数据传输是企业与客户、合作伙伴、供应商之间开展业务的重要环节，是企业挖掘数据价值的基础。然而，大数据时代的到来催生了海量数据，同时数据类型、交互场景也变得更加复杂，数据传输的效率、安全等方面备受挑战。企业要想从数据中挖掘价值，创造机遇，首先要解决的是数据传输问题。 大数据传输挑战： 1. 数据量暴增，传输效率低下； 2. 数据类型多样，传统传输方式难以保障完整性； 3. 网络环境复杂，数据丢失、泄露问题日益增多； 4. 跨区域、远距离团队间工作增加，高延时、高丢包率情况凸显； 解决以上问题的关键是找到优质的数据传输引擎。这是企业构建高速、安全、稳定数据传输环境的重要支撑，也意味着企业可以在数据驱动发展中占据领先优势。 传统的传输方式TCP遭遇巨大瓶颈 实现数据传输的基础是传输协议，在众多传输协议中，TCP是最常用的IP传输层协议。相对于其他传输协议，TCP能提供更可靠的服务，用于在特定网络系统和应用程序之间建立连接。 TCP是在1970年代初开发的，当时网络是本地的，数据文件很小，TCP充当了基础协议，使数据能够以非常小的带宽在局域网（LAN）上高效而可靠地移动。为了提供这种可靠性，TCP将确保在单个TCP连接中传输的应用程序数据以与发送时相同的顺序被传递到接收方的应用程序。为此，TCP使用一种算法来建立发送方和接收方之间的连接，依次创建传输请求，然后将数据拆分为小包，这些小包通过网络单独发送而无需确认，直到达到未确认包的定义限制为止（此操作被称为TCP滑动窗口）。 TCP滑动窗口可以看成定义在数据缓冲上的一个窗口。下图是简化的滑动窗口调节示意图，显示了TCP算法通过网络发送小数据包，以及TCP滑动窗口如何控制无需确认即可传输多少数据。随着数据包的延迟，TCP会以较小的窗口大小减慢传输速率，从而进一步限制了允许的未确认数据包的数量。 当数据移动发生在短距离上并且网络不拥塞时，TCP传输算法被证明是有效的。但是，当数据包传输的往返时间（RTT）不可避免地随着距离而增加时，性能和效率会受到影响。尤其是在远距离、跨国传输的场景下，大文件和海量小文件的传输让TCP协议弊端暴露无遗： （1）传输效率低，端到端之间传输需要按顺序确认，数据处理慢； （2）传输大文件时数据丢包率、延时增加； （3）极端的拥塞控制节流，造成人为吞吐量损失； （4）TCP不是绝对可靠（重传）的，文件校验机制不够完善； TCP协议本质上并不能提供真正意义上的可靠传输，尤其是在数据量和远距离的压力下，TCP协议不但无法保障传输效率，还会成为企业数据安全的风险窗口。 一种全新的技术raysync传输协议 Raysync超高速传输协议是深圳云语科技基于UDP传输协议自主研发的核心传输技术，这一突破性技术不是简单优化或加速数据传输，而是利用突破性传输技术彻底消除底层瓶颈，克服传统网络、硬件的限制，充分利用网络带宽，实现超低延时、高速、端到端的输出服务，传输速率提升近百倍，带宽利用率达96%以上，能够轻松满足TB级别大文件和海量小文件安全、可控、稳定的传输需求。 传输层：碾压TCP协议的黑科技 TCP传输协议在理想条件下可提供可靠的数据传递，但它存在着一个固有吞吐量瓶颈，随着远距离网络传输出现的数据包丢失及延迟增加，该瓶颈则变得更加突出且严重。 镭速传输以一种创新方法在应用层实现可靠性，消除了 TCP 的低效率、数据丢失、处理错误以及所导致的传输速率不稳定等障碍。为了保证 100% 的可靠性，镭速传输实施它的最佳机制，该机制可准确识别并转发传输通道上的真正数据包丢失情况。 应用层：全面超越FTP FTP传输协议已经使用了40多年，但面对当今复杂的文件交换需求时，FTP文件传输效率远不及数据增长速度也是事实；在企业急需的文件管理功能上，FTP更显无力。 通过FTP实现文件传输和维护安全需要复杂的脚本、持续的维护，甚至需要其他的应用程序来辅助，所有的这些都可能对企业造成时间、金钱上不同程度的损失。 打破大文件传输瓶颈，避免数据孤岛难题，镭速传输通过Raysync超高速传输协议技术构建智能传输平台，能够以前所未有的速度处理和整合海量数据。 高速、安全、可控的大文件传输系统 镭速传输大文件传输系统搭载Raysync超高速传输协议，针对企业在大文件交互、跨平台协作中可以提供全方面支持，实现企业内、企业间的传输标准化。 镭速智能数据压缩、间歇传输技术也能够有效减轻网络负荷，优异的断点续传、数据校验技术确保数据传输稳定可靠，智能管理系统实现数据交互、同步、备份等企业业务需求。 高集成性能够实现快速集成到企业现有OA、ERP等系统，有效降低企业研发成本，实现各业务系统与操作系统平台间的数据文件联动，解决数据孤岛问题。 在不断精进文件传输加速技术的同时，镭速传输也将解决企业文件传输管理难题纳入全方位推动企业数据传输服务的范围，构建了一个智能的大文件传输系统： 数据同步，安全备份 支持文件双向同步，保持多台设备间文件的一致性，无多余碎片化文件，多方数据高效同步； 点对点传输，一步到位 采用便捷用户ID直传模式实现点对点传输，去除中间中转环节，快速实现文件共享； 金融级安全加密技术 采用AES-256+SSL+随机盐高强度加密算法加密，即使开发人员也无法通过保存的密文恢复出源密码，数据安全保障无忧； 审计日志规范操作 采用传输日志和操作日志方式监管用户行为，轻松追溯所有操作行为和文件内容，有效管控文件不当使用，协作企业精细化文件管理 用户自定义管理 用户管理完美映射企业组织架构，支持划区域、部门、职权自定义模式分组管理，设置权限规范企业用户操作 节点机智能管理 配备节点机管理，支持对内外网环境下所有节点机管理进行统一管理和监控，同步收集所有设备操作日志，轻松汇集所有数据 混合云存储保障 镭速传输支持十余种主流存储方式，本地+云存储有效帮助企业文件存储、备份、迁移、同步等工作有序进行 …… 丰富的行业服务经验 为了帮助更多企业克服大数据带来的传输挑战，镭速传输多年来专注于安全可控、性能卓越的大文件传输技术与解决方案，通过不断的技术创新与应用实践，服务于高端制造、科研、生命科学、影视媒体等众多行业和领域。例如： 影视行业 行业挑战：影视制作多为企业内部和驻外机构分散多地的多人协同剪辑、创作，其中大体量的音频、视频、图片等影音内容需要上传、回传，庞大的数据量导致文件交互效率低，制作周期延迟严重影响制作效率。 镭速方案： 镭速传输为影视行业制定影音内容传输方案，通过Raysync超高速传输协议加速影音大数据内容地传输；智能优化网络带宽，有效降低跨国、超远距离传输的网络延时、丢包等影响；构建文件一键同步更新环境，确保所有成员获取最新的、完整的影音资料，帮助影视行业制作工作高效、顺利进行。 IT互联网行业 行业挑战：海量数据需要在多个机房进行同步备份是互联网工作的日常。而大文件数据量巨大，传输服务于单台文件存储服务器的连接难题导致无法充分利用网络带宽，使用不稳定，数据迁移难。 镭速方案： 镭速传输应用智能分布式出传输方案提升数倍的传输速度，优化网络带宽的使用；镭速数据迁移系统集群多机器并行传输，实现最大传输效率可达100Gbps；内置文件校验和传输加密技术，保障数据端到端的安全性、完整性和一致性，确保了整个迁移过程时间短，成功率100%，全程0故障。 金融行业 行业挑战：许多金融服务机构通过分支发展壮大，但这也往往导致数据和应用环境碎片化。当“升级管理”成为业务发展的优先任务时，他们需要执行收集大量操作日志和数据整合的工作，以提升业务开展效率。 镭速方案： 镭速传输中央统一管理平台能够帮助金融企业快速进行操作日志收集、传输日志监控，用户分组管理、文件设权访问等工作，推动精细化管理的快速升级。同时，在文件传输安全管控上，全程设置AES-256+TLS加密算法重重加码，为金融行业制定相匹配的顶级安全防护。 医疗健康业 行业挑战：数据孤岛问题长期以来困扰着医疗行业，潜在妨碍改善整体医疗健康服务质量的数据分析工作。同时，医疗行业的客户敏感数据，基因研究的海量数据相关的传输、存储难题严重困扰着医疗健康行业的发展。 镭速方案： 镭速传输大文件传输系统有助于统一各个孤岛和不同系统中的数据，为医疗健康提供方、研究人员和机构提供统一的数据集，便于他们收集、分析数据，为生命大数据交互加速。针对敏感数据的传输安全问题，镭速采用金融级安全防护及精细化文件管理，从数据本身和接触数据的用户两方着手安全工作。 随着信息技术飞速发展，企业数据传输工作不再是一个简单的事情。尤其是在这个复杂的市场环境中，企业选择数据传输工具不但要考虑传输技术是否足够强大，而且需要优质的服务保障。镭速传输作为一站式大文件传输解决方案提供商，拥有自主研发的Raysync核心传输技术与专业的技术团队，能够为各大企业提供高性能、安全、稳定的大文件传输工具和文件传输管理服务。

信息技术的不断进步，为企业发展创造了新机遇，同时也向大数据环境下的基础环节——数据传输提出了新挑战。5月26-28日，镭速传输亮相中国国际大数据产业博览会并与众多大数据企业进行了深入交流。大数据传输遇上了哪些难题？企业又当如何应对？镭速传输在展会现场为企业做出了满意解答。 一、数据量剧增，数据传输效率低 大数据时代，GB、TB、PB成为很多企业数据量的基础单位。以往企业可以选择云盘、FTP、QQ、邮件等方式完成数据传输，但面对如今GB级起步的大数据，传统的传输方式难以应对。 镭速传输大文件传输系统搭载云语科技自主研发的Raysync超高速传输协议，可以彻底消除底层瓶颈，克服传统网络、硬件的限制，充分利用网络带宽，传输速率提升近百倍，能够轻松满足TB级别大文件和海量小文件高速传输。 二、数据传输场景复杂，传输阻碍增多 大文件传输，海量小文件传输，跨国传输，数据备份、同步、迁移等数据传输场景越来越复杂；企业的业务开展涉及多方文件联动，这个环节将涉及多个系统和服务器，数据传输的影响因素变多，难度越来越大。 镭速传输支持主流操作系统，提供SDK集成产品，能够与企业现有系统快速集成部署，轻松搭建自动化文件传输网络，单个客户端与服务器之间的传输连接支持10Gbps，通过负载均衡，最大可支持100 Gbps，数据传输效率大大提升；也支持多种常用鉴权方式，可与原有用户鉴权系统进行无缝对接。 三、网络环境复杂，数据丢失、泄露事件层出不穷 结合云计算、大数据将现有的各种硬件、带宽资源和虚拟化技术聚集在一起，促使数据传输环境越来越复杂，暴露的攻击面和攻击路径也远远多于传统网络环境。网络环境中大规模病毒爆发、网络瘫痪的事件层出不穷。 为确保传输数据安全，防止数据泄露、破解、监听等安全问题，镭速传输强化内部数据通信安全性管控，采用金融级AES-256加密技术，传输过程中使用SSL加密传输，有效确保数据传输安全。同时，采用一体化安全管理模式，对于各类文件数据、数据类型、用户行为日志等进行统一管理和监控，全方位分析预警安全隐患，有效进行数据风险管理。 科技飞速发展，市场环境瞬息万变。未来，大数据产业面对的挑战将会越来越多，为更好帮助大数据产业应对挑战，镭速传输将持续不断的强化大文件传输技术。欢迎您关注我们，更多优质产品信息与活动咨询将在镭速传输官网推出。

2021年5月26日-28日，第二十八届中国国际大数据产业博览会将于贵阳·国际会议展览中心举办。这是一场专注于大数据领域的综合博览会，预计400余家企业和机构参展，共同分享大数据发展新成果，交流探讨业界新理念、新观念和新思维。 本届数博会，镭速传输带来的最新大数据传输技术将会是一大重头戏，这一技术的到来能不能刷新大数据传输的速度记录？镭速传输会不会是推动大数据产业高速发展的强大力量？W2展馆F03展位，让我们拭目以待。 镭速传输催生于全球新一代信息产业变革，在充满挑战与机遇的全球变局中，凭借自主研发的Raysync超高速传输协议已经为IT、金融、影视、生物基因、制造业等众多领域的2W+企业提供安全、可靠、高效的大数据传输解决方案，解决企业数字化转型难题、打破数据孤岛、数据上云、交互等众多挑战，助力企业数据流动，释放数据价值。在此次数博会中，镭速传输将向各数据产业推送大数据传输系统、镭速Proxy代理加速、镭速RaySSH加速等5个大数据传输加速产品。 Raysync新技术轻松应对大数据传输挑战 Raysync超高速传输协议作为镭速传输核心技术，这一突破性技术不是简单优化或加速数据传输，而是利用突破性传输技术彻底消除底层瓶颈，克服传统网络、硬件的限制，充分利用网络带宽，实现超低延时、高速、端到端的输出服务。 同时针对企业在数据交互、跨平台、提供全方面支持，实现企业内、企业间的传输标准化。镭速智能数据压缩、间歇传输技术也能够有效减轻网络负荷，优异的断点续传、数据校验技术确保数据传输稳定可靠，智能管理系统实现数据交互、同步、备份等企业业务需求。 高集成性能够实现快速集成到企业现有OA、ERP等系统，有效降低企业研发成本，实现各业务系统与操作系统平台间的数据文件联动，解决数据孤岛问题。 与TCP协议传输对比 TCP传输协议在理想条件下可提供可靠的数据传递，但它存在着一个固有吞吐量瓶颈，随着远距离 WAN 上出现的数据包丢失及延迟增加，该瓶颈则变得更加突出且严重。 镭速传输以一种创新方法在应用层实现可靠性，消除了 TCP 的低效率、数据丢失、处理错误以及所导致的传输速率不稳定等障碍。为了保证 100% 的可靠性，镭速传输实施它自己从理论上已证明的最佳机制，该机制可准确识别并转发传输通道上的真正数据包丢失情况。 与FTP传输对比 测试环境：服务端主机为阿里云深圳Linux环境，Centos7.4系统； 客户端主机为深圳阿里云Window环境，WIN2008 R2系统； 内网带宽均为1Gbps； 产品均安装在同一服务端主机与客户端主机上。 大数据传输技术能否刷新大数据传输的速度记录？ W2展馆F03展位，镭速传输，敬请期待！ 数据为王，速度至上。届时，镭速传输最新的大数据传输技术将以“现场视频演示+应用场景分析+客户案例解读” 的方式在展会现场呈现，镭速专业人员将于现场为到场朋友带来直观的体验并对实际需求做具体分析。更多惊喜，欢迎您莅临现场了解！

大数据传输有多烦？邮件限制大小；社交软件QQ、微信不仅限制大小，还限制速度；移动硬盘转移，一次还好，一个公司这怎么整对硬盘“不好”，累啊！大数据传输与文件同步的两个问题：数据体量大，传输速度慢。 大数据传输的解决方向： 数据读写速度、网络带宽利用率、文件传输协议 以上这些方法，或在没有专业技能的条件下，我们如何简单方便的进行大文件传输呢？ 找对大文件传输工具，选好文件传输协议！ 镭速传输自主研发的Raysync超高速传输协议，该协议是基于云计算、互联网、大数据架构应用，突破传统FTP,HTTP的传输缺陷，传输速率相较于FTP提升100倍，带宽利用率达96%以上，能够轻松满足TB级别大文件和海量小文件极速传输需求。 10GB大文件传输，实测数据如下： 传输实况： 文件传输结果： 跨国大文件传输——10GB文件从纽约传输至北京，实测FTP传输耗时34小时，平均传输速度85KiB/s，镭速传输仅需7分30秒（1G文件传输约为45秒），平均传输速度高达22MB/s ，传输时效提升了272倍。 镭速传输作为一站式大文件传输解决方案提供商，已经为IT、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、安全稳定的大文件传输与加速传输管理服务。更多大文件传输问题，欢迎访问镭速传输官网咨询。

研究表明，大数据时代网络数据流的分布出现了新的特征，少量的大数据消耗了大部分网络带宽，如同“寡头”侵占了大量资源。在一个典型的数据中心网络中，以交互性强的信息为主的短流数量上占90%以上，但流量上却不足10%。长流在数量上只占10 %以下，但流量上却占90 %以上，并且其中大部分100 MB左右的数据流是由大文件切割而来的，实际的数据流达到GB级甚至TB级之巨，相当于大数据“寡头”，数据流的两极分化在快速拉大。 显然，利用现有的方式将占主体的大象流打包并进行逐跳（per-hop）处理，网络数据的传输效率必然十分低下，相应的能源消耗也非常高，与可持续发展策略相违背。与此同时，大象流和老鼠流之间的资源竞争，也使得在网络瓶颈链路上老鼠流难以获得足够的带宽，各种丰富多样的交互式应用的体验难以得到保证。 另一方面，以基因研究、脑科学、高能物理、大科学计算和数据中心之间数据同步等为代表的海量数据传输需求，都有一个共同的特征，就是对数据整体的递送时延要求较为宽松。此类数据通常不要求传输开始的时间，但要求全部数据流最后送达的时间，并且要求整个数据块的完整性，这与网页浏览、电子邮件、微博微信、电子商务、即时消息/音视频等应用要求数据被实时、即时递送形成了鲜明对比。例如，由欧洲大型粒子对撞机产生的27 TB的数据，需要以天为单位分发到分布于欧洲、亚洲和北美的相关研究机构中。多个数据中心之间同步和备份的流量，绝大部分来自对时延不太敏感的背景业务。 显然，将这些对递送时延不太敏感的海量数据按照传统的方式推送到目前的网络中，与对时延敏感的交互性应用争抢网络资源，一方面会极大地影响交互式应用的体验，另一方面对大数据应用本身也帮助有限，还会降低网络的稳定性和可靠性. 大数据流的以上新特征要求网络在能够处理传统短小数据流的同时，用更为简化的网络层次结构，综合利用网络中的交换、传输、存储资源，有序、批量、整体地移动巨块数据。这样才可能提高网络资源利用效率，同时降低能耗。简而言之，深入分析大数据流巨块和时延不敏感的显著特征，为探索新型的大数据传输机制提供了机遇。 镭速大数据传输解决方案： 磁盘I/O优化技术 镭速内置自研的rayfile文件引擎，能够最大化利用磁盘I/O来提升小文件读写速度，针对海量小文件传输能够提供卓越高速稳定的保障，可达到每秒传输数千个小文件，大幅提升传输效率； 海量小文件加速传输 小文件传输每秒5000个以上，百万数量级文件能在5分钟内完成列表，相同文件秒传速度可达每秒20000个，速度比传统的FTP快100倍以上； 专利技术 同时通过专利技术解决分发与收集难题，大幅度节省传输时间，操作简单且稳定可靠； 数据安全可靠 全方位确保数据稳定可靠，支持断点续传、错误重传、传输加密，确保文件传输的可靠性、稳定性、安全性和完整性； 现在体验镭速大数据数据软件，免费申请试用：https://www.raysync.cn/apply

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，从收集到大数据传输，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。 针对于大数据传输安全方面的建议，我们如何提升大数据传输的安全性呢？ 镭速在大数据传输的安全性方面，做了专业的技术调整； 1、TLS算法加密 镭速AES-256金融级别加密强度，保护用户数据隐私安全。 2、FTPS加密技术 为FTP协议和数据通道增加了SSL安全功能。 3、防火墙友好 镭速传输协议完成通讯只需开放一个UDP端口，对比需要开放大量防火墙网络端口更安全。 4、加密证书配置 支持配置机密证书，使服务访问更加安全。 如何提升大数据传输的安全机制 （1）定期进行CVE漏洞风险库扫描, 解决有风险的代码漏洞。 （2）开发过程中使用Valgrind/Purify进行内存泄露排查。 （3）采用高性能SSL VPN加密，提供多种场景用户接入安全服务。 账户安全保护 （1）采用双因子强认证体系、支持USBKey、终端硬件ID绑定等多种密码形式认证。 （2）用户保存在数据中的密码基于AES-256+随机盐高强度加密算法加密, 即使开发人员也无法通过保存的密文恢复出源密码。 镭速提供大数据传输解决方案，申请免费试用：https://www.raysync.cn/apply 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

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。本文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。 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，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传输安全的广泛关注。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，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。 那么如何提升大数据传输的安全性呢？ 镭速在大数据传输的安全性方面，做了专业的技术调整； 1、TLS算法加密 镭速AES-256金融级别加密强度，保护用户数据隐私安全。 2、FTPS加密技术 为FTP协议和数据通道增加了SSL安全功能。 3、防火墙友好 镭速传输协议完成通讯只需开放一个UDP端口，对比需要开放大量防火墙网络端口更安全。 4、加密证书配置 支持配置机密证书，使服务访问更加安全。 如何提升大数据传输的安全机制 （1）定期进行CVE漏洞风险库扫描, 解决有风险的代码漏洞。 （2）开发过程中使用Valgrind/Purify进行内存泄露排查。 （3）采用高性能SSL VPN加密，提供多种场景用户接入安全服务。 账户安全保护 （1）采用双因子强认证体系、支持USBKey、终端硬件ID绑定等多种密码形式认证。 （2）用户保存在数据中的密码基于AES-256+随机盐高强度加密算法加密, 即使开发人员也无法通过保存的密文恢复出源密码。 免费申请大数据传输解决方案：https://www.raysync.cn/apply 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

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。我们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。 主要的类别，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，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。 基于此技术面临的问题和挑战，如何提升大数据传输的安全性呢？ 下面介绍一下镭速大数据传输安全性性能： 1、TLS算法加密 镭速AES-256金融级别加密强度，保护用户数据隐私安全。 2、FTPS加密技术 为FTP协议和数据通道增加了SSL安全功能。 3、防火墙友好 镭速传输协议完成通讯只需开放一个UDP端口，对比需要开放大量防火墙网络端口更安全。 4、加密证书配置 支持配置机密证书，使服务访问更加安全。 如何提升大数据传输的安全机制 （1）定期进行CVE漏洞风险库扫描, 解决有风险的代码漏洞。 （2）开发过程中使用Valgrind/Purify进行内存泄露排查。 （3）采用高性能SSL VPN加密，提供多种场景用户接入安全服务。 账户安全保护 （1）采用双因子强认证体系、支持USBKey、终端硬件ID绑定等多种密码形式认证。 （2）用户保存在数据中的密码基于AES-256+随机盐高强度加密算法加密, 即使开发人员也无法通过保存的密文恢复出源密码。 如果想体验大数据传输，可以申请数据传输试用：https://www.raysync.cn/apply 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