　　“大多數大數據項目的主要驅動力不是安全性，而是銷量，”Barton表示，“快速的分析和部署是使用云計算的主要原因，而數據安全性和隱私性會減慢這種速度，所以，業(yè)務部門會想辦法繞過IT團隊?！?br>

　　云安全聯(lián)盟和其他組織已經明確指出了云計算的潛在風險。專家稱，大量不適當的云部署給渠道解決方案供應商帶來了潛在的業(yè)務機會。對于租用計算能力，基礎設施即服務供應商通常是最便宜的選擇，但“便宜沒好貨”，它也帶來最大的風險。除非企業(yè)選擇租用私有云，公共云環(huán)境中的基礎設施通常是與其他用戶共用的；數據的位置往往是不確定的，這增加了數據泄漏的風險。

　　除了共享基礎設施，這些系統(tǒng)也可能“共享”技術漏洞，使其很容易受到攻擊者的攻擊。例如，拒絕服務攻擊可能導致云計算服務中斷，讓系統(tǒng)在長時間內無法訪問。

　　Barton表示，與大數據相關的工具通常也不太安全。例如，常用于對大量數據進行深度分析的Hadoop就缺乏安全功能，經常默認為“接受所有訪問”。

　　Barton建議Hadoop用戶部署Kerberos來保護信息的安全性，Kerberos是一個網絡驗證協(xié)議。該協(xié)議在Hadoop受支持，但并沒有被廣泛使用。

　　另外，企業(yè)還應該部署文件加密和密鑰管理來保護數據。服務器需要經過驗證，以確保每個節(jié)點聯(lián)網時采取了必要的安全措施。Barton指出：“在接入新節(jié)點前，請確保它預設置了其他節(jié)點采取的安全措施?！?br>

　　在調查安全故障時，日志管理和積極地查看日志可以幫助發(fā)現攻擊、診斷故障和協(xié)助IT團隊。企業(yè)在傳輸敏感信息時，還應該采用SSL和TLS安全協(xié)議。

　　作為審計師，Barton表示，他通常還會查看證明企業(yè)定期檢查控制的文件，以及是否部署了相關政策。安全政策必須有效地傳達，并具有執(zhí)行機制。

　　“大數據與云計算關系密切，所以云計算風險等同于大數據風險，”Barton表示，“關鍵的問題是：你的企業(yè)是否能夠承擔其面臨的風險？”

來源：CIO時代網

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