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大数据传输安全技术的未来发展建议
大数据传输正在成为经济和社会发展的新动力,并且正日益影响和影响经济运作,生活方式和国家治理能力。大数据传输安全性已经提高到与国家安全水平相当。基于大数据传输安全性面临的挑战和问题以及大数据安全技术的发展,我们为大数据安全技术的发展提出以下建议。 从整体安全性角度构建集成的大数据安全防御系统 安全是发展的前提。有必要全面改善大数据安全技术的安全性,然后建立一个贯穿大数据应用程序云管端的全面的三维防御系统,以满足两国的需求。大数据战略及其市场应用。 首先需要建立一个涵盖整个数据生命周期的安全保护系统,从收集到传输,存储,处理,共享以及最终销毁。需要全面利用数据源验证,大规模数据传输的加密,非关系数据库中的加密存储,隐私保护,数据事务安全性,防止数据泄漏,可追溯性,数据破坏和其他技术。 其次是增强大数据平台本身的安全防御能力。它应该引入针对用户和组件的身份验证,细粒度的访问控制,针对数据操作的安全审核,数据脱敏以及其他此类隐私保护机制。有必要防止对系统的未经授权的访问和数据的泄漏,同时增加对大数据平台组件的配置和操作所涉及的固有安全风险的关注。有必要增强对平台上发生的紧急安全事件做出响应的能力。 最后是使用大数据分析,人工智能和其他技术来自动进行威胁识别,阻止风险和跟踪攻击,从被动防御过渡到主动检测。最终,目标是从下至上增强大数据安全性,并增强防御未知威胁的能力。 从攻击防御开始,加强大数据平台安全保护 平台安全性是大数据系统安全性的基石。从较早的分析中,我们可以看到针对大数据平台的网络攻击的性质正在发生变化。企业正面临越来越严重的安全威胁和挑战。传统的防御监视方法将发现很难跟上威胁态势的这种变化。未来,对大数据传输平台安全技术的研究不仅应解决运营安全问题,而且应设计创新的大数据平台安全保护系统,以适应网络攻击的不断变化的性质。在安全保护技术方面,开源和商业大数据平台都处于高速发展阶段。但是,跨平台安全机制仍然存在缺陷。同时,新技术和新应用程序的开发将揭示尚未知道的平台安全风险。这些未知的风险要求所有行业各方从进攻性和防御性方面入手,对大数据平台的安全性进行更多投资,同时密切关注大数据网络攻击和防御机制的发展趋势。必须建立适合并构建更安全和可靠的大数据平台的防御系统。 以关键环节和技术为突破口,完善数据安全技术体系 在大数据环境中,数据起着增值的作用,其应用环境越来越复杂,数据生命周期的各个方面都面临着新的安全性要求。数据收集和可追溯性已成为突出的安全风险,并且跨组织的数据合作广泛,并导致触发多源聚合计算的机密性保护要求。目前,敏感数据识别,数据泄漏防护和数据库安全保护等技术相对成熟,而多源计算中的机密性保护,非结构化数据库安全保护,数据安全预警以及数据泄漏事件的应急响应和可追溯性,仍然相对较弱。积极促进产学研结合的发展,加快密文计算等关键技术的研究和应用,以提高计算效率。 企业应加强对数据收集,计算,可追溯性和其他关键链接的支持;加强数据安全监控,预警,控制和应急响应能力;以数据安全关键环节和关键技术研究为突破口;完善大数据安全技术体系;为了促进整个大数据产业的健康发展。 加强隐私保护核心技术产业化投资,同时考虑数据使用和隐私保护的两个重要优先事项 在大数据应用环境中,数据使用和隐私保护自然会发生冲突。同态加密,安全的多方计算和匿名化等技术可以在两者之间取得平衡,是解决大数据应用过程中保护隐私挑战的理想技术。隐私保护核心技术的进步将不可避免地极大地促进大数据应用程序的发展。当前,隐私保护技术的核心问题是效率,其问题包括高计算成本,高存储需求和缺乏评估标准。 在理论上的一些研究尚未在工程实践中广泛应用。应对诸如多数据源或基于统计的攻击之类的隐私安全威胁非常困难。在大数据环境中,个人隐私保护已经成为一个备受关注的话题,并且随着未来日益增长的隐私保护需求,将带动专用隐私保护技术的研发和工业应用。为了提高大数据环境中的隐私保护技术水平,我们必须鼓励企业和科研机构研究同态加密和安全的多方计算等隐私保护算法,同时推进数据脱敏,审核的应用等技术方法。 重视大数据安全评审技术研发,构建第三方安全评审体系 目前,国家已经为大数据安全制定了一系列重大决策安排。习近平主席在党的十九大报告中指出,他要促进大数据与实体经济的深度融合,并强调要有效保护国家数据安全。“十三五”国家信息化计划提出了大数据安全项目的实施方案。可以预见,未来政府对大数据安全的监管将进一步加强,与数据安全有关的立法进程将进一步加快,大数据安全监管措施和技术手段将进一步完善,大数据安全监管的纪律工作将进一步加强。 拓展阅读 阐述大数据传输安全的相关问题,2018年大数据安全白皮书 对大数据传输安全性的理解和思考 大数据传输安全技术概述 大数据传输安全的技术问题和挑战 大数据传输安全技术发展状况
2021-02-04
大数据传输安全技术发展状况
面对与大数据传输安全性相关的上述挑战和威胁,行业已针对安全保护技术进行了针对性的实践和调查。本报告着眼于大数据安全技术发展的三个方面:平台安全,数据安全和隐私保护。 商业大数据平台解决方案已经具有相对完善的安全机制。通用商业安全组件可以为已建立的大数据平台提供额外的安全层。 数据安全监视所必需的敏感数据识别技术正在逐步实现自动化。反违反技术的发展相对成熟,正在走向智能化。结构化数据库安全保护技术已基本成熟,但非结构化数据库安全保护迫切需要加强。 由于多源计算的机密性需求,密文计算技术成为研究重点。数字水印和数据沿袭技术发展滞后。 个人隐私保护技术 在大数据环境中,数据安全技术为保护机密性,完整性和可用性提供了基础。在此基础上的隐私保护可确保个人私人信息不会泄露或暴露给外界。当前,使用最广泛的方法是数据脱敏,学术界已经提出了同态加密(同态加密),安全的多方计算以及其他用于保护隐私的加密算法,尽管这些方法尚未广泛使用。 数据脱敏技术已经成熟,并且是目前使用最广泛的隐私保护技术 数据脱敏是指通过脱敏规则修改数据中的某些敏感信息,以实现对个人数据的隐私保护。它是使用最广泛的隐私保护技术。 当前的脱敏技术通常可以分为三种类型。 第一种低级别的加密方法是一种完全删除功能属性的标准加密算法。这种类型的算法成本高昂,适用于需要高度机密性且无需维护功能属性的情况。 第二种是数据失真技术,主要使用随机干扰或增加混乱。这是一种不可逆的算法,可以创建“看起来真实的伪数据”。它适用于组信息统计和/或必须保留功能属性的情况。 第三种是可逆替换算法,它既可逆又可维护功能属性。可以通过位置更改,表映射,算法映射和其他技术来实现。表映射方法相对易于使用,可以解决保留功能属性的问题,但是随着数据集的增大,映射表也随之增大,并且使用受到限制。该算法映射方法不需要使用映射表,并且可以通过自行设计的算法(自主设计的算法)实现数据转换。这类算法基于自我设计的基本密码学概念,通常的方法是在公共算法的基础上添加某些更改。该方法适用于需要保持功能属性和/或可逆性的情况。当数据使用系统选择脱敏算法时,可用性和隐私保护之间的平衡是关键,同时还要考虑系统运行成本和满足系统功能要求,同时坚持最小化原则以最大程度地保护用户隐私。 匿名算法将成为解决隐私保护问题的有效方法 数据匿名化算法可以根据特定情况有条件地产生部分数据或数据的部分属性,包括差分隐私,匿名性,多样性,紧密度等。匿名化算法要解决的问题包括:隐私和可用性之间的平衡,性能效率,度量和评估标准,动态重新发布的数据的匿名化,多维约束下的匿名性等。匿名化算法由于能够保护用户的敏感数据免遭泄露而受到了大数据安全的广泛关注。发布数据环境,同时还确保发布数据的真实性。当前,匿名化算法仍然面临许多亟待解决的挑战。算法的 成熟度和扩散仍然受到限制。与匿名相关的算法是当今数据安全研究中最热门的主题之一。他们已经取得了丰富的研究成果,并已投入实际应用,并且未来的匿名化算法将在隐私保护中看到越来越多的应用。 大数据安全技术发展现状 与平台安全性,数据安全性和隐私保护有关的技术正在改进,使我们能够解决本报告第三章中提出的安全性问题和挑战。但是,为了应对网络攻击的新方法,保护新的数据应用程序并满足增加的隐私保护的要求,将需要更高的标准和功能。 在平台技术方面,集中式安全配置管理和安全机制部署基本可以满足当前平台的安全需求。但是,针对大数据平台的漏洞扫描和攻击监控技术相对较弱。 在防御平台免受网络攻击的技术方面,当前的大数据平台仍使用传统的网络安全措施防御攻击。这对于大数据环境是不够的,在大数据环境中,扩展性的防御边界很容易受到掩盖入侵的攻击方法的攻击。此外,业界对潜在的攻击方法可能来自大数据平台本身的关注也很少。一旦出现新的漏洞,攻击的范围将是巨大的。 在数据安全性方面,数据安全监视和防破坏技术相对成熟,但是数据共享安全性,非结构化数据库安全性保护和数据违规可追溯性技术都需要改进。当前,存在针对数据泄露的技术解决方案:技术可以自动识别敏感数据以防止泄漏;人工智能和机器学习的引入使违规预防朝着智能方向发展;数据库保护技术的发展也为防止数据泄露提供了有力的保证。密文计算技术和数据泄漏跟踪技术尚未发展到可以满足实际应用需求的程度,并且仍然很难解决数据处理的机密性保证问题以及与跟踪数据流有关的问题。具体来说,密文计算技术还处于理论阶段,计算效率不符合实际应用要求。 数字水印技术不能满足大规模和快速更新的大数据应用的需求;数据沿袭跟踪技术需要进一步的应用测试,并且尚未达到工业应用的成熟阶段。数字水印技术不能满足大规模和快速更新的大数据应用的需求;数据沿袭跟踪技术需要进一步的应用测试,并且尚未达到工业应用的成熟阶段。数字水印技术不能满足大规模和快速更新的大数据应用的需求;数据沿袭跟踪技术需要进一步的应用测试,并且尚未达到工业应用的成熟阶段。 在隐私保护方面,技术的发展显然不能满足对隐私保护的紧迫需求。对个人信息的保护要求建立基于法律,技术和经济方法的担保体系。当前,数据脱敏技术的广泛使用对多源数据聚合提出了挑战,并可能导致失败。 到目前为止,诸如匿名化算法之类的新兴技术几乎没有实际的应用案例研究,并且该技术还存在其他普遍问题,例如计算效率低和开销高。在计算方面,需要进行持续改进,以满足在大数据环境中满足保护隐私的要求。正如刚才提到的,大数据应用程序与个人信息保护之间的冲突不仅是技术问题。在没有技术障碍的情况下,隐私保护仍然需要立法,强有力的执法和法规来收集大数据应用程序的个人信息。建立一个包含政府监督,企业责任,社会监督和网民自律等多个组成部分的个人信息保护系统。 拓展阅读 阐述大数据传输安全的相关问题,2018年大数据安全白皮书 对大数据传输安全性的理解和思考 大数据传输安全技术概述 大数据传输安全的技术问题和挑战 大数据传输安全技术的未来发展建议
2021-02-04
对大数据传输安全性的理解和思考
与传统数据相比,大数据传输 的规模,处理,应用和其他方面都呈现出鲜明的特征。大数据是一种大容量,结构多样且及时的数据形式。处理大数据需要采用新技术,例如计算框架和智能算法。大数据应用程序强调将新概念应用于辅助决策,发现新知识,甚至更多地优化在线闭环业务工作流程。从安全角度来看,这些新的大数据独特功能产生了哪些影响? 大数据已经对经济的运行机制,社会生活方式和国家治理产生了深远影响。我们必须从“大安全”的角度理解和解决大数据安全问题。 在大数据开发过程中,资源,技术和应用程序是相互依赖的,并且呈螺旋形上升。无论是制定商业策略,社会治理还是国家战略,大数据支持决策的能力都越来越受到重视。但是大数据也必须被视为一把双刃剑。可能无法预测或准备大数据分析和预测结果的影响或破坏力。 例如,当美国适应性应用程序的用户适应度数据的分析结果在线发布时,结果就是泄漏了可疑的美国军事机密;这以前是无法想象的。未来,基于大数据的明智的政策决策可能在经济流程,社会生活,和国家治理。大数据可能会对国家“ 11种安全”(11种安全)产生深远影响。 因此,有必要从“大安全性”的角度研究大数据安全性问题。我们必须从整体安全性的高度看待现场,打破关键技术在安全保护方面的传统思维方式,并建立涉及经济,法律,技术和其他观点的大数据安全保证体系。 大数据正在逐渐演变为新一代的基本支持技术大数据平台自身的安全性正成为影响大数据安全性和实体经济一体化的重要因素。 当前,大数据正在成为通用数据处理技术。除了推进人工智能,虚拟现实和其他新的信息技术应用领域的创新外,互联网和大数据还通过与实体经济的深度融合来加速数字化,网络化和智能化的发展。即便如此,在信息化和工业化蓬勃发展的背后,安全问题自然而然地出现了。 随着大数据传输平台上网络攻击的方法发生变化,攻击目标已经从简单地窃取数据和瘫痪系统变为干预和控制分析结果。攻击效果已从可直接观察到的系统停机时间和信息泄漏转移到较小且难以检测到的分析结果错误,结果可能会从网络安全事件上升到工业制造事故。基于监视,预警和响应的传统网络安全技术现在面临应对这些攻击的麻烦。我们必须进行理论创新,应对不断发展的网络攻击形式,并设计和构建更好的大数据平台保护系统,以提高跨部门基础安全保证的水平。 在大数据时代,数据价值在流程中得以最大化。有必要建立一个以数据为中心的安全防御系统,以适应跨界数据流的趋势。 在大数据时代,数据是一种特殊的资产,它在流通和使用过程中不断创造新的价值。因此,在大数据应用程序中,移动数据是常态,静止数据是例外。同时,可以预见,未来的大数据业务环境将更加开放,业务生态系统将更加复杂,处理数据的角色将更加多元化,系统,业务和组织之间的界限将更加模糊,从而导致甚至更丰富,更多样化的生产,流程,处理等数据。数据频繁的跨界流动不仅可能导致传统数据泄漏的风险,而且还可能导致数据泄露。它们也可能产生新的风险。特别是在数据共享渠道中,传统的数据访问控制技术无法解决跨组织的数据权限管理和数据路由问题。仅依靠书面合同或协议,很难在数据接收方实现对过程的监视和审计,这很容易导致数据滥用的风险。 将来,数据共享和流将成为一项艰巨的业务需求。传统的静态隔离安全保护方法完全无法满足数据流安全保护需求。我们必须从趋势变化的角度分析和判断安全风险,并建立以数据为中心的连续数据安全保护系统。很难在数据接收者一方实现对过程的监视和审计,这很容易导致数据滥用的风险。将来,数据共享和流量将成为一项艰巨的业务需求。传统的静态隔离安全保护方法完全无法满足数据流安全保护需求。我们必须从趋势变化的角度分析和判断安全风险,并建立以数据为中心的连续数据安全保护系统。很难在数据接收者一方实现对过程的监视和审计,这很容易导致数据滥用的风险。 将来,数据共享和流将成为一项艰巨的业务需求。传统的静态隔离安全保护方法完全无法满足数据流安全保护需求。我们必须从趋势变化的角度分析和判断安全风险,并建立以数据为中心的连续数据安全保护系统。传统的静态隔离安全保护方法完全无法满足数据流安全保护需求。我们必须从趋势变化的角度分析和判断安全风险,并建立以数据为中心的连续数据安全保护系统。传统的静态隔离安全保护方法完全无法满足数据流安全保护需求。我们必须从趋势变化的角度分析和判断安全风险,并建立以数据为中心的连续数据安全保护系统。 大数据促进了数字经济中新业务模式的蓬勃发展,但是,大众面临着从无处不在的信息服务中增加便利性与保护个人信息权之间的紧张关系。 近年来,在中国,电子商务,移动支付,共享经济等方面的新业务模式发展迅速。建立在互联网,移动互联网和物联网上的信息服务已经渗透到社会生活的各个方面,并为群众提供方便,高效,持续的服务。例如,借助普惠金融,金融技术公司可以使用大数据挖掘和个人数据分析来更好地了解用户需求并提供个性化服务。使用大数据控制财务风险可以实现管道运营,最小化运营成本,提高服务效率并改善用户体验。例如,某互联网金融服务企业创造了“ 310”个人信用服务模型,即“三分钟填写一张表格,他们的个人信息的自决权自然被削弱了。特别是随着企业之间数据共享频率的增加,具有大数据强大分析能力的不同来源的数据处理可能会重现以前进行匿名处理的数据,从而导致当今的脱敏技术失败,并直接威胁到用户的安全。隐私和安全。 总之,大数据安全是涉及技术,法律,法规和社会治理等领域的全面问题,它会影响国家安全,产业安全和人民的合法权益。同时,在大数据的范围,处理方法和应用理论等领域的创新,不仅会带来大数据平台安全需求的变化,还将带动数据安全保护概念的变化并带来需求。对高级隐私保护技术的期望。 拓展阅读 阐述大数据传输安全的相关问题,2018年大数据安全白皮书 大数据传输安全技术概述 大数据传输安全的技术问题和挑战 大数据传输安全技术发展状况 大数据传输安全技术的未来发展建议
2021-02-04
阐述大数据传输安全的相关问题,2018年大数据安全白皮书
当前,全球大数据行业正处于快速发展时期。应用程序中的技术发展和创新正以越来越快的速度前进。非关系数据库,分布式和并行计算,机器学习和深度挖掘等新型形式的数据存储,计算和分析技术已经找到了快速发展的栖息地。同时,在电信,互联网,金融,运输和医药等领域的大数据挖掘分析正在商业和应用程序中产生价值,它也开始渗透到传统的第一产业和第二产业。大数据正逐渐成为国家的基本战略资源和社会生产的基本要素。 习近平主席在第二次全国大数据战略第二次集体学习会议上的政治局中说,中国必须:以数据为关键因素建设数字经济;推动实体经济与数字经济的融合发展;并促进互联网,大数据,人工智能和实体经济的集成。同时,我们必须切实确保国家数据的安全。这就要求我们必须坚持国家总体安全观;建立适当的网络安全观点;坚持“通过安全保护发展,利用发展支持安全”;充分发挥大数据在推进产业转型升级,提高国家治理现代化水平等方面的重要作用。同时,我们必须:深刻认识到大数据安全的重要性和紧迫性;明确识别大数据安全挑战;积极面对复杂严峻的安全隐患;坚持强调安全与发展;加快大数据安全保障体系建设;确保成功实施国家大数据发展战略。 本报告从大数据带来的转变的起点开始,深入讨论大数据传输安全性与传统安全性有何不同。然后重点介绍技术领域,概述大数据安全技术,并讨论平台安全,数据安全和个人隐私安全这三个领域中的安全威胁和安全防护技术的发展。最后,根据大数据安全技术发展的现状,对未来发展方向进行了评估,并为大数据安全技术的发展提供了建议,为大数据产业和安全技术的发展提供基础和参考。 镭速传输Raysync自成立之始便一直专注于为企业提供一站式大文件传输解决方案。作为企业级大文件传输的领军品牌,镭速传输已经为IT互联网、金融、影视、生物基因、制造业等众多领域的2W+企业提供了高性能、稳定安全的数据传输服务。更多大文件传输问题,欢迎访问镭速传输官网,获取更多资讯。 拓展阅读 对大数据传输安全性的理解和思考 大数据传输安全技术概述 大数据传输安全的技术问题和挑战 大数据传输安全技术发展状况 大数据传输安全技术的未来发展建议
2021-02-04
关于大数据传输中的并行与串行
什么是大数据传输?大数据传输是指在两个或多个数字设备之间传输数据的过程。数据以模拟或数字格式从一台设备传输到另一台设备。基本上,数据传输使设备或设备中的组件能够相互通话。 数字设备之间的数据传输如何工作? 数据在两个或多个数字设备之间以位的形式传输。在数字设备之间传输数据有两种方法:串行传输和并行传输。串行数据传输通过单个通道一个接一个地发送数据位。并行大数据传输通过多个通道同时发送多个数据位。 什么是串行传输? 使用串行数据传输发送或接收数据时,数据位将按特定顺序进行组织,因为它们只能一个接一个地发送。数据位的顺序很重要,因为它决定了接收时传输的组织方式。它被视为一种可靠的数据传输方法,因为仅当已经接收到前一个数据位时才发送数据位。 串行传输有两种分类:异步和同步。 异步串行传输 数据位可以在任何时间发送。在数据字节之间使用停止位和起始位来同步发送器和接收器,并确保正确发送数据。发送和接收数据位之间的时间不是恒定的,因此使用间隙来提供两次传输之间的时间。 使用异步方法的优点是在发送器和接收器设备之间不需要同步。这也是一种更具成本效益的方法。缺点是数据传输速度可能较慢,但并非总是如此。 同步串行传输 数据位与主时钟一起作为连续流及时传输。数据发送器和接收器均使用同步时钟频率进行操作。因此,不使用起始位,停止位和间隙。这意味着数据的传输速度更快,并且由于发送器和接收器的时间是同步的,因此定时错误的发生频率降低了。但是,数据精度高度依赖于设备之间正确同步的时间。与异步串行传输相比,此方法通常更昂贵。 串行传输何时用于发送数据? 串行传输通常用于长距离数据传输。它也用于要发送的数据量相对较小的情况。它确保在以特定顺序依次传输数据位时保持数据完整性。以这种方式,数据比特彼此同步地被接收。 什么是并行传输? 使用并行大数据传输发送数据时,会同时在多个通道上传输多个数据位。这意味着可以比使用串行传输方法更快地发送数据。 假定在多个通道上同时发送多个位,则接收位串的顺序可能取决于各种条件,例如与数据源的接近程度,用户位置和带宽可用性。并行接口的两个示例如下所示。在第一个并行接口中,数据以正确的顺序发送和接收。在第二个并行接口中,数据以正确的顺序发送,但是某些位的接收速度比其他位快。 使用并行数据传输的优缺点 并行传输比串行传输的主要优点是:编程更容易;并且数据发送速度更快。 尽管并行传输可以更快地传输数据,但与串行传输相比,它需要更多的传输通道。这意味着数据位可能不同步,具体取决于传输距离和每个位加载的速度。当可见失真或干扰时,可以通过IP语音(VOIP)呼叫来简单地看到这一点。当视频流上有跳过或干扰时,也可以看到它。 什么时候使用并行传输来发送数据? 在以下情况下使用并行传输:正在发送大量数据;发送的数据是时间敏感的;并且数据需要快速发送。 使用并行传输发送数据的场景是视频流。当视频流式传输给观众时,需要快速接收比特,以防止视频暂停或缓冲。视频流还需要传输大量数据。由于缓慢的数据流会导致观看者体验不佳,因此发送的数据也对时间敏感。 以上就是镭速大数据传输平台整理发布的《关于大数据传输中的并行与串行 》一文。如需转载,请注明出处及链接:https://www.raysync.cn/news/post-id-791 了解更多大数据传输,请关注大数据传输:https://www.raysync.cn/news/5/ 相关阅读推荐: 关于大数据传输加密,你不知道的文件传输软件 大数据为何不起作用?揭秘大数据的秘密 大数据快速传输对于企业的重要性是什么
2021-02-04
网络中的大数据传输模式是什么?
大数据传输模式定义了两个通信设备之间信息流的方向。也称为数据通信或定向模式。它指定了计算机网络中从一个地方到另一个地方的信息流的方向。 在开放系统互连(OSI)层模型中,物理层专用于网络中的数据传输。它主要决定大数据的方向,在该方向上数据需要传播以到达接收器系统或节点。 因此,我们将基于交换的方向,发送器和接收器之间的同步以及计算机网络中同时发送的位数来了解不同的数据传输模式。 根据信息交换的方向,可以将大数据传输模式分为以下三种类型: 1. 单面 2. 半双工 3. 全双工 根据发送器和接收器之间的同步,可以将大数据传输模式分为以下两种类型: 1. 同步 2. 异步 根据网络中同时发送的位数,可以将大数据传输模式分为以下两种类型: 1. 序列号 2. 平行 现在,让我们一一研究计算机网络中的各种大数据传输模式。 根据信息交流的方向: 1.单面 单工是一种数据传输模式,其中数据只能在一个方向上流动,即,通信是单向的。在这种模式下,发送方只能发送数据,而不能接收数据。同样,接收者只能接收数据,而不能发送数据。 这种传输模式不是很流行,因为在这种模式下我们无法在发送方和接收方之间执行双向通信。它主要用于商业领域,如销售,不需要任何相应的答复。它类似于单向街。 例如,广播和电视传输,键盘,鼠标等。 以下是使用单工传输模式的优点:它在大数据传输过程中利用了通信通道的全部容量。由于数据仅在一个方向上流动,因此它的数据流量问题最少或没有。 以下是使用单工传输模式的缺点:它本质上是单向的,在设备之间没有相互通信。没有将信息发送回发送方的机制(没有确认的机制)。 2.半双工 半双工是一种数据传输模式,其中数据可以同时在两个方向上流动,但一次只能在一个方向上流动。也称为半双工。换句话说,每个站都可以发送和接收数据,但不能同时发送和接收数据。当一台设备正在发送时,另一台只能接收,反之亦然。 在这种类型的传输模式中,可以将信道的整个容量用于每个方向。传输线可以双向传输数据,但是一次只能传输一个方向的数据。 在不需要同时双向通信的情况下,可以使用这种大数据传输模式。当发送方未发送或接收方未正确接收数据时,可将其用于错误检测。在这种情况下,数据需要由接收器再次发送。 例如,对讲机,Internet浏览器等。 以下是使用半双工传输模式的优点:它促进了通信通道的最佳使用。它提供双向通讯。 以下是使用半双工传输模式的缺点:不能同时建立双向通讯。由于一次只能进行一种通信,因此可能会发生传输延迟。 3.全双工 全双工是一种数据传输模式,其中数据可以同时在两个方向上流动。它本质上是双向的。这是双向通信,两个站都可以同时发送和接收数据。 与半双工相比,全双工模式具有两倍的带宽。通道的容量在两个通信方向之间分配。当同时需要双向通信时,使用此模式。 例如,一个电话网络,两个人都可以同时通话和收听。 以下是使用全双工传输模式的优点:双向通信可以同时在两个方向上进行。这是设备之间最快的通信模式。 以下是使用半双工传输模式的缺点:通信通道的容量分为两部分。同样,不存在用于数据传输的专用路径。由于两个通信设备存在两条单独的路径,因此通道带宽利用率不正确。 根据发射机与接收机之间的同步: 1.同步 同步传输模式是一种通信模式,其中的位是一个接一个地发送的,它们之间没有任何起始/停止位或间隙。实际上,发送方和接收方都由相同的系统时钟来调整。这样,实现了同步。 在大数据传输的同步模式下,字节以块的形式在连续的比特流中传输。由于消息块中没有开始和停止位。接收者有责任正确地对比特进行分组。接收器对到达的位进行计数,并以八位为单位进行分组。接收器以与发送器发送信息的速率相同的速率连续接收信息。即使没有传输位,它也会监听消息。 在同步模式下,位是连续发送的,每个字符之间没有分隔,因此有必要在消息中插入一些同步元素,这称为“字符级同步”。 例如,如果有两个字节的数据,比如说(10001101,11001011),则它将以同步模式进行传输,如下所示: 例如,CPU,RAM等中的通讯。 以下是使用同步传输模式的优点:传输速度快,因为数据位之间没有间隙。 以下是使用同步传输模式的缺点:非常贵。 2.异步 异步传输模式是一种通信模式,其中在传输过程中在消息中引入了起始位和停止位。起始位和停止位可确保将数据从发送方正确传输到接收方。 通常,起始位为'0',结束位为'1'。异步此处表示``字节级异步'',但位仍保持同步。每个字符之间的持续时间是相同的,并且是同步的。 在异步通信模式下,可以在任何时间点发送数据位。消息以不规则的间隔发送,一次只能发送一个数据字节。这种传输模式最适合短距离数据传输。 例如,如果有两个字节的数据,比如说(10001101,11001011),那么它将以异步模式进行传输,如下所示: 例如,数据从键盘输入到计算机。 以下是使用异步传输模式的优点:这是一种便宜而有效的传播方式。由于存在起始位和停止位,因此数据传输精度很高。 以下是使用异步传输模式的缺点:由于不同数据块之间存在间隙,因此数据传输可能会变慢。 根据网络中同时发送的位数: 1.序列号 串行数据传输模式是一种模式,其中数据位一次通过传输通道一个接一个地串行发送。 它需要一条传输线进行通信。数据位彼此同步接收。因此,同步发送器和接收器存在挑战。 在串行数据传输中,系统需要几个时钟周期来传输数据流。在这种模式下,数据完整性得以保持,因为它以特定顺序依次传输数据位。 这种传输模式最适合于长距离数据传输,或者发送的数据量相对较小。 例如,使用串行端口在两台计算机之间进行数据传输。 以下是使用串行传输模式的优点:它可靠,可用于长距离数据传输。导线的数量和复杂性都较小。具有成本效益。 以下是使用串行传输模式的缺点:由于单个传输通道,数据传输速率很慢。 2.平行 并行数据传输模式是一次并行发送数据位的模式。换句话说,同时有n位的传输。 在这种传输模式中使用了多条传输线。因此,可以在单个系统时钟中传输多个数据字节。当必须在较短的持续时间内发送大量数据时,使用此传输模式。它主要用于短距离通信。 对于n位,我们需要n条传输线。因此,网络的复杂性增加了,但是传输速度却很高。如果两条或更多条传输线彼此太近,则可能会干扰数据,从而降低信号质量。 例如,计算机和打印机之间的数据传输。 以下是使用并行传输模式的优点:易于编程或实现。由于n传输通道,数据传输速度很高。 以下是使用并行传输模式的缺点:它需要更多的传输通道,因此成本低廉。数据位的干扰,同样在视频会议中。 因此,在学习了各种传输模式之后,我们可以得出结论,选择数据传输模式时需要考虑以下几点:传输速率。它覆盖的距离。成本和易于安装。耐环境条件。 以上就是镭速大数据传输整理发布的《网络中的大数据传输模式是什么? 》一文。如需转载,请注明出处及链接:https://www.raysync.cn/news/post-id-790 了解更多大数据传输,请关注大数据传输:https://www.raysync.cn/news/5/ 相关阅读推荐: 大数据传输面临挑战,如何提高文件传输速度迫在眉睫 大数据为何不起作用?揭秘大数据的秘密 关于大数据传输加密,你不知道的文件传输软件
2021-02-04
大数据传输安全的技术问题和挑战
从数据生产到收集,处理和共享,对大数据传输安全的威胁已渗透到大数据供应链的各个方面。风险原因错综复杂。存在外部攻击和内部数据泄漏,漏洞和管理缺陷,以及使用新技术和新模型所固有的新风险。而且,传统的大数据传输安全风险没有得到缓解,并且继续构成威胁。本报告将重点关注和分析对大数据安全的三种威胁-大数据平台安全,数据安全和个人数据安全-以确定对大数据安全的一系列要求。 大数据传输平台安全问题与挑战 大数据平台有许多用户,涉及各种场景。传统的安全机制可能无法满足平台的需求。 在需要大数据的情况下,数据是从更多样化的渠道,数据类型,用户角色和应用程序需求中聚合的。访问控制面临许多新问题。 首先,多源数据的大规模融合增加了访问控制策略制定和授权管理的难度。授权过多和授权不足都会造成严重问题。 其次,数据的多样性以及用户角色和需求的细化使查明如何描述对象变得更加困难。传统的访问控制方案经常使用数据属性(例如ID号)来描述访问控制策略中使用的对象。非结构化和半结构化数据无法以相同的方式进行细化,因此无法准确指定用户可以访问的数据范围。这使得很难确定最低授权级别。大数据存储和流量固有的复杂性使实现数据加密变得极为困难。拥有如此庞大的数据存储,密钥管理也是一个亟待解决的问题。 重点关注在大数据平台上发起网络攻击的新方法,以及传统的监控技术如何暴露风险 大数据存储,计算和分析的激增催生了许多新型的高级网络攻击,这些攻击使传统的检测和防御技术严重不足,无法有效抵御入侵。传统检测基于实时检测和基于单个时间点的威胁特征匹配。但是,特别是针对大数据的高级持久威胁(APT)攻击,APT依靠长期的隐蔽攻击实施而具有长远的眼光,并且不具有可以通过实时分析检测到的明显功能,因此无法发现困难得多。 此外,大数据具有低价值密度这一事实使安全分析工具难以查明价值点。黑客可以将其攻击隐藏在大数据中,这使传统检测方法变得困难。结果,发生了针对大数据平台的APT攻击,并且针对大数据平台的大规模分布式拒绝服务(DDoS)攻击并不少见。Verizon的《 2018年数据库漏洞调查报告》显示,有48%的数据泄露与黑客攻击有关。其中,DDoS,网络钓鱼攻击和特权滥用是主要的黑客手段。 类别,从上至下:黑客攻击,恶意软件,部署或操作错误,社会工程攻击,特权滥用,物理攻击 数据安全问题与挑战 除了越来越普遍的数据泄漏威胁之外,大数据的大容量和多样化意味着对数据安全性的威胁是新威胁,不同于对传统数据安全性的威胁。 数据泄露的数量持续增长,造成越来越严重的危害 大数据具有巨大的价值和集中的数据存储管理,已成为网络攻击的主要目标。大数据的勒索软件攻击和数据泄露问题变得越来越严重,并且经常发生重大数据安全事件。金雅拓的《 2017年数据泄露水平指数》报告指出,2017年上半年全球数据泄露总数为19亿,已经超过2016年的总数(14亿)。与2016年下半年相比,增长了160%以上。图4显示,从2013年到2017年,全球数据泄露数量有所增加。在中国也有数据泄露事件。2017年3月,京东(JD.com)的试用员工与黑客合谋窃取了与运输,物流和医疗相关的50亿条个人信息,然后在网上黑市上出售了这些信息。 此外,数据泄漏的潜在隐患也令人担忧。据Shodan称,截至2017年2月3日,中国共有15046个MongoDB数据库在公共网络上公开,这是一个主要的安全隐患。 数据收集是一种影响决策分析的新风险 在数据收集过程中,大数据的大容量,多样性和多样性使得难以验证数据的真实性和完整性。当前,没有严格的监控措施来确保数据的真实性和可信性。无法识别和消除虚假甚至恶意数据。如果黑客依靠网络攻击将脏数据注入到数据收集过程中,则会破坏数据的真实性。这将故意歪曲从数据分析得出的结论,从而使黑客能够按预期成功地操纵分析结果。 在数据处理期间保护机密性的问题逐渐变得越来越普遍 随着数字经济时代的到来,越来越多的企业或组织需要成为供应链的一部分,并依靠数据流和合作开展生产活动。当企业或组织从事数据协作和共享时,数据将离开组织和系统边界,从而导致跨系统访问或多方数据聚合以执行联合操作。在合作过程中,确保个人信息,商业秘密或唯一数据资源的机密性是企业或组织参与数据共享合作的先决条件,也是确保数据畅通必须解决的问题。 数据流路径的复杂性使可追溯性异常困难 大数据传输应用系统很复杂。频繁的数据共享和交换以复杂的方式互连数据流路径。从生成到破坏,数据不再遵循单向,单路径的简单流模型,并且不再仅限于组织内部的流。相反,数据现在从一个数据控制器流向另一个。在异构网络环境中,跨数据控制器或安全域跟踪完整的数据路径更加困难。借助数据可追溯性,尤其难以确定数据标签的可信度。数据标签和数据内容相互交织的事实提出了更突出的问题,包括安全问题。 个人隐私安全挑战 大数据使用对个人隐私造成的损害不仅限于破坏。大数据的收集,处理和分析数据的方法和能力也严重挑战了传统的个人隐私保护框架和技术能力。 传统的隐私保护技术由于大数据的强大分析能力而面临失败 在大数据环境中,对多源和多类型数据集进行关系分析和深度挖掘的公司可以恢复匿名数据,并且更进一步,可以识别特定个人或获取有价值的个人信息。在传统的隐私保护中,数据控制器选择数据保护技术和参数来保护单个数据集中的个人数据。他们特别使用诸如去标识和掩蔽等技术方法。这些无法处理由多源数据分析和挖掘产生的隐私侵害。 传统的隐私保护技术在适应大数据的非关系数据库方面面临困难 在大数据技术环境中,数据动态变化,并且半结构化和非结构化数据占大多数,其中非结构化数据占总数据的80%以上,非关系数据库(NoSQL)是存储技术收集,管理和处理大数据的规范。当前,非关系数据库使用相对宽松的访问控制机制和不完善的隐私保护工具。关系数据库中经常使用现有的隐私保护技术,例如身份识别和匿名化技术。 拓展阅读 阐述大数据传输安全的相关问题,2018年大数据安全白皮书 对大数据传输安全性的理解和思考 大数据传输安全技术概述 大数据传输安全技术发展状况 大数据传输安全技术的未来发展建议
2021-02-04
大数据传输安全技术概述
大数据传输安全性是一个跨学科的综合性问题,可以从法律,经济学和技术等角度进行研究。以使用技术作为切入点,以梳理大数据的当前安全要求和相关技术。提出了大数据安全的概述。在绘制大数据安全概述的过程中,我们提到了国内外(例如NIST)大数据技术参考框架和研究。将大数据传输平台视为提供存储和计算资源的上层应用程序层,它们构成了数据处理工具(如收集,存储,计算,分析和显示)的舞台。因此,我们从大数据平台开始,汇总了大数据安全概述。 在概述中,大数据传输安全技术系统分为大数据平台安全性,数据安全性和个人隐私保护三层,每一层都位于其上。大数据平台不仅必须确保自己基本单元的安全性,还必须为平台上运行的数据和应用程序提供安全保证机制。除了平台安全保证之外,数据安全保护技术还为企业应用程序中的数据流提供了安全保护策略。隐私安全保护是在数据安全的基础上对个人敏感信息的保护。 红色块:保密安全盒:deidentification,匿名等 绿色块:数据安全盒:分类,数据隔离,溯源,质量控制,数据机密性,破坏数据,元数据管理,预防违反等 蓝块:平台操作安全性。方框1:传输和交换安全性—接口身份验证,传输安全性等。方框2:存储安全性—访问控制,备份和恢复等。方框3:计算安全性—身份验证,访问身份验证等。方框4:平台管理安全-补丁管理,配置管理,安全审核等。专栏5(下):基础架构安全-物理安全,网络安全,虚拟化安全等。 大数据平台安全 大数据平台安全性可以保护大数据平台上的资源以及传输,存储,操作等功能的安全性,包括传输和交换安全性,存储安全性,计算安全性,平台管理安全性和基础结构安全性。 传输和交换安全性确保了在与外部系统交换数据的过程中的安全性和可控性。它必须利用诸如接口身份验证之类的机制,验证外部系统的合法性,并采用诸如信道加密之类的方法来确保传输期间的机密性和完整性。存储安全性要求在平台上备份和恢复数据,并且数据使用访问控制机制以防止过度访问。计算模块提供了相关的身份认证和访问控制机制,以确保只有合法的用户和应用程序才能发送数据处理请求。平台管理安全性包括平台模块的安全删除,资源安全性管理,补丁程序管理和安全性配置。此外, 数据安全 数据安全保护是指支持数据流安全功能的平台,其中包括数据分类,元数据管理,质量控制,数据加密,数据隔离,入侵预防,源跟踪,数据破坏等。 大数据刺激了数据生命周期,从传统的单链接模式转变为复杂的多链接模式,增加了用于共享,交易等的链接。数据应用程序的领域和参与者角色更加多样化。在复杂的应用程序环境中,保护敏感数据(例如国家重要数据,商业机密数据和用户的个人私有数据)免受泄漏是数据安全的最高要求。大型多源数据在大数据平台中进行组装,其中一个数据资源池可同时为多个数据提供者和数据用户提供服务。在大数据环境中,加强数据隔离和访问控制以及实现数据“无可见性的可用性”是新的数据安全要求。 隐私保护 在本报告中,“隐私保护”是指去标识,匿名化,密文计算(密文计算)和其他技术,以确保个人不希望外界知道的个人隐私或信息在处理或在平台上传输。隐私保护是指在数据安全保护的基础上建立更深层次的安全要求,以确保个人隐私权。而且,我们也意识到,在大数据时代,隐私保护不再仅仅是对个人隐私权的狭protection保护,还包括在收集和使用个人信息时确保数据主体的个人信息自决权。实际上,个人信息保护已经成为系统化的项目,例如在产品设计,服务运营和安全保护方面,而不仅仅是技术问题。但是,由于本报告强调大数据安全技术,因此在讨论保护数据主体的个人权益时,我们选择简化并开始使用隐私保护技术进行研究。 拓展阅读 阐述大数据传输安全的相关问题,2018年大数据安全白皮书 对大数据传输安全性的理解和思考 大数据传输安全的技术问题和挑战 大数据传输安全技术发展状况 大数据传输安全技术的未来发展建议
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