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2020年02月28日 06:40 来源:诈金花

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从基础技术角度看,Hadoop对数据的聚合增加了数据泄露的风险。作为一个分布式系统架构,Hadoop可以用来应对PB甚至ZB级的海量数据存储;作为一个云化的平台,Hadoop自身存在云计算面临的安全风险,企业需要实施安全访问机制和数据保护机制。同样,大数据依托的基础技术——NoSQL(非关系型数据库)与当前广泛应用的SQL(关系型数据库)技术不同,没有经过长期改进和完善,在维护数据安全方面也未设置严格的访问控制和隐私管理机制。NoSQL技术还因大数据中数据来源和承载方式的多样性,使企业很难定位和保护其中的机密信息,这是NoSQL内在安全机制的不完善,即缺乏机密性和完整性。另外,NoSQL对来自不同系统、不同应用程序及不同活动的数据进行关联,也加大了隐私泄露的风险。此外,NoSQL还允许不断对数据记录添加属性,这也对数据库管理员的安全性预见能力提出了更高的要求。从核心价值角度看,大数据的技术关键在于数据分析和利用,但数据分析技术的发展,势必对用户隐私产生极大威胁。

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